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Phylogenetic analysis of ITS data from endophytic fungi using massive parallel bayesian tree inference with exabayes

Artículo científico
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Date
2020-03-27
Author
Montero Vargas, Maripaz
Umaña Jiménez, Jean Carlo
Escudero Leyva, Efraín
Chaverri Echandi, Priscila
Metadata
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Abstract
Ecological studies of fungal communities have been favored thanks to the emergence and improvement of independent culture techniques that use the ITS region as a molecular marker. This has allowed a more accurate identification compared to traditional culture-dependent methods. Next-generation sequencing techniques have increased the amount of data available for the understanding of endophytic fungal communities. An important part of this process is the phylogenetic inference to decipher how the different taxa are related and interact, however, this may become one of the bioinformatic analysis that demands more time. In response to this, the bioinformatics along with high-performance computing offer solutions to accelerate and make more efficient the tools available for data processing through the implementation of supercomputers and the parallelization of tools. In this study we carried out the processing of ITS sequences to then use the parallelization of Exabayes, software specialized in the analysis and creation of phylogenetic trees. Thanks to the use of this technique, it was possible to reduce the running time of Exabayes from more than 400 hours to 6 hours, which demonstrates the benefits of the use of high-performance computing platforms.
 
Los estudios ecológicos de las comunidades fúngicas se han visto favorecidos gracias a la aparición y mejora de técnicas independientes de cultivo que utilizan la región ITS como marcador molecular. Esto ha permitido una identificación más precisa en comparación con los métodos tradicionales dependientes de la cultura.Las técnicas de secuenciación de próxima generación han aumentado la cantidad de datos disponibles para la comprensión de las comunidades de hongos endofíticos. Una parte importante de este proceso es la inferencia filogenética para descifrar cómo se relacionan e interactúan los diferentes taxones, sin embargo, este puede convertirse en uno de los análisis bioinformáticos que exige más tiempo.En respuesta a esto, la bioinformática junto con la informática de alto rendimiento ofrecen soluciones para acelerar y hacer más eficientes las herramientas disponibles para el procesamiento de datos a través de la implementación de supercomputadoras y la paralelización de herramientas. En este estudio llevamos a cabo el procesamiento de secuencias ITS para luego utilizar la paralelización de Exabayes, software especializado en el análisis y creación de árboles filogenéticos. Gracias al uso de esta técnica, fue posible reducir el tiempo de ejecución de Exabayes de más de 400 horas a 6 horas, lo que demuestra los beneficios del uso de plataformas informáticas de alto rendimiento.
 
URI
http://hdl.handle.net/10669/82871
External link to the item
10.18845/tm.v33i5.5079
https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5079
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