Seminario de introducción a la metagenómica

Os quiero anunciar que el 19 de Octubre impartiré el workshop titulado "Introduction to Bioinformatics applied to Metagenomics and Community Ecology" como parte de la conferencia ​Community Ecology for the 21st Century (Évora, Portugal).

Si estáis interesados, podéis contactar a los organizadores de la conferencia en el siguiente enlace, todavía hay plazas disponibles en el workshop.

Durante el curso presentaré la nueva herramienta AmpliTAXO para el análisis sencillo y online de datos de NGS de RNA ribosomal y otros marcadores.

El curso consistirá en 2 partes, la primera teórica donde se expondrán los retos de la metagenómica, las posibilidades de las nuevas técnicas de secuenciación y el funcionamiento de las herramientas de análisis más habituales (UPARSE, QIIME, MOTHUR). La segunda parte será práctica y consistirá en el análisis de datos metagenómicos reales obtenidos por NGS.

Podéis encontrar más información en inglés en mi nuevo blog y próximamamente en la página de la conferencia (pendiente de actualizar).

Os dejo un pequeño adelanto de los contenidos...

PHMMER como alternativa a BLASTP

Hola,
hoy quería hablar de herramientas de búsqueda de secuencias de proteína, uno de los caballos de batalla en nuestro trabajo. Es un tema ya tocado en este blog, por ejemplo cuando hablamos de deltablast y cs-blast, pero que sigue siendo de actualidad.

En esta ocasión ha sido un artículo de Saripella et al el que me lo ha vuelto a recordar, comparando algoritmos que usan perfiles de secuencia (CS-BLAST, HHSEARCH and PHMMER) con algoritmos convencionales (BLASTP, USEARCH, UBLAST and FASTA). Es uno de esos artículos aburridos pero necesarios, donde se compara por vía independiente la validez de los mejores algoritmos para esta tarea, y se guardan los tiempos de cálculo empleados por cada uno de ellos (usando un core de CPU), para anotar dominios conocidos de secuencias de SwissProt extraídos de 3 repositorios complementarios (Pfam, Superfamily y CATH):

Figura original de http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/32/17/2636.full.

En el artículo se calculan áreas bajo curvas ROC para caracterizar a los diferentes algoritmos. De todos ellos destacaría dos:

1) BLASTP por ser muy rápido y muy preciso, con áreas de 0.908, 0.857 y 0.878 para las 3 colecciones de dominios y el tiempo que se muestra en la gráfica para buscar 100 secuencias al azar.

2) PHMMER por ser marginalmente más lento que BLASTP pero con una ganancia en área de aproximadamente el 3% (0.922,0.903,0.903).

Además, PHMMER es muy fácil de usar. Lo descargas de http://eddylab.org/software/hmmer3/CURRENT/ y solamente necesitas un archivo FASTA con la(s) secuencia(s) problema y otro con un repositorio de secuencias como SwissProt:

$ hmmer-3.1b1-linux-intel-x86_64/src/phmmer problema.faa uniprot_sprot.fasta

Hasta pronto,
Bruno