차세대 게놈 시퀀싱(NGS) 기술이 발전하면서 방대하게 축적된 유전체 데이터를 분석하기 위해 다양한 시퀀스 정렬 연구가 진행되고 있다. 시퀀스 정렬 중 잘 알려진 BLAST에서는 휴리스틱 기반의 시퀀스 정렬을 수행하여 긴 리드 시퀀스에 대해 속도와 안정성이 보장되지만 짧은 리드 시퀀스에 대해서는 성능이 저하되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스와 쿼리 시퀀스를 Seed 기반으로 분리하여 정렬을 수행한다. 최종적으로는 contig를 추출하고 레퍼런스-쿼리간 유효한 contig만 선별하여 빠르게 짧은 리드 시퀀스들의 정렬을 수행할 수 있는 정렬기를 구현하고자 한다.
차세대 유전정보 분석기 시퀀서의 개발은 양질의 시퀀싱 데이터를 증가시켰다. 수많은 유전정보는 유전자 분석의 새로운 연구 방향을 제시하였다. 본 논문은 유전자 분석 중에서 기존의 유전정보를 활용하여 유전자의 기능예측을 하고자 한다. 클러스터링 알고리즘의 정확도를 높이기 위해서 본 논문에서는 데이터 유사성 조절이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 데이터 유사성 조절을 할 경우에 그렇지 않을 경우보다 유전자 기능 예측의 정확도가 높아졌다. 따라서 제안된 데이터 유사성 조절 기법은 유전자 기능을 예측하는 방법에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
서열 정렬(sequence alignment)은 유전학(genomic)에서 널리 사용되는 도구 중 하나이다. 최근에는 차세대 시퀀싱 기술(NGS)이 발달함에 따라 데이터의 생산량이 크게 증가했고, 이에 따라 높은 처리량(throughput)을 가진 서열 정렬 알고리즘의 필요성이 증가하였다. 본 논문에서 제안하는 염기 서열 정렬 알고리즘은 시퀀스(sequence)데이터를 그래프 형태로 변형시킨 다음, 마이크로소프트사의 그래프 기반인 메모리(in-memory) 분산시스템(distributed system) 트리니티(Trinity)를 이용해 서열 정렬을 수행한다. 본 논문의 알고리즘은 트리니티 시스템에서 시뮬레이션 염기 데이터를 성공적으로 정렬하였으며, 슬레이브의 개수가 늘어날수록 빠른 속도를 나타내어 확장성(scalability)을 입증했다.
차세대 염기서열 분석이 개발되고 널리 사용됨에 따라 RNA-시퀀싱(RNA-sequencing, RNA-seq)이 글로벌 전사체 프로파일링을 검증하기 위한 도구의 첫번째 선택으로 급부상하게 되었다. RNA-seq의 상당한 발전으로 다양한 유형의 RNA-seq가 생물정보학(bioinformatics) 발전과 함께 진화했으나, 다양한 RNA-seq 기법 및 생물정보학에 대한 전반적인 이해 없이는 RNA-seq의 복잡한 데이터를 해석하여 생물학적 의미를 도출하기는 어렵다. 이와 관련하여 본 리뷰에서는 RNA-seq의 두 가지 주요 섹션을 논의하고 있다. 첫째, Standard RNA-seq과 주요하게 자주 사용되는 두 가지 RNA-seq variant method를 비교하였다. 이 비교는 어떤 RNA-seq 방법이 연구 목적에 가장 적절한지에 대한 시사점을 제공한다. 둘째, 가장 널리 사용되는 RNA-seq에서 생성된 데이터 분석; (1) 탐색적 자료 분석 및 (2) enriched pathway 분석에 대해 논의하였다. 데이터 세트의 전반적인 추세를 제공할 수 있는 주 성분 분석, Heatmap 및 Volcano plot과 같이 RNA-seq에 대해 가장 널리 사용되는 탐색적 자료 분석을 소개하였다. Enriched pathway 분석 섹션에서는 3가지 세대의 enriched pathway 분석에 대해 소개하고 각 세대가 어떤 식으로 RNA-seq 데이터 세트로부터 enriched pathway를 도출하는지를 소개하였다.
