Metodologies d’anàlisi del microbioma amb R

Abstract

El microbioma és una comunitat microbiana característica que ocupa un hàbitat ben definit, amb unes propietats fisico-químiques determinades i té un paper clau en la salut i/o el correcte funcionament del seu hoste. La recerca en el camp del microbioma, té en l’actualitat, i tindrà en un futur no molt llunyà, diverses aplicacions en el camp de la salut humana, en l’agricultura i el processament d’aliments i en la lluita contra el canvi climàtic. El microbioma s’estudia a través de la metagenòmica, principalment per seqüenciació shotgun i/o per seqüenciació d’amplicons. Les lectures resultants de la seqüenciació són processades i resumides en taules d’abundàncies d’OTU. Aquesta aproximació, però, requereix tenir en compte factors com la composicionalitat de les dades i les diferències entre les diverses metodologies d’anàlisi. En aquest treball s'ha construït un procediment d'anàlisi del microbioma completament integrat en l'entorn d’R a través d’RStudio que inclou tant el processament bioinformàtic de les seqüències com l'anàlisi estadística posterior. S'han resumit les bases de dades de microbioma públiques més importants, i s'ha il·lustrat el procediment amb dades d'un estudi real. A més en el procés s’han avaluat els efectes de la rarefacció i el filtrat de certes mostres i OTUs/ASVs sobre els resultats obtinguts. El codi utilitzat està disponible en format tutorial amb Rmarkdown a (https://hanso3.github.io/TFG/Codi.html). Aquest estudi em va permetre apreciar la complexitat computacional i metodològica de l'anàlisi del microbioma i la sensibilitat dels resultats a les diferents tècniques aplicades en el processament i anàlisi de les dades, tot posant de manifest la necessitat de disposar d'uns protocols estandarditzats per al processament i l’anàlisi del microbioma que facin que els resultats obtinguts siguin reproduïbles, significatius, i comparables amb els d’altres estudis

A microbiome is a characteristic microbial community in a reasonably well-defined habitat with determined physiochemical properties, and it plays an important role in the health of the host. Microbiome research has and will have multiple applications in the field of human healthcare, agriculture, food processing and in the fight against climate change. The study of the microbiome is mostly done through Metagenomics, mainly with shotgun sequencing or/and amplicon sequencing. The reads resulting from sequencing are processed and summarised in abundance OTU tables. However, this approach requires taking into account factors such as the compositional nature of microbiome data and the differences between the various analysis methods. In this project I constructed a procedure for the analysis of microbiome data completely integrated in R through RStudio which includes both the bioinformatics processing of the sequences and their subsequent statistical analysis. The main public microbiome databases have been summarised, and the procedure has been tested with data from a real study. Furthermore, the effects of rarefaction and filtering of certain samples and OTUs/ASVs on the results have been evaluated. The utilised code is available in Rmarkdown tutorial format on (https://hanso3.github.io/TFG/Codi.html). This study made it possible for me to understand the computational and methodological complexity of microbiome data analysis and the sensitivity of results to the different processing and analysis techniques applied, highlighting the need for standardised microbiome processing and analysis protocols that result in reproducible, significative and comparable results.