EXP.
OO–2026–08
MOTOR
minimap2-lca/3.0.0
CLASIF.
TÉCNICA · PÚBLICA
PRUEBAS
769/769
MEDICIÓN
2026–08–10
99,08 %
exactitud a género sobre comunidad certificada por el fabricante
97,24 %
exactitud a especie, con 15.549 lecturas resueltas de cincuenta mil
8 / 8
taxones nombrados y acertados, sin un solo falso positivo
22.514
genomas de referencia, uno por especie procariota
01
Composición certificada
La verdad no la ponemos nosotros. La certifica el fabricante.
ZymoBIOMICS D6300 — ocho bacterias al 12 % de ADN genómico y dos levaduras al 2 %, secuenciado por Nicholls, Quick, Tang y Loman en GigaScience (2019) en dos plataformas distintas. Cincuenta mil lecturas por plataforma.
Invariancia entre plataformas
La misma comunidad en dos secuenciadores da una divergencia L1 de 0,0181 frente a los 0,0257 que produce el propio muestreo, con cero taxones divergentes. No «cerca de cero»: estadísticamente indistinguible del azar, que es lo que había que demostrar.
La divergencia se contrasta contra la que produce el muestreo, simulada con los recuentos reales — no contra cero. Dos submuestras de la misma población tampoco dan cero.
Y lo que no es reproducible
Los artefactos de baja abundancia no se repiten: Macrococcus aparece con 23 lecturas en una plataforma y 5 en la otra. La composición se repite; las trazas no.
Se publica porque es un aviso directo sobre qué peso dar a un taxón sostenido por veinte lecturas — y porque motivó la corrección del suelo de nombrado.
02
El terreno de la competencia
Su conjunto, su métrica, su tabla.
Brown et al. 2017: siete conjuntos de nanoporo con composición declarada, la métrica definida por los autores de GAIA —lecturas correctas sobre lecturas clasificadas—, a rango de género. Mismos ficheros, mismos números de acceso.
La mayor ventaja se da en el conjunto más difícil: Pseudomonas fluorescens, donde las cuatro herramientas publicadas quedan entre el 84,2 % y el 85,8 % y OmniOta alcanza el 94,64 %.
La cifra agregada —896 lecturas correctas de 932 clasificadas, sin promediar porcentajes— es del 96,1 %, con intervalo de confianza al 95 % entre 94,7 % y 97,2 %. Se publican las dos: la media por conjunto porque es la única comparable con lo que publicó GAIA, y la agregada porque es la estadísticamente correcta.
Lo que estas cifras NO autorizan a decir
La ventaja de +1,33 puntos sobre el competidor más próximo al desempeño de OmniOta no alcanza significación estadística con siete pares: t pareada 0,823 frente al crítico 2,447; prueba de los signos p = 0,375. El valor más alto de la tabla corresponde al obtenido por OmniOta; lo riguroso es no afirmar que la ventaja sea sistemática.
Que una diferencia no sea significativa tampoco significa que las herramientas sean equivalentes: eso exigiría un test de equivalencia que nadie ha hecho. En aquellos productos no abiertos o no accesibles —servicios cerrados con referencia propietaria— se han empleado los valores de los mismos benchmark publicados oficialmente por sus autores.
FIG. 01–02 · Muestras degradadas
03
El límite de la muestra degradada
Cuando la muestra viene mal, la competencia no devuelve nada.
0
/7
conjuntos degradados en los que sylph devuelve una sola línea. Ninguno.
Nature Biotechnology 2024, el estado del arte, ejecutado por nosotros sobre exactamente los mismos 22.514 genomas de referencia. No es un fallo de ejecución ni una configuración desfavorable: lo declara él mismo.
La causa es estructural y se calcula. Estos métodos identifican buscando tramos de 31 bases que coincidan exactamente con el genoma de referencia. Cuando el ADN llega roto o la lectura acumula errores, esos tramos exactos dejan de existir: con lecturas que sólo coinciden en un 74 % de sus bases, la probabilidad de que un tramo de 31 sobreviva íntegro es 0,74³¹. No hay nada que contar. Un alineamiento tolera bases cambiadas; una coincidencia exacta, no.
Cuando aquí se habla de identidad se habla de eso y de nada más: qué porcentaje de las bases de una lectura coincide con la referencia. Al 99 % la muestra viene limpia; al 74 %, una de cada cuatro bases no cuadra.
FIG. 01
Probabilidad de que un tramo de 31 bases llegue intacto
0,74³¹ — escala logarítmica. El material degradado cae en el punto ámbar.
