| Summary: | Novas tecnologias de sequenciamento permitem quantificar a diversidade e testar hipóteses ligadas a processos e funções desempenhadas pelos microrganismos. Em um ambiente como o solo, que abriga diversas populações de microrganismos, o número amostral é de vital importância para obtenção de resultados confiáveis. O objetivo desse trabalho foi testar quais são as abordagens mais eficientes em análises de bibliotecas do gene 16S rRNA com um pequeno e grande número de sequências e, demonstrar que o número amostral apresenta interferência nos resultados.Foram utilizadas quatro bibliotecas do gene 16S rRNA geradas em experimentos independentes por pirossequenciamento, sendo uma biblioteca obtida de um solo cultivado com cana-de-açucar (Everglades, EUA), duas bibliotecas de solos do Havaí e uma de solo da Baía do Almirantado, Antártica. Foram realizadas três simulações independentes: I) com o aumento da intensidade amostral (100, 500, 1.000, 5.000, 10.000 e 20.000 sequências); II) baixa intensidade amostral e mesmo número de sequências (quatro repetições de 500 sequências); III) comparação de comunidades microbianas de ambientes distintos com o mesmo número de sequências. A análise das comunidades microbianas obtidas pela re-amostragem das bibliotecas seguiu duas abordagens centrais: a) abordagens baseadas em taxa (cobertura, índices de diversidade e Teoria dos Conjuntos) e b) abordagem filogenética com cálculo das Coordenadas Principais (PCoA). Em relação à cobertura de Unidades Taxonômicas (UTs), também chamada de intensidade amostral, foram necessárias mais de 10.000 sequências para obtenção de 80% de cobertura. Os valores obtidos através dos índices de diversidade se correlacionaram diretamente com o aumento na intensidade amostral, no entanto, a normalização do número de sequências utilizadas na análise diminuiu o erro provocado pela variação amostral permitindo a comparação das bibliotecas. A intersecção do número de UTs foi de 8% com baixa intensidade amostral e 48% com alta intensidade amostral, demonstrando ...
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