Diferencia entre revisiones de «Metagenómica»

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| title=TriageTools: tools for partitioning and prioritizing analysis of high-throughput sequencing data
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| volume = 43
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pages = 489–498 | doi = 10.1038/nrmicro1157 | pmid = 15931167 | issue = 6 }}
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<ref name="Burton2014">{{Cite journal | doi = 10.1534/g3.114.011825| title = Species-Level Deconvolution of Metagenome Assemblies with Hi-C-Based Contact Probability Maps| journal = G3: Genes, Genomes, Genetics| year = 2014| last1 = Burton | first1 = J. N.| last2 = Liachko | first2 = I.| last3 = Dunham | first3 = M. J.| last4 = Shendure | first4 = J. | volume=4 | pages=1339–1346}}</ref>
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{{Cite journal | last1 = Wooley | first1 = J. C. | last2 = Godzik | first2 = A. | last3 = Friedberg | first3 = I. | editor1-last = Bourne | editor1-first = Philip E. | title = A Primer on Metagenomics | doi = 10.1371/journal.pcbi.1000667 | journal = PLoS Computational Biology | volume = 6 | issue = 2 | pages = e1000667 | year = 2010 | pmid = 20195499| pmc =2829047 }}
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| title = A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing
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| publisher = The National Academies Press
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| last = Committee on Metagenomics: Challenges and Functional Applications, National Research Council
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| year = 2007
| url = http://www.nap.edu/catalog/11902.html
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<ref name='koonin2008'>{{Cite journal | last1 = Kunin | first1 = V. | last2 = Copeland | first2 = A. | last3 = Lapidus | first3 = A. | last4 = Mavromatis | first4 = K. | last5 = Hugenholtz | first5 = P. | title = A Bioinformatician's Guide to Metagenomics | doi = 10.1128/MMBR.00009-08 | journal = Microbiology and Molecular Biology Reviews | volume = 72 | issue = 4 | pages = 557–578, Table 578 Contents | year = 2008 | pmid = 19052320| pmc =2593568 }}</ref>
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<ref name="konopka2008">{{Cite journal | last1 = Konopka | first1 = A. | title = What is microbial community ecology? | journal = The ISME Journal | volume = 3 | issue = 11 | pages = 1223–1230 | year = 2009 | pmid = 19657372 | doi = 10.1038/ismej.2009.88}}</ref>
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| volume = 17
| pages = 377–386
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| first = Daniel H
|author2=A. Auch |author3=Ji Qi |author4=Stephan C Schuster
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| title = The Genomes OnLine Database (GOLD) v.4: status of genomic and metagenomic projects and their associated metadata
| journal = Nucleic Acids Research
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| last = Meyer| first = F |author2=Paarmann D |author3=D'Souza M |author4=Olson R |author5=Glass EM |author6=Kubal M |author7=Paczian T |author8=Rodriguez A |author9=Stevens R |author10=Wilke A |author11=Wilkening J |author12=Edwards RA
| year = 2008
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<ref name="markowitz2012">{{Cite journal
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| author2 = Takehiko Itoh |author3=Tomomi Kuwahara |author4=Kenshiro Oshima |author5=Hidehiro Toh |author6=Atsushi Toyoda |author7=Hideto Takami |author8=Hidetoshi Morita |author9= Vineet K. Sharma |author10=Tulika P. Srivastava |author11=Todd D. Taylor |author12=Hideki Noguchi |author13=Hiroshi Mori |author14=Yoshitoshi Ogura |author15=Dusko S. Ehrlich |author16=Kikuji Itoh |author17=Toshihisa Takagi |author18=Yoshiyuki Sakaki |author19=Tetsuya Hayashi |author20=Masahira Hattori
| title = Comparative Metagenomics Revealed Commonly Enriched Gene Sets in Human Gut Microbiomes
| journal = DNA Research
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| date = 1 January 2007
| url = http://dnaresearch.oxfordjournals.org/content/14/4/169.abstract
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<ref name="simon2009a">{{Cite journal | last1 = Simon | first1 = C. | last2 = Daniel | first2 = R. | title = Achievements and new knowledge unraveled by metagenomic approaches | journal = Applied Microbiology and Biotechnology | volume = 85 | issue = 2 | pages = 265–276 | year = 2009 | pmid = 19760178 | pmc = 2773367 | doi = 10.1007/s00253-009-2233-z}}</ref>
<ref name="simon2011">{{Cite journal | last1 = Simon | first1 = C. | last2 = Daniel | first2 = R. | title = Metagenomic Analyses: Past and Future Trends | journal = Applied and Environmental Microbiology | volume = 77 | issue = 4 | pages = 1153–1161 | year = 2010 | pmid = 21169428 | pmc = 3067235 | doi = 10.1128/AEM.02345-10}}
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|author2=Dan Knights |author3=Marcelo L. Garcia |author4=Nicholas B. Scalfone |author5=Samual Smith |author6=Kevin Yarasheski |author7=Theresa A. Cummings |author8=Allen R. Beers |author9=Rob Knight |author10=Largus T. Angenent
| title = Bacterial community structures are unique and resilient in full-scale bioenergy systems
| journal = Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
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| last = McInerney
| first = Michael J.
|author2=Jessica R. Sieber |author3=Robert P. Gunsalus
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<ref name="kiltgord2011">{{Cite journal | last1 = Klitgord | first1 = N. | last2 = Segrè | first2 = D. | doi = 10.1016/j.copbio.2011.04.018 | title = Ecosystems biology of microbial metabolism | journal = Current Opinion in Biotechnology | volume = 22 | issue = 4 | pages = 541–546 | year = 2011 | pmid = 21592777| pmc = }}</ref>

