• 데이터베이스 구축 단계
• 각 재배 및 사육 단계에서 육안 또는 영상, ICT 장비를 이용해 데이터를 체계적으로 수집하는 단계로, 데이터를 수치화하고 객관화시켜 신뢰할 수 있는 표현체 빅데이터를 구축해야 함.
• 기온, 습도, 날씨 등 다양한 환경 요소를 비롯하여 작물의 성장과 발달 단계에 맞는 정확한 정보(온톨로지)를 통해 수치화하여 수집하는 단계.

• 지식정보 그래프 구축 단계
• 수집 데이터를 '노드'-'엣지'의 그래프로 구현하는 단계로 서로의 데이터 관계를 명확하게 정의하여 표현형, 기능, 유전형의 관계를 체계적으로 구축하는 단계.

• 연관 관계 분석 단계
• 각 수집 요소에 대하여 알고리즘을 적용하는 단계로 표현형 및 환경정보와 유전형의 연관 관계에 대하여 중요도를 부여하여 특정 표현형에 대한 쿼리 결과의 순위를 제공하는 단계로 이를 뒷받침하는 유전형의 정보도 제공.

• 맞춤형 분석 단계
• 데이터베이스를 재구성하거나 탐색을 통해 자신과 가진 데이터를 비교하거나 분석할 수 있는 플랫폼을 제공하는 단계로 특정 표현형에 대한 집단 비교 분석 및 AI 기술 도입을 통해 최적의 교배 지침을 제공하는 단계.

[Fig.4] 커피는 건강에 좋다? 지나치면 골관절염·비만 위험 키운다[연합뉴스]
(출처:다양한 커피잔[Cyril Saulnier 제공)

표현형 데이터는 말 그대로 야장(野帳)을 디지털화한 것입니다. 단지 기입하고 엑셀로 관리하는 용도가 아니라 적재적소에 활용할 수 이용할 수 있도록 데이터베이스 구축과 데이터의 시계열 분석 및 복합 쿼리를 통해 필요한 정보를 추출할 수 있도록 해야 합니다. 즉 디지털 야장(野帳)을 통해 개체 및 집단에 대한 데이터 분석, 가시화, 통계 분석을 지원할 수 있어야 합니다.

 

 

 

오늘 블로그에서 다루었던 디지털 육종 분야에서의 표현형 데이터는 단순히 아날로그식 기재방법으로 축적하는 것이 아닌, 대량의 표현형 데이터를 상황에 맞게 사용하기 위하여 데이터베이스 구축이 필요할 것입니다.
이를 위해 공공기관과 민간 기업에서 홍수처럼 쏟아지는 많은 양의 데이터를 적절히 관리하고 분석할 수 있도록 빅데이터 구축 사업을 꾸준히 진행하고 있는데요, 디지털 육종을 위한 표현형 데이터도 데이터베이스 구축을 통해 그 활용도와 효용성을 극대화할 수 있을 것입니다.

 

• 표현형

표현형은 어떤 생명체의 겉으로 관측이 가능한 특정 모습이나 성질을 의미하며 유전형과 반대되는 개념.

멘델의 완두콩 실험을 설명하기 위해 처음 표현되었으며, 현대에 이르러서는 그 개념이 크게 확대되었습니다. 초기 멘델이 형질의 특성을 설명하기 위해 사용된 이 개념은 '유전자형이 곧 표현형으로 드러난다' 는 개념이었으며 완두콩의 '동그랗다'와 '주름지다' 등과 같이 실제 겉으로 드러나는 모양을 표현형이라고 부를 수 있습니다.

표현형은 우리가 흔히 마주할 수 있는 머리카락 색, 눈 색, 키 등과 같은 외향적인 모습뿐만 아니라 특징적인 행동, 발생, 생리학적 특성 또한 포함합니다. 이러한 표현형은 초기 유전형에 의해 결정되며 향후 환경적 요인에 의해 변할 수도 있습니다.

