Metagenomika
Integracija podataka
Ogromna količina eksponencijalno rastućih podataka o sekvenci je zastrašujući izazov koji je komplikovan zbog složenosti metapodataka povezanih s metagenomskim projektima. Metapodaci uključuju detaljne informacije o trodimenzijskoj (uključujući dubinu ili visinu) geografiji i karakteristikama okoliša uzorka, fizičke podatke o mjestu uzorkovanja i metodologiju uzorkovanja. Ove informacije su neophodne kako bi se osigurala replikacija i omogućila nizvodna analiza. Zbog svoje važnosti, metapodaci i kolaborativni pregled i kuriranje podataka zahtijevaju standardizirane formate podataka koji se nalaze u specijaliziranim bazama podataka, kao što je Genomes OnLine Database (GOLD). Razvijeno je nekoliko alata za integraciju metapodataka i podataka o sekvenci, omogućavajući nizvodno komparativne analize različitih skupova podataka korištenjem brojnih ekoloških indeksa. Godine 2007, Folker Meyer i Robert Edwards i tim u Argonne National Laboratory i Univerzitet u Chicagu objavili su Metagenomics Rapid Annotation koristeći server Subsystem Technology (MG-RAST) resurs zajednice za Analize skupova podataka metagenoma. Od juna 2012. analizirano je više od 14,8 terabaza (14x1012 baza) DNK, sa više od 10.000 javnih skupova podataka koji su slobodno dostupni za poređenje u okviru MG-RAST. Preko 8.000 korisnika je sada dostavilo ukupno 50.000 metagenoma MG-RAST-u. Integrisani mikrobiološki genomi/metagenomi (IMG/M) također obezbeđuje kolekciju alata za funkcionalnu analizu mikrobnih zajednica, na osnovu njihove metagenomske sekvence, zasnovane na referentnim genomima izolata uključenih iz Integrated Microbial Genomes (IMG) sistem i Genomic Encyclopedia of Bacteria and Archaea (GEBA) projekt. Jedan od prvih samostalnih alata za analizu podataka o metagenomskim pretragama visoke propusnosti bio je MEGAN (MEta Genome ANAlyzer). Prva verzija programa je korištena 2005. za analizu metagenomskog konteksta DNK sekvenci dobijenih iz kosti mamuta. Na osnovu BLASTnog poređenja sa referentnom bazom podataka, ovaj alat obavlja taksonomski i funkcionalni bining, postavljanjem očitavanja na čvorove NCBI taksonomije, koristeći jednostavan algoritam najnižeg zajedničkog pretka (LCA) ili na čvorove SEED ili KEGG klasifikacije. Sa pojavom brzih i jeftinih instrumenata za sekvenciranje, rast baza podataka sekvenci DNK sada je eksponencijalan (npr. NCBI GenBank baza podataka ). Potrebni su brži i efikasniji alati da bi se držao korak sa sekvenciranjem visoke propusnosti, jer pristupi zasnovani na BLAST-u, kao što su MG-RAST ili MEGAN, rade sporo za označavanje velikih uzoraka (npr. nekoliko sati za obradu skupa podataka/uzorka male/srednje veličine ). Tako su se nedavno pojavili ultrabrzi klasifikatori, zahvaljujući pristupačnijim moćnim serverima. Ovi alati mogu izvršiti taksonomsko označavanje izuzetno velikom brzinom, na primjer CLARK (prema CLARK-ovim autorima, može precizno klasificirati "32 miliona metagenomskih kratkih čitanja u minuti"). Pri takvoj brzini, veoma veliki skup podataka/uzoraka od milijardu kratkih čitanja može se obraditi za oko 30 minuta. Uz sve veću dostupnost uzoraka koji sadrže drevnu DNK i zbog nesigurnosti povezane s prirodom tih uzoraka (oštećenja drevne DNK), brz alat sposoban za proizvodnju konzervativnih procjena sličnosti je stavljen na raspolaganje. Prema FALCON-ovim autorima, može koristiti opuštene pragove i uređivati udaljenosti bez utjecaja na memoriju i performanse brzine.