<ref name="leininger2006">{{Cite journal | last1 = Leininger | first1 = S. | last2 = Urich | first2 = T. | last3 = Schloter | first3 = M. | last4 = Schwark | first4 = L. | last5 = Qi | first5 = J. | last6 = Nicol | first6 = G. W. | last7 = Prosser | first7 = J. I. |authorlink7=James I. Prosser| last8 = Schuster | first8 = S. C. | last9 = Schleper | first9 = C. | title = Archaea predominate among ammonia-oxidizing prokaryotes in soils | journal = Nature | volume = 442 | issue = 7104 | pages = 806–809 | year = 2006 | pmid = 16915287 | doi = 10.1038/nature04983}}</ref>
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{{cite journal
| last = Kristensen| first = DM
|author2=Mushegian AR |author3=Dolja VV |author4=Koonin EV
| year = 2009
| title = New dimensions of the virus world discovered through metagenomics
| journal = Trends in Microbiology
| volume = 18
| pages = 11–19
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<ref name="Venter2004">
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| last = Venter
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| issn = 0028-0836
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| first = Shibu
| author2 = Kenneth H. Nealson |author3=Douglas B. Rusch |author4=John P. McCrow |author5=Christopher L. Dupont |author6=Maria Kim |author7=Justin Johnson |author8=Robert Montgomery |author9=Steve Ferriera |author10=Karen Beeson |author11=Shannon J. Williamson |author12=Andrey Tovchigrechko |author13=Andrew E. Allen |author14=Lisa A. Zeigler |author15=Granger Sutton |author16=Eric Eisenstadt |author17=Yu-Hui Rogers |author18=Robert Friedman |author19=Marvin Frazier |author20=J. Craig Venter
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| pmid = 21048761
|bibcode = 2010Natur.468...60Y }}{{subscription required}}
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[[Categoría:Genómica]]
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Revisión del 00:35 16 jun 2016

La metagenómica permite el estudio de comunidades microbiales como esas presentes en este arroyo recibiendo drenaje ácido proveniente de una mina de carbón.

La metagenómica[1]​ es el estudio del conjunto de genomas de un determinado entorno (metagenoma) directamente a partir de muestras de ese ambiente, sin necesidad de aislar y cultivar esas especies.[2]​

Mientras que la microbiología tradicional y la secuenciación de genoma de microbiano y la genómica están basadas en la cultivación de cultivos clonales, las primeras secuenciaciones génicas clonaban genes específicos (normalmentes el gen del ARNr 16S) para producir un perfil de la diversidad en una muestra natural. Dicho trabajo reveló que la gran mayoría de la biodiversidad microbiana se había perdido por los métodos basados en el cultivo.[3]​ Estudios recientes usando tanto secuenciación escopeta o el método de secuenciación de PCR dirigido para obtener muestras no alteradas de todos los genes de todos los miembros de la comunidad de la muestra tomada.[4]​ Debido a su habilidad para revelar la vida microscópica previa escondida, la metagenómica ofrece una forma poderosa para poder ver el mundo microbiano que tiene el potencial de revolucionar el etendimiento de todo el mundo vivo.[5]​ Como el precio de la secuenciación de ADN sigue cayendo, la metagenómica ahora permite investigar la ecología microbiana a mayor escala y con mejor detalle que antes.


Etimología

El término "metagenómica" fue utilizado por primera vez por, entre otros, Jo Handlesman, Jon Clardly y Robert M. Goodman. Fue en 1998 cuando apareció por primera vez en una publicación científica.[6]​ El término metagenoma hacia referencia a un abordaje que pretendía analizar una colección de genes secuenciados de una muestra ambiental como si se tratara de un único genoma. Recientemente, Kevin Chen y Lior Pachter (investigadores de la Universidad de California, en Berkeley), definieron la metagenómica como "la aplicación de técnicas genómicas modernas para el estudio directo de comunidades de microorganismos en su entorno natural, evitando la necesidad de aislar y cultivar cada una de las especies que componen la comunidad".[7]​

Historia

La secuenciación convencional comienza con un cultivo de células idénticas como fuente de ADN. Sin embargo, los primero estudios metagenómicos revelaron que hay muchos grupos de microorganismos en diferentes ambientes que no pueden ser cultivados y por lo tanto no pueden ser secuenciados. Estos primeros estudios se concentraban en las secuencias de ARN ribosomal 16S que son relativamente cortas, normalmente conservada dentro de una especie, y generalmente diferente entre especies Muchas secuencias del ARNr 16S que han sido encontradas no corresponden a ninguna especie cultivada, indicando que hay una gran cantidad de organismos que no han sido aislado. Estos estudios the los genes de ARNr que se toman directamente del medio ambiente revelaron que los métodos de cultivos básicos encuentran menos de 1% de las bacterias y arqueas en una muestra.[3]​ Gran parte del intereés en la metagenómica viene de estos descubrimientos que demostraron que la gran mayoría de los microorganismos ha pasado desapercibida..

