METHODS OF METAGENOMIC ANALYSIS

Metagenomic analysis is a powerful tool for studying the genetic diversity of microorganisms that inhabit different ecological niches. Modern methods of sequencing and bioinformatics analysis allow us to study the taxonomic composition, functional features, and evolutionary patterns of microbial communities without the need for cultivation. This article reviews key approaches to metagenomic data processing, including operational taxonomic unit (OTU) clustering, amplicon sequence variant (ASV) analysis, and statistical methods for assessing alpha and beta diversity. The metrics used to characterize microbial communities, such as Shannon, Simpson, and Chao1 indices, as well as multivariate analysis methods (PCoA and NMDS), are discussed. The main computational tools used in metagenomics were reviewed, including QIIME, Mothur, and R packages. Applications of metagenomic approaches cover a wide range of biological and medical problems, including analysis of the human microbiome, monitoring of environmental changes and optimization of agro-technologies. Метагеномный анализ представляет собой мощный инструмент для изучения генетического разнообразия микроорганизмов, обитающих в различных экологических нишах. Современные методы секвенирования и биоинформатического анализа позволяют исследовать таксономический состав, функциональные особенности и эволюционные закономерности микробных сообществ без необходимости культивирования. В статье рассмотрены ключевые подходы к обработке метагеномных данных, включая методы кластеризации операционных таксономических единиц (OTU), анализ вариантов ампликонных последовательностей (ASV), а также статистические методы оценки альфа- и бета-разнообразия. Обсуждаются метрики, применяемые для характеристики микробных сообществ, такие как индексы Шеннона, Симпсона, Chao1, а также методы многомерного анализа (PCoA, NMDS). Рассмотрены основные вычислительные инструменты, используемые в метагеномике, включая QIIME, Mothur и R-пакеты. Применение метагеномных подходов охватывает широкий спектр биологических и медицинских задач, включая анализ микробиома человека, мониторинг изменений в окружающей среде и оптимизацию агротехнологий.