Publicación de datos derivados de ADN a través de plataformas de datos sobre biodiversidad

Abarenkov K, Andersson AF, Bissett A, Finstad AG, Fossøy F, Grosjean M, Hope M, Jeppesen TS, Kõljalg U, Lundin D, Nilsson RN, Prager M, Provoost P, Schigel D, Suominen S, Svenningsen C & Frøslev TG (2023) Publicación de datos derivados de ADN a través de plataformas de datos sobre biodiversidad, v1.3. Copenhagen: GBIF Secretariat. https://doi.org/10.35035/doc-vf1a-nr22.

Las valiosas discusiones con miembros de las redes ELIXIR, iBOL, GGBN, GLOMICON, y la red de OBIS contribuyeron a la compilación de este borrador. Estamos especialmente agradecidos por los aportes y la iniciativa de Andrew Bentley, Matt Blissett, Pier Luigi Buttigieg, Kyle Copas, Camila A. Plata Corredor, Gabriele Dröge, Torbjørn Ekrem, Birgit Gemeinholzer, Quentin Groom, Tim Hirsch, Donald Hobern, Hamish Holewa, Corinne Martin, Raissa Meyer, Chris Mungall, Daniel Noesgaard, Corinna Paeper, Tim Robertson, Maxime Sweetlove, Andrew Young, John Waller, Ramona Walls, John Wieczorek, Lucie Zinger quienes han contribuido en el proceso de revisión de la comunidad de GBIF.

El documento Publicación de datos derivados de ADN a través de plataformas de datos sobre biodiversidad está licenciado bajo Creative Commons Atribución-Compartirigual 4.0 Internacional.

https://doi.org/10.35035/doc-vf1a-nr22

Versión 1.3.0 liberada en 7 June 2023.

Esta versión añade un párrafo sobre los conjuntos de datos marinos y el Sistema de Información sobre la Biodiversidad del Océano (OBIS) junto con algunas ediciones menores de texto.

Cuando se utiliza información genética para describir o clasificar un taxón, la mayoría de los usuarios preveerán su uso en el contexto de la ecología molecular o la investigación genética. Es importante darse cuenta de que una secuencia con coordenadas y una marca de tiempo, es una valiosa ocurrencia sobre biodiversidad que es útil en un contexto mucho más amplio que su propósito original. Para evidenciar este potencial, es necesario que los datos derivados de ADN se puedan rastrear a través de plataformas de datos sobre biodiversidad. Esta guía le enseñará los principios y enfoques para disponer “secuencias con fechas y coordenadas” en el contexto más amplio de los datos sobre biodiversidad. La guía cubre opciones de esquemas y términos particulares, fallas comunes y buenas prácticas, sin entrar en detalles específicos de las plataformas. Esto beneficiará a cualquiera que esté interesado en una mejor exposición de los datos derivados de ADN mediante plataformas de datos sobre biodiversidad, incluidos los portales nacionales.

Los últimos 20 años han traído una mayor comprensión del inmenso poder de los métodos moleculares para documentar la diversidad de la vida en la Tierra. Los sustratos aparentemente sin vida y mundanos, como el suelo y el agua de mar, resultan estar llenos de vida, aunque tal vez no de una manera que el observador casual pueda apreciar de inmediato. Estudios basados en el ADN, han demostrado que grupos de organismos como hongos, insectos, oomycetes, bacterias y archaeas están en todas partes, aunque a menudo no podemos observarlos físicamente (Debroas et al. 2017). Los beneficios de los métodos moleculares no se limitan al mundo microscópico: hay muchos organismos, como algunas especies de peces, que al menos teóricamente se puede observar físicamente, pero muy costosos en términos de intensidad y esfuerzo, y tal vez, los métodos para hacerlo sean invasivos (Boussarie et al. 2018). En tales situaciones, los datos del ADN nos permiten registrar la presencia (y la presencia pasada) de estos órganismos de forma no invasiva y con un esfuerzo mínimo. Estos desarrollos significan que no siempre necesitamos manifestaciones físicas tangibles de todos los órganismos presentes en algún lugar para registrarlos. Todos los organismos, sean o no físicamente observables, pueden ser importantes a la hora de entender la biodiversidad, la ecología y la conservación biológica.

