Identificación de contigs asociados a plásmidos obtenidos a partir de secuenciación de genoma completo de aislamientos de Klebsiella pneumoniae
Archivos
Autores
Talero Osorio, Diego Camilo
Director
Barreto Hernández, Emiliano
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2022-08-08
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Documentos PDF
Resumen
Uno de los problemas frecuentes en salud pública son las Infecciones Asociadas a la
Atención en Salud (IAAS), La Organización Mundial de la Salud (WHO) ha publicado una
lista de microorganismos de prioridad clínica (WHO, 2017), entre los cuales a nivel crítico
están todas las Enterobacterias que presentan resistencia a antibióticos carbapenémicos
como Klebsiella pneumoniae que suele contar con múltiples mecanismos de resistencia
frente a dichos antibióticos (Schroeder, Brooks, & Brooks, 2017). El desarrollo de
tecnologías de secuenciación de nueva generación (NGS) ha permitido el estudio del
“comportamiento” y /o “composición” de los genomas de microorganismos de interés
clínico; así mismo también se han diseñado y desarrollado algoritmos y flujos de trabajo
bioinformáticos para el almacenamiento, anotación y análisis de estos datos, que han
facilitado identificar y caracterizar, un gran número de elementos genómicos involucrados
en los mecanismos de resistencia. En este trabajo se propone una herramienta de
clasificación de contigs pertenecientes a plásmidos, obtenidos por secuenciación de
genoma completo (WGS), que implementa varias de las herramientas, que a través de un
método experimental iterativo fueron configuradas para obtener un rendimiento
maximizado para las cepas de trabajo de K. pneumoniae. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
One of the frequent problems in public health is the Infections Associated with Health Care
(IAAS). The World Health Organization (WHO) published a list of microorganisms of clinical
priority (WHO, 2017), among which at the critical level are all Entero-bacteria with
resistance to carbapenems like Klebsiella pneumoniae, which usually has several
mechanisms of resistance (González Rocha et al., 2017), frequently associated with the
genetic information (Schroeder et al., 2017). The development of New Generation
Sequencing technologies (NGS) allows the study of the "behavior" and/or "composition" of
the microorganism genomes of clinical interest. Likewise, algorithms and bioinformatics
workflows have been designed and developed for the storage, annotation, and analysis of
these data, to the point of identifying and characterizing a large number of genomic
elements involved in resistance mechanisms. This work shows the implementation of a
contig classification pipeline designed to choose which of them are part of a plasmid. It
uses contigs obtained by NGS technologies and implements several programs to carry out
this task, which, thanks to an iterative experimental method, were configured to obtain a
maximized yield for the working strains of K. pneumoniae. (text taken of the source)
Palabras clave
Descripción Física/Lógica/Digital
ilustraciones, gráficas, tablas