Base de datos ambiental para estudios de metagenómica de bacterias (16S) y Hongos (ITS)
05/18/2021
2105187862705

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Una parte fundamental de los estudios metagenómicos microbianos es el tener acceso a una correcta base de datos que contenga las secuencias que identifican los taxones bacterianos, para poder comparar.

Bases de datos muy extensas, muy generales, van a dar unos resultados más inexactos debido a diferentes razones, tales como:

1. Anotaciones incorrectas.
2. Sesgos en la cantidad de bacterias dentro de la base.
3. Entradas duplicadas.
4. Entradas antiguas.
5. Entradas incompletas.
6. Datos muy generales, poco específicos de un tema o rama.

El numero de entradas no es sinónimo de calidad o robustez, si esto no se acompaña de datos de calidad. Grandes bases de datos, como SILVA o GreenGenes, tienen tasas de error cercanas al 20% (Edgar R. 2018. Taxonomy annotation and guide tree errors in 16S rRNA databases. PeerJ 6:e5030
https://doi.org/10.7717/peerj.5030).

Esto cobra mucha mas importancia en áreas de estudio mas secundarias o donde la búsqueda de bacterias no ha sido tan exhaustiva, como, por ejemplo, suelos y/o aguas de origen industrial (agrícolas, mineros, residuos, etc.) o consumo humano.

En este sentido, el mejor enfoque pasaría por usar una base de datos concreta, derreplicada y curada para el estudio que se requiera realizar. Las características que debe tener una correcta base de datos serian:

1. Anotaciones lo más completas posibles (hasta nivel de especie, incluso subespecie o cepa).
2. Secuencias derreplicadas.
3. No sesgada.
4. Anotaciones corregidas y revisadas.
5. Secuencias actualizadas.
6. Concreta para el ámbito de estudio, revisada por expertos en el tema.
7. Que puedan abarcar toda la diversidad posible del ambiente en estudio.

Con estas líneas, presentamos las bases de datos de Helix BioS del microbioma de muestras ambientales (suelos y aguas), para estudios de metagenómica basados en el rRNA 16S (bacterias) e ITS (hongos). Estas secuencias han sido buscadas y curadas por nuestro equipo de profesionales, en las principales bases de datos, como Refseq, SILVA, UNITE, etc.

Cada secuencia ha sido analizada y corregida, eliminando duplicadas, secuencias con errores, revisando la taxonomía y actualizándola. Se han buscado las especies bacterianas y de hongos asociadas a suelos de origen industrial (suelos ácidos, minería, agricultura, etc.) y aguas (consumo humano, industrial, residuos, etc.). Los diferentes taxones se han ido agrupando en grupos funcionales, bajo la guía y supervisión de profesionales y la bibliografía mas actual.

De este modo, estas bases de datos se ofrecen como unas bases de datos curadas, concretas para el estudio de suelos y/o aguas y con datos de calidad, que permite que los estudios taxonómicos, en los
cuales sea usada, den resultados robustos y seguros.

COMPOSICIÓN Y ESTRUCTURA

Se presentan dos bases de datos, una para bacterias (16s) y otra para hongos (ITS). Actualmente estas bases de datos constan de:

- Bacterias: 18.522 entradas, que corresponden a 1.544 especies diferentes.
- Hongos: 751 entradas, que corresponden a 11 especies diferentes.

A su vez, estas bases de datos están divididas en los siguientes grupos funcionales:

Bacterias:

1. Microbiota asociada a suelos acidos (47 especies): entre las que se incluyen especies de Sulfolobus, Acidobacterium y Acidithiobacillus.
2. Microbiota metabolizadora/productora de PCB (1.500 especies): entre las que se encuentran especies de Pseudomonas, Corynebacterium y Mycobacterium.

Hongos:

1. Hongos metabolizadores/productores de PCB (11 especies): entre las que se encuentran los géneros Aspergillus, Saccharomyces y Pleurotus entre otros.

Varias especies tienen más de una entrada en la base de datos debido a la compleción de esta a nivel de cepa,subespecie, variantes génicas, etc.

