차세대염기서열분석법(NGS, Next Generation Sequencing) 기술은 하나의 유전체를 무수히 많은 조각으로 분해하여 각 조각을 동시에 읽어낸 뒤, 전산기술을 이용하여 조합함으로써 방대한 유전체 정보를 빠르게 해독하는 방법이다. 한편, 액체 생검(LB, liquid biopsy)이란 암세포가 깨지면서 생기는 미량의 DNA 조각을 말초혈액 속에서 찾아내 암을 진단하는 기술로 조직 생검(tissue biopsy)에 비해 비침습적이다. 본 논문은 NGS와 LB 기술을 접목했을 때 확진이 가능하고 예후 및 치료경과의 예측이 가능함을 제언하였다.
큰졸방제비꽃(Viola kusanoana)의 엽록체 DNA 염기서열을 밝히고자 차세대염기서열분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. 재료는 경상북도 울릉군 나리분지에 자생하는 개체의 잎을 사용하였다. 염기서열 분석결과, 총 길이는 158,644 bp 였고, GC함량은 36.3%로 분석되었다. 구간별로는 LSC (Large single copy)지역이 86,999 bp (GC content: 33.9%)였고 SSC (Small single copy)지역은 17,439 bp (GC content: 29.9%)으로 분석되었으며 IR (Invertied repeats)지역은 27,103 bp (GC content: 42.2%)로 확인되었다. 유전자는 protein coding gene 77개, tRNA gene 30개, rRNA 4개 등 총 111개로 이는 선행 연구된 제비꽃속 8개 분류군과 유전자의 순서와 방향이 모두 일치하였다. 이를 통해 제비꽃속의 엽록체 게놈의 유전자는 상당히 보존되어 있음을 확인하였다.
뫼제비꽃(Viola selkirkii)의 엽록체 DNA 염기서열을 차세대염기서열분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. 재료는 강원도 화천군 일산과 제주도 한라산의 2개체를 사용하였다. 분석결과, 염기서열의 길이는 일산의 뫼제비꽃이 156,774 bp (GC content: 36.30%), 한라산의 뫼제비꽃이 157,451 bp(GC content: 36.30%)로 한라산 개체가 길게 분석되었다. 구간별로 LSC(Large single copy)지역은 한라산 개체(85,950 bp)가 일산 개체(85,930 bp)보다 20 bp 길었으며, SSC(Small single copy)지역은 한라산 개체(17,261 bp)보다 일산 개체가 17,982 bp로 길게 분석되었다. IR(Inverted repeat)지역은 한라산 개체가 27,120 bp로 일산 개체(26,431 bp)보다 길게 분석되었다. 이러한 염기서열 길이의 차이는 종내 개체 간 빈번하게 발생하는 현상으로 IGS와 intron 구간에서 확인 된 단순반복서열의 일부 누락과 IR지역 내의 수축과 확장에 의한 것으로 판단된다. 뫼제비꽃 2개체의 엽록체 게놈을 구성하는 유전자 수는 총 111개로 동일하였으며, protein coding gene 77개, tRNA(transfer RNA) gene 30개, 그리고 rRNA (ribosomal RNA) gene 4개로 구성되어 있었다. 이는 기 발표된 엽록체 DNA 전체 염기서열이 밝혀진 제비꽃속 (Viola) 종류들과 동일한 결과이다.
본 연구는 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 이용하여 방어의 microsatellite 마커를 개발하고, 개발된 마커를 이용하여 방어 집단의 유전적 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 차세대 염기서열 분석 장비인 Illumina Hiseq2500를 이용하여 총 28,873,374개의 read들을 얻어 assembly를 수행한 결과, 전체의 약 1.6%에 해당하는 466,359개의 read들이 assembly 되었으며, 이 read들의 총 길이는 7,247,216,874 bp로 확인되었다. 크기가 518 bp 이상이 되는 contig는 30.729개로 나타났으며, 이 중 microsatellite 영역을 포함하는 contig 132개(0.43%)를 1차로 선별하고, PCR 증폭 여부 및 유전자형 분석을 통해 microsatellite 후보 60개를 2차로 선별하였다. 그 중 방어집단의 마커로서 유용한 15개의 microsatellite 마커를 선택하였다. 방어집단을 대상으로 개발된 15개의 microsatellite 마커로 분석한 결과, 관찰된 유효 대립유전자수(NA)는 평균 18.5(11~30)로 나타났다. 평균 관측치 이형접합도(HO)와 평균기대치 이형접합도(HE)는 각각 0.812(0.431~0.972)와 0.896(0.782~0.949)으로 나타났다. 다형성이 관찰된 모든 microsatellite 마커 간의 연관불평형은 나타나지 않았으며, 해산어의 평균 HE 값인 0.79 이상의 수치를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발된 15개의 microsatellite 마커는 방어 집단의 유전적 다양성 분석에 유용할 것으로 사료된다.
