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Metagenómica

Diciembre 12, 2021

La metagenómica[1]​ se define como el estudio del material genético, el cual es obtenido directamente de muestras ambientales. Este amplio campo también puede ser conocido como genómica ambiental, ecogenómica o genómica de la comunidad.[2]​

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

Por otro lado, la microbiología tradicional, la secuenciación del genoma microbiano y la genómica están basadas en la clonación. Las primeras secuenciaciones génicas clonaban genes específicos (normalmente el gen del ARNr 16S) para producir un perfil específico de la diversidad en una muestra natural. Dicho trabajo reveló que la gran mayoría de la biodiversidad microbiana se había perdido debido a los métodos basados en el cultivo.[3]​ Estudios recientes, usando tanto secuenciación escopeta como 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 manera poderosa de poder ver y conocer el mundo microbiano que tiene el potencial de revolucionar el entendimiento 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 hacía 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 primeros 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 de los genes de ARNr que se toman directamente del medio ambiente revelaron que los métodos de cultivos básicos encuentran menos del 1% de las bacterias y arqueas en una muestra.[3]​ Gran parte del interés en la metagenómica viene de estos descubrimientos, que demostraron que la gran mayoría de los microorganismos han pasado desapercibidos.

Los primeros trabajos moleculares llevados a cabo 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 percepción 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 a principios 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 no se tratase de falsos positivos del PCR y apoyaron la existencia de una comunidad compleja e inexplorada de especies. Aunque esta metodología estaba limitada a explorar genes no codificadores para proteínas que se conservan bastante, también ayudó a realizar las primeras observaciones microbianas basadas en la morfología demostrando que la diversidad era mucho más compleja que la conocida por los métodos de cultivo. Poco después de eso Healy reportó 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]​ Tras dejar el laboratorio de Pace, Edward DeLong continuó en el campo y ha publicado trabajos que básicamente ha fijado las bases de trabajo para ofilogenias ambientales basado en la firma de secuencias 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 utilizaron la secuenciación de escopeta (ver abajo) para el ambiente para mostrar que 200 litros de agua de mar contienen más de 5000 virus diferentes.[13]​ Estudios subsiguientes demostraron que hay más de mil especies virales en las heces humanas y posiblemente un millón 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 Institute secuenciaron el ADN extraído de un sistema de drenaje 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 proyecto 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), circunnavegando el globo y recolectando muestras metagenómicas durante todo el viaje. Todas estas muestras se secuenciaron usando secuenciación de escopeta, con la esperanza de que fueran identificados nuevos genomas (y por lo tanto nuevos organismos). El proyecto piloto, que se llevó a cabo en el mar de los Sargazos, encontró ADN de casi 2000 especies diferentes, incluyendo 148 tipos de bacterias nunca vistas anteriormente.[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 recopilada durante dicho 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 mediante 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 unos 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, las cuales proporcionaban mejores vectores de la clonación molecular.[21]​

 
Secuenciación de escopeta (A) Toma de muestras del hábitat; (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 al 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 las muestras ambientales. Antes las bibliotecas de clonación se utilizaban para facilitar la secuenciación. Sin embargo, con los avances en las tecnologías de secuenciación de alto rendimiento la clonación ya no es necesaria y es posible obtener un mejor porcentaje de la información secuenciada prescindiendo de este paso, que es largo y tedioso. La metagenómica de escopeta proporciona información acerca de qué organismos están presentes y qué procesos metabólicos son posibles en la comunidad.[22]​ Como el 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 la mayor cobertura requerida para obtener los genomas de los miembros de comunidades poco representadas, a veces se usan muestras grandes, normalmente excesivamente costosas. Por otro lado, la naturaleza de aleatoriedad de la secuenciación de escopeta asegura que muchos de estos organismos, que de otra manera pasarían desapercibidos al utilizarse técnicas tradicionales de cultivo, serán representados por lo menos por algunos segmentos pequeños de la secuencia.[14]​

Secuenciación de alto rendimiento

Los primeros estudios metagenómicos que se llevaron a cabo con la secuenciación de alto rendimiento usaron de manera paralela 454 pyrosequencing.[19]​ Otras tres tecnologías comúnmente utilizadas 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 generan fragmentos más cortos que la secuenciación de Sanger; Ion Torrent PGM System y 454 pyrosequencing normalmente producen lecturas de ~400 pares de bases, Illumina MiSeq produce lecturas de 400-700 pares de bases (dependiendo de si se usan las opciones de pareo de los extremos), y Applied Biosystems 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, pero la tecnología Illumina se está acercando rápidamente a este punto de referencia. No obstante, esta limitación es compensada por el mucho mayor número de secuencias leídas. En 2009, la pirosecuenciación de metagenomas generaba 200–500 megabases, y las plataformas de Illumina generaban alrededor 20–50 gigabases, pero estos resultados han aumentado en magnitudes considerables en los últimos años.[25]​ Una ventaja adicional de la secuenciación de alto rendimiento es que esta técnica no requiere clonar el ADN antes de secuenciar, evitando así 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 rumiante generó 9 gigabases, o 279 mil millones pares de bases de nucleótidos secuenciados,[27]​ mientras que el catálogo de genes del microbioma del intestino humano identificó 3.3 mil millones 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 suponen importantes desafíos computacionales para los investigadores.[22]​[29]​[30]​

Secuencia pre-filtrada

El primer paso del análisis de información metagenómica requiere la ejecución de ciertos pasos de 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 incluyen 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 una gran parte de la información metagenómica futura será propensa a errores. Combinando estos factores, hacen el ensamblaje de las lecturas de secuencias metagenómicas a genomas difíciles y poco confiables. Los ensamblajes mal hechos son ocasionados 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 pueden incluir la combinación de secuencias de más de una especie a cóntigos quiméricos.[35]​

