연재 순서

   1. Assembly
   2. Variation study
   3. Expression study
   4. Epigenomics
   5. Genome Annotation
   6. Next Generation Bioinformatics
   7. Data Management for web 2.0 Era
   8. Semantic Network for Integrated Biology Data
   9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis

이번주부터 2주간 진행되는 연재에서는 Next Generation Sequencing의 두 번째 Application인 Expression study에 대해 알아보도록 하겠습니다.

2-2. Expression Study

 

 Functional genomics의 유전자 발현 연구 분야에도 NGS는 예외 없이 새로운 방향을 제시하면서 transcriptome 분야를 포함하여 많은 부분에서 PCR이나 마이크로어레이 기술을 대체 하고 있다. 이러한 NGS 기술은 분석 할 종의 서열 정보가 없어도 분석 가능하여 어떤 생물종도 연구에 이용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 뿐만 아니라 한 번의 시퀀싱으로 수많은 read를 얻는 높은 coverage를 가지기 때문에 단 시간에 적은 비용으로 전체 염기서열을 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 장점들은 마이크로어레이를 이용한 종전의 분석법에서 나타난 여러 문제점을 보완하면서 다양한 방향으로 연구를 수행할 수 있게 하였다. Development stage, stress, tissue와 같이 특정 컨디션에서의 유전자 발현 양상을 보는 것에서부터 조직 특이 유전자 분석, house keeping 유전자 분석, 유전자 발현을 이용한 ortholog 분석, SNP 분석 그리고 alternative splicing 분석에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 분석이 가능하게 되었다[1].

발현 분석은 언제, 어디서, 어느 정도로 유전자들이 발현되는 지를 전사 수준에서 총체적으로 탐색 하는 것을 목적으로 한다. 따라서 원하는 컨디션이 반영된 mRNA를 추출하여 라이브러리를 제작하게 되고, 무작위 적으로 시퀀싱 하여 얻어진 서열을 클러스터링을 통해 발현 양을 추정하게 된다[2, 4, 5, 17, 18, 19].




 이러한 방법은 기존의 ESTs를 활용한 발현 분석과 동일한 방법으로, 클러스터링 방법 또한 EST 클러스터링과 같이 유전체 서열이 존재하는 경우 references assembly을 수행하여 유전자 영역을 기준으로 클러스터링을 수행하게 되고, 만약 유전체 서열이 존재하지 않을 경우 de novo assembly을 수행 하게 된다. 단 de novo assembly의 경우 assembly의 정확성을 위해 short reads 보다는 Roche 454의 long reads를 이용하는 것이 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다(1-2. Assembly 참조)[17, 18, 19].

 클러스터링이 완료되면 각 클러스터 별로 포함되어 있는 NGS reads의 개수를 발현 수치 값으로 환산하여 Digital Expression Profile(DEP)를 작성하게 되며 이는 마치 마이크로어레이의 intensity를 이용한 분석법과 같이 분석하게 된다[17, 18]. 이때, 실험적인 바이어스와 생물학적 컨디션을 고려한 다양한 통계적 방법이 이용된다.


다음 연재에서는 Expression study 중에 먼저 여러 조직에서 다양한 발형 양을 보이는 유전자의 경우 각 조직마다의 발현양을 계산하는 방법인 Digital Expression Profile(DEP) 작성하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다.