Los datos derivados de ADN nos permiten registrar taxones apenas visibles o inobservables que caen por fuera del radar de los protocolos para el trabajo de campo, listas de chequeo, depósitos en colecciones científicas, etc. La madurez actual de las metodologías de ADN nos permite registrar la presencia de estos organismos con un nivel de detalle que supera el de las observaciones macroscópicas de los organismos en general. Sin embargo, teniendo en cuenta que las metodologías del ADN vienen con sus propios problemas y sesgos, es importante aprovechar este momento para definir y acordar cómo debemos registrar e informar sobre un organismo presente en algún substrato o localidad a través de datos moleculares. Hacerlo ayudará a evitar ineficiencias significativas que han sido reportadas en otros dominios, en los cuales, la falta de estándares y directrices ha llevado a tener estructuras de datos muy heterogéneas e incomparables en gran medida (Berry et al. 2021; Leebens-Mack et al. 2006; Yilmaz et al. 2011; Nilsson et al. 2012; Shea et al. 2023). Además, una documentación clara del procesamiento computacional desde la lectura de la secuencia en bruto hasta la deducción de la observación de una especies, permitirá re-analizarlas cuando aparezcan métodos mejorados.

Los registros de especies derivadas de ADN deben ser tan estandarizados y reproducibles como sea posible, independientemente de que las especies detectadas tengan o no nombres científicos formales. En algunos casos, tales registros de ocurrencia apuntarán a propiedades geográficas y ecológicas de las especies que eran desconocidas, enrriqueciendo el conocimiento sobre estos taxones. En otros casos, los datos pueden permitirnos amalgamar y visualizar información sobre especies no descritas actualmente, lo que potencialmente acelera su posible descripción formal. La capacidad de recopilar datos utilizables incluso para especies no nombradas contribuye significativamente a las muchas maneras en que GBIF y otras plataformas de datos sobre biodiversidad indexan el mundo vivo, y ponen este conocimiento a disposición de todos y para una variedad de propósitos, incluyendo la conservación de la biodiversidad. Las estimaciones recientes sugieren que al menos el 85 por ciento de todas las especies existentes no están descritas (Mora et al. 2011; Tedesco et al. 2014). Los estándares de datos existentes han sido diseñados para la minoría de taxones que han sido descritos. Las buenas prácticas para tratar con datos derivados de ADN ayudarán a caracterizar las ocurrencias de todos los organismos, ya sean descritos o no.

Esta guía describe las formas en las que se deben reportar los datos de ocurrencia derivados del ADN para su inclusión estandarizada en GBIF y otras plataformas de datos sobre biodiversidad. Esta guía no expresa ninguna opinión sobre el acceso y los beneficios de compartir información de secuencias digitales, un tema ampliamente discutido a través del Convenio sobre la Diversidad Biológica (CDB). Sin embargo, vale la pena señalar que los códigos de barras genéticos y el metabarcoding son típicamente genes o fragmentos de ADN no codificante, que no son adecuados para la explotación comercial. Tal como la documentación de secuencias a través de International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INDSC) es una norma generalizada en la investigación basada en secuencias, la publicación de datos de ocurrencia originados a través de secuencias no implica la publicación de nuevas secuencias. En la mayoría de los casos ya se han colocado en un depósito genético público. Por lo tanto, esta guía trata el valor añadido de derivar datos de ocurrencia espacio-temporal y nombres basados en ADN de datos derivados de ADN, más que el valor de la propia información genética. Además de tratar los datos derivados de secuencias, esta guía también incluye sugerencias para publicar datos de ocurrencia de especies derivadas de los análisis qPCR o ddPCR.

Reportar las ocurrencias derivadas de DNA-de una manera abierta y reproducible trae muchos beneficios: en particular, aumenta la citabilidad, destaca los taxones afectados en el contexto de la conservación biológica y contribuye al conocimiento taxonómico y ecológico. Además, también proporciona un mecanismo para almacenar registros de ocurrencia de especies no descritas. Cuando estos taxones, aún por describir, finalmente se vinculen a un nuevo nombre linneano, todos estos registros de ocurrencia estarán disponibles inmediatamente. Cada uno de estos beneficios proporciona una fuerte justificación para que los profesionales adopten las prácticas esbozadas en esta guía, ayudándolos a destacar una proporción significativa de la biodiversidad existente, acelerando su descubrimiento e integrándolo en la conservación biológica y la elaboración de políticas.

Esta guía ha sido desarrollada para múltiples audiencias objetivo: estudiantes que planean un primer estudio basado en ADN, investigadores con secuencias antiguas y tablas de abundancia que quieren revivir o conservar, especialistas en datos sobre biodiversidad que son nuevos en los datos derivadas de ADN y bioinformáticos familiarizados con los datos de secuencia pero nuevos en las plataformas de datos sobre biodiversidad. La guía no se dirige directamente a los usuarios de datos moleculares en plataformas de datos sobre biodiversidad, pero estos usuarios pueden encontrar section 1.7 Resultados particularmente interesantes. La intención de los autores es proporcionar orientación sobre la publicación de datos y atributos asociados a las secuencias genéticas a través de plataformas de datos sobre biodiversidad en general.

