우리는 어쩌다 OTU대신에 ASV를 사용하게 되었나

오늘은 지난번 작성했던 denoising과 관련된 내용입니다. Denoising은 microbiome를 분석 할 때 ASV를 사용하면서 부터 중요하게 되었다고 언급했는데, 그래서 대체 왜 OTU대신에 ASV를 사용하게 되었는지 알려주는 논문을 가져와 봤습니다. 제목은 Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis 입니다.

DOI: 10.1038/ismej.2017.119

clova-x

ASV는 기존의 OTU 분석 방법보다 더 정확하고 유용한 분석 방법으로 알려져 있습니다. 이는 ASV가 시퀀싱 오류나 변이를 더 정확하게 반영할 수 있기 때문입니다. 또한, ASV는 DNA 시퀀스를 기반으로 생성되기 때문에, 서로 다른 데이터 세트에서 생성된 ASV를 비교할 수 있습니다.

OTU는 유사한 서열을 가진 시퀀싱 리드를 클러스터링하여 생성됩니다. 이 때, 클러스터링 기준이 되는 유사도는 고정된 유사도 임곗값을 사용하여 결정됩니다. 그러나 이러한 방법은 시퀀싱 오류나 변이를 제대로 반영하지 못할 수 있습니다. 또한, OTU는 데이터 세트에 따라 다르게 정의되기 때문에 서로 다른 데이터 세트에서 생성된 OTU를 비교하기 어렵습니다.

반면에, ASV는 생물학적 서열이 오류보다 반복적으로 관찰될 가능성이 높다는 가정 하에 생물학적 서열을 오류로부터 구분하여 추론됩니다. 이를 통해 시퀀싱 오류나 변이를 더 정확하게 반영할 수 있습니다. 또한, ASV는 DNA 시퀀스를 기반으로 생성되기 때문에, 서로 다른 데이터 세트에서 생성된 ASV를 비교할 수 있습니다.

OTU와 ASV 외에도, 미생물 군집 분석에는 다양한 방법이 있습니다. 예를 들어, 메타지놈 분석에서는 유전체 데이터를 이용하여 미생물 군집의 다양성과 구성을 분석합니다. 또한, 메타전사체 분석에서는 전사체 데이터를 이용하여 미생물 군집의 활성과 기능을 분석합니다. 이러한 방법들은 각각의 특성과 장단점이 있으며, 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

최근에는 미생물 군집 분석에 ASV 방법을 사용하는 것이 더 일반적입니다. 이는 ASV가 OTU보다 더 정확하고 유용한 분석 방법이기 때문입니다. 또한, ASV는 DNA 시퀀스를 기반으로 생성되기 때문에, 서로 다른 데이터 세트에서 생성된 ASV를 비교할 수 있습니다.

하지만, OTU 분석 방법도 여전히 유용한 분석 방법입니다. OTU는 유사한 서열을 가진 시퀀싱 리드를 클러스터링하여 생성되기 때문에, 미생물 군집의 다양성과 구성을 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한, OTU는 데이터 세트에 따라 다르게 정의되기 때문에, 서로 다른 데이터 세트에서 생성된 OTU를 비교하기 쉽습니다.

따라서, 미생물 군집 분석을 할 때는 OTU와 ASV를 모두 사용하여 분석하는 것이 좋습니다. 이를 통해 미생물 군집의 다양성과 구성을 더 정확하게 파악할 수 있으며, 서로 다른 데이터 세트에서 생성된 OTU와 ASV를 비교할 수 있습니다.

chatGPT

### 미생물 군집 분석: OTU와 ASV의 비교 및 ASV의 필요성

#### 서론

미생물 군집 분석은 다양한 생태학적 연구와 임상 연구에서 중요한 역할을 합니다. 이 분석을 통해 우리는 환경이나 생물체 내의 미생물 분포와 기능을 이해할 수 있습니다. 전통적으로 OTU(운영 분류 단위)가 이러한 분석에 널리 사용되었지만, 최근에는 ASV(앰플리콘 서열 변이)가 더욱 주목받고 있습니다. 이 글에서는 OTU와 ASV의 차이점을 비교하고, 왜 ASV가 현대 미생물 군집 분석에서 더 나은 선택인지 설명하겠습니다.

#### OTU(운영 분류 단위) 분석

OTU는 미생물 군집 분석에서 일반적으로 사용된 초기 방법 중 하나입니다. OTU는 시퀀싱 데이터를 유사성에 따라 클러스터링하여, 일정한 유사성 임계값(보통 97%)을 기준으로 그룹화합니다. 이 방법은 다음과 같은 장점과 단점을 가지고 있습니다:

- **장점**:

  - **단순성**: 비교적 간단한 계산 과정으로 많은 연구자들이 쉽게 사용할 수 있습니다.

  - **기존 데이터와의 호환성**: 과거의 많은 연구들이 OTU를 사용해왔기 때문에, 새로운 데이터를 기존 데이터와 비교하기 용이합니다.

- **단점**:

  - **낮은 분해능**: 서로 다른 생물학적 서열들이 동일한 OTU로 묶일 수 있어, 미생물 다양성을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.

  - **재현성 부족**: 데이터 세트마다 클러스터링 결과가 달라질 수 있으므로, 다른 연구들과 비교가 어렵습니다.

  - **오류 처리의 한계**: 시퀀싱 오류와 생물학적 변이를 구분하지 못하여, 분석 결과의 정확도가 떨어질 수 있습니다.