본 연구는 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 사용하여 벤자리의 microsatellite 마커를 개발하고, 개발한 마커를 사용하여 벤자리 집단의 유전학적 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 차세대 염기서열 분석 장비인 Illumina Hiseq X ten을 사용하여 총 402,244,934개의 read들을 얻어 assembly를 실행한 결과, 전체의 약 0.33%에 해당하는 1,320,995개의 read들이 assembly 되었으며, 이 read들의 총 길이는 705,613,658 bp로 확인되었다. 크기가 640 bp 이상이 되는 contig는 952,326개로 나타났으며, 이 중 microsatellite 영역을 포함하는 contig를 151개(0.016%)로 1차 선별하고, PCR 증폭 여부를 통해 microsatellite 후보 34개를 2차로 선별하였다. 그 중 벤자리 집단의 마커로서 유용한 15개의 microsatellite 마커를 최종 선택하였다. 새로 개발한 15개의 microsatellite 마커를 사용하여 벤자리 집단을 대상으로 분석한 결과, 관찰된 유효 대립유전자 수(NA)는 평균 12(6~25)로 나타났다. 평균 관측치 이형접합도(HO)와 평균 기대치 이형접합도(HE)는 각각 0.750(0.530-0.873)와 0.793 (0.647-0.895)으로 나타냈으며, 이는 해산어의 평균 값인 0.79와 유사한 수치를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 15개의 microsatellite 마커는 벤자리 집단의 유전학적 특성 분석에 유용할 것으로 사료된다.
최근 10년간 미생물생태분석 기반의 연구는 차세대염기서열분석법이 개발된 이래로 지속적으로 증가하고 있다. 장내미생물생태와 건강의 연관성은 미생물 생태학 분야에 있어서 중요한 결과로 여겨지고 있다. 미생물 군집 분석은 주로 16S rRNA 유전자 가변 영역의 염기서열을 통해 분석되지만 이는 미생물의 활성 정보를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 cDNA 기반의 미생물 생태분석을 수행하고 DNA 및 cDNA기반의 미생물생태분석 결과를 비교하였다. 두 가지의 서로 다른 접근법이 Butyrate producer와 probiotics와 같이 장내 대사과정에서 중요한 미생물의 abundance 뿐만 아니라 비만 지표로 알려진 Firmicutes 와 Bacteroidetes의 비율에 있어서 차이가 있음을 나타내었다. 따라서, cDNA 기반 미생물 군집은 이전에 수행된 DNA 기반 미생물 군집 분석과 비교하여 장내미생물생태의 역할과 관련된 또 다른 분석 방향성을 제공한다.
배경: 최근 차세대염기서열분석법(Next Generation Sequencing: NGS)을 이용한 HLA 형별 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 HLA 고해상도 분석법의 내재적 한계인 위상 모호성의 문제를 해결하고, 대량 검체 처리가 가능한 NGS 기반 고해상도 HLA 형별 검사법을, 자체 기술로 개발하고자 본 연구를 실시하였다. 방법: HLA NGS를 위한 핵산 추출 조건, 라이브러리 제작 및 PCR 체계 확립, 그리고 생물정보학을 이용한 HLA 형별 분석법을 개발하였다. 본 기관에서 개발한 NGS 기반 HLA 형별 검사의 정확성을 알아보기 위해 SSOP법으로 HLA 형별을 알고 있는 192개 검체와 SBT법으로 HLA 형별을 알고 있는 28개 검체에 대해 NGS 기반으로 검사한 HLA-A, -B 그리고 -DR 형별 결과를 비교해 보았다. 결과: 두 단계의 PCR을 통한 DNA 라이브러리 제작과 MiSeq (Illumina Inc., San Diego, USA) 기기를 이용한 NGS 시퀸싱 그리고 데이터 분석 시스템을 구축하였다. 기존에 HLA 형별을 알고 있는 220개 혈액 검체에 대해 NGS 기반 HLA 형별검사 결과가 모두 일치함을 확인하였다. 결론: NSG 기반 HLA 형별 검사법은 많은 검체를 효율적인 시간 내에 처리가 가능하여 조혈모세포기증 희망자 HLA 검사 등에 유용할 것으로 기대된다.