El flowchart esboza los pasos de procesamiento involucrados en la publicación de datos de biodiversidad molecular derivados del amplicón, en repositorios como GBIF y plataformas nacionales de datos sobre biodiversidad, incluyendo aquellos construidos en la plataforma ALA. El enfoque de esta guía está principalmente en los pasos posteriores a la llegada de secuencias crudas FASTQ del paso de secuenciación. Al familiarizarse con el diagrama de flujo —y tener en cuenta cualquier paso que parezca familiar o poco claro— los usuarios podrán navegar por el contenido incluido en la guía.

Hemos hecho todo lo posible por presentar la información en esta guía de forma que sea útil para cada una de las audiencias descritas anteriormente, pero una lectura a fondo (e.g. GBIF quick guide to data publishing) puede ser requerida en ciertos casos.

Los datos biológicos derivados de ADN incluyen información derivada de ADN de organismos individuales, pero también de ADN ambiental (eDNA, es decir, ADN extraído de muestras ambientales, Thomsen & Willerslev 2015) y de muestras masivas que componen a muchos individuos (e.g. Las muestras de plankton o muestras de trampas de Malaise que consisten en múltiples individuos de múltiples especies). En la actualidad, el mayor volumen de datos de ocurrencia derivados de la ADN privienen del eDNA. Desde que los métodos analíticos y los productos finales son en gran medida similares para todas las fuentes de muestras, la siguiente discusión se centrará en el eDNA (§2.1.1 y §2.1.2), teniendo en cuenta que el contorno es aplicable a otras fuentes. Las investigaciones a menudo utilizan secuencias selectivas de marcadores genéticos taxonómicos e informativos, pero también pueden usarlos por ejemplo, enfoques basados en qPCR, que no resultan directamente en datos de secuencia de ADN (§2.1.3 y [mapping-ddpcr-qpcr-data]). Esta guía puede parecer pesada en términos relacionados con el ADN; si este es el caso, consulte el [glossary].

Publicar datos sobre biodiversidad es en gran medida un proceso de hacer que los datos de registros biológicos de las especies sean encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables, de acuerdo con los principios FAIR (Wilkinson et al. 2016). Las plataformas de datos sobre biodiversidad ayudan a exponer y descubrir datos de secuencias genéticas como registros de ocurrencias de biodiversidad junto con otros tipos de datos, tales como muestras de colecciones de museos, observaciones científicas ciudadanas y las clásicas encuestas de campo. La estructura, gestión y almacenamiento de cada fuente de original de datos variará de acuerdo con las necesidades de cada comunidad. Las plataformas de datos sobre biodiversidad soportan el descubrimiento, acceso y reutilización de datos, al hacer que estos conjuntos de datos individuales sean compatibles entre sí, abordando inconsistencias taxonómicas, espaciales y de otro tipo en los datos de biodiversidad disponibles. Hacer que los datos estén disponibles a través de puntos únicos de acceso respalda la investigación, gestión y política en datos a gran escala.

Se utilizan una serie de estándares para datos generales sobre biodiversidad (https://www.gbif.org/standards), y un conjunto separado de estándares para los datos de secuencias genéticas (see MIxS and GGBN). Esta guía refleja algunos de los esfuerzos en curso por incrementar la compatibilidad entre los estándares para la biodiversidad general y los datos genéticos. A menudo, los estándares resaltan los subconjuntos de elementos más importantes o los que son más frecuentemente aplicables, estos pueden ser referenciados como "cores". El formato preferido para publicar datos en las redes de GBIF y ALA es actualmente el Darwin Core Archive (DwC-A) usando el estándar de datos Darwin Core (DwC). En la práctica, esta es una carpeta comprimida (archivo zip) que contiene archivos de datos en formato de texto estándar delimitado por comas o tabulaciones, un archivo de metadatos (eml.xml) que describe el recurso de datos y un archivo meta (meta.xml) que especifica la estructura de los archivos y los elementos que lo incluyen. El empaquetamiento estandarizado garantiza que los datos puedan viajar entre sistemas utilizando protocolos de intercambio de datos específicos. La Section 2 de esta guía proporciona recomendaciones para el mapeo de los archivos de datos, mientras que las pautas y herramientas para construir los archivos xml pueden ser encontradas aquí: TDWG, GBIF, y ALA.

