Los experimentos biológicos están generando conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos. Esto ha dificultado la reproducción de experimentos en otros laboratorios de investigación para confirmar o refutar los resultados. La dificultad radica no solo en la complejidad de los datos, pero también en los elaborados programas y sistemas informáticos necesarios para analizarlos. Científicos del Centro de Biomedicina de Sistemas de Luxemburgo LCSB de la Universidad de Luxemburgo han desarrollado una nueva herramienta bioinformática que hará que el análisis de experimentos biológicos y biomédicos sea más transparentey reproducible
La herramienta fue desarrollada bajo la dirección del Prof. Paul Wilmes, jefe del grupo Eco-Systems Biology de LCSB, en estrecha cooperación con el LCSB Bioinformatics Core. Un artículo que describe la herramienta ha sido publicado en la revista de acceso abierto de alto rango biología del genoma . La nueva herramienta de bioinformática, llamada IMP, también está disponible para los investigadores en línea.
La investigación biológica y biomédica se está inundando con una avalancha de datos a medida que los nuevos estudios profundizan en temas cada vez más complejos, como todo el microbioma del intestino, utilizando técnicas automatizadas más rápidas que permiten los llamados experimentos de alto rendimiento. Experimentos que no duran muchoantes tenía que llevarse a cabo laboriosamente a mano, ahora puede repetirse rápida y sistemáticamente casi tan a menudo como sea necesario. Los métodos analíticos para interpretar estos datos todavía tienen que ponerse al día con la tendencia ". Cada vez que utiliza un método diferente para analizar estos sistemas complejos, algo diferente sale de eso ", dice Paul Wilmes. Cada laboratorio utiliza sus propios programas computacionales, y estos a menudo se mantienen en secreto. Los métodos computacionales también cambian con frecuencia, a veces simplemente debido a un nuevo sistema operativo". Por lo tanto, es extremadamente difícil, y a menudo incluso imposible, reproducir ciertos resultados en un laboratorio diferente ", explica Wilmes." Sin embargo, ese es el fundamento mismo de la ciencia: un experimento debe ser reprobadoUcible en cualquier lugar, en cualquier momento, y debe conducir a los mismos resultados.De lo contrario, no podríamos sacar ninguna conclusión significativa de ello ".
Los científicos de LCSB ahora están ayudando a rectificar esta situación. Se ha lanzado una iniciativa en el LCSB Bioinformatics Core, llamada "R3 - Resultados de investigación reproducibles". "Con R3, queremos permitir que los científicos de todo el mundo aumentenreproducibilidad y transparencia de su investigación - a través de capacitación sistemática, a través del desarrollo de métodos y herramientas, y mediante el establecimiento de la infraestructura necesaria ", dice el Dr. Reinhard Schneider, jefe del núcleo de bioinformática.
Las ideas de la iniciativa R3 se utilizan en proyectos como IMP. "IMP es una tubería reproducible para el análisis de datos altamente complejos", dice el Dr. Shaman Narayanasamy. Como coautor del estudio, acaba de completarsu título de doctor en este tema en el grupo de Paul Wilmes. "Conservamos los programas de computadora en el mismo estado en el que entregaron ciertos datos experimentales. Desde este estado cuasi congelado, luego podemos descongelar los programas nuevamente si los datos alguna vez necesitan reprocesarse,o si los nuevos datos necesitan ser analizados de la misma manera ". Los científicos también agregan diferentes componentes del software analítico en los llamados contenedores. Estos pueden combinarse de diferentes maneras sin correr el riesgo de interferencia entre las diferentes partes del programa".
"Los subprogramas en los contenedores se pueden unir en serie según sea necesario", dice el primer autor del estudio, Yohan Jarosz del Bioinformatics Core. Esto crea una tubería para que los datos fluyan a través. Debido a que los operadores computacionales están congeladosen contenedores, uno no necesita datos de referencia para conocer las condiciones, por ejemplo, tipo de sistema operativo o procesador de computadora, bajo el cual realizar el análisis. "Todo el proceso permanece completamente abierto y transparente", dice Jarosz.modificar cualquier paso del programa, por supuesto, registrar diligentemente cada parte del proceso en un libro de registro para garantizar la trazabilidad completa.
Paul Wilmes está especialmente interesado en utilizar este método para analizar datos metagenómicos y metatranscriptómicos. Estos datos se producen, por ejemplo, al investigar comunidades bacterianas enteras en el intestino humano o en plantas de tratamiento de aguas residuales. Al conocer el complemento completo del ADN en elmuestra y todos los productos genéticos, pueden determinar qué especies bacterianas están presentes y activas en el intestino o la planta de tratamiento. Además, los científicos también pueden decir qué tan grande es la población de cada especie bacteriana, qué sustancias producen en un determinadopunto en el tiempo, y qué influencias tienen los organismos entre sí.
El problema, hasta hace poco, era que los investigadores de otros laboratorios habían tenido dificultades para reproducir los resultados experimentales. Con IMP, que ahora ha cambiado, Wilmes continúa: "Ya hemos puesto datos de otros laboratorios a través de las primeras pruebas con IMP. Los resultados son claros: podemos reproducirlos, y nuestros cálculos en IMP sacan a la luz muchos más detalles de los que surgieron en el estudio original, por ejemplo, identificando genes que juegan un papel crucial en el metabolismo de las comunidades bacterianas ".
"Gracias a IMP, ahora solo se utilizan métodos estandarizados y reproducibles en la investigación de microbiomas en LCSB, desde el laboratorio húmedo, donde se realizan los experimentos, hasta el laboratorio seco, donde, sobre todo, se ejecutan simulaciones por computadora y modelos. Tenemos"Este es un papel pionero internacional en esto", dice Wilmes. "Gracias a R3, IMP también establece estándares que otros institutos, no solo LCSB, seguramente estarán interesados en aplicar", agrega Reinhard Schneider del Núcleo de Bioinformática. "Por lo tanto, hacemos la tecnologíade otros investigadores disponibles abiertamente: el estándar debería adoptarse rápidamente. Solo los análisis reproducibles de los resultados avanzarán la biomedicina a largo plazo ".
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Materiales proporcionado por Universidad de Luxemburgo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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