Existen 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 ensamblajes. Algunos programas, como Phrap o Celera Assembler, fueron diseñados para ensamblar genomas sencillos, pero generan buenos resultados al ensamblar información de conjuntos metagenómicos.[26]​ Otros programas, como Velvet assembler, han sido optimizados para las lecturas más cortas producidas 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 ensamblaje de las especies microbiales más abundantes, pero este acercamiento está limitado por el pequeño subconjunto de filos para los cuales hay genomas secuenciados disponibles.[35]​ Después de que se haga un ensamblaje, 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 utilixan 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, utiliza características intrínsecas 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, pero resulta 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 partículas con un organismo.[35]​ En métodos de agrupamiento por similitud 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, utiliza 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 no deja de crecer 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 la geografía tridimensional y las características ambientales de la muestra, información física acerca del sitio de la muestra y la metodología del muestreo.[30]​ Dicha información es necesaria tanto para asegurar la replicabilidad como para permitir el análisis downstream.[42]​

Se han desarrollado varias herramientas para integrar la metadata y la información de secuencias, permitiendo un análisis comparativo downstream de diferentes conjuntos de información mediante un número de índices ecológicos. En 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, han sido analizadas más de 14.8 terabases (14x1012 bases) de ADN, 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) también proporciona una serie de herramientas para el análisis funcional de comunidades microbianas basado en su secuencia de metagenoma, basado en aislamiento de genomas como referencia incluida del sistema Integrated Microbial Genomes (IMG) y del proyecto Genomic Encyclopedia of Bacteria and Archaea (GEBA).[44]​

Una de las primeras y en aquel 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 herramienta llevó a cabo tanto el reagrupamiento taxonómico como el funcional, al colocar las lecturas en los nodos de la taxonomía NCBI usando un simple algoritmo de ancestro menos común o en los nodos de SEED o KEGG.[45]​

Metagenómica comparativa

Los análisis comparativos entre metagenomas pueden proporcionar una percepción adicional hacia la función de comunidades microbianas complejas y su papel en la salud del huésped.[46]​ Una comparación 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 reconstrucción 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 significación 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 proporciona a los investigadores la habilidad de estudiar el efecto del hábitat sobre la estructura de la comunidad y la función.[26]​

Además, varios estudios también han utilizado patrones de uso de oligonucleótidos para identificar las diferencias a través de diversas comunidades microbianas. Ejemplos 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 similitud que aplican en las lecturas se basa 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]​, que implementa una gráfica basada en una correlación y despliega un algoritmo que no solo facilita una visualización rápida de las diferencias en las 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 comparar valores de abundancias de varios grupos taxonómicos. Además, 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 desechos de algunos organismos son metabolitos de otros.[53]​ En dicho sistema, la estabilidad funcional del bioreactor metanogénico requiere la presencia de varias especies sintrópicas. (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 un conocimiento detallado acerca de qué versiones de qué proteínas son codificadas por qué especies e, incluso, por qué tipos de qué especies. Por lo tanto, la información de la genómica de comunidad es otra herramienta fundamental (junto con la metabolómica y la proteómica) en la búsqueda para determinar cómo los metabolitos son transferidos y transformados por una comunidad.[55]​

Metatranscriptómica

Véase también: Transcriptoma

La metagenómica permite a los investigadores acceder 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. Debido a las dificultades técnicas (la corta vida media del ARNm, por ejemplo) presentes en la recolección de ARN ambiental, ha habido relativamente pocos estudios metatranscriptómicos in situ de las comunidades microbianas hasta 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 resulta particularmente útil en el estudio de comunidades virales. Como los virus no tienen un marcador filogenético universal que compartan (como el ARN 16S para bacterias y arquea y el ARN 18S para eucariota), la única manera de acceder 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 Finder aportó la primera 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 puede aplicarse a la resolución de retos prácticos en medicina, ingeniería, agricultura, sostenibilidad y ecología.[30]​

Medicina

Las comunidades microbianas juegan 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 existe un microbioma humano central, entender los cambios en el microbioma humano que pueden correlacionarse con la salud humana y desarrollar nuevas herramientas tecnológicas y de bioinformática para poder alcanzar dichos objetivos.[60]​

Otro estudio médico 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 investigadores encontraron 1,244 agrupaciones metagenómicas que son críticamente importantes para la salud del tracto intestinal. Hay dos tipos de funciones en estas agrupaciones: gestión interna y las que son específicas 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 un 25% menos de 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 pueden estar asociados 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 intestino humano y 7.6-21.2% a los genomas de las bacterias disponibles en GenBank, lo cual indica que hace falta mucha más investigación para capturar los genomas bacterianos necesarios.[61]​

Biocombustibles

Artículo principal: Biocombustible
 
Los bioreactores permiten 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 industriales 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 biogás[63]​ o insectos herbívoros como el hongo del jardín de las hormigas cortahojas.[64]​

Remediación Ambiental

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 producen 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, enzimas y productos naturales.[47]​[67]​ La aplicación de la metagenómica ha permitido el desarrollo de productos, químicos finos y farmacéuticos donde el beneficio de la síntesis quiral de enzima catalizada es ampliamente reconocido.[68]​