Una parte central del proceso de estandarización es el mapeo de los elementos, que es requerido para transformar la estructura original del elemento (columna) en una exportación de datos fuente a una estructura de campo estándar. La estandarización también puede afectar individualmente el contenido de los elementos dentro de cada registro, por ejemplo, al recalcular coordenadas a un sistema común, reorganizando los elementos de las fechas o mapeando el contenido de los elementos a un conjunto de valores estándar, a menudo llamado vocabulario. El proceso de estandarización también proporciona una oportunidad de mejorar la calidad de los datos, por ejemplo, rellenando omisiones, corrigiendo errores tipográficos y espacios extra, y manejando el uso inconsistente de los elementos. Tales mejoras contribuyen al aumento en la calidad de los datos e incrementan su idoneidad para la reutilización, pero al mismo tiempo, los datos publicados en cualquier estado son mejores que los datos que permanecen sin publicar o son inaccesibles. La estandarización es típicamente aplicada a una copia o a una exportación desde la fuente de datos, dejando el original intacto.

Una vez que un conjunto de datos ha pasado por estos procesos de estandarización y calidad de datos, debería ser puesto en una ubicación en línea accesible y ser asociado con metadatos relevantes. Los metadatos o información sobre el conjunto de datos incluyen parámetros clave que lo describen y mejoran aún más su capacidad de descubrimiento y reutilización. Los metadatos deberían incluir otros elementos importantes, tales como la autoría, los Identificadores de Objetos Digitales (DOI, por sus siglas en inglés) afiliaciones organizacionales y otra información de procedencia, así como información procedimental y metodológica de cómo se recopiló y curó el conjunto de datos. Recomendamos proporcionar una descripción de los detalles del flujo de trabajo y las versiones, incluyendo el control de calidad en la methods section en el archivo EML.

Los conjuntos de datos y sus metadatos asociados son indexados por cada portal de datos: este proceso permite a los usuarios consultar, filtrar y procesar datos a través de los API’s y portales web. A diferencia de las publicaciones en revistas, los conjuntos de datos pueden ser productos dinámicos que pasan por múltiples versiones con un número de registros que evoluciona y campos de metadatos mutables bajo el mismo título y DOI.

Tenga en cuenta que se espera que los poseedores de las secuencias genéticas carguen y archiven los datos sin procesar en repositorios tales como el de NCBI’s SRA, EMBL’s ENA o DDBJ. El tema de archivar la secuencia no se aborda aquí, pero a manera de ejemplo, Penev et al. (2017) proporciona una visión general sobre la importancia de presentación de los datos y directrices en relación con la publicación científica. Plataformas de datos sobre biodiversidad tales como ALA, GBIF y la mayoría de portales nacionales sobre biodiversidad no son archivos ni repositorios de lectura de secuencias sin procesar y sus archivos asociados. Sin embargo, destacamos la importancia de mantener vínculos entre esos datos primarios y registros biológicos derivados en la Section 2.

Los datos de Metabarcoding se pueden producir a partir de diferentes plataformas de secuenciación (Illumina, PacBio, Oxford Nanopore, Ion Torrent, etc.) que se basan en diferentes principios para la lectura y la generación de datos que difieren con respecto a la longitud de lectura, si las secuencias son simples o emparejadas, etc. Actualmente la plataforma de lectura corta Illumina es la más ampliamente adoptada, y como tal es la base de las descripciones aquí. Sin embargo, el procesamiento bioinformático de los datos sigue los mismos principios generales (QC, denoising, clasificación) independientemente de la tecnología de secuenciación utilizada (Hugerth et al. 2017, Figura 2).

Por lo general, las secuencias de ADN son pre-procesadas eliminando las secuencias primarias y, dependiendo del método de secuenciación utilizado, bases de baja calidad, generalmente hacia los extremos de la secuencia 5' y 3'. Se eliminan las secuencias que no cumplen los requisitos de longitud, calidad general, presencia de primers, etiquetas, etc.

Las secuencias pre-procesadas pueden ser asignadas a un taxón al compararlas con las bases de datos de referencia. Cuando las bases de datos de referencia están incompletas, la clasificación de secuencias puede hacerse sin identificaciones taxonómicas, o agrupando secuencias en unidades taxonómicas operativas basadas en su similitud (OTUs; Blaxter et al. 2005) o mediante el denoising de los datos, p.e. detección y exclusión explícita de secuencias de errores PCR/secuenciación para producir variantes de secuencia de amplicón (ASV; también referida como cero radio OTU (zOTU)). Los intentos de denoising para corregir errores que se han introducido en el PCR y/o pasos de secuenciación, tal que las secuencias denoised son el conjunto de secuencias biológicamente reales únicas presentes en la mezcla de la secuencia original. En caso de secuencias de extremos emparejados, las secuencias de adelante e inversa pueden ser denoised por separado antes de fusionarse o fusionarse antes de ser denoised. Las ASV en el conjunto resultante pueden diferir por tan solo una base que es indicativa de variación de secuencia inter o intraspectiva. Operacionalmente, las ASV pueden ser consideradas como OTUs sin radio definido y, mientras que los denoising algoritmos son normalmente muy buenos, no eliminan por completo los problemas de las secuencias de sobredivisión o repartición.