육종이란 농작물이나 가축을 개량하여 경제(실용) 가치가 더 높은 새로운 품종을 개발하고 증식하여 보급하는 기술입니다. 육종의 목표는 수량 증대와 품질 향상, 내재해성, 내병성, 맛, 향기(풍미), 모양, 사육 환경 등이 다양한 경제 형질로 정해질 수 있습니다.

육종의 대상은 농경을 시작한 이래로 산업적으로 유용한 형질(표현형)을 가진 모든 생물체가 그 대상이었습니다. 경주 능력을 목표한 '서러브레드' 경주마, 우리가 즐겨 먹는 마블링이 우수한 1등급 '한우', 매운맛의 강자 '청양고추', 가난에서 벗어나게 해준 수확량의 제왕 '통일벼', 밀을 대체할 벼 품종 '가루미' 등 동식물을 망라하고 인간에게 유용한 경제 형질을 가진 모든 분야에서 육종이 이루어져 왔습니다.

이렇게 다양한 특징을 가진 농작물 또는 가축을 만드는 것이 전통적인 분리육종만으로는 수십 년 이상을 필요로 하므로 현대 육종방법에서는 최첨단 과학기술을 사용하여 종자 개발을 진행하고 있습니다.

전통 육종 - 직접 식물 또는 동물을 교배하고, 재배(사육)하여 선발한 개체를 다시 재배하여 확인 작업을 거쳐 품종화시키는 방법이기에 최소 7년에서 20년 이상의 시간이 소요되며 겉으로 드러난 표현형만을 기준으로 하므로 육종의 목표가 되는 형질 외에 다른 형질의 내재성을 모르는 등 그 한계가 분명합니다.

분자 육종 - 육종기술에 분자 마커를 활용한 분자생물학 기술을 접목한 새로운 육종방법으로 마커를 통해 각 개체의 유전적 특성을 규명하고 효율적으로 우수한 개체를 판별하는 기술입니다. 유용한 형질을 가진 개체를 찾고 교배하는 것은 전통과 같으나 자손 세대의 재배 없이 분자마커를 이용해 원하는 개체를 찾을 수 있으며 많은 시간을 단축하거나 눈으로 확인할 수 없는 경우 등 개체 선발에 도움을 줍니다.

• 유럽희귀질환환자연맹(EURORDIS)

• 한국생명공학연구원 희귀난치질환연구센터

한국생명공학연구원(KRIBB)의 바이오의약연구부 소속 희귀난치질환연구센터는 빅데이터 기반의 희귀난치성 신경계 질환의 정밀, 맞춤의료연구 인프라 구축을 통해 희귀난치성 신경계 질환의 진단과 치료를 위한 원천기술 개발을 목표로 희귀난치성 신경계질환의 임상시료와 임상정보, 유전체 정보를 확보하여 한국인 유전체표준변이지도 작성하고 고급 데이터베이스를 구축하고 있습니다. 현재까지의 연구 성과는 뇌 발달장애 원인 신규 변이 발견 및 동물 모델 개발로 소아간질, 자폐 , 지적장애를 유발하는 TSC 유전성 뇌 발달질환의 in-vivo 동물 모델 제작과 in-vitro 신경줄기세포 배양 시스템을 이용하여 뇌 발달질환 진단 표지자 발굴을 위한 시스템이 구축되었고, 질환 특이적 대용량 NGS 유전체 데이터 생산 및 분석 파이프라인 구축으로 대용량 NGS(Next Generation Sequencing) 유전체 데이터와 다중 이형 바이오 빅데이터 처리, 가공, 분석을 위한 시스템을 구축하였습니다.

 

• 한국희귀질환재단

한국희귀질환재단(Korean Foundation for Rare Disease)은 시민과 지자체, 기업, 단체 등의 후원과 참여로 이루어지는 순수 공익재단으로, 그 모체가 되는 '한국희귀질환연맹'의 지난 10년 동안의 활동을 통해 파악된 희귀질환 환자와 가족들의 충족되지 못한 욕구와 간절한 염원을 담아 희귀질환찾기, 유전상담 서비스 지원, 효율적인 희귀질환 치료를 위한 R&D 연구 지원, 진단 사업 지원, 자원봉사 네트워크 구축 및 관리 지원, 특수 보육 교육 프로그램 개발 및 지원 사업 등을 보다 전문적이고 효율적으로 제공하기 위해 설립되었습니다.

