Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/174
metadata.dc.creator: | Santa María, Cristóbal Raúl Soria, Marcelo Abel |
Titre: | Evaluation of richness in microbial communities |
Autre(s) titre(s): | Evaluación de riqueza en comunidades microbianas |
Mots-clés: | DIVERSIDAD BIOLOGICA ADN MICROORGANISMOS |
Editeur: | Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas |
Référence bibliographique: | Santa María, C. R. y Soria, M. A. (2017). Evaluación de riqueza en comunidades microbianas. Reddi: Revista Digital del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas de la Universidad Nacional de La Matanza, 2(1), 1-15. Recuperado de http://reddi.unlam.edu.ar/index.php/ReDDi/article/view/33/63 |
Description: | La riqueza de una comunidad microbiana es un importante parámetro para comparar su estructura con otras comunidades a través del tiempo y el entorno. La estimación de la riqueza basada en datos de un gen marcador obtenidos por Secuenciación de Nueva Generación presenta diversos problemas estadísticos. Los estimadores habituales, derivados del análisis de macro-organismos, tienden a subestimar la riqueza de comunidades microbianas. Desarrollamos aquí un proceso estocástico para entender los efectos de la estructura de la población sobre las estimaciones tradicionales de riqueza e introducimos el Algoritmo de Recuento de Especies (AQS). Resultados. AQS es un estimador no paramétrico basado en la simulación que en los test realizados mejora la estimación tradicional de la riqueza, especialmente en muestras que son muy pequeñas fracciones de la población y que contienen un gran número de especies raras, lo que es una situación frecuente en metagenómica. Fil: Santa María, Cristóbal Raúl. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Soria, Marcelo Abel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Cátedra de Microbiología Agrícola; Argentina. |
URI/URL: | http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/174 |
Collection(s) : | 2017, Vol. 2, Nro. 1 |
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