Dos tipos de análisis son usados en la bioprospección 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 identificar clones expresando una característica deseada o una actividad útil, seguido por caracterización bioquímica y análisis de secuencia. Este acercamiento está limitado por la disponibilidad de una pantalla adecuada y el requisito de que la característica deseada debe estar expresada en la célula huésped. Además, el bajo rango de descubrimiento (menos de uno por cada 1,000 clones proyectados) y la intensa carga de trabajo que requiere limitan 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 solo basado en la secuencia reduce la cantidad de exhibición requerida. La aplicación de secuenciación masiva paralela también 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 donde crecen las plantas están habitados 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 por 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 funcionales metagenómicas están siendo usadas en explorar la interacción entre plantas y microbios a través del cultivo 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 nutrientes 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 biodisponible que puede ser tomada en la cadena alimenticia.[77]​

La secuenciación del ADN también puede ser usada de manera más amplia 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

  1. Raúl de la Puente. Journal of Feelsynapsis (JoF). ISSN 2254-3651. 2013.(12): 60-65
  2. http://www.oei.es/divulgacioncientifica/reportajes_416.htm
  3. ↑ Hugenholz, P; Goebel BM; Pace NR (1 de septiembre de 1998). «Impact of Culture-Independent Studies on the Emerging Phylogenetic View of Bacterial Diversity». J. Bacteriol 180 (18): 4765-74. PMC 107498. PMID 9733676. 
  4. Eisen, JA (2007). «Environmental Shotgun Sequencing: Its Potential and Challenges for Studying the Hidden World of Microbes». PLoS Biology 5 (3): e82. PMC 1821061. PMID 17355177. doi:10.1371/journal.pbio.0050082. 
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Enlaces externos

  • Focus on Metagenomics at Nature Reviews Microbiology journal website
  • The “Critical Assessment of Metagenome Interpretation” (CAMI) initiative to evaluate methods in metagenomics
  • Metagenomics Sequencing for microscopic life Research
  •   Datos: Q903778
  •   Multimedia: Metagenomics

