Hola,
esta semana hemos participado en un taller de 6 días organizado por Mirko Rossi (Universidad de Helsinki, Finlandia) donde hemos repasado los principales aspectos de la genómica comparativa de bacterias. Todo esto desde un punto de vista muy aplicado, dado que la mayor parte de los alumnos eran investigadores de la esfera veterinaria. Nuestra aportación fue una sesión de tres horas y media dedicada a la determinación del pangenoma de un grupo de bacterias de interés, con la ayuda de nuestro software GET_HOMOLOGUES.
A parte de esto, en esta entrada quería sobre todo contar algunas de las cosas que otros profesores a los que pude escuchar contaron, por si os pueden ayudar en vuestros proyectos:
esta semana hemos participado en un taller de 6 días organizado por Mirko Rossi (Universidad de Helsinki, Finlandia) donde hemos repasado los principales aspectos de la genómica comparativa de bacterias. Todo esto desde un punto de vista muy aplicado, dado que la mayor parte de los alumnos eran investigadores de la esfera veterinaria. Nuestra aportación fue una sesión de tres horas y media dedicada a la determinación del pangenoma de un grupo de bacterias de interés, con la ayuda de nuestro software GET_HOMOLOGUES.
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- Con Andrey Prjibelski, del Algorithmic Biology Lab de San Petersburgo, aprendimos a ensamblar genomas bacterianos con el software SPAdes, y luego a comparar y a evaluar distintos ensamblajes con ayuda de QUAST. Nos recomendó http://nucleotid.es para comparar de una manera objetiva las virtudes y defectos de distintos ensambladores disponibles ahora mismo, aunque comentó que dada la variedad de escenarios de los usuarios y de los tipos de lecturas/reads existentes no hay ahora mismo ninguno claramente superior a los demás. Sí remarcó que algunos están mal documentados y son por tanto más difíciles de utilizar. Me quedé un poco con la idea de que Velvet y SPAdes son los mejores para genomas bacterianos. Del primero menciona que es muy estable, de calidad moderada, pero muy limitado con lecturas del tipo mate pair. El segundo es el que desarrollan ellos y fue el que usamos en la sesión. SPAdes trabaja siempre sobre una base de lecturas Illumina/IonTorrent, que por defecto se corrigen antes de ser utilizadas, pero puede hacer ensamblajes híbridos con secuencias de otras plataformas, incluso Sanger, útiles para resolver secuencias repetidas, como mate pairs convencionales o Nextera (hqmp, de alta calidad). El programa tiene además un módulo (--careful) para corregir por mapeo errores (indels,mismatches) en los contigs generados al ensamblar. Su mayor ventaja respecto a Velvet es probablemente que ensambla iterativamente con K-meros diferentes para superar las limitaciones de K pequeños (ciclos) con los grandes y viceversa (falta de solapamientos cortos, ver este blog y este otro para una comparación más amplia).
- Bastien Chevreux, de DSM Nutritional Products AG, filosofó acerca de distintos problemas y estrategias para secuenciar y ensamblar genomas bacterianos con su software MIRA. La diferencia fundamental de este ensamblador respecto a los anteriores es que no se basa en grafos de De Bruijn, como Velvet o SPAdes, si no en la acumulación y alineamiento de lecturas solapantes, razón por la que es menos escalable y por tanto más lento que ellos. Este software a mi me parece sin duda más complejo de usar que SPAdes, pero tiene a su favor una lista de correo muy activa y documentación extensa. MIRA se ejecuta simplemente sobre un fichero manifiesto, editado por el usuario, que puede tener una sintaxis bastante compleja, pero que para un mapeo es algo sencillo, como por ejemplo:
project= nombre_de_proyecto job= mapping,genome,accurate #input data comes next readgroup is_reference data= /path/to/file.gbk strain= Ecoli_strainA readgroup technology= solexa autopairing # busca PEs por ti data= /path/to/reads?.fastq strain= Ecoli_strainK12 - Rauni Kivistö, de la Universidad de Helsinki, nosexplicó el uso de los programas ACT y BRIG para visualizar datos de comparación de genomas basados en BLAST.
- Veronika Vonstein y Ross Overbeek, de la Fellowship for the Integration of Genomes, presentaron su plataforma para la anotación automática de genomas RAST que se construye sobre SEED, una colección de componentes, algo parecido a operones o trozos de rutas metabólicas, que llevan curando a mano desde hace dos décadas y que les permiten proyectar en tiempo real, según se van secuenciando nuevos genomas, anotaciones de alta calidad, que tienen en cuenta el contexto genómico y no se basan en BLAST, sino en eficientes búsquedas de K-meros específicos de familias de proteínas prealineadas que llaman FIGFams. Me sorprendió que un trabajo de esta envergadura no tuviera más repercusión, de hecho yo no lo conocía, pero se explica porque durante mucho tiempo trabajaron en el sector privado. Ahora mismo tienen financiación pública y se apoyan en hardware del Argonne National Laboratory.
Bruno