#### ASV(앰플리콘 서열 변이) 분석

ASV는 최근에 도입된 분석 방법으로, 시퀀싱 데이터를 단일 염기 차이까지 정확하게 구분합니다. 이 방법은 다음과 같은 장점과 단점을 가지고 있습니다:

- **장점**:

  - **높은 분해능**: 개별 뉴클레오타이드 수준에서 차이를 감지하여, OTU보다 더 정확하게 미생물 다양성을 측정할 수 있습니다.

  - **재현성**: 표준화된 서열을 사용하므로, 다양한 연구들 간에 데이터를 재사용하고 비교할 수 있습니다.

  - **오류 처리**: 시퀀싱 오류를 생물학적 변이와 구분하는 과정을 통해 더 정확한 서열을 제공합니다.

  - **데이터 재사용**: ASV는 일관된 라벨을 사용하므로, 다른 연구에서 생성된 데이터를 쉽게 병합하고, 새로운 데이터 세트에서 반복적으로 사용할 수 있습니다.

- **단점**:

  - **복잡성**: 데이터 처리 과정이 OTU보다 복잡하여, 높은 계산 능력을 요구합니다.

  - **초기 도입 비용**: 새로운 방법론을 도입하는 데 필요한 학습 곡선과 초기 비용이 있을 수 있습니다.

#### 왜 ASV를 사용해야 하는가?

OTU와 ASV를 비교해보면, ASV는 미생물 군집 분석에서 여러 가지 이유로 우수합니다. 

1. **분해능 향상**: ASV는 단일 염기 차이까지 정확하게 구분할 수 있어, OTU보다 민감성과 특이성이 뛰어납니다. 이는 미생물 다양성을 더 정확하게 반영할 수 있음을 의미합니다.

2. **재현성**: ASV는 표준화된 서열을 사용하므로, 다양한 연구들 간의 데이터 비교와 통합이 용이합니다. 이는 연구 간 일관성을 높이고, 결과의 신뢰성을 향상시킵니다.

3. **오류 처리 능력**: ASV는 시퀀싱 오류를 효과적으로 처리하여, 분석의 정확도를 높입니다. 이는 특히 고품질 데이터가 중요한 연구에서 큰 장점이 됩니다.

4. **데이터 재사용 및 통합**: ASV는 일관된 라벨을 사용하여, 다른 연구에서 생성된 데이터를 쉽게 병합하고, 새로운 데이터 세트에서 반복적으로 사용할 수 있습니다. 이는 연구의 효율성을 크게 향상시킵니다.

#### 결론

미생물 군집 분석에서 OTU는 오랜 기간 동안 널리 사용되어 왔지만, 최근의 기술 발전과 함께 ASV가 더 나은 방법으로 부상하고 있습니다. ASV는 높은 분해능, 재현성, 정확한 오류 처리 능력 등을 제공하여, 미생물 다양성을 더 정확하게 반영하고 연구의 일관성과 신뢰성을 높입니다. 따라서 현대 미생물 군집 분석에서는 ASV를 사용하는 것이 더 바람직합니다. 이러한 변화를 통해 우리는 미생물 군집에 대한 더 깊은 이해와 새로운 발견을 기대할 수 있습니다.

gemini

## 미생물 군집 분석: 과거, 현재 그리고 미래 - OTU vs ASV 비교

미생물 군집은 우리 주변 환경과 우리 몸 안 곳곳에 존재하며, 우리 건강과 질병에 중요한 역할을 합니다. 과학자들은 이러한 미생물 군집을 연구하기 위해 다양한 방법을 개발했는데, 그 중 가장 많이 사용되는 두 가지 방법이 바로 OTU (Operational Taxonomic Unit) 분석과 ASV (Amplicon Sequence Variant) 분석입니다.

**1. OTU 분석: 과거 미생물 군집 연구의 주역**

OTU 분석은 과거 수십 년 동안 미생물 군집 연구의 주요 방법으로 사용되어 왔습니다. 이 방법은 유전자 서열 유사도를 기반으로 미생물들을 그룹화하여 OTU를 정의합니다. 마치 생물 종들을 분류하는 것과 비슷하다고 생각하면 됩니다. OTU 분석은 계산 효율성이 높고, 오랜 역사를 가지고 있어 많은 연구 결과와 비교가 용이하다는 장점이 있습니다.

하지만 OTU 분석에는 몇 가지 단점도 존재합니다. 가장 큰 단점은 낮은 해상도입니다. OTU는 유사한 유전자 서열을 가진 서로 다른 종들을 하나의 OTU로 묶어しまう 경우가 많아 실제 미생물 군집 다양성을 과소평가할 수 있다는 문제점이 있습니다. 또한, OTU 분석은 미리 정의된 참조 데이터베이스에 의존하기 때문에 미확인 또는 신규 종들을 제대로 파악하지 못할 수 있습니다. 마지막으로, 연구마다 사용하는 OTU 정의 및 기준이 다를 수 있어 결과 비교가 어려울 수 있다는 단점도 있습니다.

**2. ASV 분석: 미래 미생물 군집 연구를 위한 새로운 도구**

최근 등장한 ASV 분석은 OTU 분석의 단점을 보완하기 위해 개발되었습니다. ASV 분석은 각 read의 고유한 유전자 서열을 기반으로 미생물 군집을 정의합니다. 즉, OTU 분석과 달리 모든 미생물을 개별적으로 구분한다는 것을 의미합니다. ASV 분석은 OTU 분석보다 훨씬 세밀하게 미생물 군집을 구분하여 실제 미생물 다양성을 보다 정확하게 반영할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, ASV 분석은 참조 데이터베이스에 의존하지 않고 분석하기 때문에 미확인 또는 신규 종들을 보다 효과적으로 파악할 수 있습니다. 마지막으로, ASV 분석은 연구마다 동일한 ASV를 동일하게 정의하기 때문에 결과 비교가 용이하다는 장점도 있습니다.