참고문헌

1. Mortazavi A, Williams BA, McCue K, Schaeffer L, Wold B. (2008) Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq. Nat Methods. 7, 621-628.
2. Fei Z, Tang X, Alba RM, White JA, Ronning CM, Martin GB, Tanksley SD, Giovannoni JJ. (2004) Comprehensive EST analysis of tomato and comparative genomics of fruit ripening. Plant J. 40, 47–59
3. Rensink WA, Lee Y, Liu J, Iobst S, Ouyang S, Buell CR. (2005) Comparative analyses of six solanaceous transcriptomes reveal a high degree of sequence conservation and species-specific transcripts. BMC Genomics. 6, 124
4. Ronning,C.M. et al. (2003) Comparative analyses of potato expressed sequence tag libraries. Plant Physiol. 131, 419–429
5. Guo J, Zhu P, Wu C, Yu L, Zhao S, Gu X. (2003) In silico analysis indicates a similar gene expression pattern between human brain and testis. Cytogenet Genome Res. 103, 58-62
6. Benjamini, Y., Daniel Yekutieli. (2001) The control of the false discovery rate in multiple hypotheses testing under dependency. Annal. Stat. 4(29), 1165–1188
7. Tsai CA, Hsueh HM, Chen JJ. (2003) Estimation of false discovery rates in multiple testing: application to gene microarray data. Biometrics. 59, 1071-81
8. Audic S, Claverie JM. (1997) The significance of digital gene expression profiles. Genome Res. 7, 986–995
9. Roche 454 : Products & Solutions - Multiplexing
(http://www.454.com/products-solutions/experimental-design-options/multiplexing.asp)
10. Tatusov RL, Koonin EV, Lipman DJ. (1997) A genomic perspective on protein families. Science. 278, 631-637
11. Kato T, Murata Y, Miura K, Asai K, Horton PB, Koji T, Fujibuchi W. (2006) Network-based de-noising improves prediction from microarray data, BMC Bioinformatics. 7, S4
12. Noh SJ, Lee K, Paik H, Hur CG. (2006) TISA: tissue-specific alternative splicing in human and mouse genes. DNA Res. 5, 229-243
13. Zeeberg BR, Feng W, Wang G, Wang MD, Fojo AT, Sunshine M, Narasimhan S, Kane DW, Reinhold WC, Lababidi S, Bussey KJ, Riss J, Barrett JC, Weinstein JN. (2003) GoMiner: a resource for biological interpretation of genomic and proteomic data, Genome Biol. 4, R28
14. GeneSpring GX : Products & Services - GeneSpring GX Software
(http://www.chem.agilent.com/en-US/products/software/lifesciencesinformatics/genespringgx/pages/default.aspx)
15. Wingender E, Chen X, Hehl R, Karas H, Liebich I, Matys V, Meinhardt T, Prüss M, Reuter I, Schacherer F. (2000) TRANSFAC: an integrated system for gene expression regulation. Nucleic Acids Research. 28, 316-319
16. PathwayStudio : Products-pathway Studio
(http://www.ariadnegenomics.com/products/pathwaystudio/)
17. Eveland AL, McCarty DR, Koch KE. (2007) Transcript profiling by 3'-untranslated region sequencing resolves expression of gene families. Plant Physiol. 146, 32-44.
18. Torres TT, Metta M, Ottenwälder B, Schlötterer C. (2008) Gene expression profiling by massively parallel sequencing. Genome Res. 1, 172-7.
19. Vega-Arreguín JC, Ibarra-Laclette E, Jiménez-Moraila B, Martínez O, Vielle-Calzada JP, Herrera-Estrella L, Herrera-Estrella A. (2009) Deep sampling of the Palomero maize transcriptome by a high throughput strategy of pyrosequencing. BMC Genomics. 10, 299.
20. Wang ET, Sandberg R, Luo S, Khrebtukova I, Zhang L, Mayr C, Kingsmore SF, Schroth GP, Burge CB. (2008) Alternative isoform regulation in human tissue transcriptomes. Nature. 2456, 70-76.
21. Johnson JM, Castle J, Garrett-Engele P, Kan Z, Loerch PM, Armour CD, Santos R, Schadt EE, Stoughton R, Shoemaker DD. (2003) Genome-wide survey of human alternative pre-mRNA splicing with exon junction microarrays. Science. 302, 2141-2144.
22. Ledford H. (2008) Human genes are multitaskers. Nature. 456, 9.
23. CLC Genomics Workbench: RNA-Seq analysis
(http://www.clcbio.com/index.php?id=1330&manual=RNA_Seq_analysis.html)

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   8. Semantic Network for Integrated Biology Data
   9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis

이번 주 Quipu Issue Paper 기술 소식지에서는 Next Generation Sequencing의 첫 번째 Application인 Variation study에 대해 5번에 걸쳐 연재될 예정입니다.  다양한 variation study에 대한 소개에 앞서 오늘은 NGS reads를 이용한 assembly에 기반을 둔 variation 분석은 어떻게 이루어지는지 알아보도록 하겠습니다.  

