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화요일, 5월 14, 2024

롱리드냐 숏리드냐 그것이 문제로다! 그냥 둘 다 써!

23년에 효모를 사용해서 여러 플랫폼 데이터의 어셈블리 성능을 테스트한 논문이 있어서 한번 가져와봤습니다.

DOI는 10.26508/lsa.202201744 입니다.

조금 더 복잡한 genome을 사용했으면 좋았을 것 같지만, 그러면 genome에서 오는 복잡도로 결과를 명확하게 분석하기 어려운 면이 있어서 yeast를 선정한 것은 좋은 선택인 것 같았습니다. 어설프게 다배체 생물 건드리면 나는 어딘가? 여기는 누군가? 하고 있었을 수 도 있으니깐요 :)

논문 장수와 용량이 적절해서 clova-x, gemini와 더불어 claude에게 까지 물어보았습니다.

질문: 블로그에 이 연구 내용으로 글을 하나 작성해주세요. 읽는 대상은 차세대 시퀀싱은 알지 못하지만 공립 중고등학교에서 가르치는 생물에 대한 지식이 있는 사람들 입니다.


clova-x

이 논문에서는 Debaryomyces hansenii KCTC27743 yeast species의 전체 유전체를 4개의 다른 시퀀싱 플랫폼을 사용하여 시퀀싱하고 조립하는 방법을 설명하고 있습니다. 이 방법은 차세대 시퀀싱 기술을 사용하여 유전체를 분석하는 것으로, 생물학 연구에서 중요한 역할을 합니다.

이 논문에서는 PacBio Sequel, ONT MinION, Illumina NovaSeq 6000, MGI DNBSEQ-T7 등 4개의 시퀀싱 플랫폼을 사용하여 유전체를 분석하였습니다. 각각의 플랫폼은 서로 다른 장단점을 가지고 있으며, 이를 고려하여 적절한 플랫폼을 선택해야 합니다.

조립 과정에서는 Flye, WTDBG2, Canu, MaSuRCA, WENGAN, SPAdes, ABySS 등 7개의 조립 프로그램을 사용하였습니다. 이 프로그램들은 각각의 특성과 장단점을 가지고 있으며, 이를 고려하여 적절한 프로그램을 선택해야 합니다.

이 논문에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 다양한 유전체 구조를 분석하였습니다. 유전체 구조는 생물학적 특성과 밀접한 관련이 있으며, 이를 분석함으로써 생물학적 연구에 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

이 논문에서는 차세대 시퀀싱 기술을 사용하여 유전체를 분석하는 방법과, 이를 위한 다양한 플랫폼과 프로그램을 소개하고 있습니다. 이는 생물학 연구에 관심이 있는 사람들에게 유용한 정보가 될 것입니다. 또한, 공립 중고등학교에서 가르치는 생물에 대한 지식이 있는 사람들도 이 논문을 통해 차세대 시퀀싱 기술에 대한 이해를 높일 수 있을 것입니다.




claude

안녕하세요. 오늘은 차세대 시퀀싱 기술과 유전체 조립에 대한 재미있는 연구 결과를 소개하겠습니다.

여러분도 학교에서 DNA의 구조, 유전자, 염기서열 등을 배웠을 텐데요. 현대 생명과학에서는 생물체의 전체 유전정보인 게놈(genome)을 해독하는 것이 매우 중요합니다. 게놈을 알면 그 생물의 유전적 특성과 진화 과정을 이해할 수 있기 때문입니다.

게놈은 DNA가 긴 가닥으로 이어진 것인데, 이를 조각조각 읽어서 다시 맞춰 전체 구조를 복원하는 것이 바로 '유전체 조립(genome assembly)' 작업입니다. 마치 퍼즐을 맞추는 것과 비슷하죠.

과거에는 DNA를 직접 읽는 시퀀싱 기술의 한계로 유전체 조립이 쉽지 않았습니다. 하지만 최근 '차세대 시퀀싱(Next-Generation Sequencing)' 기술이 발달하면서 좀 더 정확하고 효율적인 유전체 조립이 가능해졌습니다.