하지만 ASV 분석에도 몇 가지 단점이 존재합니다. 가장 큰 단점은 높은 계산 비용입니다. ASV 분석은 OTU 분석보다 훨씬 많은 계산 자원이 필요합니다. 또한, ASV 분석은 상대적으로 짧은 역사를 가지고 있어 아직 많은 데이터베이스가 구축되지 않았습니다.

**3. OTU vs ASV: 어떤 방법을 선택해야 할까요?**

* **계산 효율성과 비교 용이성이 중요한 경우 OTU를 고려할 수 있습니다.** OTU는 ASV보다 계산 비용이 훨씬 낮고, 오랜 역사를 가지고 있어 많은 연구 결과와 비교가 용이하다는 장점이 있습니다. 특히, 대규모 데이터 분석을 수행하거나 기존 연구 결과와 비교 분석을 하는 경우 OTU가 유용할 수 있습니다.

* **데이터 양, 계산 자원, 연구 경험 등을 고려해야 합니다.** ASV 분석은 OTU 분석보다 훨씬 많은 계산 자원이 필요하기 때문에 데이터 양이 많거나 계산 자원이 부족한 경우 적합하지 않을 수 있습니다. 또한, ASV 분석은 상대적으로 짧은 역사를 가지고 있어 아직 많은 데이터베이스가 구축되지 않았습니다. 따라서 연구 경험이 부족한 경우 ASV 분석을 사용하는데 어려움을 겪을 수 있습니다.

**4. ASV 시대를 향한 진입: 도전과 기회**

ASV 분석은 미생물 군집 연구의 새로운 지평을 열어주는 강력한 도구이지만, 아직 초기 단계에 있다는 점을 기억해야 합니다. ASV 분석을 활용하기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.

* **데이터베이스 구축:** ASV 분석의 정확성을 위해서는 포괄적이고 정확한 ASV 데이터베이스가 구축되어야 합니다. 현재까지는 많은 미생물 종들이 ASV 데이터베이스에 포함되지 않아 ASV 분석의 한계가 되고 있습니다.

* **분석 프로그램 개발:** ASV 분석을 위한 다양한 프로그램들이 개발되어야 합니다. 현재는 아직 ASV 분석을 위한 표준적인 분석 툴이 마련되지 않아 연구자들이 어려움을 겪고 있습니다.

* **계산 효율성 향상:** ASV 분석은 OTU 분석보다 훨씬 많은 계산 자원이 필요합니다. 따라서 ASV 분석의 계산 효율성을 향상시키기 위한 노력이 필요합니다.

하지만 이러한 과제들을 극복한다면 ASV 분석은 미생물 군집 연구에 혁신을 가져올 것입니다. ASV 분석을 통해 우리는 미생물 군집의 다양성과 기능을 보다 정확하게 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 질병 치료법과 환경 보호 기술을 개발할 수 있을 것입니다.

**5. 결론: 미래는 ASV와 함께**

OTU 분석은 과거 미생물 군집 연구의 주역이었지만, 이제는 ASV 분석 시대가 열렸습니다. ASV 분석은 OTU 분석보다 훨씬 더 높은 해상도와 정확성을 제공하며, 미래 미생물 군집 연구의 발전을 이끌 것입니다. 물론 ASV 분석에도 아직 해결해야 할 과제들이 존재하지만, 지속적인 연구와 개발을 통해 이러한 과제들을 극복하고 ASV 분석의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.

claude

미생물 군집 분석: OTU에서 ASV로의 진화

미생물 군집 분석은 환경, 인체, 그리고 다양한 생태계에 존재하는 미생물의 다양성과 구성을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 분야에서 가장 널리 사용되어 온 두 가지 주요 방법은 OTU(Operational Taxonomic Unit)와 ASV(Amplicon Sequence Variant)입니다.

OTU (Operational Taxonomic Unit):

OTU는 전통적으로 미생물 군집 분석에서 사용되어 온 방법입니다. 이 방법은 DNA 서열의 유사성을 기반으로 미생물을 그룹화합니다. 일반적으로 97% 이상의 서열 유사성을 가진 리드들을 하나의 OTU로 묶습니다. OTU 방법은 간단하고 계산적으로 효율적이며, 오랫동안 표준으로 사용되어 왔습니다.

ASV (Amplicon Sequence Variant):

ASV는 최근에 개발된 더 정밀한 방법으로, 단일 염기 수준의 변이를 구분할 수 있습니다. ASV는 시퀀싱 오류를 모델링하고 제거하여 실제 생물학적 서열만을 추론합니다. 이 방법은 더 높은 해상도와 정확성을 제공합니다.

OTU에서 ASV로의 전환 이유:

1. 해상도와 정확성:

   - OTU: 임의의 유사성 임계값을 사용하여 생물학적으로 의미 있는 차이를 놓칠 수 있습니다.

   - ASV: 단일 염기 차이까지 구분하여 더 정확한 분류학적 해상도를 제공합니다.

2. 재현성과 비교 가능성:

   - OTU: 데이터셋에 따라 다르게 정의되어 연구 간 비교가 어렵습니다.

