Modelando comunidades microbianas de drenaje ácido de minas

Se analizaron 40 muestras con características ambientales contrastantes de drenaje ácido de minas provenientes del sureste de China. Se describió la diversidad taxonómica a partir de la secuenciación de amplicones de 16S y se obtuvieron perfiles funcionales utilizando arreglos GeoChip 4.0. Los autores encontraron que el pH y la abundancia relativa de algunos linajes microbianos fueron los factores determinantes del potencial metabólico de las comunidades. Posteriormente, utilizando redes neuronales artificiales, se generaron predicciones de la composición y el potencial metabólico de la comuniad microbiana con respecto al gradiente ambiental. La exactitud de las predicciones fue mayor para los perfiles funcionales que para la abundancia relativa de los grupos taxonómicos, esta aumentó al utilizar datos sin normalizar y agregando información de diversidad taxonómica para entrenar el modelo. La inclusión de datos metagenómicos podría proveer información valiosa para entender la adaptación  de los microorganismos a estos ambientes.