Los primeros trabajos moleculares hechos en el campo fueron dirigidos por Norman R. Pace y sus colegas, quienes usaron PCR para explorar la diversidad de las secuencias de ARN ribosomal.[8]​ La persepción que se obtuvo a partir de estos estudios tan avanzados condujeron a Pace a proponer la idea de clonar ADN directamente de muestras del medio ambiente en los inicios de 1985.[9]​ Esto condujo al primer reporte de aislamiento y clonación ADN desde muestras ambientales, publicado por Pace y sus colegas en 1991,[10]​ cuando Pace estaba en el Departamento de Biología en la Universidad de Indiana. Considerables esfuerzos aseguraron que éstas no fueran falsos positivos del PCR y apoyaron la existencia de una comunidad compleja e inexploarada de especies. Aunque esta metodología estaba limitada a explorar genes no codificadores para proteínas que se conservan bastante, tambíen ayudó a realizar las primeras observaciones microbianas basadas en la morfología demotrando que la diversidad era mucho más compleja que la conocida por los métodos de cultivo. Poco después de eso Healy reportó que el aislamiento metagenómico de genes funcionales de "zoolibraries" construidas a partir de un cultivo complejo de organismos ambientales crecidos en un laboratorio en hierbas secas en 1995. [11]​ Después de dejar el laboratorio de Pace, Edward DeLongccontinuó en el campo y ha publicado trabajos que básicamente ha fijado las bases de trabajo para ofilogenias ambientales basado en la firma de senuencias 16S, empezando con la construcción de bibliotecas de muestras marinas por parte de su equipo[12]​

En 2002, Mya Breitbart, Forest Rohwer, y sus colegas useron la secuenciación de escopeta (ver abajo) para el ambiente para mostrar que 200 litros de agua de mar contiene más de 5000 virus diferentes..[13]​ Estudio subsecuentes demostraron que hay más de mil especies virales en heces de humano y posiblemente un millon de virus diferentes por kilogramo de sedimento marino incluyendo bacteriófagos. Básicamente todos los virus en estos estudios eran especies nuevas. En 2004, Gene Tyson, Jill Banfield, y sus colegas en University of California, Berkeley y el Joint Genome Institutessecuenciaron el ADN extraído de un sistema deedrenaje de minas de ácidos[14]​ Este esfuerzo resultó en los genomas completos o casi completos de un grupo de bacterias y arqueas que habían resistido intentos previos para ser cultivados.[15]​

Diagrama de flujo de un proecto metagenómico típico[16]​

Empezando en el 2003, Craig Venter, líder del proyecto fundado de manera privada y paralelo al Proyecto del Genoma Humano, dirigió la Expedición Global Oceánica de Muestras (GOS), circunnavgenado el globo y recolectando muestras metagenómicas durante todo el viaje. Todas estas muestras se secuenciaron usando secuenciación de escopeta, con la esperanza que nuevos genomas (y por los tanto nuevos organismos) fueran identificados. El proyecto piloto, que se llevó a cabo en el mar Sargasso, encontró ADN de casi 2000 especies diferentes, incluyendo 148 tipos de bacterias nunca antes vistas.[17]​ Venter ha circunnavegado el globo y explorado a fondo la costa Oeste de Estados Unidos, completó una expedición de dos años para explorar el mar Báltico, el mar Mediterráneo y el mar Negro . Los análisis de la información metagenómica recolectada durante este viaje revelaron dos grupos de organismos, uno compuesto, de taxones, adaptado para condiciones ambientales 'feast or famine', y un segundo compuesto de relativamente menos, pero más abundantes y mejor distribuidos taxones, compuestos principalmente de plankton.[18]​

En el 2005 Stephan C. Schuster en Penn State University y sus colegas publicaron las primeras secuencias de una muestra ambiental generada con secuenciación de alto rendimiento, en este caso pirosecuenciación masiva y paralela desarrollada por 454 Life Sciences.[19]​ Otro trabajo que apareció a principios de estos estudios fue de Robert Edwards, Forest Rohwer, y sus colegas en el 2006 en San Diego State University.[20]​

Secuenciación

Artículo principal: Secuenciación de ADN

La recuperación de secuencias de ADN mayores de unas pocas miles de pares de bases era muy difícil hasta la reciente llegada de avanzadas técnicas de Biología Molecular que permiten la construcción de genotecas de cromosomas artificiales bacterianos (BACs), que poseen numerosas ventajas como vectores, no presentes en los vectores de clonación disponibles hasta su aparición.[21]​

"Secuenciación ambiental balística (ESS, en inglés). (A) Recogida de muestras ambientales; (B) Filtrado de partículas, comúnmente por tamaño; (C) Lisis y extracción del ADN; (D) Clonación y construcción de la genoteca; (E) Secuenciación de los clones; (F) Ensamblaje de las secuencias en contigs y scaffolds.

