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.
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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.
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### 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.
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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.
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| 출처: @ye._.vely618 |