   - ASV: 데이터셋 독립적으로 정의되어 다른 연구 결과와 쉽게 비교하고 통합할 수 있습니다.

3. 오류 처리:

   - OTU: 시퀀싱 오류와 실제 생물학적 변이를 구분하기 어렵습니다.

   - ASV: 정교한 오류 모델을 사용하여 시퀀싱 오류를 효과적으로 제거합니다.

4. 희귀 종 탐지:

   - OTU: 낮은 빈도의 미생물을 놓치거나 더 흔한 종과 합쳐버릴 수 있습니다.

   - ASV: 희귀한 미생물 종도 정확하게 탐지하고 구분할 수 있습니다.

5. 계산 효율성:

   - OTU: 대규모 데이터셋에서 계산 비용이 높아질 수 있습니다.

   - ASV: 많은 경우 더 효율적인 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터셋도 처리할 수 있습니다.

6. 생물학적 의미:

   - OTU: 임의의 기준으로 그룹화되어 생물학적 의미가 불분명할 수 있습니다.

   - ASV: 실제 존재하는 미생물 서열을 반영하여 더 명확한 생물학적 의미를 가집니다.

결론적으로, ASV 방법은 OTU에 비해 더 높은 정확성, 해상도, 재현성을 제공하며, 미생물 군집의 실제 구조를 더 잘 반영합니다. 이러한 이유로 많은 연구자들이 OTU에서 ASV로 전환하고 있으며, 이는 미생물 생태학 연구의 질을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 그러나 각 방법의 장단점을 이해하고 연구 목적에 맞는 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

결론적으로 이제는 OTU대신에 ASV 사용합니다. qiime든 mothur든 어떤 microbiome을 사용하던 ASV 사용합니다. OTU가 심플하다는 장점이 있는데, 우리가 봐야하는게 간단하다고 좋을지는 미지수 입니다. 아! 물론 복잡한게 좋은것은 아니지만요. 

그래도 우리가 직접 계산할 필요 없이 컴퓨터가 대신 해주니깐 조금더 많은 것을 재현성이 있게 볼 수 있는 도구를 사용하지 않을 이유는 없어보이니깐, 조금 어렵더라도 좋은거 사용하면되지 않을까 합니다.

출처: @ye._.vely618

Denoisers 선택 시 주의해야할 점

오늘은 microbiome에서 서열 오류를 수정하는 denoising tool인 DADA2, UNOISE3, Deblur에 대한 논문에 대해서 언어 모델들에게 물어보았습니다. :)

논문 제목은 Denoising the Denoisers: an independent evaluation of microbiome sequence error-correction approaches 이고 2018년도에 나왔었는데.. 아.. 제가 언어모델들에게 물어본 내용은 아마.. peer review를 하지 않았던 버전이었던 것 같네요.. 

Review 전 : >여기<

Review 후 : >여기<

DOI: 10.7717/peerj.5364

clova-x

제목: Microbiome 연구에서 Denoising 방법의 중요성과 프로그램 선택 시 고려 사항

Microbiome 연구는 인간의 건강과 생태계의 이해에 중요한 역할을 합니다. 이 연구에서는 미생물 군집의 유전자 서열을 분석하여 다양한 생물학적 과정과 질병과의 연관성을 파악합니다.

유전자 서열 분석 과정에서 오류가 발생할 수 있는데, 이를 수정하기 위해 denoising 방법이 사용됩니다. 이 방법은 시퀀싱 데이터에서 오류를 제거하고, 고해상도의 개별 생물체(ASVs)를 생성하여 미생물 군집의 정확한 분석을 가능하게 합니다.

Denoising 방법을 사용하는 분석 프로그램에는 DADA2, UNOISE3, Deblur 등이 있습니다. 이 프로그램들은 각각의 장단점과 특징을 가지고 있으며, 데이터의 특성과 사용자의 요구에 따라 적절한 프로그램을 선택해야 합니다.

- DADA2는 빠른 속도와 높은 정확도를 가지고 있지만, 메모리 사용량이 많아 대용량 데이터를 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.

- UNOISE3는 다양한 시퀀싱 플랫폼과 라이브러리에 대한 지원을 제공하며 사용자 정의 옵션을 제공하여 사용자의 요구에 맞게 조정할 수 있지만, 다른 프로그램에 비해 상대적으로 속도가 느릴 수 있습니다.

- Deblur는 빠른 속도와 적은 메모리 사용량을 가지고 있어 대용량 데이터를 처리하는 데 적합하지만, 다른 프로그램에 비해 정확도가 다소 떨어질 수 있습니다.

프로그램을 선택할 때는 데이터의 크기, 복잡도, 분석 목적 등을 고려해야 합니다. 또한 프로그램의 사용 방법과 결과 해석 방법을 충분히 숙지해야 합니다.

Microbiome 연구에서 denoising 방법을 사용하는 분석 프로그램은 매우 중요합니다. 적절한 프로그램을 선택하고, 이를 올바르게 사용하여 정확한 분석 결과를 도출하는 것이 중요합니다.

gemini

## 미생물 연구에서 "denoising" 프로그램 선택 시 고려해야 할 사항

**미생물**은 우리 몸과 환경에 중요한 역할을 하는 다양한 생물체입니다. 최근 몇 년 동안 미생물 연구는 급격히 발전하여 질병 치료, 환경 보호, 식품 생산 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

미생물 연구에서 중요한 단계 중 하나는 **미생물 군집 데이터 분석**입니다. 이 과정에서 "denoising"이라는 기술을 사용하여 시퀀싱 데이터의 오류를 수정하는 것이 중요합니다. "Denoising" 프로그램은 다양한 종류가 있으며 각 프로그램마다 장단점이 있습니다.