이번에 소개할 연구는 여러 차세대 시퀀싱 플랫폼과 조립 프로그램을 활용해 효모 게놈 조립을 시도한 결과입니다. 연구팀은 PacBio, 옥스퍼드 나노포어, 일루미나, MGI 등 4가지 플랫폼으로 효모를 시퀀싱했습니다. 그리고 Flye, WTDBG2, Canu 등 7가지 조립 프로그램을 사용해 총 212개의 효모 유전체 조립체를 만들었습니다.

결과적으로 가장 완성도 높은 조립체는 옥스퍼드 나노포어 플랫폼의 긴 염기서열을 사용하고, Canu 프로그램으로 조립한 뒤 MGI 플랫폼의 데이터로 오류를 수정한 것이었습니다. 하지만 각 플랫폼과 프로그램마다 장단점이 있었는데요.

옥스퍼드 나노포어는 긴 염기서열을 얻을 수 있었지만 오류율이 높았고, 일루미나 플랫폼은 정확도가 높았지만 짧은 염기서열 때문에 반복 영역을 해결하기 어려웠습니다. 조립 프로그램 중에서는 Canu가 반복 영역 해결력이 좋았지만 느린 편이었고, WTDBG2는 빨랐지만 정확도가 낮았습니다.

이렇게 시퀀싱 플랫폼과 조립 프로그램의 특성을 고려하면 생물 종류나 상황에 맞춰 최적의 조합을 선택할 수 있습니다.

유전체 조립은 생명과학 분야에서 아주 기초적이지만 중요한 작업입니다. 앞으로 더 나은 기술이 개발되면 다양한 생물체의 게놈을 해독하고 분석할 수 있을 것입니다. 이를 통해 생명현상에 대한 이해를 넓힐 수 있을 거예요.

이상으로 생소한 주제였지만 재미있게 읽으셨나요? 다음에는 더 알기 쉽고 흥미로운 주제로 찾아오겠습니다.




gemini

차세대 시퀀싱 기술: 효모 게놈의 비밀을 밝히다!

안녕하세요, 생물 선생님들! 오늘은 여러분의 생물 수업을 더욱 풍성하게 만들어 줄 차세대 시퀀싱 기술에 대해 이야기 나누려고 합니다. 차세대 시퀀싱은 단순히 DNA를 읽는 기술을 넘어, 우리가 살아있는 세상에 대한 이해를 혁신하는 강력한 도구입니다.

차세대 시퀀싱이란 무엇일까요?
과거에는 DNA를 읽는 데 오랜 시간과 노력이 필요했지만, 차세대 시퀀싱 기술은 단 며칠 만에 수백억 개의 염기 서열을 읽을 수 있게 해줍니다. 이는 마치 거대한 책을 한 번에 읽는 것과 같습니다!

차세대 시퀀싱으로 무엇을 할 수 있을까요?
효모 게놈 비밀 탐구: 오늘 소개하는 연구는 차세대 시퀀싱 기술을 사용하여 효모 게놈의 완벽한 지도를 만들었습니다. 이는 효모가 어떻게 작동하고, 우리에게 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
질병 진단: 차세대 시퀀싱 기술은 암, 유전 질환 및 감염성 질환 등 다양한 질병을 진단하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 더 정확하고 개인 맞춤형 치료법 개발에 기여할 것입니다.
새로운 약물 개발: 차세대 시퀀싱 기술은 질병의 원인을 파악하고 새로운 약물 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 이는 더 효과적이고 안전한 치료법 개발로 이어질 것입니다.
진화 연구: 차세대 시퀀싱 기술은 다양한 생물 종의 DNA를 비교 분석하여 진화 과정을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

차세대 시퀀싱 기술이 생물 교육에 미치는 영향
차세대 시퀀싱 기술은 생물 교육에도 혁신을 가져올 수 있습니다.
실제 데이터 활용: 학생들은 실제 과학 연구에서 사용되는 DNA 데이터를 분석하고 해석하는 방법을 배울 수 있습니다.
개인 맞춤형 학습: 학생들의 DNA를 시퀀싱하여 개인의 유전적 특성에 맞는 학습 경험을 제공할 수 있습니다.
창의적인 과학 프로젝트: 학생들은 차세대 시퀀싱 기술을 사용하여 자신의 과학 프로젝트를 진행하고 새로운 생물학적 발견을 할 수 있습니다.

