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Diferencia entre revisiones de «Variante de secuencia de amplicón»

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Una '''variante de secuencia de amplicón''' (ASV) es cualquiera de las secuencias individuales de [[Ácido desoxirribonucleico|ADN]] inferidas de un análisis de alto rendimiento de [[gen marcador|genes marcadores]]. Debido a que estos análisis, también llamados "lecturas de amplicón", se crean después de la eliminación de secuencias erróneas generadas durante [[Reacción en cadena de la polimerasa|la PCR]] y la secuenciación, el uso de ASV permite distinguir las variaciones de secuencia de hasta un solo cambio [[Nucleótido|de nucleótido]] . Los usos de las ASV incluyen la clasificación de grupos de especies en función de las secuencias de ADN, la búsqueda de variaciones biológicas y ambientales y la determinación de patrones ecológicos.
Una '''variante de secuencia de amplicón''' (ASV) es cualquiera de las secuencias individuales de [[Ácido desoxirribonucleico|ADN]] derivadas de un análisis de alto rendimiento de genes marcadores. En estos análisis, las llamadas "Secuencias de amplicón" se crean después de la eliminación de secuencias erróneas generadas durante [[Reacción en cadena de la polimerasa|la PCR]] y la secuenciación, por lo que estos métodos son también llamados eliminadores de ruido o ''"denoisers"''<ref name=":0">{{Cita libro|título=Statistical analysis of microbiome data|url=http://worldcat.org/oclc/1240771439|fechaacceso=2022-08-28|isbn=3-030-73350-5|oclc=1240771439|nombre=Datta, Somnath, 1962- editor. Guha, Subharup,|apellidos=editor}}</ref> ''y su'' uso de permite distinguir las variaciones de secuencia de hasta un solo cambio [[Nucleótido|de nucleótido]]. Los usos de las ASV incluyen la clasificación de grupos de especies en función de las secuencias de ADN, la búsqueda de variaciones biológicas y variaciones ambientales y la determinación de patrones ecológicos.

Los ASV se describieron por primera vez en 2013 por A. Murat Eren y sus colegas. <ref>{{Cita publicación|url=https://doi.org/10.1111/2041-210X.12114|título=Oligotyping: differentiating between closely related microbial taxa using 16S rRNA gene data|apellidos=Eren|nombre=A. Murat|apellidos2=Maignien|nombre2=Loïs|fecha=2013|publicación=Methods in Ecology and Evolution|volumen=4|número=12|páginas=1111–1119|idioma=en|issn=2041-210X|doi=10.1111/2041-210X.12114|pmc=3864673|pmid=24358444|apellidos3=Sul|nombre3=Woo Jun|apellidos4=Murphy|nombre4=Leslie G.|apellidos5=Grim|nombre5=Sharon L.|apellidos6=Morrison|nombre6=Hilary G.|apellidos7=Sogin|nombre7=Mitchell L.}}</ref> Antes de eso, durante muchos años la unidad estándar para el análisis de genes marcadores fue la [[unidad taxonómica operativa]] (OTU), la cual se genera al agrupar secuencias en función de un umbral de similitud.

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A diferencia de las ASV, las OTU muestran una noción menos refinada de la similitud. Las OTU utilizan un umbral de similitud arbitrario para agrupar lecturas, por lo que si el umbral mas típico es del 3 % significa que estas unidades comparten el 97 % de la secuencia de ADN. Mientras que las ASV toman en cuenta la similitud y la abundancia de secuencias para determinar las lecturas dentro de grupos.<ref name=":0" />

Los ASV pueden resolver las diferencias de secuencia con una variación tan pequeña como un solo nucleótido. Por lo tanto, los ASV representan una distinción más refinada entre secuencias.

Los ASV también se conocen como variantes de secuencia exacta (ESV), OTU de radio cero (zOTU), sub-OTU (sOTU), haplotipos u oligotipos. <ref>{{Cita publicación|título=Scaling up: A guide to high-throughput genomic approaches for biodiversity analysis|apellidos=Porter|nombre=Teresita M.|apellidos2=Hajibabaei|nombre2=Mehrdad|fecha=2018|publicación=Molecular Ecology|volumen=27|número=2|páginas=313–338|idioma=en|issn=1365-294X|doi=10.1111/mec.14478|pmid=29292539}}</ref> <ref name="Replace">{{Cita publicación|título=Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis|apellidos=Callahan|nombre=Benjamin J.|apellidos2=McMurdie|nombre2=Paul J.|fecha=December 2017|publicación=The ISME Journal|volumen=11|número=12|páginas=2639–2643|idioma=en|issn=1751-7370|doi=10.1038/ismej.2017.119|pmc=5702726|pmid=28731476|apellidos3=Holmes|nombre3=Susan P.}}</ref>