**이 블로그 게시물에서는 "denoising" 프로그램을 사용하는 분석 프로그램을 선택할 때 고려해야 할 사항을 다룹니다.**

### 1. 연구 목적

* **정확도가 가장 중요한 경우**: DADA2 또는 Deblur가 좋은 선택입니다.

* **속도와 메모리 사용량이 중요한 경우**: UNOISE3가 좋은 선택입니다.

* **QIIME2와 통합된 분석 환경을 원하는 경우**: Deblur가 좋은 선택입니다.

* **다양성 분석이 중요한 경우**: DADA2의 높은 알파 다양성 지표를 고려해야 합니다.

* **낮은 풍부도 종을 찾고 싶은 경우**: DADA2의 높은 ASV 수가 유리할 수 있습니다.

### 2. 데이터 특성

* **데이터 세트의 품질**: 고품질의 데이터는 더 정확한 결과를 제공합니다.

* **시퀀싱 플랫폼**: 서로 다른 플랫폼은 서로 다른 오류 유형을 생성할 수 있습니다.

* **분석 파이프라인**: 프로그램 선택 외에도 분석 파이프라인의 다른 단계도 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

### 3. 사용자의 선호도

* **사용 편의성**: 각 프로그램은 사용 편의성이 다릅니다. 사용자에게 적합한 인터페이스와 명령어를 가진 프로그램을 선택하는 것이 중요합니다.

* **컴퓨팅 자원**: 일부 프로그램은 다른 프로그램보다 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 사용 가능한 컴퓨팅 자원을 고려하여 프로그램을 선택해야 합니다.

### 주의 사항

* **모든 "denoising" 프로그램이 완벽하지는 않습니다.** 모든 프로그램은 오류를 일부 남길 수 있으며, 이는 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

* **"denoising" 프로그램을 사용하면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.** 특히, 낮은 풍부도 종은 "denoising" 과정에서 손실될 가능성이 높습니다.

* **"denoising" 프로그램 선택은 연구 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.** 여러 프로그램을 사용하여 결과를 비교하는 것이 좋습니다.

### 결론

"Denoising" 프로그램은 미생물 연구에서 중요한 도구이지만, 프로그램 선택 시 주의해야 할 사항이 있습니다. 연구 목적, 데이터 특성, 사용자의 선호도를 고려하여 적절한 프로그램을 선택하는 것이 중요합니다. 또한, "denoising" 프로그램의 한계를 인지하고 여러 프로그램을 사용하여 결과를 비교하는 것이 좋습니다.

**이 글이 미생물 연구에서 "denoising" 프로그램 선택에 도움이 되었기를 바랍니다.**

chatGPT

### 마이크로바이옴 연구에서 Denoising 방법을 사용할 때 고려해야 할 사항

마이크로바이옴 연구는 미생물 군집의 구성과 기능을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 연구에서 정확한 데이터 분석은 매우 중요하며, denoising 방법은 서열 분석의 정확도를 높이는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 마이크로바이옴 서열 분석에서 denoising 방법을 사용할 때 주의해야 할 사항과 각 프로그램(DADA2, UNOISE3, Deblur)의 선택 시 고려해야 할 내용을 다루겠습니다.

#### 1. Denoising 방법의 중요성

denoising 방법은 마이크로바이옴 서열 분석에서 발생할 수 있는 오류를 교정하여 실제 생물학적 변이를 정확하게 반영하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 높은 분류 정확도를 유지하고, 연구 결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

#### 2. 주요 denoising 프로그램 비교

마이크로바이옴 연구에서 널리 사용되는 denoising 프로그램으로는 DADA2, UNOISE3, Deblur가 있습니다. 각 프로그램은 고유한 알고리즘과 접근 방식을 가지고 있어, 연구 목적과 데이터 특성에 따라 적합한 도구를 선택해야 합니다.

##### DADA2

- **특징**: R 언어로 구현되어 있으며, 모든 샘플을 동시에 처리하는 "pooled-sample" 접근 방식을 사용합니다. 단일 뉴클레오타이드 수준의 변이를 식별합니다.

- **장점**: 가장 많은 수의 ASV(암피콘 서열 변이체)를 호출하며, 높은 분류 정확성을 제공합니다.

- **단점**: 상대적으로 높은 메모리 사용량과 계산 시간이 필요합니다.

- **사용 시 주의사항**: 높은 정확도를 필요로 하지만, 충분한 계산 자원을 확보할 수 있는 경우에 적합합니다.

##### UNOISE3

- **특징**: C++로 구현되어 있으며, "one-pass clustering" 전략을 사용하여 품질 점수에 의존하지 않습니다. 단일 샘플을 독립적으로 처리합니다.

- **장점**: 계산 시간이 절약되고, 메모리 요구 사항이 낮습니다.

- **단점**: 가장 적은 수의 ASV를 호출합니다.

- **사용 시 주의사항**: 빠른 분석이 필요하고, 메모리 사용을 최소화해야 하는 경우에 적합합니다.

##### Deblur

- **특징**: Python으로 구현되어 있으며, 각 샘플을 독립적으로 처리하여 계산 요구 사항을 줄입니다. "positive filtering"을 통해 그린진 데이터베이스와 비교하여 특정 정체성 임계값에 미달하는 읽기를 폐기합니다.

