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lunes, 30 de noviembre de 2015

UN NUEVO ALGORITMO PERMITE DETECTAR LOS ERRORES EN LA SECUENCIACIÓN MASIVA DE ÁCIDOS NUCLEICOS.

Un grupo de científicos españoles han desarrollado un nuevo algoritmo, llamado algoritmo PBF haciendo referencia a la distribución binomial de Poisson que utiliza para detectar los datos incorrectos, que permite filtrar las secuencias erróneas en estudios de secuenciación masiva de ácidos nucleicos.

Cuando los errores en las poblaciones microbianas llegan al 3% aparecen las “especies fantasmas”, produciéndose una sobreestimación de la diversidad microbiana de la muestra, esto se produce en secuenciación masiva.

Este hecho es el que llevó a Puente Sánchez a impulsar este estudio debido a los errores que le aparecieron mientras analizaba las poblaciones microbianas.

El nuevo algoritmo fue validado con 37 grupos de datos públicos de secuenciación masiva de poblaciones artificiales y ambientales, los resultados obtenidos se compararon con los de otros métodos, obteniéndose así que este nuevo algoritmo proporcionaba representaciones más fidedignas de la auténtica diversidad microbiana, dando lugar a resultados óptimos para cualquier plataforma de secuenciación y necesitando poca potencia de cálculo.

El estar diseñado para que sea fácil de integrar, ha permitido que ya lo hayan adoptado algunos proveedores, como Lotus y esperan que su uso se extienda rápidamente.

El Centro de Astrobiología donde fue creado, es el primer centro del mundo dedicado a la investigación astrobiológica, siendo sus objetivos estudiar el origen, la presencia e influencia de la vida y desarrollar instrumentación avanzada.

FUENTE: NCYT

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