Los metagenomicos

Los estudios metagenómicos se basan en la secuenciación de fragmentos de DNA; extraídos de mezclas complejas de microorganismos. V; V. V; F. F; F. F; V.

¿Para qué nos sirven los estudios metagenómicos?. Describir comunidades microbianas. Estructura taxonómica. Investigar diferencias entre comunidades microbianas. Potencial bioquímico. Estructura bioquímica.

Esquema general de la cuantificación de genes y análisis de datos metagenómicos Dos grandes pasos: Análisis computacionales y estadísticos. Análisis normalizados y estadísticos. Análisis informáticos y secuénciales. Análisis normalizados y estandarizados.

En la cuantificación de genes y análisis de datos metagenómicos se inicia con un análisis estadístico; el análisis estadístico tiene como primer ingreso la secuencia en bruto de información. V; V. V; F. F; F. F; V.

En la cuantificación de genes y análisis de datos metagenómicos se inicia con un análisis computacional que inicia con evaluación de la calidad y luego con una estimación de las abundancias genéticas; el análisis estadístico tiene como primer ingreso la Eliminación de errores sistemáticos y después Identificación de genes diferencialmente abundantes. V; V. V; F. F; F. F; V.

A public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes (Un recurso público para el análisis filogenético y funcional automático de metagenomas). MG-RAST. HUMAnN3. eggnog-mapper. National Microbiome Data Collaborative workflows.

A public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes (Un recurso público para el análisis filogenético y funcional automático de metagenomas).

A pipeline for efficiently and accurately determining the presence/absence and abundance of microbial pathways in a community from metagenomic data, uses third-party aligners (Una tubería para determinar de manera eficiente y precisa la presencia/ausencia y abundancia de vías microbianas en una comunidad a partir de datos metagenómicos, utiliza alineadores de terceros). MG-RAST. HUMAnN3. eggnog-mapper. National Microbiome Data Collaborative workflows.

A pipeline for efficiently and accurately determining the presence/absence and abundance of microbial pathways in a community from metagenomic data, uses third-party aligners (Una tubería para determinar de manera eficiente y precisa la presencia/ausencia y abundancia de vías microbianas en una comunidad a partir de datos metagenómicos, utiliza alineadores de terceros).

A tool for functional annotation of metagenome-sized datasets using precomputed eggNOG clusters and phylogenies (Una herramienta para la anotación funcional de conjuntos de datos de tamaño metagenoma utilizando clústeres y filogenias de eggNOG precomputados). MG-RAST. HUMAnN3. eggnog-mapper. National Microbiome Data Collaborative workflows.

A tool for functional annotation of metagenome-sized datasets using precomputed eggNOG clusters and phylogenies (Una herramienta para la anotación funcional de conjuntos de datos de tamaño metagenoma utilizando clústeres y filogenias de eggNOG precomputados).

A collection of open-source workflows for processing raw microbiome datasets (Una colección de flujos de trabajo de código abierto para procesar conjuntos de datos de microbioma sin procesar). MG-RAST. HUMAnN3. eggnog-mapper. National Microbiome Data Collaborative workflows.

A collection of open-source workflows for processing raw microbiome datasets (Una colección de flujos de trabajo de código abierto para procesar conjuntos de datos de microbioma sin procesar).

KRONA plot.

En un árbol filogenético ¿a qué se refiere el outgroup?. Es el taxón más lejanamente emparentado a nuestros taxones de interés. Es el ancestro común que comparten todos los taxones. Son los organismos de interés que se pretende estudiar. Ninguna de las anteriores.

Es una diferencia entre arboles filogenéticos concatenados y coalescentes. Con: utiliza solo un marcador molecular; Coa: utilizan varios marcadores. Con:junta genes en un arbol; Coa:junta dif arboles y crea uno combinado. Con:cada rama es un gen diferente; Coa: cada nodo es un es un gen diferente. Ninguna de las anteriores.

V o F: Las rel. filogenéticas se realizan exclusivamente con genes ribosomales ubicados en la subunidad menor. V. F.

En una campana de Gauss, si tengo datos a -3 y 3 desv. std, quiere decir que están muy cerca del promedio de mis datos. V. F.

Proceso de organización y estandarización de la información para evitar redundancias. Asegura que cada variable contribuya igualmente al cálculo del coeficiente de correlación, lo que lleva a resultados más confiables. Normalización. Estandarizado. Computacional. National Microbiome Data Collaborative workflows.

Elige la respuesta correcta. La Normalización es: Escalar características. Ajuste del rango de datos sin distorsionar las diferencias en los valores. Equilibrar el impacto de las características. Reduce la influencia de los valores atípicos. En algunos casos mejora las tasas de convergencia. Lo más adecuado para algoritmos que requieren que las características tengan una escala común, como la regresión logística, SVM y PCA. Es un enfoque más consistente para solucionar problemas atípicos. Centra los datos en torno a la media (0) y los escala por la desviación estándar (1).

Método de rescaldado reencallado: Escala los datos a un rango (generalmente de O a 1) basado en valores mínimos y máximos. Normalización. Estandarización.

Método de rescaldado reencallado: Centra los datos en torno a la media (0) y los escala por la desviación estándar (1). Normalización. Estandarización.

