희귀 질환 진단의 새로운 희망; HiFi

오늘은 최근에 medrxiv에 올라온 논문을 가져와봤습니다. 미래 진단은 결국 Long-read로 해야지 정확도든 찾고싶은거든 다 할 수 있을 것 이라는 믿음이 있는바 가져와봤습니다. :) 제목은 HiFi long-read genomes for difficult-to-detect clinically relevant variants 입니다.

DOI: 10.1101/2024.09.17.24313798

조만간 좋은 저널지로 둥지를 옮기기전에 잽싸게 LLM에 물어보았습니다. 

gemini

## 희귀 질환 진단의 혁신: Long-Read 시퀀싱 기술

안녕하세요, 저는 Long-Read 시퀀싱 분석 전문가입니다. 오늘은 희귀 질환 진단에 혁신을 가져올 수 있는 Long-Read 시퀀싱 기술에 대한 최신 연구 논문을 소개하고자 합니다. 특히, 이 논문에서는 "HiFi"라는 Long-Read 시퀀싱 방법을 사용하여 기존의 Short-Read 방식으로는 찾기 어려웠던 희귀 질환 관련 유전자 변이를 찾아내는 가능성을 평가했습니다.

### 희귀 질환 진단, 왜 어려울까요?

우리 몸의 유전 정보는 DNA라는 아주 긴 사슬에 담겨 있습니다. 희귀 질환은 이 DNA 사슬에서 아주 작은 부분이 변형되어 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 변형을 '변이'라고 부르는데, 마치 방대한 책 속에서 오타를 찾는 것처럼 희귀 질환의 원인이 되는 변이를 찾아내는 것은 매우 어려운 일입니다.

기존에는 Short-Read라는 기술을 사용하여 DNA를 짧게 잘라서 읽어냈습니다. 이는 마치 책을 몇 글자 단위로 잘라서 읽는 것과 같아서, 문맥 파악이 어렵고 오타를 놓칠 가능성이 높았습니다. 특히, DNA의 복잡한 구조나 반복적인 부분에서는 더욱 그렇습니다.

### Long-Read 시퀀싱, 희귀 질환 진단의 새로운 희망

Long-Read 시퀀싱은 DNA를 훨씬 길게 읽어내는 기술입니다. 책을 문장이나 문단 단위로 읽는 것처럼 더 긴 맥락에서 유전 정보를 파악할 수 있기 때문에 Short-Read 방식보다 정확하게 변이를 찾아낼 수 있습니다.

이번 연구에서는 HiFi라는 Long-Read 시퀀싱 방법을 사용하여 희귀 질환 환자 100명의 유전 정보를 분석했습니다. 그 결과, 기존 Short-Read 방식으로는 찾기 어려웠던 145개의 변이 중 83%에 해당하는 120개를 HiFi 기술로 찾아내는 데 성공했습니다! 

### HiFi 기술, 얼마나 정확하고 실용적일까요?

HiFi 기술은 높은 정확도를 보여주었지만, 아직 몇 가지 해결해야 할 과제도 남아있습니다. 145개의 변이 중 7%는 여전히 HiFi 기술로도 찾아내기 어려웠습니다. 특히, DNA의 특정 반복 구조에서는 기술적인 어려움이 있었습니다.

하지만 희망적인 것은 HiFi 기술의 정확도가 매우 높다는 것입니다. 분석 결과, HiFi 기술로 찾아낸 변이 중 89%는 적은 양의 DNA 데이터만으로도 식별이 가능했습니다. 이는 검사 비용을 절감하고 더 많은 환자에게 검사 기회를 제공할 수 있다는 것을 의미합니다.

### Long-Read 시퀀싱, 희귀 질환 진단의 미래를 밝히다

Long-Read 시퀀싱 기술은 희귀 질환 진단에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있습니다. HiFi 기술은 아직 완벽하지는 않지만, 희귀 질환의 원인을 밝히고 환자들에게 더 나은 치료법을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 

앞으로 더 많은 연구와 기술 개발을 통해 Long-Read 시퀀싱 기술이 희귀 질환으로 고통받는 환자들에게 희망을 줄 수 있기를 바랍니다.

clova-x

안녕하세요, 여러분. 오늘은 희귀질환 진단에 있어서 새로운 분석 방법인 Long-read 기반의 HiFi 분석 방법에 대해 이야기해 보려고 합니다.