 

• 도입 육종 : 기후나 풍토가 유사한 다른 나라에서 개발된 품종을 국내로 도입하여 검역과 검정평가를 통해 증식시키는 육종으로, 1959년 미국에서 도입한 옥수수가 대표적입니다.
• 교배 육종 : 서로 다른 우수한 형질을 갖는 개체들을 교배하여 한 개체에서 우수한 형질 모두를 가질 수 있도록 하는 것으로, 대부분의 전통 육종방식이 이에 해당합니다. 육종가들에 의해 수년 동안 반복적인 교배와 표현형에 의한 개체 선발 과정이 수반되는 터라 시간적, 공간적, 비용면에서 효율성이 낮다는 단점이 있습니다.
  
• 형질 전환 육종 : 유전자 재조합 방식을 이용해 관심 형질 유전자를 유전체에 도입하는 방식으로 기존의 생명체에서 없던 형질을 갖도록 종을 개량합니다. 흔히 GMO(Genetically Modified Organism)와 LMO(Living Modified Organism)를 들 수 있는데(유전자 재조합을 통해 변형된 생물체를 LMO로 한정하고 이들 생명체를 제조, 가공한 것까지 포함한 것을 GMO로 함), 제초제 내성을 갖는 콩이나 냉해에 강한 딸기, 옥수수 등이 이에 해당합니다. 인류가 섭취해온 이력이 없는 단백질을 포함하고 있어 알레르기 반응을 포함한 알려지지 않은 문제의 가능성 때문에 심리적으로 불편함을 느끼는 이슈가 있습니다.
  
• 디지털 육종 : 유전형-표현형에 기반을 둔 선발 육종 방식으로 다양한 표현형을 갖는 집단에서 특정 형질(표현형)을 갖는 개체들만을 유전형을 이용하여 선발하는 방식입니다. 최근 6~8년 걸리던 호박의 새 품종 개발을 3년 이하로 줄일 수 있었던 첨단 육종 기술입니다.

이렇게 간단히 살펴본 육종 기술 가운데, 현재 가장 발전된 기술은 디지털 육종이라 불리는 유전형 기반의 육종입니다.
NGS (Next generation sequencing)라는 대용량 시퀀싱 기술로 유전체 서열을 밝히고, 표현형이 다양한 개체들의 변이 정보를 생산함으로써 표현형과 연관된 유전형을 찾아 마커로 개발하는 방식은 기존의 다른 육종 기술의 단점들을 대부분 보완하고 있습니다.
가장 전통적으로 진행해 오던 교배 육종은 교배된 F1 세대부터 다수의 개체를 키워가며 목표 표현형에 부합되지 않는 개체들을 솎아내며 몇 세대가 될지 모를 목표 형질에 다다를 때까지 교배와 솎아냄을 반복합니다. 그러다 보니 시간적으로나 물리적으로 필요한 재배 환경까지 비용면에서 효율성이 낮았습니다. 게다가 전복과 같이 3년은 키워야 비로소 교배가 가능한 종일 경우, 소처럼 다음 세대의 개체수가 극히 적은 경우 (1마리의 새끼만을 낳는 경우), 과실수와 같이 한세대가 너무 길어 표현형을 확인하는 데 몇 년씩 걸리는 경우들은 교배 육종으로는 한계가 있습니다. 그에 반해 디지털 육종은 현재 관찰 가능한 개체들을 대상으로 선발하기 때문에 공간적, 시간적 제약에서 비교적 자유롭습니다.
형질 전환 육종에서의 이슈는 생명 현상의 대부분이 여러 유전자의 복합적인 상호작용으로 이뤄지기 때문에 유전자 하나를 도입한다고 해서 해당 형질이 바로 얻어지지 않는 단점이 있습니다. 도입된 유전자가 발현되어 단백질이 되었을 때 세포 내의 다른 단백질과 혹은 다른 유전자들과 어떤 상호 작용을 하느냐에 따라 표현형은 다르게 나타날 수 있기 때문입니다. 따라서 목표 유전자를 선택하고 제어하는데 생물학적 메커니즘의 이해가 수반되어야 하는 어려움이 있습니다. 그러나 디지털 육종은 자연적으로 생겨난 개체들 가운데 목표 형질을 갖는 개체를 선발하는 방식이라 유전자 재조합에 대한 불편함 및 생물학적 메커니즘 이해가 필요하지 않습니다.