Secuenciación

Artículo principal: Secuenciación del ADN

El poder recuperar secuencias de ADN más largas de unos cuantos miles pares de bases de muestras ambientales fue bastante difícil hasta avances recientes en las técnicas de biología molecular que permitieron la construcción de bibliotecas en cromosomas artificiales de bacteria que proporcionaros mejores vectores de la clonación molecular.[21]​

Secuenciación de escopeta (A) Toma de muestras del habitat; (B) filtración de partículas, normalmente por tamaño (C) Lisis y extracción de ADN; (D) clonación y construcción de la biblioteca; (E) secuenciación de los clones; (F) ensamble de secuencias en cóntigos y scaffolds

Metagenómica de escopeta

Los avances en bioinformática, el refinamiento de las amplificaciones de ADN y la proliferación de poder computacional han ayudado significativamente, el análisis de las secuencias de ADN recuperadas de muestras ambientales, permitiendo la adaptación de la secuenciación de escopeta a las muestras metagenómicas, La manera, que se usa para secuenciar muchos microorganismos cultivados y el genoma humano, es cortar aleatoriamente el ADN en muchas secuencias cortas y reconstruirlas en una secuencia de consenso. La secuenciación de escopeta revela los genes presentes en la muestras ambientales. Antes las biblioteca de clonación se usaban para facilitar la secuenciación. Sin embargo, con los avances en las tecnologías de secuenciación de alto rendimiento la clonación ya no es necesaria y se puede obtener un mejor porcentaje de la información secuenciada y sin este paso que es largo y cansado. La metagenómica de escopeta proporciona información acerca de que organismos están presentes y que procesos metabólicos son posibles en la comundad.[22]​ Como la conjunto de ADN de un ambiente es poco controlado, los organismos más abundantes en una muestra ambiental están representados mejor en los resultados de la secuenciación de información. Para lograr mayor cobertura requerida para obtener los genomas de los miembros de comunidades poco representadas, a veces se usan muestras grandes, normalmente exesivamente castosas. Por otro lado, la naturaleza de aleatoriedad la secuenciación de escopeta asegura que muchos de estos organismos, que de otra manera pasarían desapercibidos al usar técnicas tradicionales de cultivo, serán representados por lo menos por algunos segmentos pequeños de la secuencia..[14]​

Secuenciación de alto rendimiento

Los primero estudios metagenómicos que se llevaron a cabo con la secuenciación de alto rendimiento usaron de manera paralela 454 pyrosequencing.[19]​ Otras tres tecnologías comúnmente para el muestreo ambiental son Ion Torrent Personal Genome Machine, Illumina MiSeq o HiSeq y Applied Biosystems SOLiD.[23]​ Estas técnicas para la secuenciación de ADN genera fragmento más cortos que la secuenciación de Sanger;; Ion Torrent PGM Systemyd 454 pyrosequencingnormalmente producenslecturas de ~400 pares de bases, Illumina MiSeq producen lecturas de 400-700 pares de bases (dependiendo si se usan las opciones de pareo de los extremos), y SOLiD produce lecturas de 25-75 pares de bases[24]​ Históricamente, estas longitudes de lecturas eran un poco más cortas de lo que lee la secuenciación de Sanger de ~750 pares de bases, sin embargo, la tecnología Illumina se está acercando rápidamente a este punto de referencia. No obstante, esta limitación es compensada por el mucho más grande número de secuencias leídas. En 2009, la pirosecuenciación de metagenomas genera 200–500 megabases, y las plataformas de Illumina generan alrededor 20–50 gigabases, pero estos resultados han aumentado en magnitudes considerables en los últimos años.[25]​ Una ventaja adicional para la secuenciación de alto rendimiento es que esta técnica no requiere clonar el ADN antes de secuenciar, evitando uno de los procesos más largos y complicados del muestreo ambiental.

Bioinformática

La información generada por los experimento de la metagenómica es mucha e inheremente ruidosa, conteniendo información fragmentada que representa a más de 10,000 especies..[26]​ La secuenciación del genoma de la vaca rumiantemgeneró 9 gigabases, o 279 mil millones pares de bases de nucleótidos secuenciados,[27]​ mientras que el catálogo de genes del microbioma del intestino humano identifico 3.3 mil milllones de genes ensamblados de 567.7 gigabases información secuenciada.[28]​ La recogida, el tratamiento y la extracción de información biológica útil a partir de conjuntos de datos de este tamaño representan desafíos computacionales importantes para los investigadores.[22]​[29]​[30]​

Secuencia pre-filtrada

El primer paso del análisis de información metagenómica requiere la ejecución de ciertos pasos pre-filtrado, incluyendo el quitar secuencias redundantes de baja calidad y secuencias de origen eucarionte (especialmente en metagenomas de origen humano).[31]​[32]​ Los métodos disponibles para quitar secuencias genómicas de ADN contaminantes y eucarióticas incluye Eu-Detect y DeConseq.[33]​[34]​

