Curso de Metagenómica

Lección 1 • Principios de genómica para metagenómica

Revisa la estructura del ADN, la organización génica y la arquitectura del genoma. Conecta el conocimiento clásico de genómica con la complejidad multigenómica de los conjuntos de datos metagenómicos.

Lección 2 • Comunidades microbianas y ecología

Introduce la diversidad microbiana, la estructura de comunidades y los roles ecológicos. Proporciona el contexto biológico de por qué la metagenómica es esencial para estudiar entornos complejos.

Lección 3 • Consideraciones éticas y regulatorias

Cubre la privacidad de datos, la bioseguridad y el uso responsable de datos metagenómicos ambientales y clínicos. Prepara a los estudiantes para realizar investigaciones dentro de marcos éticos y regulatorios.

Lección 4 • Tipos de enfoques metagenómicos

Distingue las estrategias de metagenómica de amplicón, escopeta y funcional. Orienta a los estudiantes en la selección del enfoque apropiado para una pregunta de investigación determinada.

Lección 1 • Evaluación de la calidad del ADN

Introduce herramientas de cuantificación y evaluación de integridad para el ADN extraído. Los puntos de control de calidad aquí determinan la idoneidad para la preparación de bibliotecas y la secuenciación.

Lección 2 • Estrategias de recolección de muestras

Enseña protocolos de recolección para suelo, agua, intestino y muestras clínicas. Una recolección correcta preserva la integridad de la comunidad microbiana y la calidad del ADN.

Lección 3 • Diseño experimental para metagenómica

Cubre la formulación de hipótesis, el control de variables y el poder estadístico en estudios metagenómicos. Un diseño adecuado previene factores de confusión y asegura resultados reproducibles.

Lección 4 • Métodos de extracción de ADN

Compara enfoques de lisis mecánica, química y enzimática para diversas matrices de muestras. Los estudiantes seleccionan y optimizan protocolos de extracción para maximizar el rendimiento y la pureza.

Lección 1 • Preparación de bibliotecas para metagenómica

Detalla los pasos de fragmentación del ADN, ligación de adaptadores, selección de tamaño y amplificación. Una preparación adecuada de la biblioteca determina directamente el éxito de la secuenciación y la representatividad de los datos.

Lección 2 • Plataformas de secuenciación de lecturas cortas

Cubre la química de secuenciación por síntesis, la generación de agrupaciones y las características de salida. Las plataformas de lecturas cortas dominan los estudios metagenómicos debido a su alto rendimiento y precisión.

Lección 3 • Plataformas de secuenciación de lecturas largas

Introduce las tecnologías de secuenciación por nanoporos y en tiempo real de una sola molécula y sus características de error. Las lecturas largas resuelven regiones repetitivas y mejoran la contigüidad del ensamblaje del genoma.

Lección 4 • Flujo de trabajo de secuenciación de amplicones

Cubre la selección de genes marcadores, el diseño de cebadores y la construcción de bibliotecas de amplicones. La secuenciación de amplicones permite un perfilado comunitario rentable cuando no es necesaria la profundidad completa de escopeta.

Lección 1 • Elementos esenciales de la línea de comandos de Linux

Introduce la navegación de archivos, la manipulación de texto y la gestión de procesos en Linux. El dominio de la línea de comandos es el prerrequisito para ejecutar todas las herramientas de software metagenómico.

Lección 2 • Reproducibilidad y gestión de flujos de trabajo

Introduce el control de versiones, la contenedorización y los gestores de flujos de trabajo para ciencia reproducible. Los flujos reproducibles aseguran que los resultados puedan ser validados y compartidos entre equipos.

Lección 3 • Formatos de archivo bioinformáticos

Explica los formatos FASTQ, FASTA, SAM/BAM, BED y GFF utilizados en todos los flujos metagenómicos. La alfabetización en formatos es esencial para la interoperabilidad de herramientas y la interpretación de datos.

Lección 4 • Scripting para bioinformática

Enseña scripting en Bash y Python para automatizar tareas bioinformáticas repetitivas. Las habilidades de scripting reducen el error manual y permiten flujos de trabajo escalables y reproducibles.

