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Cronología de trabajo
De la primera conversación al informe final: así avanza un encargo
Cada proyecto de análisis metagenómico sigue un orden previsible. Estas son las fases que hemos consolidado tras varios años trabajando con parcelas de viñedo, olivar y hortícolas en Cataluña, con los tiempos habituales y los puntos donde conviene detenerse a decidir.
Semana 1
Definición del objetivo agronómico
Antes de tocar una muestra, aclaramos qué pregunta quiere responder el cliente: comparar dos manejos, entender una pérdida de vigor, valorar si tiene sentido introducir un biofertilizante. Si el objetivo no se puede responder con datos metagenómicos, lo decimos en esta fase y no más adelante.
Semanas 2 a 3
Diseño del muestreo y logística
Acordamos número de puntos por parcela, profundidad, momento del ciclo y réplicas. Enviamos material de recogida y un protocolo escrito. Un muestreo mal planteado condiciona todo el análisis posterior, así que esta etapa suele requerir una segunda llamada para ajustar detalles con quien estará en campo.
Semanas 4 a 6
Extracción, secuenciación y control de calidad
Las muestras se procesan en laboratorio colaborador. Extraemos ADN, amplificamos marcadores taxonómicos y, cuando el objetivo lo justifica, generamos metagenoma completo para anotación funcional. Aquí aplicamos filtros de calidad y descartamos lecturas que no cumplen umbrales mínimos.
Semanas 6 a 9
Bioinformática e interpretación
Perfilado taxonómico, anotación funcional y comparación entre muestras. Cruzamos los resultados con los datos de manejo que nos haya facilitado el cliente. Es la fase más larga y la que menos se puede comprimir sin perder rigor: los perfiles funcionales requieren revisión manual antes de sacar conclusiones.
Semana 10
Informe y sesión de cierre
Entregamos un documento con perfiles, límites del método y un apartado de orientaciones prudentes. Cerramos con una reunión donde revisamos qué se puede afirmar, qué queda como hipótesis y qué convendría medir en la siguiente campaña. No incluimos promesas de rendimiento que los datos no sostengan.