Medusa: um fluxo de trabalho para classificação taxonômica e anotação funcional de metagenomas

• Autor(a) principal: Morais, Diego Arthur de Azevedo
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/48271
• topic: Metagenômica; Bioinformática; Classificação taxonômica; Anotação funcional; Fluxo de trabalho

A metagenômica envolve o estudo da comunidade microbiana encontrada numa amostra extraída de um determinado ambiente. Este ambiente pode ser a parede de uma caverna, uma porção de água do oceano, o intestino humano, ou qualquer fonte contendo micro-organismos de interesse. Tais estudos revelam detalhes sobre a composição taxonômica e as funções exercidas por comunidades microbianas. Como uma análise metagenômica completa requer diferentes ferramentas para diferentes propósitos, a escolha e instalação destas ferramentas representa um desafio. Além disto, o conjunto de ferramentas escolhido afeta a precisão, formatação, e os identificadores funcionais informados nos resultados, impactando a interpretação dos resultados e as respostas biológicas obtidas. O presente trabalho tem como objetivo propor um fluxo de trabalho a ser usado em análises taxonômicas e funcionais de metagenomas. Para isto, foram pesquisadas ferramentas do estado da arte disponíveis na literatura, e conjuntos de dados simulados foram criados para realizar comparações. Como resultado, ferramentas adequadas para cada etapa de análise foram selecionadas, e um fluxo de trabalho sensível e flexível para análises metagenômicas foi projetado. MEDUSA, um fluxo de trabalho eficiente para execução de análises metagenômicas completas, realiza pré-processamento, montagem, alinhamento, classificação taxonômica, e anotação funcional de dados shotgun, permitindo o uso de dicionários criados pelos usuários para transferir anotações para qualquer identificador funcional. MEDUSA inclui diversas ferramentas, tais como o Fastp, Bowtie2, DIAMOND, Kaiju, MEGAHIT, e uma nova ferramenta implementada em Python para transferir anotações para resultados de alinhamento BLAST/DIAMOND. Estas ferramentas são instaladas via Conda, e o fluxo de trabalho é gerenciado pelo Snakemake, facilitando a instalação e execução. Comparado com o MEGAN 6 Community Edition, MEDUSA identifica corretamente mais espécies, especialmente as menos abundantes, e é mais adequado para análises funcionais usando identificadores do Gene Ontology.