Análisis metagenómico de muestras dermatológicas mediante el uso de múltiples herramientas bioinformáticas

Abstract

El desarrollo de la bioinformática y la metagenómica ha facilitado el trabajo de los investigadores en el análisis del material genético de muestras procedentes directamente del medioambiente. Para llevar a cabo esta labor, las técnicas de secuenciación de alto rendimiento y la metagenómica de amplicones basada en el gen del ARNr 16S cumplen un papel esencial. En este estudio, se ha analizado el microbioma de la piel de tres individuos sanos (A, B y C) mediante la utilización de varias herramientas bioinformáticas con funciones que comprenden tanto el preprocesamiento y la asignación taxonómica de las secuencias genéticas como el análisis estadístico de la diversidad. Una vez evaluada la calidad de los datos utilizados, se ha considerado que los clasificadores de aprendizaje automático Kraken 2 y QIIME 2 feature classifier junto con la base de datos Greengenes son las combinaciones más eficaces entre las utilizadas en este trabajo. Se han observado diferencias significativas en cuanto a la diversidad alfa y beta, siendo el microbioma del individuo B el más diverso y con una representación menor de microorganismos del género Propionibacterium. Estos resultados son coherentes en comparación con los resultados obtenidos en el artículo de referencia.