Ensamblaje

Artículo principal: Montaje de secuencias

La información de secuencias de ADN de proyectos genómicos y metagenómicos son básicamente lo mismo, pero las secuencias genómicas ofrecen mayor cobertura mientras que la información metagenómica es normalmente muy no-redundante.[30]​ Así mismo, el incremento en el uso de tecnologías de segunda generación con longitudes de lectura cortas significa que mucha de la información metagenómica futura será propensa a erores. Combinando estos factores, hacen el ensamblaje de las lecturas de secuencias metagenómicas a genomas difíciles y poco confiables. Ensamblajes mal hechos son causados por la presencia de secuencias repetitivas del ADN que vuelven el ensamblaje especialmente difícil por la diferencia en la cantidad relativa de especies presentes en la muestra.[35]​ Los ensamblajes mal hechos también puede incluir la combinación de secuencias de más de una especie a cóntigos quiméricos..[35]​

Hay programas de ensamblaje, la mayoría de los cuales pueden usar la información de las etiquetas pareadas al final con el propósito de mejorar la precisión de los ensabmblajes. Algunos programas como Phrap o Celera Assembler, fueron diseñados para ensamblar genomas sencillos, sin embargo, generan buenos resultados al ensamblar información de conjuntos metagenómicos.[26]​ Otros programas, como Velvet assembler, han sido optimizados para las lecturas más cortas producidad por la secuenciación de segunda generación a través del uso de de Bruijn graphs. El uso de genomas de referencia permite a los investigadores mejorar el ensamblajes de las especies microbiales mas abundantes, pero este acercamiento está limitado por el pequeño subconjunto de filos para los cuales hay genomas secuenciados dispoibles.[35]​ Después de que un ensablaje se hace, otro reto es " la deconvolución metagenómica", o determinar que secuencias vienen de que especies en la muestra.[36]​

Predicción de genes

Artículo principal: Predicción de genes

Los análisis metagénomicos de las fuentes de información usan dos acercamientos en la anotación de regiones codificantes en los cóntigos ensamblados..[35]​ El primer acercamiento es identificar los genes basándose en la homología con genes que ya estén públicamente disponibles en las bases de datos de secuencia, normalmente por simples búsquedas BLAST. Este tipo de acercamiento está implementado en el programa MEGAN4. [37]​ El segundo, ab initio, usas características intrinsecas de la secuencia para predecir las regiones codificantes basándose en conjuntos de genes de organismos relacionados. Este es el acercamiento tomado por programas comoGeneMark[38]​ y GLIMMER. La ventaja principal de la predicción ab initio es que permite la detección de regiones codificantes que no tengan homólogos en las bases de datos de secuencias, sin embargo es más preciso cuando hay grandes regiones continuas de ADN genómico para comparación.[26]​

Diversidad de especies

Artículo principal: Biodiversidad

La anotación de genes proporciona el "que", mientras que las mediciones de la diversidad de especies proporcionan el "quien" .[39]​ Para poder conectar la función y la composición de la comunidad en metagenomas, las secuencias deben estar agrupadas. El agrupamiento es el proceso de asociar una secuencia en particulas con un organismo.[35]​ En métodos de agrupamiento por similaridad como BLAST se usan para buscar rápidamente marcadores filogenéticos o de otro modo secuencias similares en las bases de datos públicas existentes. Este acercamiento es implementado en MEGAN.[40]​ Otra herramienta, PhymmBL, usa modelos interpolados de Markov para asignar lecturas.[26]​ MetaPhlAn y AMPHORA son métodos basados en marcadores de clados específicos para estimar la abundancia relativa con desempeños computacionales mejorados.[41]​ Una vez que las secuencias son agrupadas, es posible llevar a cambo análisis comparativos de la diversidad y la riqueza utilizando herramientas como Unifrac.[26]​

Integración de la información

La cantidad masiva de información se secuenciación que sigue creciendo exponencialmente es un reto desalentador que se complica por la complejidad de la metadata asociada con proyectos metagenómicos.La Metadata incluye información detallada acerca de las geogragfía tridimensional y de las características ambientales de la muestra, información física acerca del sitio de la muestra y la metodología del muestreado.[30]​ TEsta información es necesaria para asegurar tanto replicabilidad y para permitir el análisis downstream.[42]​

Varias herramientas han sido desarrolladas para integrar la metadata y la información de secuencias, permitiendo un análisis comparativo downstream de diferentes conjuntos de información usando un número de índices ecológicos. En el 2007, Folker Meyer y Robert Edwards y un equipo en Argonne National Laboratory en University of Chicago liberó el Metagenomics Rapid Annotation usando el servidor de Subsystem Technology (MG-RAST) un recurso comunitario para los análisis de conjuntos de metgagenomas.[43]​ Desde Junio del 2012, más de 14.8 terabases (14x1012 bases) de ADN han sido analizadas, con más de 10,000 conjuntos de información pública disponible dentro de MG-RAST. Más de 8,000 usuarios han presentado un total de 50,000 metagenomas a MG-RAST. El sistema Integrated Microbial Genomes/Metagenomes (IMG/M) tambíen propociona una serie de herramientas para análisis funcional de comunidades microbianas basado en su secuencia de metagenoma, basado en aislación de genomas como referencia incluido del sistema Integrated Microbial Genomes (IMG) y del proyecto Genomic Encyclopedia of Bacteria and Archaea (GEBA).[44]​