El PCR utilizado para generar la biblioteca de secuenciación puede resultar en la generación de secuencias artefactuales en forma de quimeras; una secuencia única que se origina a partir de múltiples secuencias parentales. Estas secuencias pueden ser detectadas bioinformáticamente y eliminarse, y esto se hace típicamente después del denoising.

Finalmente, las secuencias preprocesadas, OTU o ASV, son clasificadas taxonómicamente al compararlas con una base de datos de secuencias anotadas (a menudo referidas como bibliotecas de referencia, véase [taxonomy-of-sequences]). Como en los pasos anteriores, varios métodos alternativos están disponibles. La mayoría de estos se basan en alinear de las secuencias de metabarcoding con las secuencias de referencia o en contar los k-mers compartidos (secuencias cortas exactas).

Existen varias herramientas y algoritmos de código abierto para el procesamiento bioinformático de datos de metabarcoding (QIIME2 (Bolyen et al. 2019), DADA2 (Callahan et al. 2016), SWARM (Mahé et al. 2014), USEARCH (Edgar 2010), Mothur (Schloss et al. 2009), LULU (Frøslev et al. 2017), PROTAX (Somervuo et al. 2016), VSEARCH (Rognes et al. 2016)). Dada la existencia de muchos flujos de trabajo populares y bien utilizados, a continuación hacemos algunas recomendaciones sobre el análisis de datos para enviarlos a plataformas de datos sobre biodiversidad. Esto no sugiere que estos sean los mejores métodos o los más apropiados para todos los fines, sino que es un intento de fomentar la presentación de datos relativamente estandarizados que puedan compararse fácilmente a través de las plataformas. Si es posible, debería utilizarse un flujo de trabajo bien documentado y mantenido (por ejemplo, nf-core/ampliseq pipeline). Los metadatos deben incluir los detalles del flujo de trabajo y las versiones, ya sea en los pasos de los métodos en los metadatos, o como referencia en el campo SOP en la extensión de datos derivados de ADN (ver el mapeo en Table 4). Los datos de secuencia deben depositarse en un archivo de nucleótidos apropiado NCBI’s SRA: Leinonen et al. 2011) or EMBL’s ENA (Amid et al. 2020 y los datos enviados a la plataforma de biodiversidad deben incluir el biosample ID obtenido del archivo (ver mapeo de datos en [data-mapping]). Hacer uso de estos identificadores reducirá las posibilidades de duplicación y asegurará que los datos de secuencia sean fácilmente alcanzables en caso de que surjan oportunidades de reanálisis a medida que mejoren las bilbiotecas de referencia y las herramientas bioinformáticas. El producto final principal de estos pipelines es típicamente un archivo de recuentos de OTUs o ASVs individuales en cada muestra junto con la taxonomía asignada a estos. Lo anterior se genera en formato tabular o en formato BIOM (McDonald et.al 2012). Las secuencias OTU o ASV también se proporcionan a menudo en formato FASTA ((Pearson & Lipman 1988).

La anotación taxonómica de secuencias es un paso crítico en el procesamiento de los conjuntos de datos de biodiversidad molecular, ya que los nombres científicos son clave para acceder y comunicar información sobre los organismos observados. La exactitud y precisión de tal anotación de secuencia dependerá de la disponibilidad de bases de datos de referencia fiables y bibliotecas en todas las ramas del árbol de la vida, que a su vez requerirá esfuerzos conjuntos de taxónomos y ecólogos moleculares. Las bases de datos de secuencia pública siempre deben ser utilizadas a sabiendas del hecho de que sufren de diverdad deficiencias relacionadas, por ejemplo, con la confiabilidad taxonómica y la falta de vocabularios de metadatos estandarizados (Hofstetter et al. 2019; Durkin et al. 2020).

Las especies, tal como las describen los taxónomos, son fundamentales para la biología y, por lo tanto, los intentos de caracterizar la biodiversidad, pueden utilizar los productos finales de la investigación taxonómica. Sin embargo, a diferencia de los datos de la secuencia de ADN, las salidas taxonómicas no siempre son fácilmente susceptibles a la interpretación algorítmica directa o computacional: la taxonomía clásica es un proceso impulsado por el hombre que inclye pasos manuales de delimitación de taxones, descripción y nombramiento, culminando en una publicación formal de acuerdo con los Códigos internacionales de Nomenclatura. Como se discutió en capítulos anteriores, los estudios basados en secuencias de ADN son muy eficaces para detectar especies difíciles de observar y, a menudo, identificarán la presencia de organismos que actualmente están fuera del conocimiento taxonómico tradicional de Linneo. Si bien estas directrices no abordan la publicación de listas de especies alternativas derivadas de datos de secuencia, la desconexión entre la taxonomía tradicional y los esfuerzos del ADN ambiental es indeseable. Por ello ofrecemos las siguientes recomendaciones a los lectores de esta guía.