== Usos de ASV versus OTU ==
La introduccion de los métodos basados en ASV estuvo marcada por un debate sobre su utilidad. Aunque las OTU no proporcionan mediciones tan precisas de la variación de la secuencia, siguen siendo un enfoque aceptable y valioso. En un estudio de investigación, Glassman y Martiny confirmaron la idoneidad de las OTU para investigar la diversidad ecológica a gran escala. <ref>{{Cita publicación|título=Broadscale Ecological Patterns Are Robust to Use of Exact Sequence Variants versus Operational Taxonomic Units|apellidos=Glassman|nombre=Sydney I.|apellidos2=Martiny|nombre2=Jennifer B. H.|fecha=29 August 2018|publicación=mSphere|volumen=3|número=4|idioma=en|issn=2379-5042|doi=10.1128/mSphere.00148-18|pmc=6052340|pmid=30021874}}</ref> Llegaron a la conclusión de que las OTU y los ASV proporcionaron resultados similares, y que los ASV permitieron una detección ligeramente más aguda de la diversidad de hongos y bacterias. Su trabajo indicó que aunque la diversificación de especies se puede medir con mayor precisión con ASV, el uso de OTU en estudios bien construidos es generalmente válido para demostrar la diversificación a gran escala.

Algunos han argumentado que los ASV deberían reemplazar a los OTU en el análisis de genes marcadores. Sus argumentos se centran en la precisión, la manejabilidad, la reproducibilidad y la exhaustividad que pueden aportar al análisis de genes marcadores. Para estos investigadores, la utilidad de una resolución de secuencia más fina(precisión) y la ventaja de poder comparar fácilmente secuencias entre diferentes estudios (manejabilidad y reproductividad) hacen que los ASV sean la mejor opción para analizar las diferencias de secuencia. Por el contrario, dado que las OTU dependen de las especificaciones de los umbrales de similitud utilizados para generarlas, las unidades dentro de cualquier OTU pueden variar entre investigadores, experimentos y bases de datos. Por lo tanto, la comparación entre estudios y conjuntos de datos basados en OTU puede ser muy desafiante. <ref name="Replace">{{Cita publicación|título=Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis|apellidos=Callahan|nombre=Benjamin J.|apellidos2=McMurdie|nombre2=Paul J.|fecha=December 2017|publicación=The ISME Journal|volumen=11|número=12|páginas=2639–2643|idioma=en|issn=1751-7370|doi=10.1038/ismej.2017.119|pmc=5702726|pmid=28731476|apellidos3=Holmes|nombre3=Susan P.}}<cite class="citation journal cs1" data-ve-ignore="true" id="CITEREFCallahanMcMurdieHolmes2017">Callahan, Benjamin J.; McMurdie, Paul J.; Holmes, Susan P. (December 2017). [//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5702726 "Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis"]. ''The ISME Journal''. '''11''' (12): 2639–2643. [[Identificador de objeto digital|doi]]:<span class="cs1-lock-free" title="Freely accessible">[[doi:10.1038/ismej.2017.119|10.1038/ismej.2017.119]]</span>. [[International Standard Serial Number|ISSN]]&nbsp;[//www.worldcat.org/issn/1751-7370 1751-7370]. [[PubMed Central|PMC]]&nbsp;<span class="cs1-lock-free" title="Freely accessible">[//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5702726 5702726]</span>. [[PubMed|PMID]]&nbsp;[//pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28731476 28731476].</cite></ref>