Una de las primeras y en ese entonces única herramienta para analizar un metagenoma por alto rendimiento de información obtenida de escopeta fue MEGAN (MEta Genome ANalyzer).[37]​[40]​ Una primera versión del programa fue usada en 2005 para analizar el contexto metagenómicos de secuencias de ADN obtenidas de un hueso de mamut.[19]​ Basado en una comparación en BLAST contra una base de datos de referencia, esta herramiento realizó tanto el reagrupamiento taxonómico como el funcional, al colocar las lecturas en los nodos the la taxonomía NCBI usando un simple algoritmo de ancestro menos común o en los nodos de SEED o KEGG.[45]​

Metagenómica comparativa

Análisis comparativos entre metagenomas puedes proporcionar una percepción adicional hacia la función de comunidades microbianas complejas y su papel en la salud del huésped[46]​ Una compaiación múltiple entre metagenomas puede hacerse a un nivel de la composición de la secuencia (comparando contenido GC o tamaño del genoma) taxonomía, diversidad o complemento funcional. Las comparaciones de las estructuras poblacionales y la diversidad filogenética pueden hacerse en la base de 16S y otros marcadores filogenéticos, o—en el caso de comunidades poco diversas—por recontrucción de genoma del conjunto de información metagenómica.[47]​ Las comparaciones funcionales entre metagenomas pueden hacerse al comparar secuencias contra las referencias en las bases de datos como COG o KEGG, y tabulando la abundancia por categoría y evaluando cualquier diferencia por significión estadística.[45]​ Este acercamiento centrado en genes enfatiza el complemento funcional de la comunidad como uno, y no como grupos taxonómicos y demuestra que los complementos funcionales son análogos bajo condiciones ambientales similares.[47]​ Por consiguiente, la metadata en un contexto ambiental de las muestras metagenómicas es especialmente importante en análisis comparativos, ya que le proporciona a los inevestigadores la habilidad de estudiar el efecto del hábitat sobre la estructura de la comunidad y la función.[26]​

Además, varios estudios también utilizado patrones de uso de oligonucleótidos para identificar las diferencias a través de diversas comunidades microbianas.Ejemplo de dichas metodologías incluyen el acercamiento de Willnet et al, la abundancia relativa del dinucleótido.[48]​ y el acercamiento de HabiSign por Ghosh et al.[49]​ Ghosh et al. (2011) [49]​ también indicó que diferencias en los patrones de uso pueden ser usadas para identificar genes (o lecturas metagenómicas) originándose en hábitats específicos. Además algunos métodos como TriageTools[50]​ o Compareads[51]​ detectan lecturas similares entre dos conjuntos de lecturas. La medida de similaridad que aplican en las lecturas está basado en el número de palabras idénticas de longitud k compartido por pares de las lecturas.

Un objetivo clave en la metagenómica comparativa es poder identificar grupos microbianos que son responsables de otorgar características específicas a cierto ecosistema. Sin embargo, debido a problemas con las tecnologías de secuenciación de los artefactos deben considerarse como si fuera metagenomeSeq.[29]​ Otros han caracterizado interacciones inter-microbianas entre los grupos microbianos residentes.. Una aplicación de análisis comparativo metagenómicos basado en GUI llamada Community-Analyzer ha sido desarrollada por Kuntal et al. [52]​ la cual implementa una gráfica basada en una correlación y despliega un algoritmo que no sólo facilita una visualización rápida de las diferencias en la comunidades microbianas analizadas (en términos de composición taxonómica), pero también proporciona una visión hacia las interacciones inherentes inter-microbianas que ocurren ahí. Notablemente, este algoritmo desplegado también permite la agrupación de los metagenomas basándose en los patrones inter-microbianos probables más que por simplemente compara valores de abundancias de varios grupos taxonómicos. También, la herramienta implementa diversas funcionalidades interactivas basadas en GUI que permiten a los usuarios realizar un análisis comparativo estándar a través de microbiomas..

Análisis de datos

Metabolismo de la comunidad

En muchas comunidades bacterianas, naturales o diseñadas (como bioreactores), hay una división significativa de trabajo en el metabolismo. (sintropía), durante la cual los deshechos de algunos organaismos son metabolitos de otros.[53]​ En dicho sistema, la estabilidad funcional del bioreactor metanogénico requiere la presencia de varias especies syntrópicas. (Syntrophobacterales y Synergistia) trabajando juntas para poder convertir recursos crudos en residuos metabolizados completamente (metano).[54]​ Usando estudios de comparación de genes y experimento de expresión con microarreglos o investigadores de proteómica pueden crear una red metabólica que vaya más allá de las fronteras de las especies. Dicho estudio requiere conocimiento detallado acerca de que versiones de que proteínas son codificadas por qué especies e incluso por que tipos de qué especies. Por lo tanto, la información de la genómica de comunidad is otra herramienta fundamental (con metabolómica y proteómica) en la búsqueda para determinar como los metabolitos son transferidos y transformados por una comunidad.[55]​