Dado que la taxonomía es fundamental para el descubrimiento de datos sobre biodiversidad, es altamente recomendable que con cualquier esfuerzo de secuenciación de ADN ambiental se busque incluir experiencia taxonómica relevante en su estudio. De manera similar, será beneficioso si los estudios de secuenciación de ADN ambiental puedan asignar una parte de su presupuesto a la generación y publicación de secuencias de referencia a partir de especímenes tipo no secuenciados previamente u otro material de referencia importante del herbario, museo o colección biológica local. Los taxónomos también pueden contribuir a este objetivo incluyendo siempre secuencias de ADN relevantes con cada descripción de una nueva especie (Miralles et al. 2020) y centrándose en las muchas entidades biológicas novedosas desveladas por los esfuerzos del ADN ambiental (por ejemplo, Tedersoo et al. 2017).

La mayoría de las plataformas de datos sobre biodiversidad actuales están organizadas en torno a listas de nombres e índices taxonómicos tradicionales. Dado que las ocurrencias derivadas de secuencias de ADN se están convirtiendo rápidamente en una fuente importante de datos sobre biodiversidad, y como la taxonomía y nomenclatura oficiales para dichos datos van retrasadas, se recomienda que los proveedores de datos y las plataformas continúen explorando e incluyendo representaciones más flexibles de la taxonomía en sus árboles taxonómicos. Estas nuevas representaciones incluyen bases de datos de referencia molecular (por ejemplo, GTDB, BOLD, UNITE) que reconocen los datos de secuencia como material de referencia para organismos no clasificados previamente. Además, sugerimos que otras bases de datos moleculares de uso común (por ejemplo, PR2, RDP, SILVA) desarrollen identificadores estables para taxones y pongan a disposición secuencias de referencia para esos taxones, para permitir su uso como referencias taxonómicas.

In contrast to classical taxonomy, which is a heavily manual process, clustering DNA sequences into taxonomic concepts relies on algorithmic analysis of similarity and other signals (such as phylogeny and probability), as well as some human editing. The resulting OTUs vary in stability, presence of reference sequences and physical material, alignments and cut-off values, and OTU identifiers such as DOIs (Nilsson et al. 2019). Even more importantly, they vary in scale, from local study- or project-specific libraries to global databases that enable broader cross-study comparison. In contrast to the centralization and codification of Linnaean taxa that are formally described in research publications, OTUs are distributed across multiple evolving digital reference libraries that differ in taxonomic focus, barcode genes and other factors. By associating standard sequences with identified reference specimens, BOLD and UNITE are establishing an essential mapping layer for linking ASVs and OTUs with Linnaean taxonomy. The GBIF backbone taxonomy includes identifiers for UNITE Species Hypotheses (SHs) as well as Barcode Index Numbers (BINs) which allows indexing of species occurrence data taxonomically annotated at the OTU level for primarily Fungi and Animals (GBIF secretariat 2018, Grosjean 2019).

Algorithms for taxonomic annotation of eDNA will typically assign each unique sequence to the nearest taxonomic group in a reference set, based on some criteria for relatedness and confidence. For poorly known groups of organisms, such as prokaryotes, insects and fungi, the annotation may be a non-Linnaean placeholder name for a (cluster-based) taxon (i.e. the ID/number of the relevant SH or BIN), and this taxon may represent a species or even a taxonomic unit above the species level. No reference database contains all species in a given group due to the many unknown, unidentified, and undescribed species on earth. Frequent ignorance of this fact has been the source of numerous taxonomic misidentifications during the last 30 years.

During import into the biodiversity platform (e.g. GBIF or OBIS), the taxonomic resolution for these DNA-based occurrences may be reduced even further, as the names/IDs obtained from comparing with the reference database (e.g. UNITE, BOLD) may not all be included in the taxonomic index of that platform at the time of publication. However, the inclusion of the underlying OTU or ASV sequence for each record will allow future users to potentially identify the sequence to a greater level of granularity, particularly as reference libraries improve over time. Therefore we also recommend to publish all sequences in a study - also those that are presently fully unclassified – as they may well be possible to identify with improved reference databases. In cases where the underlying sequence cannot be included as part of the submitted data, we advocate deposition of a (scientific or placeholder) name of the taxon (e.g. the BOLD BIN or UNITE SH) plus an MD5 checksum of the sequence as a unique taxon ID (see [data-mapping]). MD5 checksums are unidirectional hash algorithms commonly used for verifying file integrity. In this case, they would provide a unique and repeatable representation of the original sequence that would nevertheless not allow the sequence itself to be recovered. This may be required in cases where sensitivity exists around access. MD5 checksums enable efficient query to determine whether the same exact sequence has been recovered in other eDNA efforts, but it is not a complete replacement of the sequence as MD5s do not enable further analyses. Two sequences differing by even a single base will get two completely different MD5 checksums, such that BLAST-style sequence similarity searches will not work.