폐암은 크게 소세포성 폐암과 비소세포성 폐암으로 구분되며 비소세포성폐암이 차지하는 비율은 약 70%~80%이다. 비소세포성폐암 중 폐선암은 전체 폐암의 약 40%를 차지한다. 최근 유전자 프로파일링 기술이 발전하면서 종양의 발생 및 성장에 중요한 종양 유전자와 종양 억제 유전자의 변이에 대한 연구가 활발히 진행되어 폐암을 유발하는 특정 유전자들이 발견되면서 생존율에 큰 영향을 미치게 되었으며 특히 폐선암은 차세대 염기서열 분석법(next generation sequencing, NGS)을 이용한 동반진단을 통해 표적 치료로 생존을 높이는 데 도움을 얻을 수 있다. 본 연구는 한국인에서 폐선암을 유발하는 유전자 변이 검출을 위해 비소세포성폐암 환자의 파라핀 포매조직(formalin-fixed paraffin-embedded)으로 hematoxylin and eosin 염색을 시행하여 폐선암을 구분하였으며 정확한 폐선암 조직을 분류하기 위해 면역조직화학(immunohistochemistry, IHC)염색을 시행하였다. 그 결과를 바탕으로 NGS를 이용하여 유전자 변이의 종류와 패턴을 분석하였고 폐암을 유발하는 가장 대표적인 원인인 흡연과의 관계를 확인하였다. NGS 결과 단일염기서열변이(single nucleotide variation, SNV), 복제수변이 (copy number variation, CNV), 유전자 재배열을 확인하였으며 폐선암에서 SNV는 TP53 (44.6%), EGFR (35.7%), KRAS (10.7%), PIK3CA (6.2%), CDKN2A (4.4%) 순으로 발생하였고 CNV의 경우 EGFR (14%)이 가장 빈번하게 발생하였다. 또한 ALK, ROS1, RET 과 같은 유전자 재배열을 확인하였다. NGS의 신뢰도를 확인을 위하여 기존에 사용되고 있는 유전자 검사방법인 PCR-EGFR, IHC-ALK (D5F3), FISH-ROS1 검사를 추가적으로 시행하여 NGS 결과와 일치도를 확인하였다. 이 연구는 폐선암 환자에 대한 NGS가 여러 유전자의 돌연변이를 동시에 확인하여 치료 전략에 더욱 긍정적인 이익을 줄 수 있음을 보여준다.
우리나라 전통 콩 발효식품은 탄수화물을 주식으로 하는 한국인의 식생활에 중요한 단백질 급원임에도 불구하고 콩 발효식품의 미생물 다양성과 군집 구조에 대해서는 거의 알려진 바가 없다. 본 연구는 16S rDNA 유전자 서열 분석 기반의 차세대 염기서열 분석법을 이용하여 한국 전통 발효식품인 된장과 간장의 미생물 군집 구조를 밝히고자 하였다. Alpha-diversity 분석 결과 미생물 다양성 지표인 Shannon과 Simpson에서 된장과 간장의 미생물 다양성에 통계학적인 차이가 있는 것으로 나타났으나, 종 풍부도 지표인 ACE, CHAO, Jackknife에서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 된장과 간장의 미생물 분포 분석 결과 된장과 간장의 공통적인 우점균은 Firmicutes로 나타났으나, 속 수준에서의 미생물 분포를 분석한 결과 된장에서 Bacillus, Kroppenstedtia, Clostridium, Pseudomonas가 간장보다 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났으며, 간장에서는 Tetragenococcus, Chromhalobacter, Lentibacillus, Psychrobacter와 같은 호염성 또는 내염성 세균이 된장보다 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 된장과 간장의 미생물 군집구조에 통계학적인 차이가 있는지 확인하기 위해 paired-PERMANOVA 분석을 수행하였으며, 그 결과 통계학적으로 매우 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났다. 된장과 간장의 미생물 군집구조 차이에 큰 영향을 미치는 biomarker를 분석하기 위해 LEfSe 분석을 수행하였으며, 그 결과 Bacillus와 Tetragenococcus가 된장과 간장의 미생물 군집 구조에 차이를 나타내는 biomarker로 분석되었다.
차세대 염기서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 수십 시간이 필요할 수 있고 이러한 시간을 최대한 줄여야 하는 응급 상황도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 고속의 네트워크로 연결되고 병렬 파일 시스템을 공유하는 서버 클러스터를 활용하여 분석 시간을 크게 단축 시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 기존의 검증된 분석도구를 기반으로 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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