dc.contributorRestrepo Restrepo, Silvia
dc.contributorReyes Muñoz, Alejandro
dc.contributorLAMFU
dc.contributorBCEM
dc.creatorBlanco Casallas, Irene
dc.date.accessioned2023-06-27T20:18:39Z
dc.date.accessioned2023-09-07T01:38:41Z
dc.date.available2023-06-27T20:18:39Z
dc.date.available2023-09-07T01:38:41Z
dc.date.created2023-06-27T20:18:39Z
dc.date.issued2023-06-27
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1992/67938
dc.identifierinstname:Universidad de los Andes
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifierrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8728529
dc.description.abstractLa tecnología de secuenciación de Oxford Nanopore®, caracterizada por permitir obtener secuencias largas y en tiempo real, es una alternativa a otras tecnologías de secuenciación dentro de las tecnologías conocidas como de nueva generación (NGS). Entre los estudios que más han sacado provecho de esta tecnología se destacan los análisis metagenómicos por amplicón o de metabarcoding de comunidades microbianas presentes en diversas muestras biológicas. Las comunidades microbianas asociadas a diferentes organismos, o microbioma, tienen un rol fundamental en el desarrollo de su hospedero, por lo que es de gran importancia conocer en detalle su composición. En el presente estudio se analizaron datos provenientes de la investigación de Marbello et al. (2021), donde se utilizó la tecnología de secuenciación de Nanopore para identificar comunidades microbianas asociadas a las hojas de la palma de chontaduro (Bactris gasipaes). El objetivo principal era la asignación y caracterización de las comunidades de hongos endófitos de la planta. El análisis de los datos permitió identificar una alta tasa de error en los datos que limita la precisión en la asignación, algunos amplicones parciales o quiméricos y un grupo significativo de secuencias que correspondía a la planta hospedera. Esto pudo deberse a diferentes factores metodológicos que serán discutidos en este documento.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de los Andes
dc.publisherBiología
dc.publisherFacultad de Ciencias
dc.publisherDepartamento de Ciencias Biológicas
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dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleLos desafíos de analizar datos de metabarcoding provenientes de secuenciación con Oxford Nanopore®
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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