Comunidad Asociada Destacada - Instituto Africano de Ciencia y Tecnología Nelson Mandela (NM-AIST)#
Esta publicación es parte de una serie que destaca a las Comunidades asociadas del Proyecto Catalyst, quienes están utilizando la infraestructura en la nube del Proyecto Catalyst para avanzar en diversos proyectos en las biociencias. Nuestras Comunidades asociadas también juegan un papel vital en la configuración de nuestro modelo de gobernanza, ayudándonos a sostener, escalar y maximizar el impacto en América Latina, África y comunidades desatendidas en todo el mundo.
En esta publicación, Beatus M. Lyimo comparte cómo la colaboración con el Proyecto Catalyst está impactando al Instituto Africano de Ciencia y Tecnología Nelson Mandela (NM-AIST, por Nelson Mandela African Institution of Science and Technology) en Tanzania.
¿Podrías presentarte a nuestros lectores? Cuéntanos sobre tu organización/instituto/proyecto y sobre la investigación en la que está trabajando actualmente tu comunidad.
Soy Beatus M. Lyimo, líder del grupo de investigación One Health del norte de Tanzania, albergado en el Instituto Africano de Ciencia y Tecnología Nelson Mandela (NM-AIST) en Arusha, Tanzania. Nuestro grupo, que consta de 5 miembros, tanto estudiantes de doctorado como de maestría, se centra en investigar la dinámica de transmisión, la diversidad genética y la resistencia a los antimicrobianos del complejo Mycobacterium tuberculosis (Mtb) entre humanos y ganado en el norte de Tanzania. Adoptando un enfoque de One Health, buscamos comprender mejor la transmisión entre especies y contribuir a mejorar las estrategias de salud pública.
Nuestro principal objetivo es identificar y caracterizar las cepas de Mtb que circulan en el norte de Tanzania, en particular cómo afectan tanto a los humanos como al ganado. Investigamos la diversidad genética de estas cepas, su virulencia y sus perfiles de resistencia a los antimicrobianos. Este trabajo es crucial para abordar la tuberculosis en poblaciones humanas y animales y desarrollar estrategias efectivas para mitigar su propagación.
A través de la infraestructura en la nube del Proyecto Catalyst, buscamos aprovechar herramientas avanzadas de análisis genómico para examinar secuencias del genoma completo de las cepas de Mtb. Esto mejorará nuestra comprensión de la diversidad genética y los mecanismos de resistencia de las bacterias. Además, esta plataforma nos brinda la oportunidad de colaborar con otros investigadores a nivel mundial, lo que nos permite ampliar el impacto de nuestra investigación.
Nuestro grupo de investigación tiene 5 miembros activos, y colaboramos estrechamente con otros investigadores y estudiantes en el NM-AIST. Todos los miembros participan en el uso de la infraestructura del Proyecto Catalyst, utilizándola para el análisis de datos genómicos, compartir hallazgos y desarrollar experiencia en bioinformática.
“Colaborar con el Proyecto Catalyst ha sido transformador para nuestra comunidad de investigación. El acceso a capacitaciones, en particular a través de la formación para Campeones y Campeonas del Hub de 2i2c, ha mejorado significativamente nuestra capacidad para gestionar y optimizar recursos basados en la nube.”
¿Qué uso específico le están dando a la infraestructura en la nube? ¿Qué tipo de datos almacenan allí? ¿Qué paquetes de software utiliza tu comunidad?
Estamos utilizando la infraestructura en la nube del Proyecto Catalyst para almacenar y analizar secuencias genómicas completas de cepas de Mycobacterium tuberculosis (Mtb) aisladas de humanos y ganado en el norte de Tanzania. Esta infraestructura mejora significativamente nuestra capacidad para manejar grandes volúmenes de datos genómicos, realizar análisis detallados y facilitar la colaboración mediante un almacenamiento eficiente de datos, anotación de genomas y la identificación de genes de resistencia a los antimicrobianos.
Nuestro proyecto opera a nivel nacional, con un enfoque en el norte de Tanzania, pero también incluye colaboración regional con países vecinos de África Oriental, como Kenia y Uganda. La infraestructura en la nube apoya tanto los esfuerzos locales como regionales para entender la diversidad genética y la dinámica de transmisión de Mtb entre humanos y ganado.
Utilizamos una variedad de herramientas de bioinformática, entre ellas:
Prokka para la anotación de genomas.
Shovill para el ensamblaje de novo de secuencias genómicas.
FastTree para análisis filogenético.
DnaSP para análisis de diversidad genética.
Scikit-learn para aprendizaje automático y modelado predictivo.
Rfinder para identificar genes de resistencia a los antimicrobianos.
Estas herramientas permiten un análisis genómico integral, incluida la detección de mecanismos de resistencia y el examen de las relaciones evolutivas entre las cepas.
La colaboración con el Proyecto Catalyst mejorará significativamente nuestras capacidades de investigación al proporcionar herramientas avanzadas y recursos computacionales. Esta asociación permite un flujo de trabajo más eficiente, facilitando el intercambio de datos y el acceso a herramientas bioinformáticas críticas, lo que acelera el progreso de nuestra investigación.
¿Podrías contarnos cómo fue hasta ahora tu experiencia con el Proyecto Catalyst? Por ejemplo, ¿has participado en alguna capacitación ofrecida por Catalyst? ¿Qué es lo que has disfrutado más?
Nuestra participación en el Proyecto Catalyst ha sido sumamente beneficiosa, especialmente a través de nuestra participación en la formación para Campeones y Campeonas del Hub de 2i2c.