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MDPbiome: diseñando microbiomas

Los últimos estudios sobre dinámica del microbioma, resaltan que actualmente no se puede predecir el efecto que ocasionan diferentes perturbaciones externas en una comunidad microbiana compleja. MDPbiome contribuye a afrontar este reto, modelando el efecto de las perturbaciones en un microbioma a lo largo del tiempo como un Proceso de Decisión de Markov (MDP, por sus siglas en inglés). Así, dada una composición inicial de la microbiota de una determinada cavidad, MDPbiome sugiere la secuencia de perturbaciones externas que permitirán guiar/modular el microbioma hacia un estado objetivo, como puede ser una composición más saludable o más eficiente; así como evitar estados no deseables, como aquellos asociados a alguna patología.

En el estudio publicado se demuestra la flexibilidad de MDPbiome aplicado a distintos conjuntos de datos de microbioma temporal donde se conocían los meta-datos sobre las perturbaciones (conocimiento que no se suele recopilar y/o publicar). Por ejemplo, MDPbiome sugiere el uso de vacuna de la salmonela (sin suplementar con probioticos) para acelerar la maduración del microbioma intestinal de los pollos. También se aportan medidas para evaluar el rendimiento en términos de fiabilidad y universalidad de las recomendaciones propuestas por MDPbiome en cada caso.

El potencial de MDPbiome mejorará en los próximos años, conforme se incremente la disponibilidad de datos temporales de microbioma junto con sus perturbaciones. Las comunidades microbianas asociadas a las plantas también son susceptibles de mejorar su salud o nutrición con las recomendaciones de MDPbiome, optimizando la fertilidad del suelo o proponiendo políticas de bajo impacto para desarrollar un agricultura sostenible.

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Publicación Original:

García-Jiménez, B; de la Rosa, T; Wilkinson, MD. 2018. "MDPbiome: microbiome engineering through prescriptive perturbations". Bioinformatics. DOI: 10.1093/bioinformatics/bty562".

 

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