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

이번 연재에서는 Next Generation Sequencing의 첫 번째 Application인 Variation study 중에  Targeted Sequencing (Sequence Capture) 기술에 대해 알아보도록 하겠습니다.

2-1-3. Targeted Sequencing (Sequence Capture)

 최근 염기서열 분석은 전체 유전체의 염기서열 분석에만 치중하지 않고, 관심이 있는 특정 유전체의 일부분을 분석하고자 하는 경향이 대두되고 있다. 또한 NGS가 출현하면서 염기서열 분석의 작업량이 증가하자 PCR을 이용한 타겟 시퀀싱에서 병목현상을 일으키기 시작하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘Sequence Capture’라는 기술이 개발되었고 Roche NimbleGen에서 처음 상용화 되어 관심 있는 특정 유전체의 일부분을 선택적으로 분석을 할 수 있어 NGS를 이용한 유전체 분석에서 중요한 부분을 차지하게 이르렀다.

Sequence Capture 기술은 타겟으로 하는 유전체의 각 부위와 상보적으로 결합하도록 디자인된 프로브가 올려져있는 DNA chip과 분석하고자 하는 샘플의 유전체 서열간의 hybridization을 진행하여 특이적으로 결합한 DNA 절편들을 분리 후 NGS를 이용하여 직접적으로 시퀀싱을 진행하는 방식이다(그림 5).


NGS로 염기서열을 분석하기 때문에 타겟 서열의 coverage가 굉장히 많이 향상되어 원하는 부분의 정확한 서열 정보를 얻을 수 있다. 이러한 Sequence Capture 방법을 이용하여 워싱턴주립대학과 Agilent사의 연구팀이 공동으로 Target Capture Array로부터 Illumina GA를 사용하여 8명의 HapMap Individual과 4명의 희귀질환인 Freeman-Sheldon syndrome (FSS)을 가진 환자의 엑손 영역만을 시퀀싱하여 protein coding variation을 찾은 연구를 수행하였다[8].

그 결과 Freeman-Sheldon syndrome(FSS)의 원인 유전자로 알려진 MYHS 유전자만이 정상인과 환자 사이에서 차이를 보인다는 것을 확인하였다[7]. Human의 전체 유전체는 30억 염기쌍이지만 그 중 유전자 영역인 엑손은 전체 염기의 약 1%에 해당하는 3천만 염기쌍 정도 이다. NGS 기술로 인해 유전체 시퀀싱이 쉽고 빠르게 되었다고는 하지만, 아직 높은 비용이기 때문에 이러한 엑손 시퀀싱으로 유전체 전체를 대상으로 보고자 하는 영역만을 보다 빠르고 저렴하게 분석할 수 있다는 것이 매우 고무적이라 하겠다.

다음 연재에서는 variation의 마지막 다양하게 구축되어 운영되고 있는 SNP 및 variation 데이터베이스에 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

Posted by 人Co

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


이번 연재에서는 Next Generation Sequencing의 첫 번째 Application인 Variation study 중에 CNV (Copy Number Variation) 분석법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 2-1-2. CNV (Copy Number Variation) Analysis                                    

 SNP가 유전적 다형성의 대명사로 여겨졌지만 이외에도 정상 표현형인 인간의 유전체에 유전자 복제 수(copy number) 변이가 존재하여 유전적 다양성에 기여하고, 암 또는 많은 질병 감수성과도 연관될 가능성이 높다는 연구 결과가 보고되면서 유전체의 구조적 변이에 대한 관심이 대두되었다. CNV(Copy Number Variants)는 reference 유전체와 비교해서 copy number의 차이를 보이는 1kb 이상의 DNA 조각으로 정의하며, 평균 크기는 29kb에서 523kb 정도로 예상된다고 한다.

현재 전체 유전체에서 CNV를 발굴하는 방식 중 가장 흔히 사용되는 방식은 CGH (comparative genomic hybridization)의 원리에 DNA 칩의 기술을 접목시킨 array-CGH이다. 마이크로어레이 기반 CGH 실험 분석 목적은 모든 유전체 안에서 각각의 유전자 조각들이 반복 횟수 변화를 보이는 부분을 선별해 내거나 반복 횟수의 양적 변화를 찾는 것이다. 이렇게 마이크로어레이 플랫폼을 이용해 발굴된 CNV는 분석에 이용된 플랫폼 의존 특성을 가지게 되어 최종 데이터의 질적인 측면과 연관되어 분석 결과의 치우침 문제를 유발할 수 있다. 또한 hybridization 효율이 프로브 마다 다양하고, 실제 copy number의 프로브 서열이 아닐 가능성도 고려해야 하는 한계에 봉착하였다. 이에 이를 극복할 만한 대안이 필요한 상황에서 NGS 기술의 보급은 CNV 발굴의 차세대 플랫폼으로 등장하였다. 앞서 언급된 NGS 기술을 통한 SNP 분석과 마찬가지로 유전체 서열과 다양한 fragment size의 paired-end reads를 assembly 함으로써 시퀀싱 coverage를 이용한 잠재적인 CNV를 분석할 수 있다(그림 4).