차세대 시퀀싱 기술은 생명 과학의 미래를 바꿀 잠재력을 지닌 강력한 도구입니다. 생물 선생님들은 이 기술을 활용하여 학생들에게 더욱 흥미롭고 의미 있는 학습 경험을 제공할 수 있습니다.


clova-x와 claude는 꽤 괜찮은 내용의 글을 작성해주었습니다. 반면에 gemini는 제목은 멋드러지게 뽑은 반면에 내용은... 무슨말을 하는지 알맹이가 없었습니다.

물론 질문이 모호하긴 했죠, 공립 중고등학교라니, 한국이냐 미국이냐에 따라 대도심 지역이나 지방소도시간의 차이도 있을 텐데... 그런것은 그냥 무시하고 글을 작성한 것 같기도 합니다. ㅎㅎ 



출처: @ye._.vely618


수요일, 7월 20, 2022

Long Read 조립은 누가누가 잘하나

Piroplasm를 나노포어를 사용하여 genome project를 진행했고 나노포어를 활용한 assembler들에 대한 성능 비교 논문 되겠습니다.


제목은 Systematic Comparison of the Performances of De Novo Genome Assemblers for Oxford Nanopore Technology Reads From Piroplasm

doi는 https://doi.org/10.3389/fcimb.2021.696669


piroplasm이 몬지는 모르겠으나 일단 그렇게 엄청나게 복잡하지는 않은 원생동물이나 사람이나 동물들에게 질병을 일으키는 녀석 되는 것 같습니다. funding중에 동물 전염병 및 인수공통전염병 관련 프로그램이 있는것으로 보아하니...


여튼 중요한건 nanopore로 읽어낸 서열을 사용하여 genome 조립할때 어떤 어떤 조립 프로그램이 제일 좋은지를 검토해본 것이니 OLC (Over-Layout-Consensus)나 전통적인 de-Brujin graph, string graph-based 방법 등등의 NECAT, Canu, wtdbg2, Miniasm, Smartdenovo, FlyeNextDenovo, Shasta와 같이 일반적으로 long-read에 사용하는 assembler들을 비교 테스트 하였다고 합니다.

대신 여기서는 assembly의 정확도와 함께 CPU 사용량, 메모리 사용량, 분석시간 사용방법 등등에 대해서도 함께 평가했다고 합니다. 참 바람직한 태도라고 봅니다. 모든 연구팀들이 그래픽카드 4개꼽히고 6T 메모리의 4U 서버를 가지고있는것은 아니니 말입니다.


실험 방법은 prioplasm free한 양 2마리(??)에게 prioplasm을 감염시켜 잘 배양(??)시킨 다음 Qiagen 사용 prep kit을 가지고 DNA 추출하고 PromethION으로 시퀀싱하였고 데이터 셋트에 따른 assembly 결과 평가를 위해 6가지 생산량 (약 15x, 30x, 50x, 70x, 100x, 120x)의 셋트를 만들었다고 합니다. 그리고 추가적(aka error correction)으로 (일루미나와 특허 소송에서 승리한) MGI로도 시퀀싱을 하였다고 합니다.


여튼 결과적으로

N50과 contig개수(적을수록 좋음)는 생산량과 밀접하고,
분석 시간은 생산량이 많으면 어떤 assembler를 사용하던 길어졌고,
polishing은 안하는것보다 하는것이 좋은것 같고 각 tool의 장단점은 Figure3에 방사형 그래프로 이쁘게 표현하였으니 한번 참고하시면 좋을것 같습니다.

그래서 Miniasm, Flye, wtdbg2는 그닥 좋은 선택지는 아닌것 같고 평균 커버리지가 30x 이상 확보된다면 NECAT, Canu, NextDenovo, Smartdenovo가 더 나은것 같다 정도 되겠습니다.

(사실 위의 tool들을 실행시키려면 평균 30x 이상은 있어야 작동을 합니다. 안그러면 작동안하던지 말도안되는 결과들을 뱉어내곤 합니다.)


그리고 시간이 충분했는지 각 assembler 결과들을 병합/후처리하는 작업을 하여 더 나은 assembly 결과를 보여주는지 테스트 했고 몇몇 조합에서 결과물이 향상된것을 확인했다는데... dramatically 좋은 결과는 보여주지 않은것 같았습니다. 

만약 병합/후처리하는 결과가 좋았다면 논문 결과가 single assembler 쓰지말고 ensemble방법을 추천드립니다라고 했었을테니 말이죠.. 



출처: @candyz_hyojung