2. Application of Next Generation Sequencing

 2-1. Variation Study

 Next Generation Sequencing 기술은 이제 유전체 연구의 밑바탕이 되고 있다. 수백 Mega base에서 Giga base에 이르기까지 엄청난 양의 염기서열 분석을 수행해내면서 전체 염기서열 결정 및 re-sequencing을 통해 유전체 상의 여러 가지 변이 연구를 활발히 하게 하였다. 이는 시간과 가격적으로 효과적인 마커를 개발할 수 있을 뿐만 아니라 개인 맞춤 의학에 빠르게 다가갈 수 있도록 하고 있다. NGS를 이용한 variation 연구는 대부분 양쪽 말단 서열을 동시에 해독하는 방법인 paired-end 시퀀싱을 사용하고, 평균 시퀀스 배수를 유전체의 20~40X로 시퀀싱을 진행하여 reference 서열에 정확한 맵핑과 정렬을 통해 비교하는 것이 보통이다. 이 후 분석된 막대한 양의 정보들 가운데 의미 있는 SNP나 CNV 분석을 위한 이차적 분석에 전문적 수준의 생물정보학적 도구가 필수적으로 이용되고 있다.

 NGS reads를 이용한 variation 분석은 기본적으로 assembly에 기반을 둔다. 특정 원하는 영역의 서열만을 골라 시퀀싱 하는 amplicon 시퀀싱 방법과 유전체 서열 전체를 대상으로 시퀀싱하는 두 가지 방법 모두 일차적으로 assembly를 수행하고 이후 서열간의 비교 분석을 통해 variation 분석을 진행한다. 따라서 대부분의 assembler는 assembly 뿐만 아니라 이후 SNP와 같은 variation 분석이 가능하도록 추가 기능을 제공하고 있다. 그러나 서열 하나 정도의 variation이 아닌 넓은 범위에 걸쳐 발생하는 variation은 single reads 혹은 짧은 fragment의 paired-end 시퀀싱으로는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 분석 목적에 따라
시퀀싱 타입을 다양하게 디자인하고 있다.


 일반적으로, variation 분석에는 fragment size를 다양하게 구성한 paired end 시퀀싱을 추천한다. SNP 뿐만 아니라 CNV와 같은 넓은 지역에서의 variation과 구조적 변화까지 분석하기에는 길이에 제한이 있는 single reads 보다는 다양한 길이로 구성된 paired reads를 이용하여 기준이 되는 reference 서열에 모두 alignment가 수행될 수 있도록 하는 것이 효율적이기 때문이다. 그림 1에서 보여 지는 것과 같이 reference 서열과 비교했을 때 1.5kb의 insertion이 존재하는 경우 500bp fragment의 paired-end 서열은 한쪽만 alignment 되고 다른 한쪽은 alignment가 수행되지 않을 것이다. 그러나 2kb fragment paired-end 서열의 경우  양쪽 서열이 모두 reference 서열에 alignment 되면서 1.5kb의 insertion이 일어났음을 인지할 수 있게 된다. 또한 양쪽 서열의 alignment 방향을 체크하여 inversion이 일어났는지도 확인이 가능하다[7]. 표 1에서는 분석 목적에 따른 최적화된 NGS reads 타입을 소개하고 있다[5]. 현재 paired-end의 fragment size는 200bp에서 5kb 까지 가능한 수준이다. 그 중 2-5 kb의 long fragments의 시퀀싱은 fragment 양 끝 말단을 ligation 하여 circular 형태로 만들고 이후 다시 circular 형태의 서열을 400-600bp 길이로 절편을 만들어 그중 양쪽 끝 말단의 서열을 포함하고 있는 fragment만을 선별하여 시퀀싱을 수행한다[5]. 이러한 방법은 긴 서열 중 필요한 양쪽 끝 말단만을 추출하여 시퀀싱의 샘플로 이용하는 것으로 ‘mate paired ends’라 하며, 시퀀싱의 품질을 높이는 하나의 방법이 된다.