그럼 디지털 육종에 대한 보다 정확한 이론을 살펴보겠습니다.
디지털 육종에는 필수 요소 3가지가 있습니다. 개체 (샘플), 표현형, 유전형이 그것인데, 모두 앞선 기술들에 비해 수집하는 데 유리합니다.
먼저 개체 확보 면에서 디지털 육종은 현재 관찰이 가능한 모든 개체를 대상으로 합니다. 야생종부터 돌연변이 종까지 제한이 없으며, 동일한 생장 조건이 필요하지도 않습니다. 예를 들어 밤나무의 경우 전국의 수집 가능한 모든 밤나무가 대상이 될 수 있습니다. 나무의 연령이 모두 달라도 괜찮습니다. 호박과 같은 채소류의 경우 일부러 교배를 통해 다양한 개체를 얻었다면 그 또한 모두 가능합니다.

두 번째, 표현형 정보는 현재 확보된 개체들에서 관찰되는 모든 것을 대상으로 할 수 있습니다. 밤나무의 경우 알곡의 크기, 밤나무가 위치한 지역, 수확 시기, 나무의 크기, 한 가지에 달리는 밤송이의 수, 나무의 연령 (가능하다면) 등 현재 시점에서 관찰할 수 있는 모든 것이 표현형으로 정리될 수 있습니다. 이를 좀 더 효율적으로 수집하고자 하는 기술이 Edging computing을 이용한 디지털화된 장비를 이용한 표현형 수집입니다. 온실에 카메라를 설치하고 주기적으로 사진을 촬영하여 호박의 성장 정보를 영상 분석을 통해 처리하는 AI 기술이 접목된 스마트 팜이 이에 해당합니다.

마지막인 세 번째 유전형 생산은, NGS 기술과 생물정보의 발달로 누구나 쉽게 얻을 수 있게 되었습니다. 심지어 오늘 드신 모든 식재료의 유전체가 밝혀져 있다는 사실만 보아도 얼마나 보편화된 기술인지 알 수 있습니다. 이들 3요소가 모두 데이터로 갖춰졌다면 총 4단계의 생물정보 분석을 통해 육종이 이뤄집니다.

