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1 Fecha de descarga: 7/16/2016 Copyright © McGraw-Hill Education. Todos los derechos reservados. Distribución de los estudios independientes de cultivo de una microbiota. A. Se extrae DNA directamente de una muestra de una comunidad microbiana asociada a un hábitat corporal humano. Se especifica la localización precisa de la comunidad y la metainformación específica del paciente. Se utiliza la reacción en cadena de polimerasa (PCR, polymerase chain reaction) para amplificar segmentos del gen 16S rRNA bacteriano que contiene una o más regiones variables. Se diseñan cebadores específicos para las muestras y con códigos de barras que corrigen errores con el objetivo de identificar las regiones más conservadas del gen 16S rRNA que flanquean la(s) región(es) variable(s) dirigida(s). B. Los amplicones etiquetados de múltiples muestras (comunidades 1-3) se agrupan y secuencian en bloques en secuenciadores de DNA de siguiente generación. C. Se procesan las lecturas resultantes. Los códigos de barras determinan de qué muestra proviene la secuencia. Después de retirar el etiquetado de las secuencias por medio de simulación por ordenador, las lecturas se alinean y se agrupan de acuerdo a un nivel específico de identidad común (p. ej., las secuencias que comparten ≥97% de identidad en la secuencia de nucleótidos se consideran que representan un género). Una vez que las lecturas son depuradas de esta manera, se colocan en un árbol filogenético de todas las bacterias conocidas para inferir su filogenia. D. Se pueden comparar las comunidades una con otra por métodos basados en taxones, en los cuales no se toma en cuenta la filogenia y el número de taxones simplemente se registra, o mediante métodos filogenéticos, en los que se considera la similitud de la comunidad a la luz de las relaciones evolutivas de los miembros de la comunidad. En los tres ejemplos descritos se muestran comunidades con grados variables de similitud. Cada círculo representa una unidad taxonómica operacional (OTU) que se colorea de acuerdo al origen de su comunidad y se coloca en un árbol filogenético maestro que incluye todos los linajes de todas las comunidades. Las ramas (líneas horizontales) se colorean con cada comunidad que contiene a los miembros de esa rama. Los ejemplos 1, 2 y 3 la cantidad de la longitud de la rama que se comparte entre los OTU de cada comunidad. En 1) no se comparte la longitud de la rama y las tres comunidades tienen un valor de similitud de 0. En 2) las comunidades son idénticas y se les asigna un valor de similitud de 1. En 3) hay un nivel intermedio de similitud. Las comunidades que se representan en rojo y verde comparten más longitud de la rama y por lo tanto tienen un valor mayor de semejanza que el rojo comparado con el negro o que el verde comparado con el azul. La cantidad compartida en la longitud de la rama en cada par de comparación entre comunidades proporciona una distancia matriz. E. Los resultados de distancia de matrices basada en taxones o en filogenia pueden presentarse mediante un análisis coordinado principal (PCoA), en el que cada comunidad se grafica en forma espaciada de tal manera que el componente más amplio de la varianza se representa en el eje de las X (PC1) y el segundo componente más grande de la varianza se muestra en el eje de las Y (PC2). En el ejemplo mostrado, se comparan las tres comunidades en (iii) del recuadro D. Observe que para la secuenciación basada en la genoteca de la comunidad total de DNA (análisis de microbioma), las lecturas se comparan con genes presentes en los genomas de microbios cultivados secuenciados, con genes o con ambos, que se han anotado por esquemas de clasificación jerárquica en diversas bases de datos, tales como KEGG. Las comunidades pueden compararse de acuerdo a la distribución de grupos funcionales en sus microbiomas (de manera análoga a los métodos basados en taxones para las comparaciones basadas en 16S rRNA) y los resultados se grafican por PCoA. Descripci ó n : De: El microbioma humano Harrison. Principios de Medicina Interna, 18e, 2012 De: El microbioma humano Harrison. Principios de Medicina Interna, 18e, 2012