Este repositorio forma parte del trabajo de fin de master con título:

"Evaluación del impacto del proceso de rarefacción en la detección de comunidades microbianas en datos de amplicones ARNr 16S"

Resumen:

En la actualidad, la rarefacción es uno de los temas de debate en la comunidad científica. En 2014, McMurdie y Holmes publicaron un artículo en el que afirmaban que rarefactar los datos es inadmisible. A este artículo, en 2023, Schloss responde posicionándose a favor de la rarefacción. Debido a la gran controversia creada alrededor de este proceso empleado en el análisis del amplicón ARNr 16S, se plantean como objetivos analizar el impacto de la rarefacción en este tipo de análisis y automatizar la elección del punto de corte. Para evitar la arbitrariedad que se crítica de su elección. Para ello se generan cuatro escenarios de distintas profundidades de secuenciación a partir de comunidades simuladas conocidas. Donde se estudia la estructura de la comunidad microbiana y cambios en la diversidad. En la automatización de la selección del punto de corte se han empleado los métodos estadísticos: modelo logístico, regresión segmentada y pendiente de la derivada. Estudiando la calidad de los métodos estadísticos mediante el porcentaje de muestras retenidas y lecturas empleadas por muestras. Los resultados demuestran que en casos en los que la profundidad de la secuenciación es suficiente la rarefacción es muy útil para evitar la desigualdad de muestreo. Gracias a los resultados se demuestra la importancia de la elección del punto de corte para evitar introducir sesgo en el análisis de datos.