[Fig. 4] 육종을 위한 4단계의 생물정보 분석

• [1단계] 표현형과 연관된 변이 마커 찾기 : GWAS(Genome Wide Association Study)라 불리는 일종의 통계 분석으로 특정 표현형으로 집단을 구분한 후에 구분된 집단과 연관성이 높은 변이를 찾아내는 방법입니다. 이때, 표현형은 꼭 두 개의 집단으로 양분되는 구조가 아니어도 됩니다. 밤 알곡의 크기는 정량적인 수치로 크기에 따라 동일한 패턴으로 유전형이 나타난다면, 해당 변이는 알곡 크기에 연관된 마커로 선택될 수 있습니다. 병 저항성의 경우에도 잎의 60%가 마르는 데 걸리는 시간으로 표현형을 정량화할 수 있습니다.
• [2단계] 기계학습 : 표현형에 따른 집단의 구분력을 보이는 변이만을 유전형 데이터로 활용하여 표현형-유전형 기계학습을 수행합니다. 이때, 수집된 개체의 75% 정도를 학습 데이터로 활용하고, 나머지 25%는 학습된 기계학습의 정확도 평가를 위해 사용합니다. 밤 알곡의 크기를 예측하기 위한 기계학습을 예로 들면, 1단계에서 선별된 변이 마커가 30개라면, 개체별 30개의 유전형 정보에 따라 측정된 알곡의 크기를 표현형 정보로 학습되도록 합니다. 이후 구축된 예측모델을 이용해 남겨 두었던 25% 개체의 유전형 정보를 넣고 해당 표현형이 예측될 가능성이 얼마나 될지 확률치를 얻게 됩니다. 기계 학습의 평가는 True Positive (정답을 정답으로 예측), False Negative (오답을 오답으로 예측)로 계산되는 Specificity와 Sensitivity로 정리됩니다. 만약 결과가 만족스럽지 못하다면, 기계학습 알고리즘을 변경해 보거나 학습 데이터를 변경해야 합니다. 학습에 이용되는 30개 마커의 유전형 정보는 개체별로 모두 다를 수 있습니다. 이는 마커 개개의 정보력이 약하기 때문인데, 다수의 개체에서 기계학습을 통한 반복적인 학습을 통해 조금씩 다른 유전형임에도 동일한 표현형으로 학습시켜 정확도를 높일 수 있습니다. 또한, 마커 개별의 정보력이 약한 것은 오히려 한두 개의 변이 정보가 소실된다 할지라도 기계학습의 표현형 예측에는 큰 변수가 되지 않아, 기존의 SSR과 같은 분자 마커를 활용한 육종보다 한 단계 진보한 기술이라 할 수 있습니다.
• [3단계] 확장된 검증 : 구축된 기계학습모델로 더 많은 개체에 적용해 봅니다. 해당 표현형을 예측하는 데 사용되는 마커는 1단계에서 30개로 선별되었고, 이후 미지의 시료에 대해 30개 마커 유전형만을 타입핑하여 표현형을 예측합니다. 이는 여러 출처의 개체로 검증해보는 것이 좋습니다.
• [4단계] 교배효율 검사 : 기계학습모델 검증이 완료되었다면 최적의 교배 지침을 위한 F1 세대의 표현형 예측 시뮬레이션을 진행합니다. 부·모가 될 개체의 유전형을 기반으로 F1 세대에서 나타날 수 있는 유전형을 무작위 방식 구성합니다. 이때 F1 세대의 개체수는 2,000개체 이상, 유전형은 해당 표현형을 예측하는 마커 수, 앞선 예로 들자면 30개 유전형을 인실리코상에서 데이터로 생산합니다. 이후 2,000 개체의 유전형을 이용해 구축된 기계학습으로 표현형을 예측하여 F1 세대에서 해당 표현형을 가질수 있는 평균 개체수가 어느 정도 되는지 수치화합니다. 이러한 방식으로 F1 세대에서 해당 표현형을 가질 수 있는 개체수가 많은 순서로 교배 조합을 시뮬레이션합니다. 어패류의 경우 교배를 위해 다수의 친어를 수조에 넣어 진행하고, 체외 수정을 하는 종이기 때문에 이러한 교배효율 시뮬레이션은 다음 세대의 육종 효율을 높이는 데 매우 중요합니다.

최근 종자의 중요성이 대두되면서, 육종에 대한 한 차원 발전된 기술의 적용이 범국가적으로 진행되고 있습니다. 디지털 육종이라 불리는 신기술은 이제 표현형-유전형으로 대두되는 데이터 육종으로 진화해 가고 있습니다. 따라서 비록 지금은 정보력이 낮은 표현형 하나하나도 모두 데이터화 하려는 노력이 필요합니다. 육종은 살아있는 생명체에 행해지는 것입니다. 우리가 먹지 않는 사료로 이용되는 옥수수라 할지라도 유전적 변형이 행해지게 되면, 생태에 변화를 초래할 수 있어 매우 조심스럽게 접근해야 하는 분야입니다. 그런 면에서 데이터 육종은 자연스레 발생된 개체들 가운데 유전형을 이용한 선발 방식이라 안정적입니다. 안전하게 자연의 일부로 존재하는 육종을 위해 데이터 육종은 앞으로 더욱 데이터를 쌓아 가야할 것입니다.