산전 진단에서 유전자 검사는 임상 관리 및 부모의 의사 결정에 중요한 정보를 제공하고 있다. 지난 여러 해 동안 G-banidng 핵형 분석, 형광성 제자리 교잡 방법, 염색체 마이크로어레이 및 유전자 패널과 같은 세포유전학적 검사 방법들이 일반적인 산전 진단의 검사의 일부가 되어 발전해 왔다. 그러나 이러한 각각의 방법은 한계를 가지고 있으며 각각의 진단 기술의 단점들을 보완할 수 있는 혁신적인 검사 방법의 도입의 필요성이 매우 필요한 시점이다. 최근 차세대 염기서열 분석에 기반한 유전체 분석 방법의 도입은 현재의 산전 진단에서의 관행에 많은 변화를 주고 있다. 이렇게 산전 진단에서의 유전체 단위의 염기서열 분석은 정교한 해상도와 높은 정확도를 통해 데이터를 빠르게 분석하고 비용을 감소시키는 기술의 혁신을 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 시퀀싱 기반 산전 진단의 현재 상태와 관련 과제 및 미래 전망에 대하여 검토해 보았다.
최근에 등장한 Next Generation Sequencing(NGS)은 전통적인 방법에 비해 빠르고 저비용으로 대용량의 시퀀스 데이터를 이용한 차세대 시퀀싱 기술을 말한다. 이렇게 얻은 NGS 데이터를 분석하는 단계 중에서 alignment 단계는 시퀀서에서 얻은 대량의 read를 참조 염기서열에 맵핑하는 단계로 NGS 데이터 분석의 가장 기본이면서 핵심인 단계이다. alignment 도구는 긴 참조 염기서열을 색인화해서 짧은 read를 빠르게 맵핑하는 용도로 사용된다. 현재 많이 사용되고 있는 일반적인 alignment 도구들은 입력데이터에 대한 별도의 전처리 과정이 없으며 나열된 read를 순차적으로 맵핑하는 단순한 구조를 가지고 있다. 본 논문은 NGS 데이터의 특징 중에 특히 read간의 중복성이 존재하고 이를 이용한 read의 효율적 공통부분 서열을 찾는다. 중복이 가능한 read의 공통부분서열과 read의 관계를 그래프 이론의 Hitting Set 문제로 모델링하고 여러 read가 포함하는 공통 부분서열을 사용해서 alignment 단계의 효율을 높일 수 방법을 제안한다.
선택 스플라이싱 (alternative splicing)은 mRNA (messenger RNA)의 전구체인 pre-mRNA가 mRNA로 전사될 때 pre-mRNA의 엑손 영역들 (exons)이 여러 가지 유형 (pattern)으로 다시 연결되는 과정을 말한다. 선택 스플라이싱에 의해 하나의 유전자로부터 서로 다른 mRNA가 만들어 지고 서로 다른 이소형의 단백질 (protein isoforms)이 생성된다. 현재까지 알려진 선택 스플라이싱의 유형은 약 7가지 종류가 있으며, 유전자의 돌연변이 및 질병과 밀접한 연관성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing : NGS) 기술로 생성된 RNA-Seq 데이터로부터 각 유전자 영역에 대한 선택 스플라이싱 유형을 분류/추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 RNA-Seq 데이터를 DNA 시퀀스와 mRNA 트랜스크립트 시퀀스에 동시 매핑하고, 각 엑손 영역에 정렬된 RNA-Seq 데이터의 커버리지 정보 및 엑손의 접합 (junction) 정보를 이용하여 발현된 트랜스크립트 (transcript)의 종류와 양을 측정한다. 알고리즘의 유효성을 보이기 위하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 인간 유전자 영역에서의 선택 스플라이싱 유형 추출 실험을 수행하였으며, 검증된 선택 스플라이싱 DB와 비교, 검증하였다.
