Benchmark de algoritmos para a computação de métricas de similaridade genômica - Guella, Felipe Lhywinskh (2019)
A hibridização de DNA-DNA (DDH) é ainda considerada a principal técnica para classificação procariótica, apesar de ter certas limitações e já ser considerada obsoleta por muitos pesquisadores. A redução significativa nos custos de sequenciamento genômico, por sua vez, está abrindo espaço para novas métricas baseadas na comparação in silico de sequências genômicas. A análise computacional de genomas não apresenta as mesmas limitações da DDH e, desde o desenvolvimento de métricas genômicas, houve um aumento paulatino e constante em seu uso na descrição e reclassificação de espécimes bacterianos. O paradigma da sistemática procariótica está mudando e a tendência é que métricas genômicas se tornem o padrão ouro da área. A métrica mais utilizada é o ANI (average nucleotide identity), mas, além dela, surgiram outras métricas que convergem para o mesmo objetivo de comparar genomas bacterianos para delimitação de espécie. Não obstante, poucos estudos de fato compararam essas métricas entre si em termos de performance e intercambialidade. É necessário, portanto, uma análise abrangente que possibilite uma padronização de diversas métricas, com o objetivo de se desenvolver um esquema de classificação e identificação padrão baseado nas métricas genômicas mais eficientes na discriminação de espécies bacterianas. A primeira parte da dissertação envolveu a avaliação de métricas genômicas em relação a diversos parâmetros, utilizando os resultados de ANIb como referência e genomas de Paenibacillus como conjunto de dados. Os resultados de tempo de execução indicam que o TETRA é a métrica mais rápida, seguido do MUMi e do ANIm, enquanto o GGD, ANIb, gANI e OrthoANI exigiram maior tempo de computação. Todas as métricas tiveram valores de coeficiente de correlação elevado (≥ 0.9), com exceção do TETRA (≈0.75). A especificidade, em relação aos resultados do ANIb, foi elevada para todas as métricas (≥0.9), enquanto a sensibilidade foi elevada para todas (≥0.9), exceto para o gANI, GGD e MUMi (entre 0.7 e 0.8). Em relação a testes de robustez, utilizando genomas artificialmente contaminados, houve uma variação mínima entre as métricas que utilizam cálculos baseados em alinhamento, exceto com o MUMi, que apresentou variação significativa nos resultados. O TETRA, em contrapartida, teve a maior variação das métricas testadas, resultados que poderiam comprometer a definição de espécie. Considerando todos os parâmetros e condições testadas, o ANIm foi uma das melhores métricas testadas, devido a sua robustez, seu tempo de execução e sua 8 elevada similaridade de resultados com o ANIb. As outras métricas que derivaram do ANIb — OrthoANI e gANI — tiveram pouca variação em termos de performance. Apesar da grande velocidade das análises do MUMi e do TETRA, eles não apresentam a mesma robustez que as outras métricas. A segunda parte da dissertação foi um estudo derivado dos dados gerados na primeira parte e envolveu a reclassificação das espécies bacterianas Paenibacillus durus e Paenibacillus azotofixans. Os resultados das métricas, aliados às análises filogenéticas — como MLSA e reconstrução do proteoma core — e características morfofisiológicas e quimiotáxicas, possibilitaram a reclassificação dessas espécies. Excetuando o resultado da análise de identidade do gene do rRNA 16S — que definia ambos como da mesma espécie —, todos resultados indicaram a separação desses dois micro-organismos em duas espécies independentes. A dissertação apresentou as qualidades e limitações de diversas métricas disponíveis atualmente e um exemplo prático de como esses dados quantitativos podem ser úteis na área de sistemática procariótica.