Nueva herramienta simplifica el análisis de características genómicas

Las Características Genómicas son partes importantes del ADN en los organismos vivos. Incluyen cosas como mutaciones, genes y elementos genéticos móviles. Los investigadores suelen usar un método llamado Perfiles filogenéticos para mostrar si estas características están presentes o ausentes en diferentes genomas. Al mirar estos perfiles, podemos aprender sobre las habilidades y la historia de diferentes organismos.

Sin embargo, aunque el nombre tiene "filogenético", estos perfiles realmente no consideran cuán relacionados están los organismos entre sí. Esto puede llevar a confusiones, especialmente si los datos no están muestreados de manera uniforme. Por ejemplo, si la mayoría de los datos provienen de solo unas pocas especies, podríamos ver patrones que no son realmente representativos del grupo completo. Este problema es especialmente evidente en bases de datos que tienen muchos genomas, como una que incluye más de 661,000 genomas bacterianos. En ese caso, solo 20 especies representan más del 90% de los datos, y la mayoría de estas son importantes para la salud humana.

En el mundo de las bacterias, los genes pueden moverse entre diferentes organismos, lo que complica aún más las cosas. Para obtener una imagen más clara de cómo estas características se relacionan entre sí, es útil considerar las relaciones evolutivas entre los organismos. Se han desarrollado métodos recientes para tener en cuenta mejor estas relaciones.

#Nuevas herramientas para analizar características genómicas

Se ha creado una nueva herramienta llamada EvolCCM para ayudar a identificar patrones entre varias características genómicas. Esta herramienta usa un modelo que analiza cómo cambian las características a lo largo del tiempo según sus propias tasas y sus interacciones con otras características. Los creadores probaron este método en datos simulados y encontraron que podía detectar asociaciones clave con precisión, particularmente en las funciones de diferentes proteínas.

Sin embargo, usar EvolCCM puede ser lento, especialmente al tratar con miles de características y genomas. Para mejorar esto, se ha desarrollado una nueva versión llamada ParallelEvolCCM. Esta versión acelera el proceso al permitir que los usuarios se concentren en menos características que son más relevantes para su estudio. También tiene opciones para ejecutar múltiples procesos a la vez, lo que lo hace más rápido.

#Análisis de genomas de Bifidobacterium

Para mostrar cuán eficaz es ParallelEvolCCM, se aplicó para analizar 1000 genomas de un grupo de bacterias llamado Bifidobacterium. Estas bacterias son conocidas por sus beneficios para la salud y se encuentran comúnmente en los intestinos de bebés saludables. Sin embargo, algunas especies de este grupo también pueden estar relacionadas con problemas de salud.

La herramienta pudo analizar diferentes características en estos genomas, como genes relacionados con la resistencia a antimicrobianos y plásmidos. Los resultados mostraron que ciertas características eran más comunes que otras, y se destacaron interacciones específicas entre características.

#Cómo funciona ParallelEvolCCM

ParallelEvolCCM depende de otra biblioteca llamada EvolCCM, que analiza cómo cambian las características con el tiempo. Usa una estructura de árbol para organizar las relaciones entre diferentes especies. El programa analiza un conjunto de características, donde cada característica puede estar presente o ausente en cada genoma. Al examinar los datos de esta manera, los investigadores pueden obtener información sobre cómo se relacionan diferentes características entre sí.

La herramienta permite a los investigadores filtrar características según cuán comunes sean. La idea es que las características que se encuentran en casi todos los genomas pueden no ser tan interesantes, mientras que las características raras podrían proporcionar información más útil. Además, el programa puede comparar subconjuntos de características según rasgos comunes, lo que ayuda a refinar aún más el análisis.

#Salida y visualización

Después de ejecutar el análisis, ParallelEvolCCM genera resultados detallados que incluyen información sobre los conjuntos de datos utilizados y cuánto tiempo tomó el análisis. También proporciona valores p que ayudan a evaluar la significancia de las asociaciones encontradas. Incluso hay un script disponible para ayudar a visualizar estas relaciones en un programa llamado Cytoscape.

En el ejemplo con Bifidobacterium, el análisis mostró un total de 138 características en el conjunto de datos más pequeño y 384 características en el más grande. Muchas de estas se encontraron en solo unos pocos genomas, sugiriendo que algunas características son bastante raras. Los análisis revelaron pares específicos de características que tenían conexiones fuertes, indicando interacciones potenciales que valdría la pena investigar más.

#Eficiencia y rendimiento

El uso de la paralelización en el análisis mejoró significativamente la velocidad de los cálculos. Al usar múltiples núcleos de CPU, los investigadores pudieron ver una reducción notable en el tiempo requerido para completar el análisis. Por ejemplo, al analizar el conjunto de datos más pequeño de 100 genomas, el proceso tomó entre 5 y 54 minutos, dependiendo del número de núcleos utilizados. En contraste, examinar el conjunto de datos de 1000 genomas tomó entre 235 minutos y más de 3000 minutos, lo que muestra la necesidad de métodos de procesamiento eficientes al tratar con grandes conjuntos de datos.

#Perspectivas del análisis

Los resultados de los análisis proporcionaron valiosas perspectivas sobre las relaciones entre características dentro de los genomas de Bifidobacterium. Por ejemplo, ciertos plásmidos mostraron fuertes asociaciones con genes de resistencia a antibióticos, lo que los convierte en candidatos importantes para un estudio más detallado. Estas conexiones son cruciales para entender cómo estas bacterias interactúan entre sí y con su entorno.

La visualización de las redes producidas por ParallelEvolCCM enfatizó aún más estas relaciones. En el conjunto de datos más pequeño, solo unas pocas características se encontraron conectadas entre sí, mientras que en el conjunto de datos más grande, casi todas las características se agruparon, sugiriendo una red de interacción más compleja.

#Conclusión

El análisis de características genómicas a través de herramientas como EvolCCM y ParallelEvolCCM representa un avance significativo en la comprensión de cómo estas características trabajan juntas. Al tener en cuenta las relaciones evolutivas y usar métodos computacionales eficientes, los investigadores pueden descubrir asociaciones importantes que de otro modo permanecerían ocultas en análisis tradicionales. A medida que se desarrollen más herramientas y métodos, la capacidad para estudiar grandes conjuntos de datos genómicos seguirá evolucionando, proporcionando perspectivas más profundas sobre el mundo de los microorganismos y sus roles en la salud y la enfermedad.

Estos enfoques abren nuevas posibilidades para los investigadores que buscan entender las complejidades de la vida a nivel genómico. A medida que las herramientas se vuelvan más refinadas y accesibles, podemos esperar ver descubrimientos aún más significativos que enriquecerán nuestro conocimiento de la biología y ayudarán en la lucha contra enfermedades.