Metagenómica con DADA2 y phyloseq
Del FASTQ al análisis diferencial publicable, todo en R/Bioconductor
Para quién es esta ruta
Bioinformáticos, biólogos y profesionales de la salud que ya manejan R y quieren llevar a cabo análisis de microbioma 16S con un flujo moderno de Bioconductor. La ruta asume familiaridad con secuenciación masiva (mapeo, QC) pero no exige experiencia previa con DADA2, phyloseq ni con análisis composicional.
Si has hecho la ruta de RNA-seq con Bioconductor, parte del bagaje ya lo tienes: SummarizedExperiment, manejo de Bioconductor y el patrón de “contenedor + análisis + diagnóstico”. El microbioma añade su propia capa de sutileza: composicionalidad, diversidad ecológica y un problema biológico distinto.
Antes de empezar: necesitas R y RStudio. Si no, ve a Instalar R, RStudio y tidyverse. La instalación específica de paquetes Bioconductor para microbioma la cubrimos en el primer bloque.
Qué vas a saber hacer al terminar
- Decidir entre amplicón 16S y shotgun según la pregunta biológica
- Procesar reads amplicón con
DADA2: QC, denoising, merge, quimeras y asignación taxonómica con SILVA - Construir y manipular objetos
phyloseq(ASV + metadata + taxonomía + árbol filogenético) - Calcular y reportar diversidad alfa (Shannon, Simpson, Chao1) y beta (Bray-Curtis, UniFrac, PCoA, NMDS, PERMANOVA)
- Aplicar análisis diferencial composicional con
ANCOM-BCyMaAsLin2 - Producir un informe Quarto reproducible con el flujo completo
Estructura
Bloque 1: Fundamentos
Bloque 2: Pipeline DADA2 en R
Bloque 3: Análisis con phyloseq
Bloque 4: Caso completo
Anexo
A. QIIME2: alternativa Python/CLI para amplicón
¿Quieres ir más a fondo?
El libro Metagenómica con DADA2 y phyloseq: del FASTQ al informe está en preparación. Cuando esté listo, ampliará esta ruta con casos multi-cohorte, manejo de batch effects, normalización composicional avanzada (CLR, ILR), integración con metadata clínica y un informe corporativo final reproducible de extremo a extremo.