Diciembre 12, 2021
metagenómica, metagenómica, define, como, estudio, material, genético, cual, obtenido, directamente, muestras, ambientales, este, amplio, campo, también, puede, conocido, como, genómica, ambiental, ecogenómica, genómica, comunidad, metagenómica, permite, estud. La metagenomica 1 se define como el estudio del material genetico el cual es obtenido directamente de muestras ambientales Este amplio campo tambien puede ser conocido como genomica ambiental ecogenomica o genomica de la comunidad 2 La metagenomica permite el estudio de comunidades microbiales como aquellas presentes en este arroyo que recibe drenaje acido proveniente de una mina de carbon Por otro lado la microbiologia tradicional la secuenciacion del genoma microbiano y la genomica estan basadas en la clonacion Las primeras secuenciaciones genicas clonaban genes especificos normalmente el gen del ARNr 16S para producir un perfil especifico de la diversidad en una muestra natural Dicho trabajo revelo que la gran mayoria de la biodiversidad microbiana se habia perdido debido a los metodos basados en el cultivo 3 Estudios recientes usando tanto secuenciacion escopeta como el metodo de secuenciacion 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 microscopica previa escondida la metagenomica ofrece una manera poderosa de poder ver y conocer el mundo microbiano que tiene el potencial de revolucionar el entendimiento de todo el mundo vivo 5 Como el precio de la secuenciacion de ADN sigue cayendo la metagenomica ahora permite investigar la ecologia microbiana a mayor escala y con mejor detalle que antes Indice 1 Etimologia 2 Historia 3 Secuenciacion 4 Secuenciacion 4 1 Metagenomica de escopeta 4 2 Secuenciacion de alto rendimiento 5 Bioinformatica 5 1 Secuencia pre filtrada 5 2 Ensamblaje 5 3 Prediccion de genes 5 4 Diversidad de especies 5 5 Integracion de la informacion 5 6 Metagenomica comparativa 6 Analisis de datos 6 1 Metabolismo de la comunidad 6 2 Metatranscriptomica 6 3 Virus 7 Aplicaciones 7 1 Medicina 7 2 Biocombustibles 7 3 Remediacion Ambiental 7 4 Biotecnologia 7 5 Agricultura 7 6 Ecologia 8 Vease tambien 9 Referencias 10 Enlaces externosEtimologia EditarEl termino metagenomica fue utilizado por primera vez por entre otros Jo Handlesman Jon Clardly y Robert M Goodman Fue en 1998 cuando aparecio por primera vez en una publicacion cientifica 6 El termino metagenoma hacia referencia a un abordaje que pretendia analizar una coleccion de genes secuenciados de una muestra ambiental como si se tratara de un unico genoma Recientemente Kevin Chen y Lior Pachter investigadores de la Universidad de California en Berkeley definieron la metagenomica como la aplicacion de tecnicas genomicas 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 EditarLa secuenciacion convencional comienza con un cultivo de celulas identicas como fuente de ADN Sin embargo los primeros estudios metagenomicos 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 de los genes de ARNr que se toman directamente del medio ambiente revelaron que los metodos de cultivos basicos encuentran menos del 1 de las bacterias y arqueas en una muestra 3 Gran parte del interes en la metagenomica viene de estos descubrimientos que demostraron que la gran mayoria de los microorganismos han pasado desapercibidos Los primeros trabajos moleculares llevados a cabo 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 percepcion 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 a principios de 1985 9 Esto condujo al primer reporte de aislamiento y clonacion ADN desde muestras ambientales publicado por Pace y sus colegas en 1991 10 cuando Pace estaba en el Departamento de Biologia en la Universidad de Indiana Considerables esfuerzos aseguraron que no se tratase de falsos positivos del PCR y apoyaron la existencia de una comunidad compleja e inexplorada de especies Aunque esta metodologia estaba limitada a explorar genes no codificadores para proteinas que se conservan bastante tambien ayudo a realizar las primeras observaciones microbianas basadas en la morfologia demostrando que la diversidad era mucho mas compleja que la conocida por los metodos de cultivo Poco despues de eso Healy reporto el aislamiento metagenomico 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 Tras dejar el laboratorio de Pace Edward DeLong continuo en el campo y ha publicado trabajos que basicamente ha fijado las bases de trabajo para ofilogenias ambientales basado en la firma de secuencias 16S empezando con la construccion de bibliotecas de muestras marinas por parte de su equipo 12 En 2002 Mya Breitbart Forest Rohwer y sus colegas utilizaron la secuenciacion de escopeta ver abajo para el ambiente para mostrar que 200 litros de agua de mar contienen mas de 5000 virus diferentes 13 Estudios subsiguientes demostraron que hay mas de mil especies virales en las heces humanas y posiblemente un millon de virus diferentes por kilogramo de sedimento marino incluyendo bacteriofagos Basicamente 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 Institute secuenciaron el ADN extraido de un sistema de drenaje de minas de acidos 14 Este esfuerzo resulto en los genomas completos o casi completos de un grupo de bacterias y arqueas que habian resistido intentos previos para ser cultivados 15 Diagrama de flujo de un proyecto metagenomico tipico 16 Empezando en el 2003 Craig Venter lider del proyecto fundado de manera privada y paralelo al Proyecto del Genoma Humano dirigio la Expedicion Global Oceanica de Muestras GOS circunnavegando el globo y recolectando muestras metagenomicas durante todo el viaje Todas estas muestras se secuenciaron usando secuenciacion de escopeta con la esperanza de que fueran identificados nuevos genomas y por lo tanto nuevos organismos El proyecto piloto que se llevo a cabo en el mar de los Sargazos encontro ADN de casi 2000 especies diferentes incluyendo 148 tipos de bacterias nunca vistas anteriormente 17 Venter ha circunnavegado el globo y explorado a fondo la costa Oeste de Estados Unidos completo una expedicion de dos anos para explorar el mar Baltico el mar Mediterraneo y el mar Negro Los analisis de la informacion metagenomica recopilada durante dicho 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 mas 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 mediante secuenciacion de alto rendimiento en este caso pirosecuenciacion masiva y paralela desarrollada por 454 Life Sciences 19 Otro trabajo que aparecio a principios de estos estudios fue de Robert Edwards Forest Rohwer y sus colegas en el 2006 en San Diego State University 20 Secuenciacion EditarArticulo principal Secuenciacion de ADN La recuperacion de secuencias de ADN mayores de unos pocas