Y esto no se argumenta: se mide
Entre un conjunto de 2015 y otro de 2019 cambia todo a la vez, así que atribuir el colapso a la identidad no estaba justificado. Se cerró tomando el mismo fichero certificado de 2019 e inyectándole error a tasas crecientes: todo lo demás idéntico por construcción. Podía salir en contra.
Y la variable no es el año: es la identidad. Una celda de flujo al final de su vida, ADN degradado por el procesado térmico del alimento, una extracción difícil de una matriz grasa o una muestra ambiental antigua ponen un run de 2026 en el mismo régimen que uno de 2015.
El colapso se reproduce sobre material moderno y certificado. Más profundidad retrasa el límite pero no lo elimina: a 76,84 % no hay un solo taxón ni con cincuenta mil lecturas, y cuadruplicar la secuenciación compra unos cuatro puntos de identidad. El nivel más degradado del experimento cae en 74,23 % — exactamente la identidad del material de 2015, que el modelo predice sin haberlo presupuesto.
FIG. 02
Taxones que sylph detecta
Identidad medida
5.000 lect.
20.000
50.000
88,77 % intacto
8 de 8
8
—
84,91 %
6
8
—
82,65 %
0
7
8
79,68 %
0
0
6
76,84 %
0
0
0
74,23 %
0
0
0
Profundidad en lecturas. Ámbar: ni un taxón a ninguna profundidad.
Qué le pasa a OmniOta en ese mismo régimen
A rango de género el rendimiento se mantiene prácticamente intacto con datos donde el competidor no devuelve una línea. A rango de especie se degrada, y mucho — y se declara: a 74 % de identidad ninguna herramienta puede sostener una especie. Eso es lo que un laboratorio necesita saber antes de comprar: con una muestra difícil seguirá teniendo respuesta a género —que es la que dispara una acción— y sabrá que la especie no es fiable, en vez de recibir un informe vacío o, peor, uno lleno de nombres inventados.
04
Por qué esto decide en alimentación
El caso difícil no es la excepción. Aquí es el trabajo.
Todo lo anterior sería una curiosidad de benchmark si las muestras degradadas fueran raras. En microbiología alimentaria son el régimen habitual, y la literatura lo tiene documentado desde hace más de una década.
01
La muestra directa es obligada, y el cultivo altera la foto
Ante un deterioro grave o atípico hay que leer la muestra tal cual: cualquier enriquecimiento selecciona lo que crece rápido en ese medio y borra la proporción real de la comunidad. El propio campo lo asumió hace años — los métodos independientes de cultivo existen precisamente porque el cultivo no describe el ecosistema que deteriora el producto, y en una planta cárnica muestreada a fondo aparecieron 74 taxones bacterianos aún no descritos.
Cocolin et al. (2013) Int J Food Microbiol 167:29–43 · 10.1016/j.ijfoodmicro.2013.05.008
Xu et al. (2025) Microbiome 13:25 · 10.1186/s40168-024-02026-1
Xu et al. (2025) Microbiome 13:25 · 10.1186/s40168-024-02026-1
02
La matriz alimentaria va cargada de inhibidores
Grasas, calcio, polisacáridos, proteínas, sales biliares, compuestos fenólicos, iones metálicos: un catálogo de sustancias que degradan el rendimiento de la reacción y que obligan a protocolos específicos por matriz. La consecuencia documentada no es un poco menos de sensibilidad: son falsos negativos y menos material aprovechable, que es exactamente lo que hunde la identidad de las lecturas.
Schrader et al. (2012) J Appl Microbiol 113:1014–1026 · 10.1111/j.1365-2672.2012.05384.x
03
El procesado fragmenta el ADN antes de que llegue al laboratorio
Temperatura, pH, presión y tiempo degradan el ADN de la matriz — está revisado hasta el punto de hacer inviable el análisis o poco fiable la cuantificación. Un producto ultraprocesado no entrega ADN largo e íntegro: entrega fragmentos. Y un fragmento corto y con error es, por definición, un fragmento sin tramos exactos que ofrecer.
Gryson (2010) Anal Bioanal Chem 396:2003–2022 · 10.1007/s00216-009-3343-2
04
Y parte de lo que hay que encontrar no crece en placa
Bajo estrés —refrigeración, ácido, desinfectante, hambre— patógenos relevantes entran en estado viable pero no cultivable: siguen vivos, recuperan la capacidad de infectar al resucitar, y no aparecen en el medio estándar. Si el organismo que buscas no crece, la única lectura posible es molecular. No es una preferencia de método: es la única vía que queda.
Oliver (2010) FEMS Microbiol Rev 34:415–425 · 10.1111/j.1574-6976.2009.00200.x
Lo que se deduce de juntar las cuatro
Muestra directa obligada, matriz llena de inhibidores, ADN ya fragmentado y organismos que no cultivan. Las cuatro condiciones empujan en la misma dirección: lecturas que coinciden poco con la referencia. En este sector, el régimen donde el estado del arte por coincidencia exacta no devuelve nada no es el caso raro — es el caso que llega al laboratorio cuando algo ha ido mal de verdad.