The purpose of exposing DNA-derived data through biodiversity platforms is to enable reuse of these data in combination with other biodiversity data types. It is very important to keep this reuse in mind when preparing your data for publication. Ideally, the metadata and data should tell a complete story in such a way that new, uninformed users can use this evidence without any additional consultations or correspondence. Biodiversity data platforms provide search, filtering, browsing, visualizations, data access, and data citation functionality. For metabarcoding data we encourage users to configure filters for minimum absolute and relative read abundance to make a suitable filtering of data. Singletons or any occurrence with an absolute read count below some selected value can be filtered out by setting a minimum read abundance per OTU or ASV (using the field organismQuantity). Occurrences with a relative read abundance below a selected threshold can be filtered out by setting a minimum value of relative organism quantity, which is calculated from the detected reads (organismQuantity) and total reads in the corresponding sample (sampleSizeValue) ([mapping-metabarcoding-edna-and-barcoding-data]). Users can often choose data-output formats (e.g. DwC-A, CSV) and then process, clean and transform data into the shape and format needed for the analyses.

At GBIF.org or through the GBIF API, registered users can search, filter, and download biodiversity data in the following three formats:

Regardless of the selected format, each GBIF user download receives a reusable link to the query and a data citation that includes a DOI. This DOI-based citation system provides the means of recognizing and crediting uses to datasets and data originators, improving both the credibility and transparency of the findings based on the data. It is essential to follow data citation recommendations and use DOIs, as good data citation culture is not only the academic norm, but also a powerful mechanism for crediting acknowledging and, therefore, incentivizing data publishers.

Para el propósito de esta guía, categorizamos los datos en cinco categorías, enlazados por un campo ID clave (eventID), equivalente a los estándares para datos generales de biodiversidad, y se incluyen campos relevantes para los datos derivados de ADN (see [data-mapping]). Estas cinco categorías buscan reflejar los enfoques moleculares más comúnes utilizados para la caracterización de biodiversidad y son I) Registros biológicos derivados de ADN, II) Registros biológicos enriquecidos, III) Detección de especies objetivo (qPCR/ddPCR), IV) Referencia de nombres científicos y V) Conjuntos de solo metadatos. Examine el árbol de decisión y proceda a la sección correcta.

Mientras que los archivos core guardan información general de un registro referente al "Qué, donde y cuándo", los archivos de extensión son utilizados para describir las especificaciones de un cierto tipo de observación. Proponemos utilizar la extensión datos derivados de ADN para complementar los registros biológicos derivados tanto de barcoding, metabarcoding (eDNA) o qPCR/ddPCR. La extensión datos derivados de ADN se basa en el estándar mínimo de información desarrollado por el Consorcio de Estándares Genómicos (GSC por sus siglas en inglés) y aplicado por ENA para el envío de metadatos de muestra de eDNA, por ejemplo. Nosotros seguimos y hemos contribuido a los lineamientos propuestos por el grupo de trabajo de Interoperatibilidad Sostenible DwC-MIxS alojado por TDWG. Para mejorar la indexación y búsqueda, hemos optado por separar algunos elementos de MIxS, por ejemplo separando los nombres y secuencias del primer forward y el primer reverse. Además, algunos elemenos del estándar GGBN y elementos de la guía para datos de qPCR y ddPCR MIQE (información mínima para la publicación de PCR cuantitativa en tiempo real), han sido incluídos para hacerlo aplicable a un amplio rando de datos derivados de ADN.

