SOFTWARES EM METATRANSCRIPTOMA: O EXPONENCIAL IMPACTO DO BIG DATA NA SAÚDE HUMANA.
Diego Lisboa Rios
Rios, Diego Lisboa
Silvia de Siqueira Costa
Costa, Silvia de Siqueira
Thiago Araújo Andrade
Andrade, Thiago Araújo
Paula Margarita Salazar Torres
Torres, Paula Margarita Salazar
Lucas Roberto da Silva
Silva, Lucas Roberto da
Pedro Gontijo Carneiro
Carneiro, Pedro Gontijo
Cássio Siqueira Souza Cassiano
Cassiano, Cássio Siqueira Souza
Welington Ribeiro Aquino Marques
Marques, Welington Ribeiro Aquino
João Batista Matos Júnior
Matos Júnior, João Batista
Fabyola Antunes Gonçalves Souza
Souza, Fabyola Antunes Gonçalves
18/12/2020
176-190
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Objetivo: Reconhecendo a importância dos estudos de microbioma para a saúde humana e além, nos esforçamos para fornecer uma revisão abrangente das tecnologias, algoritmos e softwares na análise metatranscriptômica existentes, especificamente os métodos de análise de dados. Resultados: Foram discutidas e comparadas as seguintes análises: a tecnologia de sequenciamento de alto rendimento; softwares de pré-processamento dos reads e análise de alta qualidade de dados; ferramentas e funções dos montadores de novo; atribuições das ferramentas de classificação de taxonomia; ferramentas de anotação funcional; desafios na análise de expressão diferencial de genes; e por último detalhes de fluxos de trabalho, recursos e as ferramentas específicas de bioinformática. Considerações finais: Atualmente, os estudos exigem um grande número de ferramentas para ajudar em todos os aspectos da análise de dados. Avanços em tecnologias de sequenciamento continuarão impulsionando o desenvolvimento da análise do metatranscriptoma. Um workflow padrão deve ser aceito para comparar novas ferramentas, o que ajudaria o progresso de trabalho mais precisos e apropriados. Apesar de alguns dos problemas com a metatranscriptômica como método, fica claro que a próxima geração de ferramentas será uma grande promessa para impulsionar e facilitar nossa compreensão da fração biologicamente ativa de microbioma das vias relevantes envolvidas.
Metatranscriptoma, microbioma, software, Big Data, RNAseq.
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