저어새의 먹이생물을 파악하기 위해 2010년 6월부터 2014년 6월까지 인천 남동유수지에서 저어새의 토사물 시료를 채집하여 현미경 관찰 및 차세대염기서열(NGS) 기법으로 분석하였다. 저어새의 먹이생물은 어류, 갑각류, 다모류, 곤충류로 구성되어 있었으며, 주로 저어새는 어류와 갑각류를 섭이하는 것으로 나타났다. 최우점 먹이생물은 풀망둑(Acanthogobius hasta)이었으며, 이 외에도 길게(Macrophthalmus abbreviates), 징거미새우류(Macrobrachium sp.), 칠게(Macrophthalmus japonicus), 각시흰새우(Exopalaemon modestus), 참갯지렁이(Neanthes japonica)가 우점 먹이생물로 출현하였다. 이들 먹이생물은 번식지 인근지역인 송도갯벌과 시화호에서 흔히 발견되며, 저어새는 채식지로써 이들 지역에 대한 의존도가 높을 것으로 판단된다. 현미경과 NGS로 분석한 일부 먹이생물에서 차이를 보였는데, 이는 토사물 내 먹이생물은 저어새의 위 내에서 분해되어 현미경 분석을 통한 형태학적 분류 특징을 찾기 어려웠던 반면, NGS 분석은 유전자를 통해 분류가 가능하기 때문에 형태학적 분석의 결과보다 높은 종 다양성을 보인 결과이다.
본 연구는 우리나라 전통 장류인 된장과 청국장의 미생물 분포와 시료간의 미생물학적 차이에 대해 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. α-diversity 분석 결과 된장에서 종 추정치와 풍부도가 통계학적으로 유의한 수준으로 높은 것으로 나타났다. 세균 분포를 분석한 결과 문 수준에서 Firmicutes가 된장에서 97.02%, 청국장에서 99.67%를 차지하여 공통적으로 가장 우점하는 것으로 나타났으며, 속 수준에서는 된장과 청국장에서 Bacillus가 각각 71.70%, 59.87%를 차지하여 가장 우점하는 것으로 확인되었다. 된장과 청국장의 미생물 분포에 차이가 있는지 분석하기 위해 PERMANOVA 분석을 수행한 결과 된장과 청국장의 미생물 분포에 통계학적으로 유의한 수준으로 차이가 나는 것으로 나타났다. 각 된장과 청국장 미생물 군집을 대표하는 biomarker를 분석하기 위해 LEfSe분석을 수행한 결과 된장에서 Bacillus subtilis, Tetragenococcus halophilus, Clostridium arbusti가 상대적으로 많이 분포하였으며, 청국장에서는 Bacillus thermoamylovorans, Enterococcus faecium, Lactobacillus sakei가 상대적으로 많이 분포하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 콩을 주원료로 하는 우리나라 대표 전통장류인 된장과 청국장의 시료별 유사성과 차이점에 대한 미생물 분포를 정의하고 전통장류의 생화학적, 생리학적 특성과 미생물 분포의 상관관계를 규명하기 위한 기초 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
본 연구는 우리나라 해안에서 널리 서식 중인 해양 자원 중 하나인 전복(Haliotis discus hannai)의 차세대염기서열분석 데이터 기반으로 선별한 신규 펩타이드의 항암 활성을 평가한 연구이다. 펩타이드의 항암 활성은 교모세포종 세포주인 SNU-489에서 농도 의존적으로 처리 시간에 비례하여 증가하였으며, 200 µM로 48시간 처리하였을 때 암 세포 사멸율이 67%로 가장 높게 나타났다. 반면 정상 세포인 HaCaT에서 가장 높은 세포 사멸율은 18%로 농도 의존적이었으나 처리 시간과는 무관하였다. 또한 신규 펩타이드의 항암 메커니즘 과정을 밝히기 위해 세포자멸괴사(Necroptosis) 관련 유전자의 발현 변화를 qRT-PCR 방법을 통해 검증하였다. RIPK3는 신규 펩타이드 처리군에서 200 µM 처리 시 9배 이상 발현 증가, MLKL는 100 µM 처리군에서 대조군 대비 2배 이상 유의미하게 발현이 증가되었다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 전복 유래 신규 펩타이드는 암 세포 특이적으로 세포 독성을 가지며, 세포자멸괴사 메커니즘을 통해 암세포 사멸을 일으키는 것으로 추측되므로 신규 펩타이드가 추후 교모세포종 치료제의 후보 물질로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
한국 전통 음식으로 알려진 김치의 발효는 다양한 미생물에 의해 일어나며, 주로 Leuconostoc 속, Weissella 속, Lactobacillus 속 유산균들이 관여한다. 또한 김치의 미생물 군집은 김치의 종류, 발효 조건, 재료 및 성분 등에 따라 분포와 차이가 다르게 나타난다. 본 연구는 중부지방(강원도, 경기도)과 남부지방 (전라도, 경상도) 김치에 대한 미생물 군집을 분석하기 위해 16S rRNA 유전자를 증폭하여 차세대 염기서열 분석법을 실시하였다. 모든 시료가 99% 이상의 Good's coverage of library를 보여 비교분석을 하는데 충분한 신뢰성을 얻었으며, α-diversity 분석에서 종 풍부도와 다양성은 시료 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 중부지방과 남부지방 김치에 공통적으로 분포하고 있는 주요 세균 문은 Frimicutes 이었으며, 속 수준에서 Weissella kandleri 가 각 46.5%(중부지방), 30.8%(남부지방)로 가장 우점하였다. 마지막으로 중부지방과 남부지방의 미생물 군집을 대표하는 바이오마커를 확인하기 위해 LEfSe 분석을 실시한 결과, 중부지방에서 Leuconostocaceae (71.4%) 과, 남부지방에서 Lactobacillaceae (61.0%) 과가 통계적으로 유의미한 빈도 차이를 보였다. 따라서, 본 연구는 중부지방과 남부지방에서 나타나는 김치 미생물 군집의 분포와 차이를 규명하였으며, 이를 바탕으로 지역별 유사점과 차이점에 대한 미생물 군집의 분포를 연구하기 위한 과학적 기초자료를 제공할 것으로 예상된다.
