Evaluación de herramientas bioinformáticas útiles en la tipificación de Klebsiella pneumoniae y Pseudomonas aeruginosa a partir de datos de secuenciación de genomas completos
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Carabali Mosquera, Oscar Eduardo
Director
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Español
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Resumen
La Secuencia del Genoma Completo se obtiene mediante las tecnologías de secuenciación, especialmente las de próxima generación (NGS). Gracias a su alto poder discriminatorio, simplicidad, precisión, velocidad y flexibilidad, la aplicación de la Secuenciación de Genoma Completo (WGS) se ha convertido en una herramienta que aporta el nivel más alto hasta el momento de discriminación de cepas bacterianas para la investigación de brotes, permitiendo identificar estructura y composición de genes, variantes genéticas y reordenamientos del genoma entre otros (Kwong et al., 2015). Por tal motivo, esta herramienta es de gran utilidad para la investigación epidemiológica ya que proporciona información más detallada y precisa para la toma oportuna de medidas de control derivado de la identificación, tipificación, dinámica de transmisión, procedencia de infección y posibles patrones de propagación de brotes con bacterias como Klebsiella pneumoniae y Pseudomonas aeruginosa causantes de Infecciones Asociadas a la Atención en Salud (IAAS), esto dado que estas bacterias poseen un alto grado de adaptabilidad fisiológica y elevados niveles de resistencia frente a numerosos agentes antimicrobianos, por lo que son patógenos con una elevada incidencia de morbilidad y mortalidad (Saharman et al., 2019)(Moradigaravand et al., 2017).
Dentro del uso más frecuente de los datos de Secuenciación de Genoma Completo (WGS) se encuentra la tipificación molecular bacteriana. Por la cual, se han desarrollado varios métodos que se basan principalmente en análisis derivados de Ribosomal Multilocus Sequence Typing (rMLST), Core genome multilocus sequence typing (cgMLST), Whole genome multi locus sequence typing (wgMLST), core genome single nucleotide polymorphism (cgSNP), whole-genome single nucleotide polymorphism (wgSNP) y pangenome (Coll et al., 2020)(Anani et al., 2020).
Estos métodos pueden variar en su resolución e idoneidad dependiendo de las especies. Sin embargo, debido al variado número de herramientas bioinformáticas útiles para tipificar y a la falta de consenso de evaluación comparativa de las herramientas los investigadores se pueden enfrentan con dificultades en la elección de herramientas indicada para sus actividades. Es por ello, que se hace necesario realizar una evaluación del desempeño de las herramientas útiles para tipificar, con el fin de informar al usuario sobre las mejores herramientas bioinformáticas disponibles actualmente que brinden información precisa y relevante. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Whole Genome Sequence is obtained by sequencing technologies, especially nextgeneration sequencing (NGS). Due to its high discriminatory power, simplicity, precision,
speed, and flexibility, the application of Whole Genome Sequencing (WGS) has become a
tool that provides the highest level of discrimination of bacterial strains for outbreak
investigation to date, allowing to identify both, structure and composition of genes, genetic
variants, and rearrangements of the genome among others (Kwong et al., 2015). For this
reason, this tool is highly useful for epidemiological research since it provides more detailed
and precise information for the timely taking of control measures derived from the
identification, classification, transmission dynamics, the origin of infection, and possible
patterns of spread of outbreaks with bacteria such as Klebsiella pneumoniae and
Pseudomonas aeruginosa that cause Health Care Associated Infections (IAAS), these
bacteria have a high degree of physiological adaptability and high levels of resistance
against numerous antimicrobial agents, which constitutes them as a pathological with a
high incidence of morbidity and mortality (Saharman et al., 2019) (Moradigaravand et al.,
2017).
One of the most frequent uses of data from Whole Genome Sequencing (WGS) is bacterial
molecular typing. Consecuently, several methods have been developed are uptoday mainly
based on analyzes derived from Ribosomal Multilocus Sequence Typing (rMLST), Core
genome Multilocus Sequence Typing (cgMLST), Whole genome multilocus sequence
typing (wgMLST), core genome Single Nucleotide Polymorphism ( cgSNP), whole-genome
single nucleotide polymorphism (wgSNP) and pangenome (Coll et al., 2020) (Anani et al.,
2020).
These methods vary in their resolution and suitability depending on the species. However,
due to the varied number of helpful bioinformatics tools for typing, and the lack of
consensus benchmarking tools, researchers may face difficulties in choosing the right tools
for their activities. For this reason, it is necessary to perform an evaluation of the
performance of the tools for typing, to inform the user about the best bioinformatics tools
currently available that provide accurate and relevant information.
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