Enviado y desplazado: modelado del sesgo inducido por la recolección en multi-ómicas de microbiomas utilizando un...

Área de la Ciencia:

• Microbiología
• Metabolómica
• Bioinformática

Sus antecedentes:

• Los estudios descentralizados de microbiomas y las iniciativas de ciencia ciudadana a menudo implican el almacenamiento a temperatura ambiente.
• Este almacenamiento puede introducir sesgos, alterando la composición de la muestra y afectando la comparabilidad de los datos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco generalizable para cuantificar y modelar los sesgos inducidos por el almacenamiento en datos de microbioma y metaboloma.
• Evaluar el impacto de la temperatura y el tiempo en la composición de la muestra utilizando un modelo de fermentación de masa madre.

Principales métodos:

• Perfilado multi-ómico (microbioma, metaboloma, cultivo) de muestras de masa madre almacenadas a temperaturas controladas (4 °C, 17 °C, 30 °C) hasta por 28 días.
• Aplicación de modelos de aprendizaje automático para identificar cambios dependientes de la temperatura y predecir las condiciones de almacenamiento.

Principales resultados:

• La temperatura impactó significativamente la estructura de la comunidad bacteriana y los perfiles metabólicos, mientras que las comunidades fúngicas se mantuvieron estables.
• El almacenamiento indujo una reestructuración ecológica, y las temperaturas más altas condujeron a una menor modularidad de la red.
• Los metabolitos fueron predictores clave de las condiciones de almacenamiento, lo que indica una alta sensibilidad a la exposición ambiental.

Conclusiones:

• Incluso el almacenamiento a corto plazo a temperatura ambiente (<2 días) remodela sustancialmente los perfiles del microbioma y del metaboloma.
• El marco desarrollado permite la cuantificación y el modelado robustos de los efectos del almacenamiento, lo que ayuda en la detección y corrección de sesgos para estudios descentralizados.