• 대한임상검사과학회지
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• 제44권4호
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• pp.167-177
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• 2012

Next-Generation Sequencing (NGS) is a term that means post-Sanger sequencing methods with high-throughput sequencing technologies. NGS parallelizes the sequencing process, producing thousands or millions of sequences at once. The latest NGS technologies use even single DNA molecule as a template and measures the DNA sequence directly via measuring electronic signals from the extension or degradation of DNA. NGS is making big impacts on biomedical research, molecular diagnosis and personalized medicine. The hospitals are rapidly adopting the use of NGS to help to patients understand treatment with sequencing data. As NGS equipments are getting smaller and affordable, many hospitals are in the process of setting up NGS platforms. In this review, the progress of NGS technology development and action mechanisms of representative NGS equipments of each generation were discussed. The key technological advances in the commercialized platforms were presented. As NGS platforms are a great concern in the healthcare area, the latest trend in the use of NGS and the prospect of NGS in the future in diagnosis and personalized medicine were also discussed.

• 생명과학회지
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• 제24권11호
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• pp.1258-1267
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• 2014

가축의 고 성장률, 강건성, 질병 저항성과 같은 경제적 형질을 발굴하는 것은 매우 중요한 과제이다. 이에 경제적 형질을 발굴하기 위한 방법으로 전통적으로 RFLP, AFLP와 같은 방법이 대두되었으며, 최근 NGS 기법이 발달함에 따라 이러한 경제적 형질을 전장게놈의 수준에서 발굴하려는 노력이 계속되고 있다. 하지만, NGS 기법의 경우 상대적으로 많은 연구 비용이 필요한 실정이다. 이를 극복하기 위한 노력으로써 RNA-seq, RAD-Seq, RRL, MSG, GBS 등과 같은 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 NGS 기법을 기반으로 한 최근 연구 동향을 확인하고자 하며, 특히 최소의 연구 비용으로 최대의 효과를 낼 수 있는 연구 방법을 소개하는 데 초점을 맞추었다. 또한 이러한 연구 방법이 우수한 경제형질을 가진 가축을 선정하는 데 어떻게 적용될 수 있는지에 대해 토의하였다.

• 생명과학회지
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• 제25권3호
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• pp.357-367
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• 2015

매우 빠른 속도로 발전하고 있는 차세대 염기서열 분석 플랫폼과 최신 생물정보학적 분석도구들로 말미암아, 1,000달러 이하의 가격으로 인간 유전체 염기서열을 해독하고자 하는 궁극적인 목표가 조만간 곧 실현될 수 있을 것 같다. 차세대 염기서열 분석 분야의 급속한 기술적 진전은 NGS 데이터의 분석과 관리를 위한 통계적 방법과 생물정보학적 분석도구들에 대한 수요를 꾸준히 증대시키고 있다. NGS 플랫폼이 상용화되어 쓰이기 시작한 초창기부터, NGS 데이터를 분석하고 해석하거나, 가시화 해주는 다수의 응용프로그램이나 도구들이 개발되어 활용되어 왔다. 그러나, NGS 데이터의 엄청난 범람으로 데이터 저장, 데이터 분석 및 관리 등에 있어서 해결해야 할 많은 문제들이 부각되고 있다. NGS 데이터 분석은 단편서열과 참조서열간의 서열정렬, 염기식별, 다형성 발견, 쌍단편 서열이나 비쌍단편 서열 등을 이용한 어셈블리 작업, 구조변이 발견, 유전체 브라우징 등을 본질적으로 포함한다. 본 논문은 주요 차세대 염기서열 결정기술과 NGS 데이터 분석을 위한 생물정보학적 분석도구들에 대해 개관적으로 소개하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.107-112
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• 2013

인간 유전체 지도 완성 후 NGS 기술의 발달로 대용량 유전체 데이터 분석에 대한 요구가 증대하였다. NGS 데이터는 대용량의 단편서열로 구성되므로 효과적인 분석을 위해 고성능 컴퓨팅 기술의 지원이 요구된다. 본 연구에서는 HPC 환경에서 NGS 데이터로부터 SNP를 탐색하는 유전체 분석 파이프라인을 구축하였다. 각 분석 단계의 CPU 이용률 분석을 통해 분석 단계 중 서열 정렬 단계가 연산 작업의 비율이 가장 높은 것을 확인하고, 공개된 병렬화 서열 정렬 도구들의 성능을 분석하여 유전체 분석를 위한 매니코어 프로세서의 활용 가능성을 확인하였다.

• ALGAE
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• 제31권2호
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• pp.137-154
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• 2016

Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized many areas of biological research due to the sharp reduction in costs that has led to the generation of massive amounts of sequence information. Analysis of large genome data sets is however still a challenging task because it often requires significant computer resources and knowledge of bioinformatics. Here, we provide a guide for an uninitiated who wish to analyze high-throughput NGS data. We focus specifically on the analysis of organelle genome and metagenome data and describe the current bioinformatic pipelines suited for this purpose.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제24권1호
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• pp.1-6
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• 2021

Next-generation sequencing (NGS) technologies have changed the process of genetic diagnosis from a gene-by-gene approach to syndrome-based diagnostic gene panel sequencing (DPS), diagnostic exome sequencing (DES), and diagnostic genome sequencing (DGS). A priori information on the causative genes that might underlie a genetic condition is a prerequisite for genetic diagnosis before conducting clinical NGS tests. Theoretically, DPS, DES, and DGS do not require any information on specific candidate genes. Therefore, clinical NGS tests sometimes detect disease-related pathogenic variants in genes underlying different conditions from the initial diagnosis. These clinical NGS tests are expensive, but they can be a cost-effective approach for the rapid diagnosis of rare disorders with genetic heterogeneity, such as the glycogen storage disease, familial intrahepatic cholestasis, lysosomal storage disease, and primary immunodeficiency. In addition, DES or DGS may find novel genes that that were previously not linked to human diseases.