- **장점**: 낮은 메모리 요구 사항과 계산 시간.

- **단점**: DADA2와 UNOISE3에 비해 적은 수의 ASV를 호출합니다.

- **사용 시 주의사항**: 중간 정도의 성능과 자원 요구량을 가지고 있으며, 특정 데이터 세트나 연구 목적에 따라 적합할 수 있습니다.

#### 3. 프로그램 선택 시 고려사항

프로그램을 선택할 때는 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다:

- **연구 목적**: 정확한 분류가 중요한 경우 DADA2를, 빠른 분석이 필요한 경우 UNOISE3를, 중간 정도의 성능과 자원 요구량을 고려할 경우 Deblur를 선택할 수 있습니다.

- **데이터 특성**: 데이터의 양과 복잡성, 서열의 품질에 따라 적절한 프로그램을 선택해야 합니다.

- **자원 요구량**: 사용 가능한 컴퓨팅 자원(메모리, CPU 시간 등)을 고려하여 프로그램을 선택해야 합니다.

- **분석 시간**: 분석에 소요되는 시간을 고려하여 빠른 결과가 필요한 경우 적합한 프로그램을 선택해야 합니다.

### 결론

마이크로바이옴 연구에서 denoising 방법을 사용하는 것은 서열 분석의 정확도를 높이는 데 매우 중요합니다. 각 denoising 프로그램은 고유한 장단점을 가지고 있으므로, 연구 목적과 데이터 특성에 따라 적합한 도구를 신중하게 선택해야 합니다. DADA2, UNOISE3, Deblur 각각의 특성과 사용 시 주의사항을 이해하고, 적절한 프로그램을 선택함으로써 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 연구 결과를 얻을 수 있습니다.

이 글이 마이크로바이옴 연구를 준비하는 연구자들에게 도움이 되길 바랍니다. 연구에 성공적인 결과가 있기를 기원합니다!

clova-x는 간략하게 잘 설명해준 듯 합니다. 진짜로 짧은데 내용은 다 들어있습니다. gemini와 chatGPT는 이런 저런 설명도 함께 좀 곁들여서 "그래 너 denoisers 선택할 때 이런거 고려해서 해보렴"이라고 어르는듯한... 느낌이 좀 드네요 

여튼 예전 microbiome 분석 시에는 OTU (Opertaional Taxonomic Unit) picking를 했다면 최근엔 ASV (Amplicon Sequence Variant)로 경향이 바뀌면서 denoising 작업이 중요해진듯 합니다. 여튼 결론적으로 microbime deoising 작업 할 때 각자의 상황을 고려해서 tool을 선택하라고 했지만.. 그냥 DADA2 선택하시면 후회하는 일은 없지 않을까하는 생각입니다. :)

PC 안에 언어 모델에게 읽혀볼만한 논문들이 생각보다 없네요. 필요할만한 논문 생기면 가져와보도록 하겠습니다.

출처: @ye._.vely618

DADA2 돌아보기

오늘은 microbiome작업에서 많이 사용되는 DADA2에 대해서 한번 돌아보도록 하겠습니다. 제가 micriobiome 작업을 했을때 qiime1을 가지고 가내수공업으로 만들 때여서 사실 당시 나왔었던 최신 tool은 잘 몰랐었습니다. 

많은 시간이 흘러 최근에 qiime2 작업을 코치 해주면서 DADA2가 qiime2에 기본 툴로 들어앉은것 같아서(?아니었나요? ) 한번 물어보았습니다.

논문 제목은 DADA2: High resolution sample inference from Illumina amplicon data 이고, 

>여기< 에서 무료로 논문을 보실 수 있습니다.

DOI: 10.1038/nmeth.3869

gemini

## DADA2: 미생물 군집 연구를 위한 강력한 도구

미생물 군집 연구는 미생물이 서로 어떻게 상호 작용하고 우리 건강에 어떤 영향을 미치는지를 이해하는 데 중요합니다. Illumina 앰플리콘 시퀀싱은 미생물 군집을 연구하는 데 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 하지만 Illumina 앰플리콘 데이터는 오류가 많아 분석하기 어려울 수 있습니다.

DADA2는 Illumina 앰플리콘 데이터의 오류를 모델링하고 수정하는 오픈 소스 R 패키지입니다. DADA2는 OTU(Operational Taxonomic Units)를 생성하지 않고 샘플 시퀀스를 정확하게 추론하며, 1개 뉴클레오티드만큼 작은 차이도 해결합니다. 

DADA2는 이전의 Illumina sequence amplicon 기반 microbiome 분석 패키지들과 다음과 같은 차이점이 있습니다.

**정확성**: DADA2는 OTU 기반 방법보다 더 정확하게 샘플 시퀀스를 추론합니다.

**고해상도**: DADA2는 1개 뉴클레오티드만큼 작은 차이도 해결할 수 있습니다.

**오류 감소**: DADA2는 다른 방법들보다 더 적은 오류 시퀀스를 출력합니다.

**오픈 소스**: DADA2는 오픈 소스 R 패키지입니다.

DADA2는 여러 모의 커뮤니티에서 다른 방법들보다 더 많은 실제 변형을 식별하고 더 적은 오류 시퀀스를 출력했습니다. DADA2는 임신 여성 집단의 질 샘플에 적용하여 이전에 감지되지 않았던 다양한 Lactobacillus crispatus 변형을 발견했습니다.