miles de pares de bases era muy dificil hasta la reciente llegada de avanzadas tecnicas de biologia molecular que permiten la construccion de genotecas de cromosomas artificiales bacterianos BACs que poseen numerosas ventajas como vectores no presentes en los vectores de clonacion disponibles hasta su aparicion 21 Secuenciacion ambiental balistica ESS en ingles A Recogida de muestras ambientales B Filtrado de particulas comunmente por tamano C Lisis y extraccion del ADN D Clonacion y construccion de la genoteca E Secuenciacion de los clones F Ensamblaje de las secuencias en contigs y scaffolds Secuenciacion EditarArticulo principal Secuenciacion del ADN El poder recuperar secuencias de ADN mas largas de unos cuantos miles pares de bases de muestras ambientales fue bastante dificil hasta avances recientes en las tecnicas de biologia molecular que permitieron la construccion de bibliotecas en cromosomas artificiales de bacteria las cuales proporcionaban mejores vectores de la clonacion molecular 21 Secuenciacion de escopeta A Toma de muestras del habitat B filtracion de particulas normalmente por tamano C Lisis y extraccion de ADN D clonacion y construccion de la biblioteca E secuenciacion de los clones F ensamble de secuencias en contigos y scaffolds Metagenomica de escopeta Editar Los avances en bioinformatica el refinamiento de las amplificaciones de ADN y la proliferacion de poder computacional han ayudado significativamente al analisis de las secuencias de ADN recuperadas de muestras ambientales permitiendo la adaptacion de la secuenciacion de escopeta a las muestras metagenomicas 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 secuenciacion de escopeta revela los genes presentes en las muestras ambientales Antes las bibliotecas de clonacion se utilizaban para facilitar la secuenciacion Sin embargo con los avances en las tecnologias de secuenciacion de alto rendimiento la clonacion ya no es necesaria y es posible obtener un mejor porcentaje de la informacion secuenciada prescindiendo de este paso que es largo y tedioso La metagenomica de escopeta proporciona informacion acerca de que organismos estan presentes y que procesos metabolicos son posibles en la comunidad 22 Como el conjunto de ADN de un ambiente es poco controlado los organismos mas abundantes en una muestra ambiental estan representados mejor en los resultados de la secuenciacion de informacion Para lograr la mayor cobertura requerida para obtener los genomas de los miembros de comunidades poco representadas a veces se usan muestras grandes normalmente excesivamente costosas Por otro lado la naturaleza de aleatoriedad de la secuenciacion de escopeta asegura que muchos de estos organismos que de otra manera pasarian desapercibidos al utilizarse tecnicas tradicionales de cultivo seran representados por lo menos por algunos segmentos pequenos de la secuencia 14 Secuenciacion de alto rendimiento Editar Los primeros estudios metagenomicos que se llevaron a cabo con la secuenciacion de alto rendimiento usaron de manera paralela 454 pyrosequencing 19 Otras tres tecnologias comunmente utilizadas para el muestreo ambiental son Ion Torrent Personal Genome Machine Illumina MiSeq o HiSeq y Applied Biosystems SOLiD 23 Estas tecnicas para la secuenciacion de ADN generan fragmentos mas cortos que la secuenciacion de Sanger Ion Torrent PGM System y 454 pyrosequencing normalmente producen lecturas de 400 pares de bases Illumina MiSeq produce lecturas de 400 700 pares de bases dependiendo de si se usan las opciones de pareo de los extremos y Applied Biosystems SOLiD produce lecturas de 25 75 pares de bases 24 Historicamente estas longitudes de lecturas eran un poco mas cortas de lo que lee la secuenciacion de Sanger de 750 pares de bases pero la tecnologia Illumina se esta acercando rapidamente a este punto de referencia No obstante esta limitacion es compensada por el mucho mayor numero de secuencias leidas En 2009 la pirosecuenciacion de metagenomas generaba 200 500 megabases y las plataformas de Illumina generaban alrededor 20 50 gigabases pero estos resultados han aumentado en magnitudes considerables en los ultimos anos 25 Una ventaja adicional de la secuenciacion de alto rendimiento es que esta tecnica no requiere clonar el ADN antes de secuenciar evitando asi uno de los procesos mas largos y complicados del muestreo ambiental Bioinformatica EditarLa informacion generada por los experimento de la metagenomica es mucha e inheremente ruidosa conteniendo informacion fragmentada que representa a mas de 10 000 especies 26 La secuenciacion del genoma de la vaca rumiante genero 9 gigabases o 279 mil millones pares de bases de nucleotidos secuenciados 27 mientras que el catalogo de genes del microbioma del intestino humano identifico 3 3 mil millones de genes ensamblados de 567 7 gigabases informacion secuenciada 28 La recogida el tratamiento y la extraccion de informacion biologica util a partir de conjuntos de datos de este tamano suponen importantes desafios computacionales para los investigadores 22 29 30 Secuencia pre filtrada Editar El primer paso del analisis de informacion metagenomica requiere la ejecucion de ciertos pasos de pre filtrado incluyendo el quitar secuencias redundantes de baja calidad y secuencias de origen eucarionte especialmente en metagenomas de origen humano 31 32 Los metodos disponibles para quitar secuencias genomicas de ADN contaminantes y eucarioticas incluyen Eu Detect y DeConseq 33 34 Ensamblaje Editar Articulo principal Montaje de secuencias La informacion de secuencias de ADN de proyectos genomicos y metagenomicos son basicamente lo mismo pero las secuencias genomicas ofrecen mayor cobertura mientras que la informacion metagenomica es normalmente muy no redundante 30 Asi mismo el incremento en el uso de tecnologias de segunda generacion con longitudes de lectura cortas significa que una gran parte de la informacion metagenomica futura sera propensa a errores Combinando estos factores hacen el ensamblaje de las lecturas de secuencias metagenomicas a genomas dificiles y poco confiables Los ensamblajes mal hechos son ocasionados por la presencia de secuencias repetitivas del ADN que vuelven el ensamblaje especialmente dificil por la diferencia en la cantidad relativa de especies presentes en la muestra 35 Los ensamblajes mal hechos tambien pueden incluir la combinacion de secuencias de mas de una especie a contigos quimericos 35 Existen programas de ensamblaje la mayoria de los cuales pueden usar la informacion de las etiquetas pareadas al final con el proposito de mejorar la precision de los ensamblajes Algunos programas como Phrap o Celera Assembler fueron disenados para ensamblar genomas sencillos pero generan