결론적으로, ‘1-2. Assembly’ 에서도 언급 하였듯이 variation을 목적으로 분석하는 경우에는 분석하려는 서열들 간의 차이를 인지하고 이를 반영한 assembly가 수행되어야 한다. 따라서 reference assembly 수행에서도 reference 서열과 시퀀싱 된 reads간의 차이는 SNP와 같은 서열하나일 수도 있고 CNV나 구조적 변형 같은 넓은 범위의 variation도 있기 때문에 표 1에서 언급한데로 다양한 길이의 fragment size로 분석하는 것이 언급된 모든 variation을 분석하기에는 가장 적합하다[5].

다음 연재에서는 다양한 variation study 중에 SNP(Single Nucleotide Polymorphism) 분석법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다.

참고문헌

 1. 이종극 (2006) 질병유전체분석법(Genetic Variation and Diseases)
 2. Eck SH, Benet-Pagès A, Flisikowski K, Meitinger T, Fries R, Strom TM. (2009) Whole genome sequencing of a single Bos taurus animal for single nucleotide polymorphism discovery. Genome Biol. 10(8), R82.
 3. Ganal MW, Altmann T, Röder MS. (2009) SNP identification in crop plants. Curr Opin Plant Biol. 2, 211-217
 4. Xie C, Tammi MT. (2009) CNV-seq, a new method to detect copy number variation using high-throughput sequencing. BMC Bioinformatics. 10, 80
 5. Illumina : SNP Genotyping and CNV Analysis
  (http://www.illumina.com/documents/products/datasheets/datasheet_genomic_sequence.pdf)
 6. Bentley DR. et al. (2008) Accurate whole human genome sequencing using reversible terminator chemistry. Nature. 2008 456, 53-59
 7. Ng SB. et al. (2009) Targeted capture and massively parallel sequencing of 12 human exomes. Nature. 461, 272-276
 8. Koboldt DC, Miller RD, Kwok PY. (2006) Distribution of human SNPs and its effect on high-throughput genotyping. Hum Mutat. 3, 249-254.
 9. 박종화 (2009) 변이체학을 위한 생정보학 분석도구. Medical POSTGRADUATES. 3(37), 131-133
 10. 유향숙, 김선영 (2009) Variome 국제연구동향. Medical POSTGRADUATES. 3(37), 134-137
 11. 임선희, 정연준. (2009) 새로운 유전체 변이의 등장 : 유전자 복제수 변이. Medical POSTGRADUATES. 3(37), 149-153

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Quipu Issue Paper 기술 소식지 두 번째 연재로 NGS Assembly 중에 De novo assenbly에 대해 알아보도록 하겟습니다.

 1-1-2. De novo assembly    

 Human genome project 이후 다양한 종에서 Whole Genome Sequencing(WGS)이 진행되고 있다. 고전적인 방법으로 BAC library를 제작하여 샷건 시퀀싱으로 진행되던 방식이 NGS 시대에 들어 새롭게 진화하였다. 일예로 Dr. Andreas는 ‘Corynebacterium kroppenstedtii’의 유전체 시퀀싱을 단 7.5 시간 만에 수행하고 자동화된 genome annotation 파이프라인을 통해 단 3일 만에 논문으로 발표하였다[13]. 그러나 아쉽게도 미생물을 제외한 대부분의 종에서는 아직까지 NGS를 이용한 de novo assembly로 유전체 시퀀싱을 완성한 팀은 없다. 짧은 reads의 제한적인 정보로 복잡한 유전체 구조를 모두 밝히기엔 어려움이 따른다. 따라서 reference가 없는 새로운 종을 시퀀싱 할 경우에는 짧은 reads를 생성하는 Solexa나 SOLiD보다는 Roche 454를 이용한 long reads 시퀀싱이 유용하다. 2009년 10월 현재 Roche 454의 GS Titanium의 경우 평균 read 길이가 350bp에 달하고 최대 700bp까지 시퀀싱을 수행한다고 한다[8]. 단, 유전체 구조상 반복 서열 영역과 같은 서열상의 정보로만 분석 되지 않는 부분은 paired-end reads의 fragment size를 다양하게 디자인하여 long reads와 함께 분석 하여야 한다. 이렇게 de novo assembly의 경우 long reads와 short paired-end reads를 동시에 처리할 수 있어야 하므로 assembler 또한 이들 모두를 처리할 수 있어야 한다.