DADA2는 미생물 군집 연구를 위한 강력한 도구입니다. DADA2는 샘플 시퀀스를 더 정확하게 추론하고 OTU 기반 방법보다 더 많은 정보를 제공합니다. DADA2는 미생물 군집의 세부적인 변형을 연구하고자 하는 연구자들에게 유용한 도구입니다.

## DADA2 사용 방법

DADA2는 공식 웹사이트([유효하지 않은 URL 삭제됨] 다운로드할 수 있습니다. DADA2 사용 방법에 대한 자세한 내용은 DADA2 사용자 매뉴얼([유효하지 않은 URL 삭제됨] 참조하십시오.

## DADA2 활용 사례

DADA2는 다음과 같은 다양한 연구에 사용되었습니다.

* **인간 장 미생물 군집 분석**([https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35105664/])

* **질 미생물 군집 분석**([https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22911732/])

* **피부 미생물 군집 분석**([https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8498027/])

* **환경 미생물 군집 분석**([https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10971298/])

## DADA2에 대한 자세한 정보

DADA2에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하십시오.

* **DADA2 공식 웹사이트**: [https://benjjneb.github.io/dada2/]

* **DADA2 사용자 매뉴얼**: [https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/manuals/dada2/man/dada2.pdf]

* **DADA2 GitHub 리포지토리**: [https://github.com/benjjneb/dada2]

* **DADA2 논문**: [https://www.nature.com/articles/nmeth.3869]

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 DADA2는 Illumina-sequenced amplicon errors를 모델하고 교정하는 데에 사용되는 소프트웨어 패키지입니다. 이 패키지는 에러를 모델화하고 교정하는 기능을 제공하여 정확한 시퀀싱 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다.

DADA2는 이전의 illumina sequence amplicon 기반의 microbiome 분석 패키지들과는 몇 가지 차이점이 있습니다. 예를 들어, 이전의 패키지들은 sequence variants를 그룹화하여 분석하였으나, DADA2는 sequence variants를 개별적으로 분석합니다. 또한, 이전의 패키지들은 분석 결과를 도출하기 위해 일정한 dissimilarity threshold를 사용하였으나, DADA2는 이를 사용하지 않습니다.

DADA2는 이전의 패키지들보다 더 정확한 분석 결과를 제공합니다. 예를 들어, 이전의 패키지들은 sequence variants를 그룹화하여 분석하기 때문에, 개별적인 sequence variants를 정확하게 구분하지 못하는 경우가 있었습니다. 그러나 DADA2는 sequence variants를 개별적으로 분석하기 때문에, 더 정확한 분석 결과를 제공합니다.

DADA2는 microbiome 분석 분야에서 매우 유용한 도구 중 하나입니다. 이 도구를 사용하면 microbiome 분석의 정확도를 높일 수 있으며, 이를 통해 인간과 환경의 건강에 중요한 역할을 하는 미생물 군집의 특성을 더욱 잘 이해할 수 있습니다.

chatGPT

### DADA2: 정밀한 마이크로바이옴 분석을 위한 혁신적 도구

마이크로바이옴 분석은 다양한 환경에서 미생물 군집의 구성과 기능을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, Illumina 시퀀싱은 이러한 분석에 널리 사용되지만, 시퀀싱 과정에서 발생하는 오류는 정확한 결과를 도출하는 데 걸림돌이 될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 DADA2는 기존의 분석 패키지들과는 다른 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 이번 글에서는 DADA2의 주요 특징과 기존 도구들과의 차이점을 살펴보겠습니다.

#### DADA2란 무엇인가?

DADA2(Divisive Amplicon Denoising Algorithm 2)는 Illumina 시퀀싱된 암플리콘 데이터의 오류를 모델링하고 수정하여 정확한 시퀀스를 추출하는 소프트웨어 패키지입니다. DADA2는 OTU(Operational Taxonomic Units) 대신 ASV(Amplicon Sequence Variants) 기반 접근 방식을 사용하여 시퀀스를 독립적으로 식별합니다. 이를 통해 최소한의 뉴클레오타이드 차이까지 구분하여 실제 생물학적 변이를 정확히 파악할 수 있습니다.

#### DADA2의 주요 기능

1. **오류 수정**: DADA2는 시퀀싱 과정에서 발생하는 오류를 명시적으로 모델링하고 수정하여 정확한 시퀀스를 추출합니다.

2. **미세 변이 구분**: 샘플 내의 실제 시퀀스를 정확히 추론하여 생물학적 변이를 세밀하게 식별합니다.

3. **전체 워크플로우 지원**: 필터링, 중복 제거, 키메라 식별, 페어드엔드 리드 병합 등 전체 암플리콘 분석 워크플로우를 통합하여 제공합니다.

4. **참조 없이 적용 가능**: 참조 시퀀스 없이 어떤 유전적 위치에도 적용할 수 있어 다양한 연구에 활용 가능합니다.

#### 기존 패키지들과의 차이점

1. **오류 모델링 및 수정**:

   - DADA2는 오류를 명시적으로 모델링하고 수정하여 시퀀스 정확도를 높입니다.

   - 기존 패키지들(예: UPARSE, QIIME, mothur)은 일반적으로 오류를 명시적으로 모델링하지 않거나, 오류 수정을 위한 간단한 필터링 단계만 포함합니다.

2. **미세 변이 구분**:

   - DADA2는 최소한의 뉴클레오타이드 차이까지 구분하여 실제 시퀀스 변이를 정확히 식별합니다.

