미생물 유전체 전체 분석 (Microbial Whole Genome Sequencing) 은 미생물의 전체 유전체를 해독하고, 새로운 유기체의 유전체를 기존의 다양한 참조 유전체와 비교 분석하는 데 중요한 접근 방식입니다. 박테리아, 바이러스 및 기타 미생물의 유전체 전체를 해독함으로써 정확한 참조 유전체 생성, 미생물 동정, 그리고 다양한 비교 유전체 연구에 기여할 수 있습니다.
기존의 PCR과 같은 전통적인 방법에 비해, 전체 유전체 분석은 복잡한 클로닝이나 맵핑 과정 없이 진행할 수 있어 시간과 비용 면에서 효율적입니다. 또한, 고처리량 시퀀싱(high-throughput sequencing)을 활용함으로써 멀티플렉싱(multiplexing) 기법을 통해 다수의 샘플을 동시에 분석할 수 있는 장점이 있습니다.
Library Type | Sample Type | Amount (Qubit) | Volume | Concentration | Purity (NanoDropTM/ Agarose Gel) |
Microbial Whole Genome Library | Genomic DNA | ≥200 ng | ≥20 μL | ≥10 ng/μL | A260/280=1.8-2.0; no degradation, no contamination |
Microbial Whole Genome Library (PCR-free) | Genomic DNA | ≥1.2 μg | ≥20 μL | ≥10 ng/μL |
Platform Type | Illumina NovaSeq System |
Read Length | Paired-end 150 bp |
Recommended Sequencing Depth | ≥ 100x for bacterial genomes |
≥ 50x for fungal genomes | |
Standard Data Analysis |
• Data quality control: filtering reads containing adapter or with low quality. |
노보진은 프로젝트의 모든 과정에서 최고 수준의 품질과 전문적인 서비스를 제공하여 연구자들이 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다. 모든 단계는 엄격한 과학적 기준에 따라 설계되고 수행되며, 시퀀싱 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 철저한 품질 관리(QC) 절차가 적용됩니다.
전체 워크플로우는 샘플 준비 및 정량화, DNA 절단 및 라이브러리 제작, 라이브러리 품질 검증, 시퀀싱, 생물정보 분석 등의 주요 단계로 이루어져 있습니다.
mSystems Date: 19 January 2021 IF: 6.663 DOI: https://doi.org/10.1128/mSystems.01254-20
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Wang X, Zhu X, Bi Y, Zhao R, Nie Y, Yuan W. Dynamics of microbial community and changes of metabolites during production of type Ι sourdough steamed bread made by retarded sponge-dough method. Food Chem. 2020 Nov 15;330:127316. doi: 10.1016/j.foodchem.2020.127316. Epub 2020 Jun 15. PMID: 32569933.
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Chen L, Huang JJ, Hua B, Droste R, Ali S, Zhao W. Effect of steel slag in recycling waste activated sludge to produce anaerobic granular sludge. Chemosphere. 2020 Oct;257:127291. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.127291. Epub 2020 Jun 4. PMID: 32531493.
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Figure 1: 두 샘플에서의 SNP 변이 유형 분포
Note: X축은 SNP 수를, Y축은 여섯 가지로 분류된 변이 유형을 나타냅니다.
단일염기다형성 (SNP, Single Nucleotide Polymorphism) 은 유전체의 특정 위치에서 단일 염기의 전이 (transition) 또는 전환 (transversion)이 발생하는 변이를 의미합니다.
예를 들어, T:A > C:G 변이의 경우, 이 범주에는 T에서 C로의 변이와 A에서 G로의 변이가 포함됩니다. T>C 변이가 이중 가닥 중 한 가닥에 나타나면, 다른 가닥의 동일한 위치에는 A>G 변이가 나타납니다. 따라서 T>C와 A>G 변이는 동일한 범주로 분류됩니다.
이와 같은 원리에 따라, 전 유전체의 SNP 변이는 총 여섯 개의 범주로 분류될 수 있습니다. 각 유형의 빈도는 그림 X에 나타나 있습니다.
Figure 2: X축은 특정 길이의 InDels가 차지하는 비율을 나타내며, Y축은 InDels의 길이(bp)를 나타냅니다.
InDel은 DNA 내에서 50bp 이하의 염기서열이 삽입되거나 결실되는 변이를 의미합니다. 결과에서는 특정 InDel 길이에서 여러 개의 피크가 나타남을 보여줍니다. 프레임시프트가 발생하지 않는 InDel은 프레임시프트 InDel에 비해 유전체에 미치는 영향이 적습니다.
Figure 3: The x-axis represents the proportion of the SVs with a certain length range, and the y-axis indicates the certain length range of the SVs. Note, the length of DNA insert in library construction impacts the SVs detection greatly.
구조적 변이(SVs, Structural Variants)는 비교적 큰 크기(50bp 초과)의 돌연변이를 포함하는 유전체 변이로, 결실(deletion), 중복(duplication), 삽입(insertion), 역위(inversion), 균형 전좌(balanced translocation) 등을 포함합니다.
Figure 4: X축은 샘플을 나타내며, Y축은 서로 다른 영역에서의 CNV 수를 나타냅니다.
복제수 변이(CNV, Copy-Number Variation)는 구조적 변이의 한 형태로, 특정 DNA 조각이 기준(reference) 유전체와 비교하여 가변적인 복제수를 가질 때 발생합니다. 이는 유전체 내의 결실(deletion)과 중복(duplication)을 식별하는 데 사용됩니다.
Figure 5: 바깥쪽부터 안쪽 순서로: 염색체, SNP, InDel, CNV 중복, CNV 결실, SV 삽입, SV 결실, SV 역위, SV 염색체 내 전좌(ITX), SV 염색체 간 전좌(CTX).
전 유전체의 구조적 변이를 효과적으로 시각화하기 위해 Circos 플롯을 사용하여 변이 유형을 다음과 같이 표시합니다:
(1) SNP 및 InDel의 경우, 밀도 분포를 표시합니다.
(2) SV 및 CNV의 경우, 위치와 크기를 표시합니다.
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