Metatranscriptómica

Véase también: Transcriptoma

La metagenómica permite a los investigadores accesar la diversidad funcional y metabólica de comunidades microbianas, pero no puede demostrar cual de estos procesos está activo.[47]​ La extracción y los análisis del ARNm metagenómico (el metatranscriptoma) proporciona información sobre la regulación y perfiles de expresión de comunidades complejas. Por las dificultades técnicas (la vida media corta del ARNm, por ejemplo) en la recolección de ARN ambiental ha habido relativamente pocos estudios metatranscriptómicos in situ de las comunidades microbianas a la fecha.[47]​ Mientras que originalmente estaban limitados a la tecnología de microarreglos, los estudios metatranscriptómicos han usado directamente secuenciación de alto rendimiento del ADNc para proporcionar la expresión del genoma completa y cuantificación de una comunidad microbiana,[47]​ primero empleada por Leininger et al. (2006) en su análisis de oxidación de amoniaco en suelos.[56]​

Virus

La secuenciación metagenómica es particularmente útil en el estudio de comunidades virales. Como los virus nos tienen un marcador filogenético universal que compartan (como el ARN 16S para bacterias y arquea y ARN 18S para eucariota), la única manera para accesar a la diversidad genética de la comunidad viral desde una muestra ambiental es a través de la metagenómica. La metagenómica viral debe poder proporcionar más y más información acerca de la diversidad viral y la evolución.[57]​ Por ejemplo, una fuente de información metagenómica llamada Giant Virus Findersdemostró la primer evidencia de la existencia de virus gigantes en un desierto salino[58]​

Aplicaciones

La metagenómica tiene el potencial de avanzar el conocimiento en una gran variedad de campos. También se puede aplicar para resolver retos prácticos en medicina, ingeniería, agricultura, sostenibilidad y ecología.[30]​

Medicina

Las comunidades microbianas juegas un papel clave en la preservación de la salud humana, pero su composición y el mecanismo por el que hacen esto sigue siendo un misterio.[59]​ La secuenciación metagenómica está siendo usada para caracterizar las comunidades microbianas de 15-18 sitios del cuerpo de por lo menos 250 individuos. Esto es parte de la Iniciativa del Microbioma Humano, con los objetivos principales de determinar si hay un microbioma humano central, entender los cambios en el microbioma humano que se puedes correlacionar con la salud humana y desarrollar nuevas herramientas tecnológicas y de bioinformática para conseguir cumplir estos objetivos.[60]​

Otro estudio médico es parte del proyecto MetaHit (Metagenómica de Tracto Intestinal Humano) consistió de 124 individuos de Dinamarca y España saludables, con sobrepeso y pacientes con síndrome del intestino irritable. El estudio intentó categorizar la profundidad y la diversidad filogenética de las bacterias gastrointestinales. Utilizando datos de secuenciación de Illumina GA y SOAPdenovo,de Bruijn, una herramienta basada en gráficas diseñada específicamente para ensamblar lecturas cortas, fueron capaces de generar 6.59 millones de cóntigos mayores a 500 pares de bases para un cóntigo de longitud total de 10.3 Gb y un N50 de 2.2 kb.

El estudio demostró que dos divisiones bacterianas, Bacteroidetes y Firmicutes, constituyen más del 90% de las categorías filogenéticas que dominan la bacteria intestinal. Usando las frecuencias relativas de los genes encontrados dentro del intestino, estos investigafores encontraron 1,244 agrupaciones metagenómicas que son criticamente iportantes para la salud del tracto intestinal. Hay dos tipos de funciones en estas agrupaciones: gestión interna y las que son específicos para el intestino. Las agrupaciones de genes de gestión interna son necesarias en todas las bacterias y normalmente son componentes clave en los principales mecanismos metabólicos incluyendo el metabolismo central del carbono y la síntesis de aminoácidos. Las funciones específicas del intestino incluyen adhesión a proteínas huéspedes y la cosecha de azúcares a partir de los glicolípidos globoseries. Pacientes con el síndrome del intestino irritable exhibieron 25% menos genes y menor diversidad bacteriana que los individuos que no sufrían de la enfermedad indicando que cambios en la diversidad de la bioma intestinal del paciente puede estar asociado con esta condición.

Mientras estos estudio destacan algunas aplicaciones potenciales médicas importantes, solo 31-48.8% de las lecturas puede alinearse a 194 genomas públicos del intenstino humano y 7.6-21.2% a los genomas de las bacterias dispoibles en GenBank lo cual indica que hay mucha más investigación necesaria para capturar los genomas bacterianos necesarios..[61]​

Biocombustibles

Artículo principal: Biocombustible
Los bioreactoresapermiten la observación de comunidades microbianas mientras convierte biomasa a etanol celulósico.