다음 연재에서는 전체 유전체의  염기서열 분석이 아닌 관심있는 특정 유전체의 일부분을 분석하는 방법인 Sequence Capture 기술에 대해 알아보도록 하겠습니다.
많은 관심 부탁드립니다.




참고문헌

 11. 임선희, 정연준. (2009) 새로운 유전체 변이의 등장 : 유전자 복제수 변이. Medical POSTGRADUATES. 3(37), 149-153

Posted by 人Co

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

이번 연재에서는 Next Generation Sequencing의 첫 번째 Application인 Variation study 중에 SNP(Single Nucleotide Polymorphism) 분석법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 2-1-1. SNP (Single Nucleotide Polymorphism) Analysis

 인간 유전체 상에 가장 많이 존재하는 형태의 다형성은 유전체상의 특정 염기서열 하나의 변화이며, 흔히 SNP(Single Nucleotide Polymorphism) 또는 단일염기다형성이라고 부른다. 한 논문에서는 SNP를 검출하는 방법을 다섯 가지로 요약해 나타냈다(표 2)[3]. 이러한 방법들의 공통된 특징은 유전자 또는 염색체 부위를 증폭한 산물에 대한 염기서열을 분석하고 여러 염기서열을 정렬하여 염기서열 차이로서 SNP 존재 여부를 확인하는 것이다. 이러한 관점으로 볼 때 정렬되는 서열이 많을수록 통계적으로도 안정적이며 명확한 variation을 분석할 수 있게 된다. 따라서 제한된 시간 동안 가장 많은 서열을 생산할 수 있는 NGS는 이에 가장 부합하는 분석 도구가 될 것이다.


또한 HapMap project에서 발표한 human 유전체의 SNP 분포를 확인해 보면 공개된 SNP의 약 34.1%에 해당하는 SNP가 30bp 안에 군집하여 분포한다는 것이다(그림 2)[8]. 이는 종전의 마이크로어레이 방식에서 NGS 방식의 SNP 탐색으로의 전환이 매우 필수적임을 시사한다. 그 이유는 마이크로어레이에 심어질 프로브 서열 내에 또 다른 SNP가 포함될 가능성이 매우 높으며 이러한 SNP는 고정되어 있는 프로브 서열로 인해 탐색이 되지 않는 치명적인 제한점을 NGS 방식의 시퀀싱을 통해 매우 효율적으로 해결할 수 있기 때문이다.

Posted by 人Co

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

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

Posted by 人Co

프로그래밍언어 파이썬(Python)과 웹프레임워크 장고(Django)는 당사 KM팀의 주요 개발 환경입니다. LabKM을 비롯한 다양한 프로젝트들이 파이썬과 장고를 이용하여 구현되었고, 개발중에 있습니다. 파이썬은 그 넓은 활용성과 다양한 적용분야와 활용사례에도 불구하고 국내에는 잘 알려지지 않았는데, 마침 파이썬이 어떤 언어인지 좀 알려달라는 고객분의 요청이 있어 간략히 소개하고자 합니다.

파이썬에 관하여,

파이썬은 동적형결정 객체지향 언어로 빠른 생산성과 다양한 라이브러리를 보유한 프로그래밍 언어입니다. 구글 내부에서 가장 많이 사용하는 언어로도 알려져 있습니다. 생물정보분야 및 각종 과학기술분야에 관련 라이브러리들이 잘 갖추어져 있어서, 과학기술용 어플리케이션을 만드는데 용이합니다.

개괄적인 설명은 위키피디아를 참조하시면 좋습니다.
 * 국문 : 파이썬
 * 영문 : Python

파이썬에 관련된 아래 포스팅들을 보시면, 실무경험자의 다양한 평가들을 확인할 수 있습니다.
 * 파이썬, 이슈에서 벗어나 대세로 자리매김
 * 프로그래밍 지형도를 바꾸는 파이썬
 * 파이썬을 배워야 하는 이유
 * 지식관리팀 주 개발환경 파이썬, 장고
 * 장고(Django)로 쉽고 빠른 웹개발

생물정보분야에도 많이 사용됩니다. 다음의 자료들을 확인해보세요.
 * 생물학 + 전산학 = 생물정보학 :
 * Python programming for Bioinformatics :
 * Python for Bioinformatics (서적)

인실리코젠에서 구축한 시스템 사례들도 있습니다.
 * 국립문화재연구소 고대유전자원정보시스템  (since 2009-11)
 * 국방부조사본부  6-25전사자유전자정보검색시스템 (본부 내부, 2009-11)
 * 가축유전자원시험장 가축유전자원종합관리시스템 (since 2009-01)
 * KIST 독성유전체분석시스템 (since 2009-02)
 * 대한환경위해성보건과학회 온라인논문투고 및 학회홈페이지 (since 2008-10)
 * 대한독성유전단백체학회 온라인논문투고 및 학회홈페이지 (since 2007-06)

인실리코젠 KM팀은 생물정보(과학기술용) 파이썬 라이브러리를 발전시키고 기술을 축적하며, 다양한 사용자의 요구사항의 반영이 용이하도록 준비함으로써 수준높은 웹 어플리케이션을 구현하고자 합니다. 많은 성원을 부탁드립니다.

Posted by 人Co