대표적인 de novo assembler로 Velvet(Solexa bundle program)[9], Newbler(454 bundle program)[10], ABySS[11], CLC NGS Cell, 그리고 고전적인 프로그램인 Phrap을 들 수 있다. 이들 assembler의 특징에 대해 좀 더 자세히 살펴보기 위해 다음의 몇 가지 조건을 기준으로 살펴보았다. 단, phrap의 경우 NGS reads의 특성상 대량의 데이터를 처리하기엔 메모리와 속도 면에서 비교하기가 어려울 만큼 효율적이지 않은 점을 고려하여 이후 비교 분석에서는 제외하였다.

  최근 de novo assembler의 개발이 가속화 되면서 human 유전체를 대상으로 de novo assembly에 성공한 사례가 발표 되었다. CLC NGS Cell[12]과 ABySS[11]가 그 주인공으로 Illumina의 paired-end reads를 분석에 이용하여 38X의 human 유전체를 완성 하였다고 밝혔다. 그 두 프로그램의 결과를 비교해 보면 표 4와 같다. CLC NGS Cell은 최근 2.0에서 3.0 beta 버전으로 업그레이드되면서 de novo assembly에 놀라울 만큼의 결과를 향상 시켰다[12]. 단적으로 38X나 되는 많은 데이터를 de novo assembly로 분석하는데 단 78시간(CPU time)밖에 소요되지 않았다는 것만으로도 매우 놀라운 일이다(표 4).

 이는 ABySS와 비교했을 때 약 172배가 빨라진 결과이다[12]. 뿐만 아니라 분석된 contig의 품질을 살펴보면 100bp 이상 되는 contig는 ABySS 보다 많으며 최대 contig 길이 면에서 1.7배 긴 contig를 생성하고 있다. N50 또한 서로 비슷한 결과를 보여 주고 있어 단순히 빠른 속도만을 내세우는 프로그램이 아닌 분석 결과에 대한 정확성 면에서도 믿음을 주고 있다. 이를 한 번 더 검증하기 위해 짧은 유전체를 대상으로 Velvet과의 정확성 테스트를 다시 수행하였다. 그 결과 Velvet의 부정확한 assembly에 비해 CLC NGS Cell은 모두 정확한 assembly를 수행하였음을 확인 할 수 있었다(표 5)[12].

비슷한 결과로 Shizosaccharomyces pombe 132, Fungi 유전체를 대상으로 테스트한 결과에서도 CLC NGS Cell이 Velvet 보다는 좋은 결과를 보였다(표 6). 마지막으로 long reads와 short reads를 동시에 분석하여 복잡한 유전체 구조를 분석 할 때 서로 다른 데이터 플랫폼이 함께 분석되어야 한다. 이를 위해 GS titanium과 Illumina 데이터(Solexa)를 다양한 비율로 구성한 테스트 세트를 이용하여 분석하였다(표 7).

  분석 결과 long reads 구성이 많을수록 긴 contig를 구성하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 여기서 보여지진 않았으나 반복서열 영역과 같은 시퀀싱이 쉽지 않은 영역의 데이터를 long reads 보다는 short reads에서 확인할 수 있었다. 따라서 두 가지 플랫폼의 장점을 모두 수용할 수 있는 assembler를 선택하여 분석의 정확성을 높이는 것이 좋을 듯하다.

 1-1-3. Workflow

 NGS 데이터의 분석 단계는 크게 pre-processing, assembly, 그리고 assembly를 이용한 이차 분석으로 나눠진다. Pre-processing 단계에서는 다양한 플랫폼으로부터 single reads, long reads, paired reads 그리고 unpaired reads들의 정보를 assembly 단계에 적용하기 위한 작업을 수행한다. 대부분의 assembler는 대용량의 데이터 처리를 위해 index 파일을 자체 프로그램에 맞게 생산하는 단계를 거치거나, 다양한 플랫폼에서 생산된 데이터를 특정 포맷의 입력 포맷으로 전환하는 과정을 수행한다. 그러나 이러한 과정은 자칫 시퀀싱 자체의 raw 정보를 유실하는 경우가 발생할 수 있으므로 assembler의 기능을 면밀히 살펴 최대한 정보를 그대로 보존할 수 있는 assembler를 선택하는 것이 좋다. 그중 CLC NGS Cell은 대부분의 시퀀싱 raw 파일을 입력 포맷으로 지원하므로 이러한 정보 손실을 줄여 줄 수 있는 이점이 있다. 더욱이 zip file 형태의 파일을 바로 입력 포맷으로 지원하므로 분석 단계에서의 파일 관리가 수월한 점도 장점이라 하겠다.

