On a daily based, there is a huge amount of biological data being generated that brings deeper insight into our world. This exponential growth of information has brought many challenges, especially when dealing with metagenomic data. Thousands of metagenomic-assembled genomes (MAG) are recovered annually, and many methods try to achieve the best output possible through assembly and binning approaches. But the question that every time is more frequent is: Are these MAGs reliable? The importance of having good quality data is undeniable. Retrieving reliable and complete, or nearly-complete MAGs, provides important data for further analysis and research purposes. Within this scenario, we'd like to know if it is possible to improve the MAGs metrics quality when compared to the state-of-the art in time series data. In addition, we'd like to develop a tool capable of locating and fixing assembly errors, thereby assisting in genomic curation. Here, we describe an approach of MAGs recovery from time-serial data called the "screening method", drastically reducing the recovery from potentially unreliable MAGs. In addition, we present FixAME, a tool capable of helping curate assembled sequences of metagenome, single genome, a set of bins, phages, archaea, or any organism that contains single double-stranded DNA.

Diariamente, há uma grande quantidade de dados biológicos sendo gerados que trazem uma visão mais profunda do nosso mundo. Esse crescimento exponencial de informações trouxe muitos desafios, principalmente quando se trata de dados metagenômicos. Milhares de genomas montados a partir de dados metagenômicos (MAG) são recuperados anualmente, e muitos métodos tentam alcançar o melhor resultado possível por meio de abordagens de montagem e binning. Mas a pergunta que cada vez é mais frequente é: esses MAGS são confiáveis? A importância de ter dados de boa qualidade é inegável. A recuperação de MAGs confiáveis e completos, ou quase completos, fornece dados importantes para análises futuras e propósitos de pesquisa. Dentro desse cenário, gostaríamos de saber se é possível melhorar a qualidade das métricas dos MAGs quando comparadas ao estado da arte em dados seriados no tempo. Além disso, gostaríamos de desenvolver uma ferramenta capaz de localizar e corrigir erros de montagem, dessa forma auxiliando na curadoria genômica. Aqui, nós descrevemos uma abordagem de MAGs recuperados de dados seriados no tempo chamado "método de triagem", reduzindo drasticamente a recuperação de MAGs potencialmente não confiáveis. Além disso, apresentamos FixAME, uma ferramenta capaz de auxiliar na curadoria de sequências montadas de metagenoma, genoma único, conjunto de bins, fagos, arqueias ou qualquer organismo que contenha DNA de fita simples.