FastQC e Qiime 2
2022, Brasil
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Práticas em Bioinformática para análises de dados ambientais e biodiversidade. Obtendo resultados estatísticos para avaliar a qualidade em biodiversidade de amostras ambientais, que podem ser coletadas do solo, da água ou do ar.
Ofertadas pela profª M.ª Dra. Noemi Mendes Fernandes na Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), campus Itajubá. Pelo programa de pós graduação em Meio Ambiente e Recursos Hídricos (POSMARH) na disciplina Ferramentas de Bioinformática.
FastQC
Per base sequence quality
Nesse primeiro flag é demonstrada a qualidade das bases pelas diferentes faixas de cores. Verde e amarelo como boa qualidade e vermelho como baixa qualidade. Visualmente já se pode concluir que grande maioria das bases se encontra nas faixas verde e amarela, demonstrando maior qualidade da leitura dos dados.
Per base sequence content
Os erros são indicados com as bandeiras em vermelho (à esquerda).
Nesse caso o alerta se deu pois esperamos que em média cada posição tenha 25% de cada base. Aqui se trata de uma biblioteca de amplicons, pouco diversificada. Então, se espera basicamente a mesma base.
Per sequence GC content
Este gráfico é a comparação da média do conteúdo CG (citosina e guanina) em todos os reads. A expectativa varia para cada espécie (organismo estudado) disponível nas bibliotecas. O pico azul é a média da distribuição teórica esperada que não se encontra com a média do pico vermelho da análise, resultando na bandeira vermelha visto à esquerda da figura 5 acima, pois é necessário que os picos se encontrem. Concluiu-se que a biblioteca foi gerada por sequenciamento de amplicons ou outro método que envolva amplificação de fragmentos por PCR.
Qiime 2
Disciplina eletiva, que se desenvolveu com o uso de linguagem R pelo RStudio, com o pacote Qiime 2. E a limpeza e verificação dos dados (primeiros passos) pelo software FastQC. Na última imagem vemos a classificação das OTU's com tipos diferentes de algoritmos rodados buscando compará-los em quantidade de espécies identificadas.