buenos resultados al ensamblar informacion de conjuntos metagenomicos 26 Otros programas como Velvet assembler han sido optimizados para las lecturas mas cortas producidas por la secuenciacion de segunda generacion a traves del uso de de Bruijn graphs El uso de genomas de referencia permite a los investigadores mejorar el ensamblaje de las especies microbiales mas abundantes pero este acercamiento esta limitado por el pequeno subconjunto de filos para los cuales hay genomas secuenciados disponibles 35 Despues de que se haga un ensamblaje otro reto es la deconvolucion metagenomica o determinar que secuencias vienen de que especies en la muestra 36 Prediccion de genes Editar Articulo principal Prediccion de genes Los analisis metagenomicos de las fuentes de informacion utilixan dos acercamientos en la anotacion de regiones codificantes en los contigos ensamblados 35 El primer acercamiento es identificar los genes basandose en la homologia con genes que ya esten publicamente disponibles en las bases de datos de secuencia normalmente por simples busquedas BLAST Este tipo de acercamiento esta implementado en el programa MEGAN4 37 El segundo ab initio utiliza caracteristicas intrinsecas de la secuencia para predecir las regiones codificantes basandose en conjuntos de genes de organismos relacionados Este es el acercamiento tomado por programas comoGeneMark 38 y GLIMMER La ventaja principal de la prediccion ab initio es que permite la deteccion de regiones codificantes que no tengan homologos en las bases de datos de secuencias pero resulta mas preciso cuando hay grandes regiones continuas de ADN genomico para comparacion 26 Diversidad de especies Editar Articulo principal Biodiversidad La anotacion de genes proporciona el que mientras que las mediciones de la diversidad de especies proporcionan el quien 39 Para poder conectar la funcion y la composicion 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 metodos de agrupamiento por similitud como BLAST se usan para buscar rapidamente marcadores filogeneticos o de otro modo secuencias similares en las bases de datos publicas existentes Este acercamiento es implementado en MEGAN 40 Otra herramienta PhymmBL utiliza modelos interpolados de Markov para asignar lecturas 26 MetaPhlAn y AMPHORA son metodos basados en marcadores de clados especificos para estimar la abundancia relativa con desempenos computacionales mejorados 41 Una vez que las secuencias son agrupadas es posible llevar a cambo analisis comparativos de la diversidad y la riqueza utilizando herramientas como Unifrac 26 Integracion de la informacion Editar La cantidad masiva de informacion se secuenciacion que no deja de crecer exponencialmente es un reto desalentador que se complica por la complejidad de la metadata asociada con proyectos metagenomicos La Metadata incluye informacion detallada acerca de la geografia tridimensional y las caracteristicas ambientales de la muestra informacion fisica acerca del sitio de la muestra y la metodologia del muestreo 30 Dicha informacion es necesaria tanto para asegurar la replicabilidad como para permitir el analisis downstream 42 Se han desarrollado varias herramientas para integrar la metadata y la informacion de secuencias permitiendo un analisis comparativo downstream de diferentes conjuntos de informacion mediante un numero de indices ecologicos En 2007 Folker Meyer y Robert Edwards y un equipo en Argonne National Laboratory en University of Chicago libero el Metagenomics Rapid Annotation usando el servidor de Subsystem Technology MG RAST un recurso comunitario para los analisis de conjuntos de metgagenomas 43 Desde junio del 2012 han sido analizadas mas de 14 8 terabases 14x1012 bases de ADN con mas de 10 000 conjuntos de informacion publica disponible dentro de MG RAST Mas de 8 000 usuarios han presentado un total de 50 000 metagenomas a MG RAST El sistema Integrated Microbial Genomes Metagenomes IMG M tambien proporciona una serie de herramientas para el analisis funcional de comunidades microbianas basado en su secuencia de metagenoma basado en aislamiento de genomas como referencia incluida del sistema Integrated Microbial Genomes IMG y del proyecto Genomic Encyclopedia of Bacteria and Archaea GEBA 44 Una de las primeras y en aquel entonces unica herramienta para analizar un metagenoma por alto rendimiento de informacion obtenida de escopeta fue MEGAN MEta Genome ANalyzer 37 40 Una primera version del programa fue usada en 2005 para analizar el contexto metagenomicos de secuencias de ADN obtenidas de un hueso de mamut 19 Basado en una comparacion en BLAST contra una base de datos de referencia esta herramienta llevo a cabo tanto el reagrupamiento taxonomico como el funcional al colocar las lecturas en los nodos de la taxonomia NCBI usando un simple algoritmo de ancestro menos comun o en los nodos de SEED o KEGG 45 Metagenomica comparativa Editar Los analisis comparativos entre metagenomas pueden proporcionar una percepcion adicional hacia la funcion de comunidades microbianas complejas y su papel en la salud del huesped 46 Una comparacion multiple entre metagenomas puede hacerse a un nivel de la composicion de la secuencia comparando contenido GC o tamano del genoma taxonomia diversidad o complemento funcional Las comparaciones de las estructuras poblacionales y la diversidad filogenetica pueden hacerse en la base de 16S y otros marcadores filogeneticos o en el caso de comunidades poco diversas por reconstruccion de genoma del conjunto de informacion metagenomica 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 categoria y evaluando cualquier diferencia por significacion estadistica 45 Este acercamiento centrado en genes enfatiza el complemento funcional de la comunidad como uno y no como grupos taxonomicos y demuestra que los complementos funcionales son analogos bajo condiciones ambientales similares 47 Por consiguiente la metadata en un contexto ambiental de las muestras metagenomicas es especialmente importante en analisis comparativos ya que proporciona a los investigadores la habilidad de estudiar el efecto del habitat sobre la estructura de la comunidad y la funcion 26 Ademas varios estudios tambien han utilizado patrones de uso de oligonucleotidos para identificar las diferencias a traves de diversas comunidades microbianas Ejemplos de dichas metodologias incluyen el acercamiento de Willnet et al la abundancia relativa del dinucleotido 48 y el acercamiento de HabiSign por Ghosh et al 49 Ghosh et al 2011 49 tambien indico que diferencias en los patrones de uso pueden ser usadas para identificar genes o lecturas metagenomicas originandose en habitats especificos Ademas algunos metodos como TriageTools 50 o Compareads 51 