Ataxia-telangiectasia (AT; OMIM 208900) is a rare autosomal recessive inherited progressive neurodegenerative disorder, with onset in early childhood. AT is caused by homozygous or compound heterozygous mutations in ATM (OMIM 607585) on chromosome 11q22. The average prevalence of the disease is estimated at 1 of 100,000 children worldwide. The prevalence of AT in the Republic of Korea is suggested to be extremely low, with only a few cases genetically confirmed thus far. Herein, we report a 5-year-old Korean boy with clinical features such as progressive gait and truncal ataxia, both ankle spasticity, dysarthria, and mild intellectual disability. The patient was identified as a compound heterozygote with two novel genetic variants: a paternally derived c.5288_5289insGA p.(Tyr1763*) nonsense variant and a maternally derived c.8363A>C p.(His2788Pro) missense variant, as revealed by next-generation sequencing and confirmed by Sanger sequencing. Based on claims data from the Health Insurance Review and Assessment Service Republic of Korea, we calculated the prevalence of AT in the Republic of Korea to be about 0.9 per million individuals, which is similar to the worldwide average. Therefore, we suggest that multi-gene panel sequencing including ATM should be considered early diagnosis.
Next generation sequencing (NGS), a high-throughput DNA sequencing technology, is widely used for molecular biological studies. In NGS, RNA-sequencing (RNA-Seq), which is a short-read massively parallel sequencing, is a major quantitative transcriptome tool for different transcriptome studies. To utilize the RNA-Seq data, various quantification and analysis methods have been developed to solve specific research goals, including identification of differentially expressed genes and detection of novel transcripts. Because of the accumulation of RNA-Seq data in the public databases, there is a demand for integrative analysis. However, the available RNA-Seq data are stored in different formats such as read count, transcripts per million, and fragments per kilobase million. This hinders the integrative analysis of the RNA-Seq data. To solve this problem, we have developed a web-based application using Shiny, COEX-seq (Convert a Variety of Measurements of Gene Expression in RNA-Seq) that easily converts data in a variety of measurement formats of gene expression used in most bioinformatic tools for RNA-Seq. It provides a workflow that includes loading data set, selecting measurement formats of gene expression, and identifying gene names. COEX-seq is freely available for academic purposes and can be run on Windows, Mac OS, and Linux operating systems. Source code, sample data sets, and supplementary documentation are available as well.
Jeon, Sol A;Park, Jong Lyul;Kim, Jong-Hwan;Kim, Jeong Hwan;Kim, Yong Sung;Kim, Jin Cheon;Kim, Seon-Young
Genomics & Informatics
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제17권3호
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pp.32.1-32.6
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2019
Currently, Illumina sequencers are the globally leading sequencing platform in the next-generation sequencing market. Recently, MGI Tech launched a series of new sequencers, including the MGISEQ-2000, which promise to deliver high-quality sequencing data faster and at lower prices than Illumina's sequencers. In this study, we compared the performance of two major sequencers (MGISEQ-2000 and HiSeq 4000) to test whether the MGISEQ-2000 sequencer delivers high-quality sequence data as suggested. We performed RNA sequencing of four human colon cancer samples with the two platforms, and compared the sequencing quality and expression values. The data produced from the MGISEQ-2000 and HiSeq 4000 showed high concordance, with Pearson correlation coefficients ranging from 0.98 to 0.99. Various quality control (QC) analyses showed that the MGISEQ-2000 data fulfilled the required QC measures. Our study suggests that the performance of the MGISEQ-2000 is comparable to that of the HiSeq 4000 and that the MGISEQ-2000 can be a useful platform for sequencing.
Cancers of the lung and liver are the top 10 leading causes of cancer death worldwide. Thus, it is essential to identify the genes specifically expressed in these two cancer types to develop new therapeutics. Although many messenger RNA (mRNA) sequencing data related to these cancer cells are available due to the advancement of next-generation sequencing (NGS) technologies, optimized data processing methods need to be developed to identify the novel cancer-specific genes. Here, we conducted an analytical comparison between Bowtie2, a Burrows-Wheeler transform-based alignment tool, and Kallisto, which adopts pseudo alignment based on a transcriptome de Bruijn graph using mRNA sequencing data on normal cells and lung/liver cancer tissues. Before using cancer data, simulated mRNA sequencing reads were generated, and the high Transcripts Per Million (TPM) values were compared. mRNA sequencing reads data on lung/liver cancer cells were also extracted and quantified. While Kallisto could directly give the output in TPM values, Bowtie2 provided the counts. Thus, TPM values were calculated by processing the Sequence Alignment Map (SAM) file in R using package Rsubread and subsequently in python. The analysis of the simulated sequencing data revealed that Kallisto could detect more transcripts and had a higher overlap over Bowtie2. The evaluation of these two data processing methods using the known lung cancer biomarkers concludes that in standard settings without any dedicated quality control, Kallisto is more effective at producing faster and more accurate results than Bowtie2. Such conclusions were also drawn and confirmed with the known biomarkers specific to liver cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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