Variante de secuencia de amplicón (ASV) es un término utilizado para referirse a secuencias de ADN únicas recuperadas de un análisis de genes marcadores de alto rendimiento . Estas lecturas de amplicones se crean tras la eliminación de secuencias erróneas generadas durante la PCR y la secuenciación. Esto permite que los ASV distingan la variación de la secuencia mediante un único cambio de nucleótido. Los ASV se utilizan para clasificar grupos de especies según las secuencias de ADN, encontrar variaciones biológicas y ambientales y determinar patrones ecológicos. Durante muchos años, la unidad estándar para el análisis de genes marcadores fueron las unidades taxonómicas operativas.(OTU), que se generan agrupando secuencias en función de un umbral de similitud compartido. Estas unidades tradicionales se crearon mediante la construcción de unidades taxonómicas moleculares mediante agrupación basada en similitudes entre lecturas de secuenciación (OTU de novo) o agrupando bases de datos de referencia para definir y etiquetar una OTU (OTU de referencia cerrada). En lugar de utilizar variantes de secuencia exactas (cambios de un solo nucleótido), las OTU se distinguen por un umbral de disimilitud menos fijo, que suele ser del 3%. Esto significa que estas unidades deben compartir el 97% de la secuencia de ADN. Los métodos de ASV, por otro lado, son capaces de resolver las diferencias de secuencia con tan solo un cambio de un solo nucleótido, lo que permite a este método la capacidad de evitar todas las unidades de agrupación operativas basadas en similitudes. Por lo tanto, los ASV proporcionan una medición más precisa de la variación de la secuencia, ya que este método utiliza diferencias de ADN en lugar de diferencias OTU creadas por el usuario. Las ASV también se denominan variantes de secuencia exacta (ESV), OTU de radio cero (zOTU), sub-OTU (sOTU), haplotipos u oligotipos.[1] [2]
Beneficios de las OTU
Aunque los ASV permiten una medición más precisa y exacta de la variación de secuencia, las OTU siguen siendo un enfoque aceptable y valioso. En un estudio de investigación realizado por Glassman y Martiny, estos investigadores pudieron demostrar la validez de las OTU cuando se aplicaron a estudios de análisis de diversidad a gran escala. Llegaron a la conclusión de que las OTU y las ASV proporcionaron resultados ecológicos similares, y las ASV permitieron una detección un poco más fuerte de la diversidad de hongos y bacterias. Este estudio reveló que, aunque los ASV ahora permitirán una medición más precisa de la diversificación de especies, los científicos no deberían cuestionar la validez de estudios de investigación bien construidos en los que se utilizaron OTU para demostrar una diversificación a gran escala. [3]
Beneficios de los ASV
La introducción de los métodos ASV provocó un debate entre los investigadores sobre su utilidad. Algunos han argumentado que los ASV deberían reemplazar a las OTU en el análisis de genes marcadores. Los argumentos a favor de los ASV se centran en la precisión, manejabilidad, reproducibilidad y amplitud que los ASV pueden proporcionar al análisis de genes marcadores. La utilidad de una resolución de secuencia más fina (precisión) y la ventaja de poder comparar fácilmente secuencias entre diferentes estudios (trazabilidad y reproducibilidad) hace que los ASV sean la mejor opción para analizar diferencias de secuencia. Las unidades dentro de las OTU pueden cambiar entre investigadores, experimentos y bases de datos, ya que son unidades operativas y, por lo tanto, dependen de la persona que creó ese umbral de similitud específico. Mientras que los ASV son variaciones exactas de la secuencia de nucleótidos, los cambios observados entre experimentos pasados se pueden rastrear más fácilmente a diferencias biológicas en lugar de diferencias de agrupamiento de unidades. Esto significa que los investigadores pueden trabajar con ellos mismos desde hace dos años porque los ASV no utilizan bases de datos o grupos de sesgos del investigador, sino que los ASV son variaciones biológicas detectables que proporcionan un etiquetado coherente en todos los conjuntos de datos. Además, las tablas de ASV proporcionan una variación de secuencia más precisa y completa en comparación con las bases de datos de OTU porque las unidades operativas varían entre el experimento y el investigador. Dado que se trata de variaciones de secuencia exacta, los ASV son más completos y precisos en comparación con las unidades operativas creadas por cada base de datos. Aunque se ha demostrado la validez de las OTU, las ASV son más precisas, reutilizables, completas y reproducibles para la secuenciación de genes marcadores. [4] [5]
Métodos ASV
Los métodos populares para resolver ASV incluyen DADA2, [6] Deblur, [7] MED, [8] y UNOISE. [9] Estos métodos funcionan en términos generales generando un modelo de error adaptado a una secuencia de secuenciación individual y empleando algoritmos que utilizan el modelo para distinguir entre secuencias biológicas verdaderas y aquellas generadas por error.
Referencias
- ↑ Porter, Teresita M .; Hajibabaei, Mehrdad (2018). "Ampliación: una guía de enfoques genómicos de alto rendimiento para el análisis de la biodiversidad" . Ecología molecular . 27 (2): 313–338. doi : 10.1111 / mec.14478 . ISSN 1365-294X . PMID 29292539 .
- ^ Callahan, Benjamin J .; McMurdie, Paul J .; Holmes, Susan P. (diciembre de 2017). "Las variantes de secuencia exacta deben reemplazar las unidades taxonómicas operativas en el análisis de datos de genes marcadores" . El diario ISME . 11 (12): 2639–2643. doi : 10.1038 / ismej.2017.119 . ISSN 1751-7370 .
- ^ Glassman, Sydney I .; Martiny, Jennifer BH (29 de agosto de 2018). "Los patrones ecológicos de gran escala son resistentes al uso de variantes de secuencia exacta frente a unidades taxonómicas operativas" . mSphere . 3 (4). doi : 10.1128 / mSphere.00148-18 . ISSN 2379-5042 .
- ^ Callahan, Benjamin J; McMurdie, Paul J; Holmes, Susan P (21 de julio de 2017). "Las variantes de secuencia exacta deben reemplazar las unidades taxonómicas operativas en el análisis de datos de genes marcadores" . El diario ISME . 11 (12): 2639–2643. doi : 10.1038 / ismej.2017.119 . PMC 5702726 .
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- ^ Callahan, Benjamin J; McMurdie, Paul J; Rosen, Michael J; Han, Andrew W; Johnson, Amy J; Holmes, Susan P (6 de agosto de 2015). "DADA2: inferencia de muestra de alta resolución a partir de datos de amplicón" . doi : 10.1101 / 024034 . Cite journal requiere
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( ayuda ) - ^ Amir, Amnon; McDonald, Daniel; Navas-Molina, Jose A .; Kopylova, Evguenia; Morton, James T .; Zech Xu, Zhenjiang; Kightley, Eric P .; Thompson, Luke R .; Hyde, Embriette R. (25 de abril de 2017). Gilbert, Jack A. (ed.). "Deblur resuelve rápidamente los patrones de secuencia de la comunidad de un solo nucleótido" . mSystems . 2 (2). doi : 10.1128 / mSystems.00191-16 . ISSN 2379-5077 . PMC 5340863 . PMID 28289731 .
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