Avances en análisis microbiano mejora predicción de enfermedades

Incluso con la secuenciación moderna del ADN, los genomas microbianos suelen ser incompletos y muy complejos, lo que dificulta el análisis evolutivo a gran escala. Investigadores informan ahora de avances que hacen que la clasificación y el análisis microbianos sean más precisos y escalables. El trabajo introduce métodos automatizados que mejoran la construcción de árboles genealógicos microbianos y el análisis de conjuntos de datos biológicos masivos.

En la investigación dirigida por la Universidad Estatal de Arizona (Tempe, Arizona, EUA), los científicos se centran en la intersección de la biología, la evolución y la computación. Un avance es un nuevo enfoque para la selección de marcadores genéticos que se utilizan para reconstruir las relaciones evolutivas microbianas a partir de grandes conjuntos de datos genómicos. En lugar de basarse en un conjunto fijo de genes marcadores tradicionales, el método evalúa automáticamente miles de familias de genes para identificar aquellas que mejor reflejan la historia evolutiva.

El segundo avance se centra en una biblioteca de software de código abierto ampliamente utilizada, diseñada para el análisis de datos biológicos. La plataforma proporciona a los investigadores un conjunto completo de herramientas para estudiar microbiomas y otros sistemas biológicos complejos. Está diseñada específicamente para gestionar conjuntos de datos dispersos y de alta dimensión, comunes en genómica, lo que permite tareas como el análisis de diversidad, la comparación de secuencias, la construcción de árboles filogenéticos y la preparación de datos para flujos de trabajo de aprendizaje automático.

El marco de selección de marcadores, descrito en Nature Communications, demostró una mayor estabilidad y precisión en la construcción de árboles evolutivos microbianos, incluso al trabajar con genomas incompletos, comunes en estudios metagenómicos. Al seleccionar genes según su prevalencia, contenido de información y contribución a la robustez del árbol, el método produjo representaciones más fiables de las relaciones microbianas en diversos conjuntos de datos.

La plataforma de software, detallada en Nature Methods, se ha convertido en un recurso fundamental para la investigación biológica, ofreciendo más de 500 funciones analíticas y apoyando estudios en medicina, ecología, climatología y biología del cáncer. Gracias a las contribuciones de una gran comunidad global, la biblioteca ha sido citada en decenas de miles de artículos científicos, lo que subraya su amplio impacto y fiabilidad.

En conjunto, estas herramientas fortalecen la infraestructura de la investigación moderna sobre el microbioma, la vigilancia de enfermedades y el monitoreo ambiental. Unos árboles microbianos más precisos mejoran el rastreo de patógenos, la comprensión de la salud intestinal y el análisis de cómo las comunidades microbianas responden al cambio ambiental. A medida que la secuenciación de ADN continúa expandiéndose, los investigadores buscan perfeccionar estas herramientas para garantizar que los conjuntos de datos, en rápido crecimiento, puedan traducirse en información biológica reproducible y práctica.

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Instituto de Biodiseño de la Universidad Estatal de Arizona