== métodos ASV ==
Métodos populares para resolver ASV, incluidos DADA2, <ref>{{Cita publicación|título=DADA2: High resolution sample inference from amplicon data|apellidos=Callahan|nombre=Benjamin J|apellidos2=McMurdie|nombre2=Paul J|fecha=2015-08-06|doi=10.1101/024034|apellidos3=Rosen|nombre3=Michael J|apellidos4=Han|nombre4=Andrew W|apellidos5=Johnson|nombre5=Amy J|apellidos6=Holmes|nombre6=Susan P}}</ref> Deblur, <ref>{{Cita publicación|título=Deblur Rapidly Resolves Single-Nucleotide Community Sequence Patterns|apellidos=Amir|nombre=Amnon|apellidos2=McDonald|nombre2=Daniel|fecha=2017-04-25|publicación=mSystems|volumen=2|número=2|apellidos-editor=Gilbert|nombre-editor=Jack A.|idioma=en|issn=2379-5077|doi=10.1128/mSystems.00191-16|pmc=5340863|pmid=28289731|apellidos3=Navas-Molina|nombre3=Jose A.|apellidos4=Kopylova|nombre4=Evguenia|apellidos5=Morton|nombre5=James T.|apellidos6=Zech Xu|nombre6=Zhenjiang|apellidos7=Kightley|nombre7=Eric P.|apellidos8=Thompson|nombre8=Luke R.|apellidos9=Hyde|nombre9=Embriette R.}}</ref> MED, <ref>{{Cita publicación|título=Minimum entropy decomposition: Unsupervised oligotyping for sensitive partitioning of high-throughput marker gene sequences|apellidos=Eren|nombre=A Murat|enlaceautor=A. Murat Eren|apellidos2=Morrison|nombre2=Hilary G|fecha=2014-10-17|publicación=The ISME Journal|volumen=9|número=4|páginas=968–979|issn=1751-7362|doi=10.1038/ismej.2014.195|pmc=4817710|pmid=25325381|apellidos3=Lescault|nombre3=Pamela J|apellidos4=Reveillaud|nombre4=Julie|apellidos5=Vineis|nombre5=Joseph H|apellidos6=Sogin|nombre6=Mitchell L}}</ref> y UNOISE. <ref>{{Cita publicación|título=UNOISE2: improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon sequencing|apellidos=Edgar|nombre=Robert C|fecha=2016-10-15|doi=10.1101/081257}}</ref> {{Listaref}}
[[Categoría:ADN]]
[[Categoría:ADN]]

Revisión del 22:46 28 ago 2022

Una variante de secuencia de amplicón (ASV) es cualquiera de las secuencias individuales de ADN derivadas de un análisis de alto rendimiento de genes marcadores. En estos análisis, las llamadas "Secuencias de amplicón" se crean después de la eliminación de secuencias erróneas generadas durante la PCR y la secuenciación, por lo que estos métodos son también llamados eliminadores de ruido o "denoisers"[1]​ y su uso de permite distinguir las variaciones de secuencia de hasta un solo cambio de nucleótido. Los usos de las ASV incluyen la clasificación de grupos de especies en función de las secuencias de ADN, la búsqueda de variaciones biológicas y variaciones ambientales y la determinación de patrones ecológicos.

Los ASV se describieron por primera vez en 2013 por A. Murat Eren y sus colegas. [2]​ Antes de eso, durante muchos años la unidad estándar para el análisis de genes marcadores fue la unidad taxonómica operativa (OTU), la cual se genera al agrupar secuencias en función de un umbral de similitud.

A diferencia de las ASV, las OTU muestran una noción menos refinada de la similitud. Las OTU utilizan un umbral de similitud arbitrario para agrupar lecturas, por lo que si el umbral mas típico es del 3 % significa que estas unidades comparten el 97 % de la secuencia de ADN. Mientras que las ASV toman en cuenta la similitud y la abundancia de secuencias para determinar las lecturas dentro de grupos.[1]​

Los ASV pueden resolver las diferencias de secuencia con una variación tan pequeña como un solo nucleótido. Por lo tanto, los ASV representan una distinción más refinada entre secuencias.

Los ASV también se conocen como variantes de secuencia exacta (ESV), OTU de radio cero (zOTU), sub-OTU (sOTU), haplotipos u oligotipos. [3]​ [4]​

Usos de ASV versus OTU

La introduccion de los métodos basados en ASV estuvo marcada por un debate sobre su utilidad. Aunque las OTU no proporcionan mediciones tan precisas de la variación de la secuencia, siguen siendo un enfoque aceptable y valioso. En un estudio de investigación, Glassman y Martiny confirmaron la idoneidad de las OTU para investigar la diversidad ecológica a gran escala. [5]​ Llegaron a la conclusión de que las OTU y los ASV proporcionaron resultados similares, y que los ASV permitieron una detección ligeramente más aguda de la diversidad de hongos y bacterias. Su trabajo indicó que aunque la diversificación de especies se puede medir con mayor precisión con ASV, el uso de OTU en estudios bien construidos es generalmente válido para demostrar la diversificación a gran escala.

