Análisis y procesamiento de datos de secuenciación masiva de las regiones ITS y 16S de microbiomas de muestras de suelo

Abstract

Los avances tecnológicos en biología molecular han posibilitado estudios más complejos en la identificación de organismos, especialmente en microbiomas y metagenómica (Meneses, 2011). Las compañías de secuenciación genética ofrecen software propio para taxonomía precisa, pero con costos económicos y de infraestructura significativos. Estos programas son versátiles y exigentes computacionalmente, dificultando su uso en equipos convencionales, lo que plantea desafíos para académicos e investigadores. En este proyecto de investigación, se desarrollaron herramientas de software almacenadas en bancos de datos de libre acceso, destinadas a la categorización de lecturas procedentes de secuenciación masiva en las regiones ITS y 16S del ADN. Estos scripts son de uso accesible y emplearon algoritmos bioinformáticos para análisis precisos, facilitando la colaboración científica y permitiendo análisis avanzados en distintos organismos y ambientes. El objetivo es ofrecer una alternativa libre a programas comerciales, promoviendo la colaboración científica y el conocimiento taxonómico. Se compararon dos algoritmos para identificación y clasificación de ITS y 16S (región V3-V4), resaltando la importancia de bases de datos actualizadas. Los resultados fueron dependientes a la calidad de las bases de datos biológicas. Las aportaciones bioinformáticas desarrolladas respondieron a las necesidades de la investigación, demostrando eficacia en la identificación de 16S con los algoritmos epi2me y Kraken 2.0. El análisis comparativo entre el algoritmo comercial y el algoritmo gratuito reveló que el primero exhibe un mayor rendimiento en términos de la capacidad de clasificación, tanto en lo que respecta al número de organismos asignados por muestra, como a la diversidad de especies identificadas por muestra. Sin embargo, hubo diferencias entre microorganismos clasificados en la región ITS, atribuibles a la validación de bases de datos.