Los biocombustibles son combustibles derivados de la conversión de biomasa, como en la conversión de celulosa contenida en tallos de maíza y otra biomasa en etanol celúlosico[30]​ Este proceso depende de los consorcios microbianos que transforman la celulosa en azúcares, seguido de la fermentación de los azúcares para formar etanol. Los microbios ambientan producen una variedad de fuentes de bioenergía incluyendo metano e hidrógeno.[30]​

La deconstrucción eficiente a escala industrial de biomasa requiere enzimas nuevas con mayor productividad y menor costo.[27]​ Los acercamientos metagenómicos al análisis de comunidades microbianas complejas permite la proyección de enzimas con aplicaciones indutriales para la producción de biocombustibles como las hidrolasas glicosídicas.[62]​ Además se require conocimiento de como la función de estas comunidades microbianas se requiere para controlaras y la metagenómica es la herramienta clave para entenderlas.Los acercamientos metagenómicos permiten análisis comparativos entre sistemas microbianos convergentes como fermentadores de biogas [63]​ o insectos herbivoros como el hongo del jardín de las hormigas cortahojas.[64]​

Environmental remediation

Artículo principal: Biorremediación

La metagenómica puede mejorar las estrategias para monitorear el impacto de contaminantes en los ecosistemas y para limpiar los ambientes contaminados, un mejor entendimiento de como las comunidades microbianas se enfrentan con los contaminantes mejora las evaluaciones de los sitios potencialmente contaminados para recuperarlos e incrementar las oportunidades de los ensayo de bioaumentación y bioestimulación funcionen.[65]​

Biotecnología

Las comunidades microbianas produces un arreglo de químicos biológicos activos que son usados en competencia y comunicación.[66]​ Muchos de los fármacos usados hoy en día fueron originalmente descubiertos en microbios; el progresos reciente explotando los ricos recursos genéticos de microbios no cultivables ha dirigido al descubrimiento de nuevos genes, enzumas y productos naturales.[47]​[67]​ La aplicación de la metagenómica ha permitido el desarrollo de productos, químicos finos y farmaceúticos donde el beneficio de la síntesis quiral de enzima catalizada es ampliamente reconocido..[68]​

Dos tipos de análisis sin usados en la biprospección de la información metagenómica: la proyección impulsada por una función para una característica expresada y proyección impulsada en una secuencia para secuencias de ADN de interés.[69]​ Los análisis impulsados en una función buscan idetificar clones expresando una característica deseada o una activida útil, seguido por caracterización bioquímica y análisis de secuencia. Este acercamiento está limitado por la disponibilidad de una pantalla adecuada y el requisito que la característica deseada debe esté exrepesada en la célula huesped. Además, el bajo rango de descrubrimiento (menos de uno por cada 1,000 clones proyectados) y la intensa carga de trabajo que require limita el acercamiento.[70]​ En contraste, los análisis impulsados por secuencia usan secuencias conservativas de ADN para diseñar los primers para PCR para proyectar clones para la secuencia de interés.[69]​ En comparación a los acercamientos basados en clonación, usar un acercamiento sólo basado en la secuencia reduce la cantidad de exhibición requerida. La aplicación se secuenciación masiva paralela tambíen aumenta de manera importante la cantidad de información de secuenciación generado, la cual requiere fuentes de análisis bioinformático de alto rendimiento.[70]​ El acercamiento impulsado por secuencia para proyectar está limitado por la amplitud y la precisión de las funciones de los genes presentes en bases de datos de secuencias públicas. En la práctica, en los experimentos se hace uso de una combinación de ambos acercamiento basados en la función de interés, la complejidad de la muestra a proyectarse y otros factores..[70]​[71]​

Agricultura

Los suelos en donde crecen las plantas están habitado por comunidades microbianas con un gramo de suelo conteniendo alrededor de 109-1010 células microbianas que comprenden cerca de una gigabase de información de secuencia.[72]​[73]​ Las comunidades microbianas que habitan suelos son de las más complejas conocidas para la ciencia, y permanecen poco entendidas a pesar de su importancia económica.[74]​ Los consorcios microbianos realizan una variedad de servicios ecológicos necesarios para el crecimiento de plantas, incluyendo fijar el nitrógeno de la atmósfera, el ciclo de nutrientes, supresión de enfermedades y secuestro de hierro y otro metales.[66]​ Las estrategias funacionales metagenómicas están siendo usadas en explorar la interacción entre plantas y microbios a través de la cultivación independiente de las comunidades microbianas.[75]​ Al permitir una percepción de los papeles de miembros de la comunidad no cultivados en el ciclo de los nutrientos y la promoción del crecimiento de las plantas, los acercamientos metagenómicos puede contribuir a una mejor detección de enfermedades en cosechas y ganado y la adaptación de mejores prácticas agrícolas que mejoren la salud de las cosechas al aprovechar la relación entre los microbios y las plantas.[30]​

Ecología

La metagenómica puede proporcionar una percepción muy importante hacia la ecología funcional las comunidades ambientales.[76]​ Los análisis metagenómicos del consorcio de bacterias encontrados en la defecación de los leones marinos Australianos sugiere que las heces ricas en nutrientes de los leones marinos pueden ser un nutriente importante para ecosistemas costeros. Esto es porque las bacterias que son expulsadas simultáneamente con las heces son ideales para descomponer los nutrientes en las heces en una forma biodsiponible que puede ser tomada en la cadena alimenticia..[77]​

La secuenciación del ADN también puede ser usada de manera más amplpia para identificar especies presentes en un cuerpo de agua,[78]​ los escombros filtrados del aire o una muestra de tierra. Esto puede establecer el rango de especies invasoras y especies en peligro al igual que rastrear poblaciones de temporada.


Véase también

Referencias

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