La consecuencia práctica
Dónde se rompe el método deja de ser una nota de benchmark y pasa a ser un criterio de compra: define qué muestras se pueden analizar. Un deterioro grave, raro o urgente es justo el que trae la muestra peor. Y es justo ahí donde un informe vacío cuesta un lote entero.
Con material a ese nivel de degradación OmniOta mantiene el 97,70 % a género y declara que la especie no es fiable. Lo primero dispara la acción; lo segundo evita defenderla de más.
05
Lo que de verdad distingue
Negarse a afirmar.
Un punto de exactitud arriba o abajo lo discute cualquiera. Lo que no es habitual es un sistema que se calla cuando el dato no da — y que dice exactamente cuánto le falta para poder hablar.
Distinguir «no está» de «no lo he muestreado» es la diferencia entre una medida y una adivinanza con adorno.
06
Motor contra coche
La exactitud de clasificación es una capacidad. No es el sistema.
Kraken2, Bracken y sylph son herramientas de línea de comandos que hacen una cosa muy bien. GAIA, One Codex y MG-RAST son plataformas de análisis. OmniOta es una aplicación de diagnóstico dentro de un ecosistema de laboratorio.
Un motor no sirve para todas las muestras
Un amplicón de 16S degradado, un ITS de hongo, un metagenoma completo y un marcador propio de cliente no se clasifican bien con el mismo algoritmo. Un sistema de flujo único obliga a la muestra a adaptarse a la herramienta.
Asignación por lectura, no sólo perfil
OmniOta dice de qué es cada una de las 29.824 lecturas con un 99,18 % de acierto. Sin eso no hay resolución infraespecífica sobre las lecturas de un taxón ni vinculación con el análisis funcional.
La escala se deriva del propio run
El techo de ruido varía un 7 % entre conjuntos del mismo estudio y la misma química. Cualquier umbral absoluto elegido para uno estaría mal calibrado para los demás.
07
Ficha técnica
Entra
Lecturas crudas de cualquier plataforma —Illumina, Nanopore, Ion Torrent—, detectadas leyendo las cabeceras del fichero. Amplicón de once marcadores o metagenoma completo.
Sale
Taxonomía con rango declarado y evidencia por fila, diversidad, abundancia por proporción de cobertura media, potencial metabólico y diagramas de Sankey, en un informe de unas diez páginas con métodos, figuras y tablas listo para publicar. Salida directa al diseño de primers.
Referencia
22.514 genomas, uno por especie procariota, con el mejor nivel de ensamblado disponible: 1.118.270 secuencias, 35,1 GB. Descarga completa sin un solo fallo.
Trazabilidad
Sello de reglas por fila: dos runs con reglas distintas se saben no comparables. Paneles versionados con las accesiones y su hash dentro, versiones de herramientas fijadas y lockfiles publicados. Una prueba automática compara las cifras publicadas contra la corrida real.
Límite · química
El material más moderno medido es de 2019. ONT R10.4 e Illumina siguen sin medir.
Límite · competidores
sylph está ejecutado en igualdad de referencia. Kraken2/Bracken, MetaPhlAn 4, Ganon y KMCP siguen pendientes; CAMI II se descartó con justificación escrita. El competidor más próximo al desempeño de OmniOta no se ha ejecutado: es un producto cerrado y su referencia es propietaria; se emplean los valores del mismo benchmark publicados oficialmente por sus autores.
Límite · alcance
La referencia es bacteriana: hongos y levaduras quedan fuera. En el mock certificado las dos levaduras salen a 0,00 % en ambas plataformas — no es un falso negativo del motor, y que la cifra sea idéntica en las dos lo confirma.
Límite · calibración
No se emite ningún porcentaje de certidumbre de linaje: exigiría una calibración contra material de linaje conocido que aún no existe. Sobre nanoporo, la confianza declarada sobreestima 1,9 puntos, está publicado y no se extrapola a Illumina.
Fuentes: Brown, Watson, Minot, Rivera y Franklin (2017) GigaScience 6(3) · Paytuví-Gallart et al. (2019) bioRxiv 804690 · Nicholls, Quick, Tang y Loman (2019) GigaScience 8(5):giz043 · Shaw y Yu (2024) Nature Biotechnology · ISO 13136:2012. Datos del European Nucleotide Archive, proyectos PRJEB8672 y PRJEB8716.
No hay una cifra aquí que no puedas comprobar. Y faltan varias que nos habría encantado poner.
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