dc.creatorMontero Vargas, Maripaz
dc.creatorUmaña Jiménez, Jean Carlo
dc.creatorEscudero Leyva, Efraín
dc.creatorChaverri Echandi, Priscila
dc.date.accessioned2021-02-18T21:10:26Z
dc.date.accessioned2022-10-20T00:50:42Z
dc.date.available2021-02-18T21:10:26Z
dc.date.available2022-10-20T00:50:42Z
dc.date.created2021-02-18T21:10:26Z
dc.date.issued2020-03-27
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5079
dc.identifier2215-3241
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10669/82871
dc.identifier10.18845/tm.v33i5.5079
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4536239
dc.description.abstractEcological studies of fungal communities have been favored thanks to the emergence and improvement of independent culture techniques that use the ITS region as a molecular marker. This has allowed a more accurate identification compared to traditional culture-dependent methods. Next-generation sequencing techniques have increased the amount of data available for the understanding of endophytic fungal communities. An important part of this process is the phylogenetic inference to decipher how the different taxa are related and interact, however, this may become one of the bioinformatic analysis that demands more time. In response to this, the bioinformatics along with high-performance computing offer solutions to accelerate and make more efficient the tools available for data processing through the implementation of supercomputers and the parallelization of tools. In this study we carried out the processing of ITS sequences to then use the parallelization of Exabayes, software specialized in the analysis and creation of phylogenetic trees. Thanks to the use of this technique, it was possible to reduce the running time of Exabayes from more than 400 hours to 6 hours, which demonstrates the benefits of the use of high-performance computing platforms.
dc.description.abstractLos estudios ecológicos de las comunidades fúngicas se han visto favorecidos gracias a la aparición y mejora de técnicas independientes de cultivo que utilizan la región ITS como marcador molecular. Esto ha permitido una identificación más precisa en comparación con los métodos tradicionales dependientes de la cultura.Las técnicas de secuenciación de próxima generación han aumentado la cantidad de datos disponibles para la comprensión de las comunidades de hongos endofíticos. Una parte importante de este proceso es la inferencia filogenética para descifrar cómo se relacionan e interactúan los diferentes taxones, sin embargo, este puede convertirse en uno de los análisis bioinformáticos que exige más tiempo.En respuesta a esto, la bioinformática junto con la informática de alto rendimiento ofrecen soluciones para acelerar y hacer más eficientes las herramientas disponibles para el procesamiento de datos a través de la implementación de supercomputadoras y la paralelización de herramientas. En este estudio llevamos a cabo el procesamiento de secuencias ITS para luego utilizar la paralelización de Exabayes, software especializado en el análisis y creación de árboles filogenéticos. Gracias al uso de esta técnica, fue posible reducir el tiempo de ejecución de Exabayes de más de 400 horas a 6 horas, lo que demuestra los beneficios del uso de plataformas informáticas de alto rendimiento.
dc.languageeng
dc.sourceRevista Tecnología En Marcha, vol.33(5), pp.74-79
dc.subjectFungi
dc.subjectITS
dc.subjectExabayes
dc.subjectPhylogenetics
dc.subjectParallelization
dc.subjectBiodiversity
dc.subjectHongos
dc.subjectFilogenética
dc.subjectParalelización
dc.subjectBiodiversidad
dc.titlePhylogenetic analysis of ITS data from endophytic fungi using massive parallel bayesian tree inference with exabayes
dc.typeartículo científico


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