작성 : RDC 신윤희 책임 연구원

이번 SARS-CoV-2 관련한 환자 유래 바이러스 유전체 시퀀싱 데이터는 GISAID(https://www.gisaid.org/) 사이트에서 모두 공개하고 있습니다. 데이터베이스 내 유전체 계통분석 결과를 보면 바이러스 변이가 얼마나 빠르게 생겨나고 어떻게 확산되고 있는지 패턴을 확인할 수 있습니다.

NGS 장비를 활용한 유전체 해독 기술이 지속적으로 발전하면서 이번 COVID-19 사태에서는 메르스 때와는 다르게 감염 환자가 발생하고 늦어도 일주일 안에 유전체 정보가 해독되어 공개되는 것을 볼 수 있습니다.

중국 현장에서는 초소형 유전체 해독 장비인 MinION(Oxford Nanopore)을 활용해 환자 유래 SARS-CoV-2 유전체를 현장에서 24시간 내 시퀀싱 하는 데 활용하고 있으며, 중국 전역에서 발생한 다양한 이 바이러스 유전체 데이터 수백 개가 동시에 계속해서 공개되고 있습니다.

[출처] NANOPORE사의 MinION

MinION을 사용한 시퀀싱은 SARS-CoV-2의 진화를 추적하기 위한 빠르고 효율적인 방법입니다. 실험실 장비에 비용적으로 거의 투자하지 않고 몇 시간 안에 시퀀싱을 수행할 수 있지만, 샘플의 품질이 낮고 다른 출처의 RNA로 오염된 경우가 많기에 생물정보 분석이 굉장히 중요합니다.

이번 블로그에서는 metatranscriptomics 데이터의 한계를 극복하고, CLC Genomics Workbench를 사용하여 Oxford Nanopore MinION 장비에서 시퀀싱된 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법을 안내하도록 하겠습니다.

분석할 데이터는 중국 우한의 해산물 시장에서 처음 폐렴이 발생하였을 때의 샘플을 MinION 장비로 시퀀싱한 메타전사체 케이스입니다[Chan et al., 2020].

환자로부터 가래와 인후에서 면봉을 사용하여 기관지 폐포를 통해 샘플링 하였고, 질병의 직접적인 원인이 되는 바이러스 외의 RNA가 함께 포함되어 있으며, 염기서열에 비의존적으로 무작위 primer를 사용하여 새로운 병원체의 동정이 가능한 SISPA(Single-Primer Amplification) 프로토콜을 사용하였습니다.

CLC Genomics Workbench 20.0 버전 이상에서는 "Long Read Support(Beta)" 플러그인을 지원합니다. 해당 플러그인을 설치하면 Oxford Nanopore의 MinION 장비에서 시퀀싱한 raw 데이터를 import 할 수가 있습니다.

(Long Read Support Plug-in)

직접 시퀀싱한 데이터 외에 공개된 데이터를 기반으로 분석을 진행해보고 싶다면, SRA 데이터베이스를 연결하여 NGS raw 데이터와 메타데이터를 다운로드하여 분석에 사용할 수 있습니다.

분석에 활용한 데이터도 해당 논문 정보를 토대로 가래과 인후에서 면봉으로 채취한 2개의 샘플을 CLC Genomics Workbench내에 연동된 SRA에서 다운로드 해보았습니다.

(Search for reads in SRA)

더불어 변이 분석을 위한 참조 유전체 서열도 우한에서 등록된 최초의 SARS-CoV-2 바이러스 서열(MT135044)을 NCBI search 기능을 이용하여 준비하였습니다.

(NCBI search & Download)

해당 샘플에서는 바이러스 서열 농축을 위한 SISPA 프로토콜을 사용하였기 때문에, SISPA adapter를 제거하기 위한 adapter 서열을 별도로 저장한 후 trimming 과정을 통해 시퀀싱된 서열 내에 포함된 adapter를 제거하였습니다.