 다음으로 assembly 과정에 대해 알아보자. NGS reads의 assembly는 제한적인 computing power를 고려하여 데이터를 여러 개로 분리하여 반복 수행하게 된다. 이후 이들 assembly 결과를 하나로 합치는 과정을 통해 전체적인 assembly을 완성한다. 대부분의 프로그램이 한 번의 명령어 수행으로 contig 서열 혹은 assembly 파일을 얻을 수 있다. 그림 3. CLC NGS Cell workflow. 다양한 입력 포맷을 지원하므로 assembly 수행을 위한 여러 단계의 전처리 과정이 없으며 assembly 이후 한 번의 스크립트 수행을 통해 원하는 다양한 정보를 이차적으로 생산할 수 있다.

 마지막으로 assembly 결과를 이용한 다양한 이차정보 분석이다. SNP와 같은 variation 분석, assembly 결과를 보여주는 그래픽 인터페이스 그리고 assembly quality 정보 분석이 주로 수행된다. 그 중 assembly quality는 reference assembly의 경우 assembly에 참여된 reads의 coverage와 fold로 나타낼 수 있으며 de novo assembly의 경우 N50 및 fold value가 지표가 될 수 있다. 이러한 분석 역시 간단한 명령어 수행으로 대부분의 프로그램에서 수행하고 있다(그림 3).

그림 3. CLC NGS Cell workflow. 다양한 입력 포맷을 지원하므로 assembly 수행을 위한 여러 단계의 전처리 과정이 없으며 assembly 이후 한 번의 스크립트 수행을 통해 원하는 다양한 정보를 이차적으로 생산할 수 있다.

또한 그림 4는 alignment 결과와 그에 따른 SNP evidence를 그래픽 인터페이스를 통해 보여주고 있다. CLC NGS Cell은 reference assembly 수행 시 유전자 구조 및 기능 정보를 담고 있는 NCBI의 genbank 포맷의 파일을 reference 파일로 입력 받을 수 있는데, 이를 이용하게 되면 assembly 수행 후 결과를 CLC Genomics Workbench를 통해 유전자 위치와 alignment 된 reads 정보를 따로 그래픽 인터페이스를 제작하지 않고도 쉽게 확인 할 수 있다. 또한 SNP 정보를 함께 CLC Genomics Workbench를 통해 확인할 수 있어 바로 프라이머를 제작하는 등의 차후 분석이 가능하도록 돕고 있다.

그림 4. CLC Genomics Workbench를 이용한 alignment view 와 SNP view. Reference assembly 수행 시 annotation 정보가 있는 .gbk 파일을 이용하여 분석한 후 assembly 파일을 Genomics Workbench를 통해 확인하면 유전자의 위치와 함께 alignment reads의 상세정보를 확인 할 수 있다. 아울러 SNP 정보 중 cSNP의 경우 translation 정보를 활용하여
non-synonymous/synonymous SNP를 구분하여 분석 할 수 있다.


다음주 연재에서는 Assembly에 이어서 Assembly를 수행하고 이후 서열간의 비교 분석을 통해 variation 분석을 진행하는 variation study에 대해 알아보도록 하겠습니다.
많은 관심 부탁드립니다.