   - 기존 패키지들은 일반적으로 일정한 유사성 기준(예: 97%)에 따라 시퀀스를 OTU로 클러스터링하여 미세 변이를 구분하지 못할 수 있습니다.

3. **OTU 기반 vs. ASV 기반**:

   - DADA2는 ASV 기반 접근 방식을 사용하여 각 시퀀스 변종을 독립적으로 식별합니다.

   - 기존 패키지들은 OTU 기반 접근 방식을 사용하여 시퀀스를 그룹으로 묶습니다.

4. **잘못된 시퀀스 출력 감소**:

   - DADA2는 잘못된 시퀀스의 출력을 최소화하여 정확한 결과를 도출합니다.

   - 기존 패키지들은 잘못된 시퀀스가 상대적으로 더 많이 포함될 수 있습니다.

#### DADA2의 실제 적용 사례

DADA2는 다양한 연구에서 높은 정확성을 입증하였습니다. 예를 들어, 임산부의 질 샘플에서 다양한 Lactobacillus crispatus 변종을 발견하였으며, 쥐의 대변 샘플에서도 다양한 변종을 식별하는 데 성공하였습니다. 이는 DADA2가 기존 도구들보다 높은 해상도로 시퀀스 변이를 재구성할 수 있음을 보여줍니다.

#### 결론

DADA2는 기존의 OTU 기반 방법보다 더 정밀하게 미세 변이를 식별할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 이를 통해 연구자들은 마이크로바이옴 생태계를 더욱 정확하게 이해하고, 생물 다양성과 차이를 정밀하게 측정할 수 있습니다. 마이크로바이옴 연구의 새로운 장을 열어줄 DADA2, 지금 바로 활용해 보세요!

claude

여기 DADA2에 대한 블로그 글을 작성해봤습니다:

제목: DADA2 - Illumina Amplicon 데이터의 정확한 서열 변이체 탐지

안녕하세요, 미생물 연구자 여러분!

오늘은 Illumina amplicon 시퀀싱 데이터 분석을 위한 혁신적인 새 패키지 DADA2에 대해 소개하겠습니다. 

지금까지 대부분의 amplicon 분석 방법들은 유사한 서열들을 97% 이상의 유사도를 가진 OTU(Operational Taxonomic Unit)로 클러스터링해왔습니다. 하지만 이 접근법은 종종 실제 존재하는 미세한 수준의 서열 변이체들을 감지하지 못했습니다. 단일 뉴클레오타이드 차이만으로도 병원체와 정상균주를 구분할 수 있는 상황에서, 이러한 미세 변이체 정보의 상실은 큰 문제가 될 수 있습니다.

DADA2는 바로 이 문제를 해결하기 위해 개발된 소프트웨어 패키지입니다. DADA2는 OTU 클러스터링 없이 Illumina amplicon 시퀀싱 데이터에서 정확한 생물학적 서열 변이체를 직접 추론할 수 있습니다. 이를 위해 DADA2는 Illumina 시퀀싱 에러를 모델링하는 새로운 품질 인지 모델을 도입했습니다. 

DADA2의 주요 특징들:

1. OTU 클러스터링 없이 단일 뉴클레오타이드 수준까지 서열 변이체 해결 가능

2. Illumina 시퀀싱 에러 모델링 및 제거를 통한 정확한 서열 추론

3. 참조 서열 없이 새로운 변이체 탐지 가능한 참조 무관 방식

4. 필터링, 디복제, 키메라 식별, 페어드 엔드 병합 등 통합 amplicon 분석 파이프라인 제공

여러 모의 커뮤니티 데이터셋 벤치마킹에서 DADA2는 기존 방법들보다 실제 변이체를 더 많이 찾아내고 오류 서열은 적게 출력했습니다. 또한 임신부 질 샘플 분석에서 DADA2는 이전에 발견되지 않았던 Lactobacillus crispatus 변이체들의 다양성을 드러냈습니다.

DADA2를 사용하면 지금까지 OTU 클러스터링의 제약으로 인해 놓쳐왔던 미생물 군집의 미세 수준 변이 정보를 활용할 수 있게 됩니다. 이를 통해 병원성 균주 탐지, 시간에 따른 군집 동태 이해, 미생물 진화 및 계통 분석 등 다양한 연구에 새로운 해석이 가능해질 것입니다.

DADA2에 대해 더 자세히 알아보시려면 Nature Methods 저널에 실린 원문과 Benjjneb/dada2 Github, Bioconductor 3.3 릴리즈를 참고하세요. 여러분 연구에 DADA2가 많은 도움이 되기를 바랍니다!

gemini가 간만에 실력발휘를 했습니다. 논문을 정확히 이해했고, DADA2의 활용사례까지 보여주었습니다!!!! (근데 "질 미생물 군집 분석"은 다른 논문을 링크달았더라구요;;) 

그리고 chatGPT가 OTU vs ASV라는 것을 제시했는데 ASV(Amplicon sequence variant)는 사실 이 논문 이후에 정립된 용어 같은데 (이 논문에서는 ASV가 업급되지 않았습니다.) 요약 글 내용에서 ASV가.... 이게 hallucination인지... 이전에 학습한 내용 중 유사한 내용이 있어서 가지고 온것인지... 어찌됐든 chatGPT 내용보다가 깜놀했네요. 

claude는 언제나 자연스러운 내용을 하사해주고 있습니다.

오늘은 gemini가 제대로 답변을 해줬고, chatGPT가 제시하지 않은 개념도 알아서 가져다 썼다는것에 살짝...

출처: @ye._.vely618