• 생명과학회지
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• 제26권7호
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• pp.855-867
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• 2016

말은 인류에 의해 상대적으로 일찍 가축화된 종 중 하나로써, 경주능력, 강건성 및 항병성 등과 같은 능력을 위해 인공적으로 선택되었다. 그 결과, 현재 경주마로 많이 쓰이고 있는 서러브레드의 게놈은 운동 능력에 특화된 유전자형을 많이 갖고 있다. 최근 NGS 기술의 도래와 함께 전장게놈을 대상으로 경주마의 우수한 유전형질을 찾는 연구가 유전체학의 관점에서 진행되고 있다. 그 결과 말의 게놈에 대해서도 GWAS (Genome-wide Association study)가 적용되고 있고, 우수 경주능력을 나타내는 유전자 마커가 발굴되고 있다. 아울러, 특정 샘플의 전장 전사체를 NGS 기법으로 분석할 수 있는 RNA-Seq 기법 역시 활용되고 있는데, 이를 통하여 각 개체별, 운동 전후, 한 개체의 조직별 특정 유전자의 발현 양상과 함께 전사체의 서열 등을 확인할 수 있다. DNA 서열의 변화 없이 유전자 발현을 조절하는 강력한 인자로써 DNA methylation이 주목받고 있다. 말의 게놈에 있어서도 운동 특이적 또는 개체 특이적 DNA methylation 패턴을 보여 주었고, 이는 우수 개체 선정을 위한 마커 개발에 좋은 단서를 제공해 줄 것이다. 유전자 발현을 억제하는 miRNA와, 포유동물의 유전체 내 절반 정도를 차지하고 있는 이동성 유전인자는 기능유전체 연구에 있어서 중요한 인자들이다. 이들은 인간의 게놈에서 많이 연구가 되어 왔으나, 말에서의 연구는 현재 미미한 실정이다. 하지만, 현재까지 말에서 되어 있는 위의 두 인자에 대한 연구 현황을 알아보고, 차후 우수 마 선별 연구에 적용될 가능성을 제시하였다. 기능유전체 및 후성유전체 분석 기법이 발전함에 따라 말에서도 본 연구에서 소개된 여러 가지 분석 기법이 적용되고, 우수한 경주마를 선정하는 데 많은 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이에 현재까지의 우수한 경주마를 선택하기 위한 많은 연구들 및, 말 연구에 대한 앞으로의 발전 가능성에 대해 고찰하고 토의하였다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제23권2호
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• pp.1-7
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• 2023

유전성 대사질환은 생화학적 대사 이상에 의해 발생하는 질환 군으로, 매우 다양할 뿐만 아니라 임상 양상이 서로 겹칠 수 있어 진단에 어려움을 겪을 수 있다. 과거에는 유전성 대사질환의 원인이 될 수 있는 유전자를 선정한 후 한 개씩 분석하는 방식으로 유전자 검사를 시행했다. 하지만, 최근에는 차세대 염기서열분석 기술이 발전함에 따라 유전성 대사질환과 관련된 수백-수천개의 유전자를 한꺼번에 분석하거나, 인간의 모든 유전자를 포함하는 엑솜/게놈 분석을 시행한 후 원인 유전자를 찾는 방식으로 유전 진단의 패러다임이 바뀌고 있다. 본 종설에서는 차세대 염기서열분석을 이용한 유전성 대사질환의 유전 진단 방법과 진단율 및 주의점 등을 살펴보고자 한다.

• Genomics & Informatics
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• 제12권1호
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• pp.2-11
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• 2014

After the initial enthusiasm of the human genome project, it became clear that without additional data pertaining to the epigenome, i.e., how the genome is marked at specific developmental periods, in different tissues, as well as across individuals and species-the promise of the genome sequencing project in understanding biology cannot be fulfilled. This realization prompted several large-scale efforts to map the epigenome, most notably the Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) project. While there is essentially a single genome in an individual, there are hundreds of epigenomes, corresponding to various types of epigenomic marks at different developmental times and in multiple tissue types. Unprecedented advances in next-generation sequencing (NGS) technologies, by virtue of low cost and high speeds that continue to improve at a rate beyond what is anticipated by Moore's law for computer hardware technologies, have revolutionized molecular biology and genetics research, and have in turn prompted innovative ways to reduce the problem of measuring cellular events involving DNA or RNA into a sequencing problem. In this article, we provide a brief overview of the epigenome, the various types of epigenomic data afforded by NGS, and some of the novel discoveries yielded by the epigenomics projects. We also provide ample references for the reader to get in-depth information on these topics.

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.10.1-10.9
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• 2020

Advancements in next generation sequencing (NGS) technologies have significantly increased the translational use of genomics data in the medical field as well as the demand for computational infrastructure capable processing that data. To enhance the current understanding of software and hardware used to compute large scale human genomic datasets (NGS), the performance and accuracy of optimized versions of GATK algorithms, including Parabricks and Sentieon, were compared to the results of the original application (GATK V4.1.0, Intel x86 CPUs). Parabricks was able to process a 50× whole-genome sequencing library in under 3 h and Sentieon finished in under 8 h, whereas GATK v4.1.0 needed nearly 24 h. These results were achieved while maintaining greater than 99% accuracy and precision compared to stock GATK. Sentieon's somatic pipeline achieved similar results greater than 99%. Additionally, the IBM POWER9 CPU performed well on bioinformatic workloads when tested with 10 different tools for alignment/mapping.