Software and Database designs
microbiota
base de datos
metagenómica

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Title Base de datos ambiental para estudios de metagenómica de bacterias (16S) y Hongos (ITS)
Una parte fundamental de los estudios metagenómicos microbianos es el tener acceso a una correcta base de datos que contenga las secuencias que identifican los taxones bacterianos, para poder comparar.

Bases de datos muy extensas, muy generales, van a dar unos resultados más inexactos debido a diferentes razones, tales como:

1. Anotaciones incorrectas.
2. Sesgos en la cantidad de bacterias dentro de la base.
3. Entradas duplicadas.
4. Entradas antiguas.
5. Entradas incompletas.
6. Datos muy generales, poco específicos de un tema o rama.

El numero de entradas no es sinónimo de calidad o robustez, si esto no se acompaña de datos de calidad. Grandes bases de datos, como SILVA o GreenGenes, tienen tasas de error cercanas al 20% (Edgar R. 2018. Taxonomy annotation and guide tree errors in 16S rRNA databases. PeerJ 6:e5030
https://doi.org/10.7717/peerj.5030).

Esto cobra mucha mas importancia en áreas de estudio mas secundarias o donde la búsqueda de bacterias no ha sido tan exhaustiva, como, por ejemplo, suelos y/o aguas de origen industrial (agrícolas, mineros, residuos, etc.) o consumo humano.

En este sentido, el mejor enfoque pasaría por usar una base de datos concreta, derreplicada y curada para el estudio que se requiera realizar. Las características que debe tener una correcta base de datos serian:

1. Anotaciones lo más completas posibles (hasta nivel de especie, incluso subespecie o cepa).
2. Secuencias derreplicadas.
3. No sesgada.
4. Anotaciones corregidas y revisadas.
5. Secuencias actualizadas.
6. Concreta para el ámbito de estudio, revisada por expertos en el tema.
7. Que puedan abarcar toda la diversidad posible del ambiente en estudio.

Con estas líneas, presentamos las bases de datos de Helix BioS del microbioma de muestras ambientales (suelos y aguas), para estudios de metagenómica basados en el rRNA 16S (bacterias) e ITS (hongos). Estas secuencias han sido buscadas y curadas por nuestro equipo de profesionales, en las principales bases de datos, como Refseq, SILVA, UNITE, etc.

Cada secuencia ha sido analizada y corregida, eliminando duplicadas, secuencias con errores, revisando la taxonomía y actualizándola. Se han buscado las especies bacterianas y de hongos asociadas a suelos de origen industrial (suelos ácidos, minería, agricultura, etc.) y aguas (consumo humano, industrial, residuos, etc.). Los diferentes taxones se han ido agrupando en grupos funcionales, bajo la guía y supervisión de profesionales y la bibliografía mas actual.

De este modo, estas bases de datos se ofrecen como unas bases de datos curadas, concretas para el estudio de suelos y/o aguas y con datos de calidad, que permite que los estudios taxonómicos, en los
cuales sea usada, den resultados robustos y seguros.

COMPOSICIÓN Y ESTRUCTURA

Se presentan dos bases de datos, una para bacterias (16s) y otra para hongos (ITS). Actualmente estas bases de datos constan de:

- Bacterias: 18.522 entradas, que corresponden a 1.544 especies diferentes.
- Hongos: 751 entradas, que corresponden a 11 especies diferentes.

A su vez, estas bases de datos están divididas en los siguientes grupos funcionales:

Bacterias:

1. Microbiota asociada a suelos acidos (47 especies): entre las que se incluyen especies de Sulfolobus, Acidobacterium y Acidithiobacillus.
2. Microbiota metabolizadora/productora de PCB (1.500 especies): entre las que se encuentran especies de Pseudomonas, Corynebacterium y Mycobacterium.

Hongos:

1. Hongos metabolizadores/productores de PCB (11 especies): entre las que se encuentran los géneros Aspergillus, Saccharomyces y Pleurotus entre otros.

Varias especies tienen más de una entrada en la base de datos debido a la compleción de esta a nivel de cepa,subespecie, variantes génicas, etc.
Work type Software and Database designs
Tags microbiota, base de datos, metagenómica

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Identifier 2105187862705
Entry date May 18, 2021, 4:31 PM UTC
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Author 100.00 %. Holder HELIX BIOINFORMATICS SOLUTIONS, S.L.. Date May 18, 2021.


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