반추위 속에는 박테리아, 고세균, 프로토조아, 곰팡이 및 바이러스와 같은 다양한 미생물들이 편성의 혐기조건에서 공생하고 있다. 사료의 발효에 중요한 역할을 하고 있는 반추위 미생물은 위내 발효과정에서 에너지 손실에 영향을 주는 메탄의 발생을 제외하면 에너지와 단백질 대사에 필수적인 다양한 휘발성 지방산을 생산한다. 반추위내 미생물의 이용효율을 개선시키기 위해 사료배합비조절, 천연사료첨가제, 생균제첨가 등의 다양한 접근방법들이 사용되고 있다. 최근에 반추위 군집에 대한 메타유전체 또는 메타전사체와 같은 차세대 유전체 해독기술 또는 차세대 시퀀싱 기술의 적용으로 반추위 미생물의 다양성 및 기능에 대한 이해가 크게 증가하였다. 특히 메타단백질체와 메타대사체는 반추위 생태계의 복잡한 미생물네트워크에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 뿐만 아니라, 다양한 반추가축용 사료에 대한 반응을 제공함으로서 생산효율을 개선시키는데 기여하였다. 본 논문에서는 반추위내 사료의 발효와 이용을 향상시키기 위한 메타오믹스 기술, 즉, 메타유전체, 메타전사체, 메타단백질체 및 메타대사체의 최신 응용기술을 요약하고자 한다.
꿀벌(Apis mellifera)에는 많은 항균성 펩티드가 있습니다. 그러나 아직 많은 종류의 펩티드를 기능을 알려지지 않았다. 따라서, 알려지지 않은 기능성 펩티드의 특성화가 필요하다. 그래서 우리는 새로운 항균성 펩티드(AMP)를 분석 하였다. 우리는 Apis mellifera에서 total RNA를 분리하고 Illumina HiSeq 2500 차세대 시퀀싱(NGS) 기술을 사용하여 15,314 개의 펩티드 서열을 생성하여 새로운 AMP를 선발 하였다. AMP로서 기능을 가지는 AMP를 선발 하기 위해 AMP 서열의 특성 과 특징을 분석을 기초로 하여 알려지지 않은 펩티드 및 알려진 44 개의 펩티드가 확인 되었다. 그 중에서도 AMP5라는 특성화 되지 않은 펩티드를 선발 하였다. AMP5는 표피, 지방체, 독낭에서 발현된다. 항균 활성을 분석하기 위해 Gram-negative bacteria Escherichia coli KACC 10005 및 Bacillus thuringiensis KACC 10168에 대한 항균 활성을 합성한 AMP5 처리하여 시험 하였다. AMP5는 Gram-negative bacteria Escherichia coli에 대한 항균 활성을 나타냈다(MIC50 = 22.04±0.66 μM). 일벌에 Escherichia coli을 주사했을 때 AMP5는 체내에서 항균성 펩티드로 발현이 높아졌다. 이러한 결과는 Escherichia coli에 대한 항균 활성을 나타냄을 확인하였다.
콩은 우리나라와 극동아시아가 원산지로 알려져 있으나 국산 콩의 근권 세균 군집에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국산 재배콩을 대상으로 차세대 염기서열 분석 방법인 파이로시퀀싱 방법을 사용하여 콩 근권 세균 군집 구조를 해석하고 생육단계별 군집의 변화 및 콩 근권의 핵심 세균 군집을 구명하고자 하였다. 세균 군집 분석 결과, 근권 세균의 군집은 근권과 비근권간에 뚜렷한 차이를 보였으며, 총 21개의 문으로 구성되었다. Proteobacteria가 가장 우점(36.6-42.5%)하였고, Acidobacteria (8.6-9.4%), Bacteroidetes (6.1-10.9%), Actinobacteria (6.4-9.8%), Firmicutes (5.7-6.3%) 등의 순으로 상대풍부도가 감소하였다. 모든 생육단계에 걸쳐 콩 근권의 핵심 세균 군집에는 Proteobacteria에 속한 OTU들이 가장 많이 분포하였으며, 이들 중 Bradyrhizobium에 속한 OTU의 상대 풍부도가 가장 높았다. 본 연구결과는 콩 근권의 핵심 세균 군집은 주로 생육 촉진 기능과 유기물 순환에 관련된 OTU로 구성되어 있다는 것을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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