El desarrollo de nuevas tecnologías de adquisición de datos ha propiciado una enorme disponibilidad de información en casi todos los campos existentes de la investigación científica, permitiendo a la vez una especialización que resulta en desarrollos software
particulares. Con motivo de facilitar al usuario final la obtención de resultados a partir de sus datos, un nuevo paradigma de computación ha surgido con fuerza: los flujos de trabajo automáticos para procesar la información, que han conseguido imponerse gracias al soporte que proporcionan para ensamblar un sistema de procesamiento completo y robusto. La bioinformática es un claro ejemplo donde muchas instituciones ofrecen servicios específicos
de procesamiento que, en general, necesitan combinarse para obtener un resultado global. Los ‘gestores de flujos de trabajo’ como Galaxy [1], Swift [2] o Taverna [3] se utilizan para el análisis de datos (entre otros) obtenidos por las nuevas tecnologías de secuenciación del ADN, como Next Generation Sequencing [4], las cuales producen ingentes cantidades de datos en el campos de la genómica, y en particular, metagenómica. La metagenómica estudia
las especies presentes en una muestra no cultivada, directamente recolectada del entorno, y los estudios de interés tratan de observar variaciones en la composición de las muestras con objeto de identificar diferencias significativas que correlacionen con características (fenotipo)de los individuos a los que pertenecen las muestras; lo que incluye el análisis funcional de las
especies presentes en un metagenoma para comprender las consecuencias derivadas de éstas.
Analizar genomas completos ya resulta una tarea importante computacionalmente, por lo que analizar metagenomas en los que no solo está presente el genoma de una especie sino de las varias que conviven en la muestra, resulta una tarea hercúlea. Por ello, el análisis metagenómico requiere algoritmos eficientes capaces de procesar estos datos de forma efectiva y eficiente, en tiempo razonable. Algunas de las dificultades que deben salvarse son (1) el proceso de comparación de muestras contra bases de datos patrón, (2) la asignación (m apping ) de lecturas (r eads ) a genomas mediante estimadores de parecido, (3) los datos
procesados suelen ser pesados y necesitan formas de acceso funcionales, (4) la particularidad de cada muestra requiere programas específicos y nuevos para su análisis; (5) la representación visual de resultados ndimensionales
para la comprensión y (6) los procesos de verificación de calidad y certidumbre de cada etapa. Para ello presentamos un flujo de trabajo completo pero adaptable, dividido en módulos acoplables y reutilizables mediante estructuras
de datos definidas, lo que además permite fácil extensión y customización para satisfacer la demanda de nuevos experimentos.
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