[ca] La seqüenciació massiva ha permès analitzar el contingut genòmic de tots els microorganismes d'una mostra (metagenòmica), sense necessitat de cultivar-los. L'anàlisi de dades shotgun representa un gran repte. Agrupar les seqüències obtingudes en diferents espècies metagenòmiques basant-se en referències externes suposa que moltes seqüències queden sense assignar, de manera que semblen més adequats els mètodes independents de referència (binning). L'objectiu d'aquest treball va ser comparar dos mètodes d'assemblatge i dos mètodes de binning analitzant dades metagenòmics reals. Es va realitzar l'assemblatge de-novo de les seqüències depurades amb dos assembladors: MEGAHIT i MetaSPAdes. La bondat d'aquests assemblatges es va analitzar amb QUAST. A partir dels contigs, es va generar un catàleg de gens únics i es va realitzar el binning amb Canopy i MetaBAT2. La bondat dels binning es va avaluar amb CheckM. Es va treballar en un clúster de supercomputadors i, sempre que va ser possible, els treballs es van executar en paral·lel, per optimitzar el temps d'anàlisi. En relació a l'assemblatge, es van obtenir millors resultats utilitzant MetaSPAdes que MEGAHIT. Pel que fa al binning, els resultats obtinguts indiquen que Canopy va generar molts més bins que MetaBAT2, però en visualitzar els bins obtinguts es va comprovar que els resultats eren subòptims per a tots dos. Treballar en un clúster de PC permet estalviar temps d'anàlisi i optimitzar recursos. Tenint en compte aquestes dades, calen nous enfocaments per aconseguir millors resultats: estratègia single-sample basada en contigs, usar contigs complets en lloc de gens i testejar el resultat de co-assemblatge múltiple per diverses mostres.

[es] La secuenciación masiva ha permitido analizar el contenido genómico de todos los microorganismos de una muestra (metagenómica), sin necesidad de cultivarlos. El análisis de datos shotgun representa un gran reto. Agrupar las secuencias obtenidas en distintas especies metagenómicas basándose en referencias externas supone que muchas secuencias quedan sin asignar, por lo que parecen más adecuados los métodos independientes de referencia (binning). El objetivo de este trabajo fue comparar dos métodos de ensamblaje y dos métodos de binning analizando datos metagenómicos reales. Se realizó el ensamblaje de-novo de las secuencias depuradas con dos ensambladores: MEGAHIT y MetaSPAdes. La bondad de estos ensamblajes se analizó con QUAST. A partir de los contigs, se generó un catálogo de genes únicos y se realizó el binning con Canopy y MetaBAT2. La bondad de los binning se evaluó con CheckM. Se trabajó en un clúster de supercomputadores y, siempre que fue posible, los trabajos se ejecutaron en paralelo, para optimizar el tiempo de análisis. En relación al ensamblaje, se obtuvieron mejores resultados utilizando MetaSPAdes que MEGAHIT. Respecto al binning, los resultados obtenidos indican que Canopy generó muchos más bins que MetaBAT2, pero al visualizar los bins obtenidos se comprobó que los resultados eran sub-óptimos para ambos. Trabajar en un clúster de PCs permite ahorrar tiempo de análisis y optimizar recursos. Teniendo en cuenta estos datos, son necesarios nuevos enfoques para conseguir mejores resultados: estrategia single-sample basada en contigs, usar contigs completos en lugar de genes y testear el resultado de co-ensamblaje múltiple para varias muestras.