참고문헌

 1. Li R, Li Y, Kristiansen K, Wang J. (2008) SOAP: short oligonucleotide alignment program. Bioinformatics 24, 713–714 (http://soap.genomics.org.cn/index.html)
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 3. Lin H, Zhang Z, Zhang MQ, Ma B, Li M. (2008) ZOOM! Zillions of oligos mapped. Bioinformatics 24, 2431–2437 (http://www.bioinfor.com)
 4. CLC NGS Cell : http://www.clcbio.com
 5. White paper on reference assembly on the CLC NGS Cell 2.0 (www.clcbio.com)
 6. Palmieri N, Schlötterer C. (2009) Mapping accuracy of short reads from massively parallel sequencing and the implications for quantitative expression profiling. PLoS One. 28, 4(7):e6323.
 7. Ning Z, Cox AJ, Mullikin JC. (2001) SSAHA: a fast search method for large DNA databases. Genome Res. 10, 1725-1729.
 8. Roche 454 : http://www.454.com/
 9. Zerbino DR, Birney E. (2008) Velvet: algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs. Genome Res 18, 821–829.(http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/)
 10. Newbler : 454 bundle program
 11. Birol I, Jackman SD, Nielsen CB, Qian JQ, Varhol R, Stazyk G, Morin RD, Zhao Y, Hirst M, Schein JE, Horsman DE, Connors JM, Gascoyne RD, Marra MA, Jones SJ. (2009) De novo transcriptome assembly with ABySS. Bioinformatics. 21, 2872-2877
 12. White paper on de novo assembly in CLC NGS Cell 3.0 beta (www.clcbio.com)
 13. Andreas T., Eva T., Thomas B., Alexander G., Ulrike L. and Alfred P. Ultrafast de novo sequencing of the human pathogen Corynebacterium urealyticum with the Genome Sequencer System (http://www.454.com/downloads/protocols/Whole_Genome_Sequencing_And_Assembly.pdf)
 14. Horner DS, Pavesi G, Castrignanò T, De Meo PD, Liuni S, Sammeth M, Picardi E, Pesole G. (2009) Bioinformatics approaches for genomics and post genomics applications of next-generation sequencing. Brief Bioinform. [Epub ahead of print]
 15. Kent WJ. (2002) BLAT--the BLAST-like alignment tool. Genome Res. 4, 656-664.
 16. Ning Z, Cox AJ, Mullikin JC. (2001) SSAHA: a fast search method for large DNA databases. Genome Res. 10, 1725-1729.
 17. Langmead B, Trapnell C, Pop M, Salzburg SL. (2009) Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biology. 3, R25
 18. Jiang H, Wong WH. (2008) SeqMap: mapping massive amount of oligonucleotides to the genome. Bioinformatics. 20, 395-396.










                         

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안녕하십니까?

생물정보 컨설팅 전문기업 (주)인실리코젠입니다.
저희 (주)인실리코젠 Codes팀은 최신 생물정보학관련 연구 동향에 대한 기술 소식지(Quipu Issue Paper)를 발간하고 있습니다. Frederick Sanger에 의해서 시퀀싱 기술이 개발된 이후 오랜 기간 동안 많은 종의 유전정보가 밝혀져 왔습니다. Human Genome Project가 완성되었으며, 아직도 수많은 동물, 식물, 미생물에 대한 시퀀싱이 전 세계에 걸쳐 진행되고 있습니다. 최근에는 생산성을 획기적으로 개선한 Next Generation Sequencing (NGS) 기술이 개발되어 기존에 비해 시간과 비용을 비약적으로 줄일 수 있게 되었습니다. NGS 기술은 단순히 시퀀싱의 방법만을 바꿔놓은 것이 아니라 유전체 연구의 새로운 토대를 만들어가고 있습니다. 하지만 아직도 NGS 기술이 기존의 분석 방법에서 어떠한 변화를 가져오는 것인지, 어떠한 분석 전략이 필요한 것인지 궁금해하는 연구자분들도 많은 것이라 생각됩니다. 'NGS 시대의 분석 전략 2'라는 제목으로 발간된 Quipu Issue Paper 2호에서는 앞서 말씀드린 NGS에 대한 기본적인 이해를 도울 수 있도록 다양한 변화를 습득하고 하고 계시는 연구에 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다. 앞으로도 생물정보 분야에서 끊임없이 노력하는 기업이 되겠습니다.

기술 소식지 연재는 블로그를 통해 2월 8일부터 시작되어 약 9주에 걸쳐 진행될 예정입니다. 연재 순서는 아래와 같습니다.

많은 관심 부탁드립니다.
감사합니다.

연재 순서

1. Assembly
2. Variation study
3. Expression study
4. Epigenomics
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