detectan lecturas similares entre dos conjuntos de lecturas La medida de similitud que aplican en las lecturas se basa en el numero de palabras identicas de longitud k compartido por pares de las lecturas Un objetivo clave en la metagenomica comparativa es poder identificar grupos microbianos que son responsables de otorgar caracteristicas especificas a cierto ecosistema Sin embargo debido a problemas con las tecnologias de secuenciacion de los artefactos deben considerarse como si fuera metagenomeSeq 29 Otros han caracterizado interacciones inter microbianas entre los grupos microbianos residentes Una aplicacion de analisis comparativo metagenomicos basado en GUI llamada Community Analyzer ha sido desarrollada por Kuntal et al 52 que implementa una grafica basada en una correlacion y despliega un algoritmo que no solo facilita una visualizacion rapida de las diferencias en las comunidades microbianas analizadas en terminos de composicion taxonomica pero tambien proporciona una vision hacia las interacciones inherentes inter microbianas que ocurren ahi Notablemente este algoritmo desplegado tambien permite la agrupacion de los metagenomas basandose en los patrones inter microbianos probables mas que por simplemente comparar valores de abundancias de varios grupos taxonomicos Ademas la herramienta implementa diversas funcionalidades interactivas basadas en GUI que permiten a los usuarios realizar un analisis comparativo estandar a traves de microbiomas Analisis de datos EditarMetabolismo de la comunidad Editar En muchas comunidades bacterianas naturales o disenadas como bioreactores hay una division significativa de trabajo en el metabolismo sintropia durante la cual los desechos de algunos organismos son metabolitos de otros 53 En dicho sistema la estabilidad funcional del bioreactor metanogenico requiere la presencia de varias especies sintropicas Syntrophobacterales y Synergistia trabajando juntas para poder convertir recursos crudos en residuos metabolizados completamente metano 54 Usando estudios de comparacion de genes y experimento de expresion con microarreglos o investigadores de proteomica pueden crear una red metabolica que vaya mas alla de las fronteras de las especies Dicho estudio requiere un conocimiento detallado acerca de que versiones de que proteinas son codificadas por que especies e incluso por que tipos de que especies Por lo tanto la informacion de la genomica de comunidad es otra herramienta fundamental junto con la metabolomica y la proteomica en la busqueda para determinar como los metabolitos son transferidos y transformados por una comunidad 55 Metatranscriptomica Editar Vease tambien Transcriptoma La metagenomica permite a los investigadores acceder la diversidad funcional y metabolica de comunidades microbianas pero no puede demostrar cual de estos procesos esta activo 47 La extraccion y los analisis del ARNm metagenomico el metatranscriptoma proporciona informacion sobre la regulacion y perfiles de expresion de comunidades complejas Debido a las dificultades tecnicas la corta vida media del ARNm por ejemplo presentes en la recoleccion de ARN ambiental ha habido relativamente pocos estudios metatranscriptomicos in situ de las comunidades microbianas hasta la fecha 47 Mientras que originalmente estaban limitados a la tecnologia de microarreglos los estudios metatranscriptomicos han usado directamente secuenciacion de alto rendimiento del ADNc para proporcionar la expresion del genoma completa y cuantificacion de una comunidad microbiana 47 primero empleada por Leininger et al 2006 en su analisis de oxidacion de amoniaco en suelos 56 Virus Editar La secuenciacion metagenomica resulta particularmente util en el estudio de comunidades virales Como los virus no tienen un marcador filogenetico universal que compartan como el ARN 16S para bacterias y arquea y el ARN 18S para eucariota la unica manera de acceder a la diversidad genetica de la comunidad viral desde una muestra ambiental es a traves de la metagenomica La metagenomica viral debe poder proporcionar mas y mas informacion acerca de la diversidad viral y la evolucion 57 Por ejemplo una fuente de informacion metagenomica llamada Giant Virus Finder aporto la primera evidencia de la existencia de virus gigantes en un desierto salino 58 Aplicaciones EditarLa metagenomica tiene el potencial de avanzar el conocimiento en una gran variedad de campos Tambien puede aplicarse a la resolucion de retos practicos en medicina ingenieria agricultura sostenibilidad y ecologia 30 Medicina Editar Las comunidades microbianas juegan un papel clave en la preservacion de la salud humana pero su composicion y el mecanismo por el que hacen esto sigue siendo un misterio 59 La secuenciacion metagenomica esta 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 existe un microbioma humano central entender los cambios en el microbioma humano que pueden correlacionarse con la salud humana y desarrollar nuevas herramientas tecnologicas y de bioinformatica para poder alcanzar dichos objetivos 60 Otro estudio medico parte del proyecto MetaHit Metagenomica de Tracto Intestinal Humano consistio de 124 individuos de Dinamarca y Espana saludables con sobrepeso y pacientes con sindrome del intestino irritable El estudio intento categorizar la profundidad y la diversidad filogenetica de las bacterias gastrointestinales Utilizando datos de secuenciacion de Illumina GA y SOAPdenovo de Bruijn una herramienta basada en graficas disenada especificamente para ensamblar lecturas cortas fueron capaces de generar 6 59 millones de contigos mayores a 500 pares de bases para un contigo de longitud total de 10 3 Gb y un N50 de 2 2 kb El estudio demostro que dos divisiones bacterianas Bacteroidetes y Firmicutes constituyen mas del 90 de las categorias filogeneticas que dominan la bacteria intestinal Usando las frecuencias relativas de los genes encontrados dentro del intestino estos investigadores encontraron 1 244 agrupaciones metagenomicas que son criticamente importantes para la salud del tracto intestinal Hay dos tipos de funciones en estas agrupaciones gestion interna y las que son especificas para el intestino Las agrupaciones de genes de gestion interna son necesarias en todas las bacterias y normalmente son componentes clave en los principales mecanismos metabolicos incluyendo el metabolismo central del carbono y la sintesis de aminoacidos Las funciones especificas del intestino incluyen adhesion a proteinas huespedes y la cosecha de azucares a partir de los glicolipidos globoseries Pacientes con el sindrome del intestino irritable exhibieron un 25 menos de genes y menor diversidad bacteriana que los individuos que no sufrian de la enfermedad indicando que