Lección 1 • Validación de calidad posterior al procesamiento

Aplica informes de CC agregados y seguimiento del conteo de lecturas a lo largo de los pasos de procesamiento. La validación confirma que las lecturas procesadas cumplen con los estándares de calidad antes del ensamblaje o perfilado.

Lección 2 • Evaluación de calidad de lecturas crudas

Utiliza herramientas de control de calidad para visualizar la calidad por base, el contenido de GC y las tasas de duplicación. El CC inicial revela artefactos de secuenciación antes de que comience cualquier procesamiento posterior.

Lección 3 • Deduplicación y filtrado de complejidad

Elimina duplicados de PCR y lecturas de baja complejidad que inflan las estimaciones de diversidad. Estos pasos mejoran la precisión del perfilado taxonómico y funcional.

Lección 4 • Eliminación de ADN del huésped

Cubre métodos basados en alineamiento y k-meros para eliminar la contaminación del genoma del huésped. La eliminación del huésped es crítica para muestras de microbioma clínico y asociado a animales.

Lección 1 • Análisis comparativo de comunidades

Aplica índices de diversidad, ordenación y pruebas estadísticas para comparar comunidades microbianas. Los estudiantes identifican patrones a nivel de comunidad vinculados a variables ambientales o clínicas.

Lección 2 • Clasificación taxonómica basada en lecturas

Aplica métodos de k-meros, alineamiento y ancestro común más bajo para clasificar lecturas crudas. La clasificación basada en lecturas proporciona instantáneas rápidas de la comunidad sin requerir ensamblaje.

Lección 3 • Perfilado de comunidades basado en amplicones

Cubre la agrupación en OTU y ASV, la eliminación de quimeras y la asignación taxonómica para datos de amplicones. El perfilado de amplicones permite rastreos comunitarios de alto rendimiento a un costo reducido.

Lección 4 • Bases de datos de referencia para clasificación

Revisa las principales bases de datos de nucleótidos, proteínas y genes marcadores utilizadas en clasificación taxonómica. La elección de la base de datos afecta directamente la sensibilidad, especificidad y resolución taxonómica.

Lección 1 • Principios del ensamblaje metagenómico

Explica el ensamblaje por gráficos de De Bruijn, la selección de k-meros y los desafíos únicos de los metagenomas. Comprender la teoría del ensamblaje guía las elecciones de parámetros y la interpretación de la calidad.

Lección 2 • Evaluación de la calidad del ensamblaje

Utiliza métricas de contigüidad, completitud y corrección para evaluar los resultados del ensamblaje. La evaluación de calidad determina si los ensamblajes son adecuados para el agrupamiento en bins y la anotación.

Lección 3 • Métodos de agrupamiento de genomas en bins

Aplica el agrupamiento basado en frecuencia de tetranucleótidos y cobertura para agrupar contigos en bins. El agrupamiento en bins recupera genomas preliminares de organismos individuales de comunidades complejas.

Lección 4 • Herramientas de ensamblaje y ejecución

Cubre los principales ensambladores metagenómicos, sus parámetros y requisitos computacionales. Las habilidades prácticas de ejecución permiten a los estudiantes ensamblar diversos conjuntos de datos metagenómicos.

Lección 1 • Reconstrucción de vías metabólicas

Reconstruye vías metabólicas a partir de conjuntos de genes anotados y evalúa la completitud de la vía. La reconstrucción de vías revela las capacidades metabólicas y las lagunas a nivel de comunidad.

Lección 2 • Análisis diferencial de abundancia funcional

Aplica métodos estadísticos para identificar funciones enriquecidas entre grupos de muestras. El análisis diferencial conecta el potencial funcional con variables ambientales o relacionadas con la salud.

Lección 3 • Anotación con bases de datos funcionales

Mapea genes predichos a las bases de datos COG, KEGG, Pfam y CAZy para la asignación funcional. La amplitud de la base de datos determina el alcance de las vías metabólicas que pueden detectarse.

Lección 4 • Resistencia antibiótica y genes de virulencia

Detecta determinantes de resistencia y virulencia utilizando bases de datos curadas y métodos de alineamiento. Estos análisis tienen relevancia clínica y de salud pública directa.