Clustering a piu' fasi di un metagenoma

L’importanza crescente della metagenomica ha reso indispensabile lo sviluppo di varie tecniche di analisi dei dati, tra le quali spicca l’analisi tassonomica delle popolazioni microbiche. In questo contesto, sono stati sviluppati differenti approcci di raggruppamento delle specie noti come "binning", che possono essere generalmente suddivisi in due categorie principali: il binning supervisionato, basato su dati di riferimento, e il binning non supervisionato, che opera in modo reference-free. L’obiettivo fondamentale di questa ricerca è dimostrare come l’impiego sequenziale di due strumenti di binning, AbundanceBin e MetaProb, conduca a una migliorata aggregazione delle comunità microbiche rispetto all’utilizzo singolo di uno di tali strumenti. Questo approccio si basa sullo sfruttamento della complementarità intrinseca tra i vari tool per il binning, con alcuni di questi che dimostrano maggiori performance in presenza di variazioni nell’abbondanza delle specie, mentre altri sono preferibili quando le diverse specie presentano un livello di abbondanza simile all’interno del campione. Mediante l’utilizzo sequenziale di AbundanceBin e MetaProb in modo non supervisionato si riscontra un miglioramento delle prestazioni rispetto all’uso degli stessi singolarmente, indicando una effettiva correttezza dell’ipotesi. Nell’ottica di miglioramento dell’analisi metagenomica e della comprensione delle comunità microbiche, sarà necessario proseguire in futuro con studi più estesi su dataset differenti.