Utilizzo e analisi di "Community Simulator", un software per la simulazione di comunità microbiche

Il lavoro di questa tesi si colloca nell’ambito degli studi sul microbiota, in particolare affronta le complesse interazioni che si instaurano tra i diversi membri di una comunità microbica e che ne determinano la sua organizzazione. Comprendere le relazioni tra le diverse specie microbiche presenti in uno specifico ambiente ha un risvolto significativo su vari aspetti della vita umana, tra cui lo stato stesso di salute dell’uomo. Sono ormai evidenti le enormi potenzialità che tali studi hanno in campo diagnostico e terapeutico. Negli ultimi decenni l’avvento delle tecnologie di Next-Generation Sequencing ha permesso di risalire alla composizione interna di una comunità microbica presente in un campione. I cosiddetti Big Data prodotti dal processo di sequenziamento possono essere analizzati attraverso innumerevoli metodi statistici e computazionali. In letteratura sono presenti diversi metodi di Reverse Engineering che, basandosi su approcci provenienti dalla teoria delle reti, cercano di ricavare la rete di interazioni tra le specie microbiche della comunità. La complessità di tale micro-mondo, costituito da un vasto numero di specie e risorse, non permette di osservare sperimentalmente la realtà biologica e quindi di validare in modo diretto le interazioni ricavate dai diversi metodi. Le simulazioni computazionali possono rappresentare un potente strumento per sopperire a tale mancanza. L’obbiettivo di questo elaborato di tesi è di analizzare e utilizzare un simulatore di comunità microbiche, il Community Simulator [1], al fine di simulare una rete di interazioni microbiche che costituirà la realtà di base per valutare le performance dei diversi metodi di Reverse Engineering presenti in letteratura. Infatti, il presente lavoro rappresenta il primo step di una pipeline di simulazioni, in cui a partire dalla simulazione di una comunità microbica si arriva alla generazione di dati di sequenziamento sintetici. Attraverso il Community Simulator si vuole simulare una rete di interazioni tra specie microbiche, il più realistica possibile, e ottenere dati sull’abbondanza delle specie presenti nella comunità. In futuro tali dati si potranno dare in input ad un secondo simulatore, di nome metaSPARSim [2], il quale riproduce i processi di campionamento e successivo sequenziamento. Infine, dai dati di sequenziamento sintetici, si applicheranno alcuni dei metodi di Reverse Engineering. Attraverso un’analisi comparativa, tra le diverse reti da essi ottenute e la rete ’ground truth’ di partenza, si potranno valutarne le performance. La tesi è composta da quattro capitoli. Nel primo capitolo si introduce brevemente il complesso micro-mondo delle comunità microbiche. Nel secondo capitolo si analizza uno specifico simulatore di comunità microbiche, il Community Simulator. Nel terzo capitolo, a partire da alcuni parametri del modello matematico implementato nel simulatore, vengono definite matematicamente le interazioni tra le diverse specie microbiche di una comunità simulata. Tali definizioni sono state implementate in un metodo che permette di simulare delle reti di interazioni microbiche. Nel quarto capitolo si riportano e analizzano le simulazioni effettuate utilizzando il simulatore e il nuovo metodo implementato.