dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Wagner, Glauber |
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dc.contributor.author |
Leal, Jaime Nunes |
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dc.date.accessioned |
2020-12-02T20:14:24Z |
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dc.date.available |
2020-12-02T20:14:24Z |
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dc.date.issued |
2020-11-18 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/218001 |
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dc.description |
TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Biológicas. Biologia. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Os bacteriófagos, comumente chamados de fagos, são vírus intracelulares
obrigatórios capazes de infectar arqueas e bactérias. A interação entra bacteriófago
e bactérias podem levar a morte bacteriana e com isso impactar na comunidade
microbiana interferindo nos ciclos ambientais e nos setores industriais nos quais
estes microrganismos então envolvidos. Esse trabalho teve como objetivo analisar a
variação entre os resultados de predição de bacteriófagos ambientais utilizando
diferentes programas de predição viral. Para tal, utilizamos sequências de 927
genomas completos, obtidos do NCBI/GenBank, os quais foram utilizados para uma
simulação de montagem de sequenciamento metagenômico através do programa
ART, compondo um grupo controle. Para testes em amostras reais, utilizamos dados
brutos de amostras metagenomas ambientais de Ganzi (China), Mar Mediterrâneo
(Europa) e Santa Mônica (EUA) depositados no do NCBI/SRA. Os dados brutos
passaram por uma etapa de controle de qualidade e montagem metagenômica pelos
programas Trimmomatic e metaSPAdes, respectivamente. Predições de
bacteriófagos para as montagens foram realizadas pelos programas VirFinder,
VirSorter e MARVEL. Dos 927 bacteriófagos utilizados na montagem da amostra
controle, o VirFinder encontrou 633 fagos (68%) em menos de uma hora de
processamento, o ViSorter identificou 530 fagos (57%) em cerca de dez horas de
análise e o MARVEL retornou 432 fagos (47%) em nove horas de processamento.
Para as amostras ambientais, os programas foram capazes de identificar
bacteriófagos apenas na amostra do Mar Mediterrâneo. O VirFinder identificou oito
fagos, sendo sete destes da família Siphoviridae classificados como bacteriófagos
não cultivados do Mar Mediterrâneo e um referente à família Microviridae. O
VirSorter identificou apenas um bacteriófago da família Microviridae, enquanto o
MARVEL identificou sete bacteriófagos, todos da família Siphoviridae classificados
como não cultivados do Mediterrâneo. Os programas VirFinder e MARVEL
identificaram quatro bacteriófagos exclusivos, não identificados por nenhum outro
programa. Considerando o tempo de desempenho e a diversidade de fagos
identificados, o programa VirFinder obteve o melhor resultado para as amostras
analisadas. Nota-se que apenas a amostra do Mar Mediterrâneo faz parte de um
estudo sobre o viroma, enquanto as demais são amostras de metagenoma global, o
que demonstra que as etapas anteriores ao sequenciamento como construção de
biblioteca e preparação de amostras, são essenciais para uma melhor identificação
de bacteriófagos em amostras ambientais. Apesar de o VirFinder ter apresentado
melhor desempenho, não podemos descartar o uso dos demais programas, em
razão da identificação de fagos exclusivos por estes programas, sendo assim os
programas estes podem ser utilizados de forma complementar para uma melhor
interpretação da diversidade da amostra, além disso o preparo da amostra se
demonstrou fundamental para capacidade de identificação de bacteriófagos
ambientais. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Bacteriophages, commonly known as phages, are mandatory intracellular viruses
able to infect archaea and bacteria. Phage-host interaction can impact different
areas, such as pharmaceutical sectors, the food industry and biogeochemical cycles.
This study aimed to analyse viral prediction results from three different softwares and
their accuracy for environmental bacteriophage prediction. For the control sample, a
total of 927 complete bacteriophage genomes obtained from NCBI/GenBank were
concatenated and used to simulate raw data through the programa ART. Raw data
for environmental samples were obtained from NCBI/SRA and corresponded to
samples from Ganzi (China), Mediterranean Sea and Santa Monica (USA). Raw data
were preprocessed and assembled with Trimmomatic and metaSPAdes,
respectively. Bacteriophage prediction was performed by VirFinder, VirSorter and
MARVEL. VirFinder identified 633 phages (68%) in less than one hour of processing,
VirSorter identified 530 (57%) in around ten hours of analyse and MARVEL identified
432 (47%) in nine hours of processing from the 927 bacteriophages used in the
control sample. The three prediction programas were able to identify bacteriophages
only in the Mediterranean Sea sample. VirFinder identified eight phages, seven of
which belonged to the Siphoviridae family and were classified as Uncultured
Mediterranean Sea phages, and one of the Microviridae family. VirSorter identified
only one bacteriophage of the Microviridae family. MARVEL identified seven
bacteriophages, all from the Siphoviridae family and classified as Uncultured
Mediterranean Sea phages. Both VirFinder and MARVEL identified four exclusive
bacteriophages, which were not found by VirSorter. VirFinder presented the best
performance regarding processing time and organism identification in all analysed
samples. The sample of Mediterranean Sea is part of a virome study, while the
others samples are from global metagenome, this shows that steps pre processing
are essential for a more accurate identification. Although VirFinder had shown best
performance, we cannot discard the use of other softwares, because there are
exclusive phage identification with this programas, therefore the softwares can be
used in complementary ways for better interpretations related to sample diversity. |
pt_BR |
dc.format.extent |
54 f. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
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dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access |
en |
dc.subject |
Bioinformática |
pt_BR |
dc.subject |
Metagenômica |
pt_BR |
dc.subject |
Predição |
pt_BR |
dc.subject |
Vírus |
pt_BR |
dc.title |
Comparação entre os programas MARVEL, VirFinder e VirSorter quanto a identificação de bacteriófagos a partir de dados metagenômicos |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co |
Kawagoe, Eric Kazuo |
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