Long Read Support 플러그인은 PacBio 또는 Oxford Nanopore 장비에서 생산된 long read의 de novo assembly와 reference mapping 분석을 지원합니다.

Quality 및 adapter trimming 과정을 거친 2개의 시퀀싱 데이터는 중국 우한에서 등록된 SARS-CoV-2 참조 유전체를 기준으로 맵핑을 진행하였고, 전체 시퀀싱된 서열 중에서 샘플 내 코로나 바이러스 서열이 포함되어 있음을 확인할 수 있었습니다.

(Read mapping)

맵핑 리포트를 확인해보면, 인후 샘플에서는 채취된 샘플 내에 바이러스가 극소량이라 host genome 데이터가 많이 포함되었을 가능성을 나타냅니다.

참조 유전체 서열에 맵핑된 리드들을 기반으로 변이 분석을 수행할 때 CLC Genomics Workbench에서는 3가지 검출 알고리즘을 제공합니다.

이 중 Fixed Ploidy Variant Detection의 경우는 유전체 배수체를 기준으로 germline 변이 분석에 최적화된 알고리즘이지만, 시퀀싱 에러 모델도 함께 적용되어 있으므로 Oxford Nanopore 데이터의 변이 분석에 효과적일 수 있습니다.

분석 결과, 가래 샘플에서는 5개의 변이가 발견되었고, 인후 샘플에서는 3개의 변이가 발견되었습니다.

(Variant calls)

샘플링 날짜를 살펴보았을 때, 참조 유전체 서열인 MT135044의 경우는 2020년 1월 28일이고 MinION 2개의 시퀀싱 샘플은 2020년 1월 11일로 활동적인 발병 상황에서 시간이 지남에 따라 돌연변이를 추적할 수 있음을 나타냅니다.

추가로 해당 변이의 아미노산 변화에 영향을 미치는지도 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 단백질 구조에도 변화를 일으키는지 3차원 형태로 확인할 수 있습니다.

(Protein model of a non-synonymous variant)

각 샘플별로 참조 유전체 서열에 맵핑된 consensus 서열을 별도로 저장하여 NCBI의 BLAST를 수행하면, 다른 샘플의 SARS-CoV-2 서열들과도 비교할 수 있습니다.

COVID-19 사태로 별도의 BLAST DB도 운영하고 있으므로, 필요 시 local 환경에 Betacoronavirus DB를 다운로드 받아서 Local BLAST 분석도 가능합니다.

(BLAST output hit table)

더불어 여기까지 분석은 워크플로우를 만들면 다량의 샘플을 분석할 때 굉장히 효율적으로 쉽게 운영할 수 있습니다.

이처럼 생물정보 분석은 전체 유전체 수준에서 전염병의 원인이 되는 병원체를 분석하고 비교할 수 있습니다. 더불어 메타 데이터를 이용하여 환자 유래의 바이러스 및 병원체의 유전체 정보를 함께 비교하면 발생 원인을 역으로 추적할 수 있습니다.

현재 (주)인실리코젠에서는 COVID-19 연구를 포함한 감염병 연구를 위해 CLC Genomics ProSuite(CLC Genomics Workbench를 포함한 바이러스 및 미생물 NGS 분석 패키지)와 Ingenuity Pathway Analysis(IPA, 유전자 네트워크 분석 솔루션)의 단기 라이선스를 지원하고 있으니 신청하시면 6월 15일까지 사용해보실 수 있습니다.

하루 속히 COVID-19 감염 확산이 종식되길 바라며, 앞으로 이러한 생물정보 솔루션들의 활용을 통해서 바이러스 및 병원체 발생을 조기에 감지하고 제어하는 공중 보건의 보호에 도움이 되길 바랍니다.

• Chan, J. et al., A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster. Lancet, 395(15):514-523
• Aiping Wu, Yousong Peng, et al., Genome Composition and Divergence of the Novel Coronavirus (2019 nCoV) Originating in China. Cell Host and Microbe, 27
• GISAID, https ://www.gisaid.org/epiflu applications/next betacov app/