cambios en la diversidad de la bioma intestinal del paciente pueden estar asociados con esta condicion Mientras estos estudio destacan algunas aplicaciones potenciales medicas importantes solo 31 48 8 de las lecturas puede alinearse a 194 genomas publicos del intestino humano y 7 6 21 2 a los genomas de las bacterias disponibles en GenBank lo cual indica que hace falta mucha mas investigacion para capturar los genomas bacterianos necesarios 61 Biocombustibles Editar Articulo principal Biocombustible Los bioreactores permiten la observacion de comunidades microbianas mientras convierte biomasa a etanol celulosico Los biocombustibles son combustibles derivados de la conversion de biomasa como en la conversion de celulosa contenida en tallos de maiza y otra biomasa en etanol celulosico 30 Este proceso depende de los consorcios microbianos que transforman la celulosa en azucares seguido de la fermentacion de los azucares para formar etanol Los microbios ambientan producen una variedad de fuentes de bioenergia incluyendo metano e hidrogeno 30 La deconstruccion eficiente a escala industrial de biomasa requiere enzimas nuevas con mayor productividad y menor costo 27 Los acercamientos metagenomicos al analisis de comunidades microbianas complejas permite la proyeccion de enzimas con aplicaciones industriales para la produccion de biocombustibles como las hidrolasas glicosidicas 62 Ademas se require conocimiento de como la funcion de estas comunidades microbianas se requiere para controlaras y la metagenomica es la herramienta clave para entenderlas Los acercamientos metagenomicos permiten analisis comparativos entre sistemas microbianos convergentes como fermentadores de biogas 63 o insectos herbivoros como el hongo del jardin de las hormigas cortahojas 64 Remediacion Ambiental Editar Articulo principal Biorremediacion La metagenomica 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 bioaumentacion y bioestimulacion funcionen 65 Biotecnologia Editar Las comunidades microbianas producen un arreglo de quimicos biologicos activos que son usados en competencia y comunicacion 66 Muchos de los farmacos usados hoy en dia fueron originalmente descubiertos en microbios el progresos reciente explotando los ricos recursos geneticos de microbios no cultivables ha dirigido al descubrimiento de nuevos genes enzimas y productos naturales 47 67 La aplicacion de la metagenomica ha permitido el desarrollo de productos quimicos finos y farmaceuticos donde el beneficio de la sintesis quiral de enzima catalizada es ampliamente reconocido 68 Dos tipos de analisis son usados en la bioprospeccion de la informacion metagenomica la proyeccion impulsada por una funcion para una caracteristica expresada y proyeccion impulsada en una secuencia para secuencias de ADN de interes 69 Los analisis impulsados en una funcion buscan identificar clones expresando una caracteristica deseada o una actividad util seguido por caracterizacion bioquimica y analisis de secuencia Este acercamiento esta limitado por la disponibilidad de una pantalla adecuada y el requisito de que la caracteristica deseada debe estar expresada en la celula huesped Ademas el bajo rango de descubrimiento menos de uno por cada 1 000 clones proyectados y la intensa carga de trabajo que requiere limitan el acercamiento 70 En contraste los analisis impulsados por secuencia usan secuencias conservativas de ADN para disenar los primers para PCR para proyectar clones para la secuencia de interes 69 En comparacion a los acercamientos basados en clonacion usar un acercamiento solo basado en la secuencia reduce la cantidad de exhibicion requerida La aplicacion de secuenciacion masiva paralela tambien aumenta de manera importante la cantidad de informacion de secuenciacion generado la cual requiere fuentes de analisis bioinformatico de alto rendimiento 70 El acercamiento impulsado por secuencia para proyectar esta limitado por la amplitud y la precision de las funciones de los genes presentes en bases de datos de secuencias publicas En la practica en los experimentos se hace uso de una combinacion de ambos acercamiento basados en la funcion de interes la complejidad de la muestra a proyectarse y otros factores 70 71 Agricultura Editar Los suelos donde crecen las plantas estan habitados por comunidades microbianas con un gramo de suelo conteniendo alrededor de 109 1010 celulas microbianas que comprenden cerca de una gigabase de informacion de secuencia 72 73 Las comunidades microbianas que habitan suelos son de las mas complejas conocidas por la ciencia y permanecen poco entendidas a pesar de su importancia economica 74 Los consorcios microbianos realizan una variedad de servicios ecologicos necesarios para el crecimiento de plantas incluyendo fijar el nitrogeno de la atmosfera el ciclo de nutrientes supresion de enfermedades y secuestro de hierro y otro metales 66 Las estrategias funcionales metagenomicas estan siendo usadas en explorar la interaccion entre plantas y microbios a traves del cultivo independiente de las comunidades microbianas 75 Al permitir una percepcion de los papeles de miembros de la comunidad no cultivados en el ciclo de los nutrientes y la promocion del crecimiento de las plantas los acercamientos metagenomicos puede contribuir a una mejor deteccion de enfermedades en cosechas y ganado y la adaptacion de mejores practicas agricolas que mejoren la salud de las cosechas al aprovechar la relacion entre los microbios y las plantas 30 Ecologia Editar La metagenomica puede proporcionar una percepcion muy importante hacia la ecologia funcional las comunidades ambientales 76 Los analisis metagenomicos del consorcio de bacterias encontrados en la defecacion 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 simultaneamente con las heces son ideales para descomponer los nutrientes en las heces en una forma biodisponible que puede ser tomada en la cadena alimenticia 77 La secuenciacion del ADN tambien puede ser usada de manera mas amplia 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 Vease tambien EditarADN ambiental omica Metatranscriptomica Bioinformatica Genomica TranscriptomicaReferencias Editar Raul de la Puente Metagenomica Esa valiosa desconocida Journal of Feelsynapsis JoF ISSN 2254 3651 2013 12 60 65 http www oei es divulgacioncientifica reportajes 416 htm a b Hugenholz P Goebel BM Pace NR 1 de septiembre de 1998 Impact of Culture Independent Studies on the Emerging Phylogenetic View of Bacterial Diversity J Bacteriol 180 18 4765 74 PMC 107498 PMID 9733676 Eisen JA 2007 Environmental Shotgun Sequencing Its Potential and Challenges for Studying the Hidden World of Microbes PLoS Biology 5 3 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