[en] There is a myriad of microorganisms on Earth contributing to global biogeochemical cycles, and their interactions are considered pivotal for ecosystem function. Previous studies have already determined relationships between a limited number of microorganisms. Yet, we still need to understand a large number of interactions to increase our knowledge of complex microbiomes. This is challenging because of the vast number of possible interactions. Thus, microbial interactions still remain barely known to date. Networks are a great tool to handle the vast number of microorganisms and their connections, explore potential microbial interactions, and elucidate patterns of microbial ecosystems. This thesis locates at the intersection of network inference and network analysis. The presented methodology aims to support and advance marine microbial investigations by reducing noise and elucidating patterns in inferred association networks for subsequent biological down-stream analyses. This thesis's main contribution to marine microbial interactions studies is the development of the program EnDED (Environmentally-Driven Edge Detection), a computational framework to identify environmentally-driven associations inside microbial association networks, inferred from omics datasets. We applied the methodology to a model marine microbial ecosystem at the Blanes Bay Microbial Observatory (BBMO) in the North-Western Mediterranean Sea (ten years of monthly sampling). We also applied the methodology to a dataset compilation covering six global-ocean regions from the surface (3 m) to the deep ocean (down to 4539 m). Thus, our methodology provided a step towards studying the marine microbial distribution in space via the horizontal (ocean regions) and vertical (water column) axes.

[es] Hay una gran cantidad de microorganismos en la Tierra que contribuyen a los ciclos biogeoquímicos globales, y sus interacciones se consideran fundamentales para la función del ecosistema. Estudios previos ya han determinado relaciones entre un número limitado de microorganismos. Sin embargo, todavía necesitamos comprender una gran cantidad de interacciones para aumentar nuestro conocimiento de los microbiomas más complejos. Esto representa un gran desafío debido a la gran cantidad de posibles interacciones. Por lo tanto, las interacciones microbianas son aun poco conocidas. Las redes representan una gran herramienta para analizar la gran cantidad de microorganismos y sus conexiones, explorar posibles interacciones y dilucidar patrones en ecosistemas microbianos. Esta tesis se ubica en la intersección entre la inferencia de redes y el análisis de redes. La metodología presentada tiene como objetivo avanzar las investigaciones sobre interacciones microbianas marinas mediante la reducción del ruido en las inferencias de redes y elucidar patrones en redes de asociación permitiendo análisis biológicos posteriores. La principal contribución de esta tesis a los estudios de interacciones microbianas marinas es el desarrollo del programa EnDED (Environmentally-Driven Edge Detection), un marco computacional para identificar asociaciones generadas por el medio ambiente en redes de asociaciones microbianas, inferidas a partir de datos ómicos. Aplicamos la metodología a un modelo de ecosistema microbiano marino en el Observatorio Microbiano de la Bahía de Blanes (BBMO) en el Mar Mediterráneo Noroccidental (diez años de muestreo mensual). También, aplicamos la metodología a una compilación de conjuntos de datos que cubren seis regiones oceánicas globales desde la superficie (3 m) hasta las profundidades del océano (hasta 4539 m). Por lo tanto, nuestra metodología significa un paso adelante hacia de los patrones temporales microbianos marinos y el estudio de la distribución microbiana marina en el espacio a través de los ejes horizontal (regiones oceánicas) y vertical (columna de agua). Para llegar a hipótesis de interacción precisas, es importante determinar, cuantificar y eliminar las asociaciones generadas por el medio ambiente en las redes de asociaciones microbianas marinas. Además, nuestros resultados subrayaron la necesidad de estudiar la naturaleza dinámica de las redes, en contraste con el uso de redes estáticas únicas agregadas en el tiempo o el espacio. Nuestras nuevas metodologías pueden ser utilizadas por una amplia gama de investigadores que investigan redes e interacciones en diversos microbiomas.