Sensibilidad a los valores atípicos: Puede ayudar a ajustar los valores atípicos si se usa correctamente, dependiendo de la técnica. Normalización. Estandarización.

Sensibilidad a los valores atípicos: Es un enfoque más consistente para solucionar problemas atípicos. Normalización. Estandarización.

Algoritmos comunes: A menudo se aplica en algoritmos como k-NN y redes neuronales que requieren que los datos estén en una escala consistente. Normalización. Estandarización.

Algoritmos comunes: Lo más adecuado para algoritmos que requieren que las características tengan una escala común, como la regresión logística, SVM y PCA. Normalización. Estandarización.

Min-Max de cada variable: ningún valor es menor que 0 ni mayor que 1. Normalización. Estandarización.

En cada variable: los datos están centrados en cero. Normalización. Estandarización.

Tipo de diversidad que se define como el Recambio absoluto de especies. Diversidad alpha. Diversidad gamma. Diversidad beta. Diversidad epsilon.

V o F: la diversidad nos puede indicar el grado de eubiosis o disbiosis. V. F.

Elementos necesarios para una distribución normalizada. Desviación estándar. Media. Moda. Mediana.

V o F: Para visualizar y agrupar datos atípicos es necesario estandarizarlos. V. F.

En los COGs: Es un categoría principal de función. Función desconocida. Función de almacenamiento de información y procesamiento. Función de metabolismo. Reduce la influencia de los valores atípicos. En algunos casos mejora las tasas de convergencia. Lo más adecuado para algoritmos que requieren que las características tengan una escala común, como la regresión logística, SVM y PCA. Es un enfoque más consistente para solucionar problemas atípicos. Centra los datos en torno a la media (0) y los escala por la desviación estándar (1).

Servidor que nos ayuda a visualizar rutas metabólicas, abundancia taxonómica y sitios de muestreo. MG-RAST. HUMAnN3. eggnog-mapper. National Microbiome Data Collaborative workflows.

Término introducido por R. H. Whittaker. Diversidad media de spp en un lugar o escala local. Las escalas espaciales son apropiadas para cuantificar la diversidad alfa. Diversidad alpha. Diversidad gamma. Diversidad beta. Diversidad epsilon.

Término introducido por R. H. Whittaker. Es la diversidad total de especies de un paisaje. Diversidad alpha. Diversidad gamma. Diversidad beta. Diversidad epsilon.

Término introducido por R. H. Whittaker. Es la relación entre la diversidad regional y la diversidad local de especies. "Recambio absoluto de especies", "recambio de especies de Whittaker" o "recambio proporcional de especies". Se considera una medida del recambio de especies. Hace hincapié en el papel de las especies raras, ya que la diferencia en la composición de especies entre dos sitios o comunidades probablemente refleje la presencia y ausencia de algunas especies raras en los ensamblajes. Diversidad alpha. Diversidad gamma. Diversidad beta. Diversidad epsilon.

Método estadístico que busca el árbol más probable dado un modelo de evolución y los datos de secuencia. Características clave: - Usa modelos de evolución (por ejemplo, tasas de cambio entre nucleótidos). - Calcula la probabilidad de que un árbol haya generado las secuencias observadas. - Muy preciso, pero computacional mente lento. Útil cuando: Quieres alta precisión y tienes tiempo y capacidad de cómputo. Maximum Likelihood (ML). Neighbor Joining (NJ). Minimum Evolution (ME). UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean). Maximum Parsimony (MP).

Método basado en distancias genéticas. Construye el árbol uniendo primero los pares de especies más cercanos. Características clave: - Muy rápido y eficiente. - No requiere suponer un modelo evolutivo complejo. - No siempre refleja la evolución real con precisión. Útil cuando: Necesitas hacer un árbol rápido y no necesitas máxima precisión. Maximum Likelihood (ML). Neighbor Joining (NJ). Minimum Evolution (ME). UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean). Maximum Parsimony (MP).

Selecciona el árbol con la menor suma total de longitudes de ramas (es decir, el árbol más corto). Características clave: - Usa distancias, como NJ. - Busca el árbol con menos cambios evolutivos totales. - Más preciso que NJ, pero más lento. Útil cuando: Quieres un balance entre velocidad y realismo evolutivo. Maximum Likelihood (ML). Neighbor Joining (NJ). Minimum Evolution (ME). UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean). Maximum Parsimony (MP).

Método jerárquico que agrupa secuencias en pares según distancias, formando un árbol en forma de clúster. Características clave: - Asume tasa de evolución constante (reloj molecular). - Produce un árbol ultramétrico (todas las ramas llegan al mismo tiempo). - Menos preciso si la tasa de evolución varía entre especies. Útil cuando: La evolución es uniforme o para estudios educativos y rápidos. Maximum Likelihood (ML). Neighbor Joining (NJ). Minimum Evolution (ME). UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean). Maximum Parsimony (MP).

Busca el árbol que requiere el menor número de cambios evolutivos posibles. Características clave: - No usa distancias ni modelos estadísticos. - Bueno para datos conservados o pocos cambios. - Puede dar varios árboles igualmente parsimoniosos. Útil cuando: Analizas secuencias similares y quieres un árbol simple. Maximum Likelihood (ML). Neighbor Joining (NJ). Minimum Evolution (ME). UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean). Maximum Parsimony (MP).