Nas últimas décadas, o grande volume de dados gerados pelos sequenciamentos de DNA, impulsionou o desenvolvimento da bioinformática. Hoje, não há como imaginar a biologia molecular sem ela. Saiba como a bioinformática se relaciona com a metagenômica.
Desde o final dos anos 1990, com a escalada da biologia molecular, várias técnicas de identificação de microrganismos surgiram, permitindo diagnósticos mais precisos.
Além da crescente ascensão das técnicas moleculares, os computadores se tornaram mais populares, com maior capacidade de armazenamento e processamento. O grande volume de dados gerados pelos sequenciamentos de DNA, juntamente com os primeiros algoritmos, impulsionou outra grande área do conhecimento: a bioinformática.
Antes de entendermos como a bioinformática e a metagenômica se relacionam, você sabe o que é metagenômica?
Metagenômica é o estudo do material genético recuperado diretamente de amostras ambientais ou clínicas por um método de sequenciamento de ácidos nucléicos, utilizando DNA como material de análise.
A metagenômica permite o estudo de comunidades de microrganismos, os microbiomas, sem a necessidade de isolamento prévio e cultivo em laboratório, ou seja, permite o estudo de vários organismos em uma mesma amostra simultaneamente, incluindo bactérias, vírus e fungos. As análises de metagenômica só foram possíveis com o avanço em paralelo da bioinformática, um campo da computação, o qual utiliza algoritmos e abordagens computacionais para resolver problemas biológicos.
A aplicação de bioinformática possibilita maneiras de inferir a classificação taxonômica de cada sequência obtida de um metagenoma, com isso, obtendo os organismos contidos na amostra. Uma vez identificado cada organismo da amostra é possível montar seus genomas, e anotar genes destes, caracterizando genes de virulência e resistência a antibióticos, por exemplo.
Bioinformática e a metagenômica
Uma das primeiras análises de bioinformática realizadas em amostras de metagenomas é a identificação dos organismos contidos nestas. Todas abordagens desenvolvidas até o momento necessitam de um banco de referência de organismos, o qual serve como base para fornecer a classificação taxonômica.
As metodologias de sequenciamento de DNA de alto desempenho (como as utilizadas na BiomeHub) resultam em um grande volume de dados e sua complexidade necessita algoritmos eficientes para tornar a classificação taxonômica das amostras possível, em tempo hábil, sem necessidade de uma estrutura computacional grande. Dentre as abordagens disponíveis, existe uma que fragmenta computacionalmente cada sequência obtida da amostra em fragmentos de DNA ainda menores e consecutivos, de tamanho predeterminado K, geralmente contendo 31 nucleotídeos/mers, a esses fragmentos dá-se o nome de Kmers.
Esta fragmentação é necessária para diminuir o esforço computacional e consequentemente o tempo gasto para classificação taxonômica. Cada Kmer da amostra é comparado a um banco de genomas previamente indexado, ou seja também fragmentado em Kmers. Porém, nesse caso, sabemos todos os Kmers exclusivos de cada organismo contido no banco de genomas. Isso permite a rápida e precisa identificação dos organismos na amostra, ao compararmos os Kmers da amostra com os Kmers do banco de referência.
Além disso, existe uma abordagem complementar chamada de LCA, de Lowest Common Ancestor, a qual permite inferir com segurança sequências de DNA em que a classificação taxonômica seja dúbia. Por exemplo, se em dada sequência, 50% dos Kmers foram inferidos como pertencentes à espécie Bacteroides vulgatus e os 50% restantes como Bacteroides uniformis, o LCA vai classificar aquela sequência como pertencente ao gênero Bacteroides, mas não irá diferenciar entre as espécies.
Essa abordagem de classificação taxonômica por Kmers necessita de um banco de referência de genomas completo e de alta qualidade para que seja efetuada uma classificação taxonômica fidedigna. O time de bioinformática da BiomeHub preparou um banco de genomas curado manualmente, que aplicado juntamente à abordagem de Kmers é utilizado na classificação taxonômica em diversas análises de metagenômica que realizamos.
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