Algunos han argumentado que los ASV deberían reemplazar a los OTU en el análisis de genes marcadores. Sus argumentos se centran en la precisión, la manejabilidad, la reproducibilidad y la exhaustividad que pueden aportar al análisis de genes marcadores. Para estos investigadores, la utilidad de una resolución de secuencia más fina(precisión) y la ventaja de poder comparar fácilmente secuencias entre diferentes estudios (manejabilidad y reproductividad) hacen que los ASV sean la mejor opción para analizar las diferencias de secuencia. Por el contrario, dado que las OTU dependen de las especificaciones de los umbrales de similitud utilizados para generarlas, las unidades dentro de cualquier OTU pueden variar entre investigadores, experimentos y bases de datos. Por lo tanto, la comparación entre estudios y conjuntos de datos basados en OTU puede ser muy desafiante. [4]​

métodos ASV

Métodos populares para resolver ASV, incluidos DADA2, [6]​ Deblur, [7]​ MED, [8]​ y UNOISE. [9]​

  1. ↑ a b editor, Datta, Somnath, 1962- editor. Guha, Subharup,. Statistical analysis of microbiome data. ISBN 3-030-73350-5. OCLC 1240771439. Consultado el 28 de agosto de 2022. 
  2. ↑ Eren, A. Murat; Maignien, Loïs; Sul, Woo Jun; Murphy, Leslie G.; Grim, Sharon L.; Morrison, Hilary G.; Sogin, Mitchell L. (2013). «Oligotyping: differentiating between closely related microbial taxa using 16S rRNA gene data». Methods in Ecology and Evolution (en inglés) 4 (12): 1111-1119. ISSN 2041-210X. PMC 3864673. PMID 24358444. doi:10.1111/2041-210X.12114. 
  3. ↑ Porter, Teresita M.; Hajibabaei, Mehrdad (2018). «Scaling up: A guide to high-throughput genomic approaches for biodiversity analysis». Molecular Ecology (en inglés) 27 (2): 313-338. ISSN 1365-294X. PMID 29292539. doi:10.1111/mec.14478. 
  4. ↑ a b Callahan, Benjamin J.; McMurdie, Paul J.; Holmes, Susan P. (December 2017). «Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis». The ISME Journal (en inglés) 11 (12): 2639-2643. ISSN 1751-7370. PMC 5702726. PMID 28731476. doi:10.1038/ismej.2017.119.  Error en la cita: Etiqueta <ref> no válida; el nombre «Replace» está definido varias veces con contenidos diferentes
  5. ↑ Glassman, Sydney I.; Martiny, Jennifer B. H. (29 August 2018). «Broadscale Ecological Patterns Are Robust to Use of Exact Sequence Variants versus Operational Taxonomic Units». mSphere (en inglés) 3 (4). ISSN 2379-5042. PMC 6052340. PMID 30021874. doi:10.1128/mSphere.00148-18. 
  6. ↑ Callahan, Benjamin J; McMurdie, Paul J; Rosen, Michael J; Han, Andrew W; Johnson, Amy J; Holmes, Susan P (6 de agosto de 2015). DADA2: High resolution sample inference from amplicon data. doi:10.1101/024034. 
  7. ↑ Amir, Amnon; McDonald, Daniel; Navas-Molina, Jose A.; Kopylova, Evguenia; Morton, James T.; Zech Xu, Zhenjiang; Kightley, Eric P.; Thompson, Luke R. et al. (25 de abril de 2017). «Deblur Rapidly Resolves Single-Nucleotide Community Sequence Patterns». En Gilbert, Jack A., ed. mSystems (en inglés) 2 (2). ISSN 2379-5077. PMC 5340863. PMID 28289731. doi:10.1128/mSystems.00191-16. 
  8. ↑ Eren, A Murat; Morrison, Hilary G; Lescault, Pamela J; Reveillaud, Julie; Vineis, Joseph H; Sogin, Mitchell L (17 de octubre de 2014). «Minimum entropy decomposition: Unsupervised oligotyping for sensitive partitioning of high-throughput marker gene sequences». The ISME Journal 9 (4): 968-979. ISSN 1751-7362. PMC 4817710. PMID 25325381. doi:10.1038/ismej.2014.195. 
  9. ↑ Edgar, Robert C (15 de octubre de 2016). UNOISE2: improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon sequencing. doi:10.1101/081257. 
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