Introdução à análise de amplicon (short read) para microbiomas

Dra. Caroline Sayuri Nishisaka (CENA)

  • Carga horária: 8 h
  • Objetivos: Capacitar o participante a executar um fluxo completo e reprodutível de análise de dados de amplicon 16S no R, desde a inspeção de qualidade e processamento com DADA2 até a integração de metadados, construção de objetos no phyloseq, filtragens biológicas e análises de diversidade alfa/beta com testes estatísticos, resultando em visualizações interpretáveis para geração de inferências biológicas.
  • Conteúdo: Prático-teórico, com fundamentação conceitual mínima necessária ao longo da execução do pipeline.
  • Programação:

    Hora

    Descrição das atividades

    08:30

    –

    10:00

    1. Abrir o RStudio e configurar o diretório de trabalho.

    ·         Instalar/carregar pacotes essenciais: Dada2, tidyverse, ShortRead, phyloseq.

    ·         Importar arquivos FASTQ de exemplo (fornecido).

    ·         Rodar plotQualityProfile() para visualizar perfis de qualidade.

    2. Discutir e definir parâmetros de filtragem e truncamento com base nos gráficos.

    ·         Executar filterAndTrim() com os parâmetros definidos.

    10:30

    –

    11:00

    Coffee break

    11:00

    –

    12:00

    1. Rodar o bloco de códigos padrão DADA2:

    ·         learnErrors()

    ·         dada()

    ·         mergePairs()

    ·         makeSequenceTable()

    ·         removeBimeraDenovo()

    2. Verificar métricas: porcentagem de reads mantidas em cada etapa.

    ·         Exportar tabelas intermediárias para visualização.

    3. Rodar taxonomia com assignTaxonomy() usando SILVA database.

    ·         Usar addSpecies() (opcional).

    12:00

    –

    14:00

    Intervalo para almoço

    14:00

    –

    15:30

    1. Carregar metadados reais (arquivo .csv fornecido).

    2. Criar objetos do phyloseq:

    ·         otu_table().

    ·         tax_table().

    ·         sample_data().

    ·         phyloseq().

    3. Remover artefatos: sequências mitocondriais, cloroplastos e baixas abundâncias.

    4. Visualizar primeiros gráficos:

    ·         Barplot de abundância relativa por filo/classe/gênero.

    14:45

    –

    16:15

    Coffee break

    16:15

    –

    16:55

    1. Calcular diversidade alfa com estimate_richness():

    ·         Shannon, Simpson, Observed ASVs.

    ·         Criar boxplots com ggplot2.

    2. Calcular diversidade beta:

    ·         Matriz Bray–Curtis com phyloseq::distance().

    ·         Ordenação (PCoA ou NMDS) com ordinate().

    ·         Plotagens personalizadas usando ggplot2.

    3. Rodar PERMANOVA (adonis2) para testar efeitos de variável foco.

    17:00

    Término do minicurso

    ●        Momento final de interação, dúvidas e feedback

  •  Vagas limitadas: 10 participantes.

Local: Seção Técnica de Informática da Esalq/USP (SIESALQ)