Como primer paso en la preparación de sus datos para su publicación, debe asegurarse de que los nombres de sus campos / encabezados de sus columnas siguen el https://dwc. dwg.org/terms/[Estándar Darwin Core]. En muchos casos esto es sencillo, como renombrar su campo lat o latitude a decimalLatitude. Sin embargo, el estándar Darwin Core es bastante flexible y algunos términos se utilizan de diferentes maneras, dependiendo del tipo de datos. Un ejemplo de esto son los elementos organismQuantity y organismQuantityType, que podrían utilizarse para describir el número de individuos, porcentaje de biomasa o una valor en la escala Braun-Blanquet, así como el número de lecturas de una ASV dentro de una muestra. Por lo tanto, aquí proporcionamos tablas de elementos obligatorios y recomendados con descripciones y ejemplos (Table 1, Table 2, Table 3 and Table 4). La recomendación de utilizar el core de Registros biológicos para los datos derivados de ADN, surge del fuerte deseo de compartir la secuencia para ayudar a calificar la determinación. Elementos y extensiones adicionales (como la extensión http://rs.gbif. rg/extension/obis/extended_measurement_or_fact.xml[Medidas o Hechos Extendida (eMoF)]) son aplicables - tanto al core de Registro biológicos como al core de eventos. Cuando una secuencia es derivada de un organismo (por ejemplo, parásitos, contenidos estomacales, epibiontes, etc.). la observación puede estar vinculada a la observación del organismo anfitrión. Esto se puede lograr utilizando la extensión (https://dwc. dwg.org/terms/#resourcerelationship[Relación del Recurso]) de Darwin Core (por ejemplo, https://www.gbif. rg/species/143610775/verbatim). Tal vez la recomendación más importante sea utilizar identificadores únicos globales (cuando estén disponibles) y otros identificadores permanentes para tantos elementos y parámetros como sea posible (en todos los elementos ID de las siguientes tablas).

Cuando se trabaja con conjuntos de datos originarios del entorno marino, se recomienda que la información se publique también en el Ocean Biodiversity Information System (OBIS) además de GBIF. OBIS es una base de datos mundial sobre biodiversidad, que se especializa en proporcionar datos fiables y accesibles relacionados con la vida marina y forma parte del IOC-UNESCO. Al igual que GBIF, y ALA, OBIS utiliza el formato DwC-A para la indexación y publicación de datos. Al publicar conjuntos de datos marinos a través de OBIS además de otras bases de datos de biodiversidad, los datos pueden llegar a un público más amplio y a diversos grupos que trabajan en el campo de la biodiversidad marina, ya que los conjuntos de datos de OBIS se utilizan a menudo para los procesos de las Naciones Unidas. Con el foco en los conjuntos de datos marinos, los estrictos controles de calidad de los datos aumentan la fiabilidad de los datos y dan lugar a pequeñas diferencias en la información que se necesita para publicar en OBIS en comparación con GBIF.

Para asegurar una nomenclatura taxonómica consistente OBIS utiliza el Registro Mundial de Especies Marinas (WoRMS) como única fuente taxonómica. Este es el caso también de las ocurrencias derivadas de datos genéticos; un nombre científico vinculado al identificador de un nombre científico de la base de datos de WoRMS es información altamente recomendada para su publicación. Si no se proporciona un identificador de nombre científico, OBIS tratará de hacer coincidir el nombre científico con WoRMS durante el proceso de ingesta de la base de datos, pero esto debe evitarse siempre que sea posible. Los nombres científicos no listados en WoRMS son aceptables, y serán enviados a WoRMS para su revisión y posible inclusión en el registro. Se recomienda que las secuencias no clasificadas sean documentadas como "incertae sedis", con el scientificNameID urn:lsid:marinespecies. rg:taxname:12 de WoRMS. Esto garantizará una interpretación correcta tanto por GBIF como por OBIS. Adicionalmente, se recomienda que los identificadores de secuencia de las bases de datos de referencia usadas (p.ej. los Barcode Index Numbers: los BINs de BOLD) se agregan en el campo taxonConceptID de la tabla principal de la ocurrencia. De esta manera, OBIS conservará su columna vertebral taxonómica basada en WoRMS, al tiempo que permitirá enlazar las bases de datos de secuencias de referencia. Los nombres de bases de datos de referencia que no son nombres estrictamente científicos, pueden ser añadidos como verbatimIdentification. La clasificación automática de nombres de especies se puede hacer a menudo a través del servicio de coincidencia de taxones de WoRMS y paquetes de R como worrms y taxize. En el futuro, OBIS planea buscar y actualizar periódicamente las asignaciones taxonómicas de secuencias enviadas a medida que las bases de datos de referencia se desarrollen con el tiempo, por lo que es altamente recomendable documentar la información de la secuencia genética vinculada a cada ocurrencia.

Another required field in OBIS data submissions are geographic coordinates. OBIS performs additional quality checks related to marine data; e.g. that coordinates for strictly marine species are not on land, and that the depth value reported is in a reasonable range. Finally, it should be mentioned that in addition OBIS supports the use of the extended Measurement or Fact (eMoF). This extension allows linking environmental data and sampling facts to sampling events or occurrences, as well as biological measurements to occurrences in a flexible and standardized manner. OBIS has an example eDNA metabarcoding dataset with scripts for data formatting available at https://github.com/iobis/dataset-edna.