희귀질환은 매우 드물고 특별한 질병으로, 대부분의 경우 유전적인 요인에 의해 발생합니다. 이러한 질환을 진단하고 치료하기 위해서는 정확한 유전 정보가 필요한데, 지금까지는 이를 얻기 위해 복잡하고 비용이 많이 드는 검사가 필요했습니다. 하지만 최근에는 차세대 시퀀싱 기술인 NGS, 즉 게놈 시퀀싱이 등장하면서 보다 빠르고 정확한 진단이 가능해졌습니다.

그러나 NGS에도 한계가 있습니다. 짧은 리드 길이를 가진 시퀀싱 방법으로는 일부 변이를 검출하기 어렵다는 것입니다. 특히, 반복 서열이나 구조적 변이, 그리고 유사한 서열을 가진 유전자에서의 변이 등을 찾아내기가 쉽지 않았습니다.

이에 반해, Long-read 기반의 HiFi 분석 방법은 훨씬 더 긴 리드 길이를 사용하여 유전 정보를 읽어냅니다. 이 방법은 기존의 방법으로는 검출하기 어려웠던 변이들을 탐지하는 데 매우 효과적입니다. 실제로, 이번에 발표된 논문에 따르면, HiFi 분석 방법을 사용하여 83%의 변이를 자동으로 탐지할 수 있었고, 추가적인 시각적 검사를 통해 나머지 변이도 탐지할 수 있었다고 합니다.

특히, 이 방법은 구조적 변이와 짧은 반복 서열 확장을 포함한 복잡한 변이를 정확하게 탐지할 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 변이는 희귀질환의 진단에 있어서 매우 중요한 역할을 하는데, 기존의 방법으로는 이러한 변이를 정확하게 찾아내기 어려웠습니다. 하지만 HiFi 분석 방법을 사용하면 이러한 변이를 놓치지 않고 찾아낼 수 있습니다.

물론, 이 방법에도 몇 가지 어려움이 있습니다. 우선, Long-read 시퀀싱은 상대적으로 새로운 기술이기 때문에 아직은 실험실에서 널리 사용되고 있지 않습니다. 또한, 데이터를 분석하는 데 있어서도 전문적인 지식과 기술이 필요합니다.

하지만 이러한 어려움에도 불구하고, HiFi 분석 방법은 희귀질환의 진단에 있어서 매우 유용한 도구가 될 것으로 기대됩니다. 이미 많은 연구에서 그 가능성을 보여주고 있으며, 앞으로 기술이 더욱 발전하고 실험실에서의 사용이 보편화되면 더욱 정확하고 빠른 진단이 가능해질 것입니다.

또한, 이 방법은 단순히 진단에만 사용되는 것이 아니라, 치료에도 큰 도움을 줄 수 있습니다. 유전 정보를 더욱 정확하게 파악함으로써, 환자에게 맞는 맞춤형 치료를 제공할 수 있기 때문입니다.

마지막으로, 이 기술이 보편화되기 위해서는 여전히 많은 연구와 개발이 필요합니다. 우리 모두가 이 분야의 발전에 관심을 가지고 지원함으로써, 희귀질환으로 고통받는 환자들에게 희망을 줄 수 있을 것입니다. 감사합니다.

chatGPT

### 장기 시퀀싱을 통한 희귀 질환 진단: 왜 필요한가요?

최근 연구에서 장기 시퀀싱을 활용한 희귀 질환 진단의 가능성을 평가했습니다. 기존에 주로 사용되던 단일 염기서열 분석(short-read sequencing, SRS)은 DNA 조각을 짧게 잘라서 분석하는 방식입니다. 하지만 이 방식은 유전체 내 복잡한 변이(예: 구조적 변이, 반복적 서열)에 대한 탐지가 어려울 수 있습니다. 반면, HiFi라는 새로운 장기 시퀀싱(long-read sequencing, LRS) 방식은 DNA 조각을 길게 읽어 더 복잡한 변이까지 파악할 수 있습니다. 이번 연구는 이 HiFi 기술이 희귀 질환 진단에 얼마나 유용할지를 확인하기 위해 진행되었습니다.

### 왜 희귀 질환에 장기 시퀀싱이 필요한가요?

희귀 질환의 대부분은 유전적 변이에 의해 발생하며, 환자와 가족의 정확한 진단은 치료와 예후 관리에 중요합니다. 하지만 희귀 질환의 원인을 규명하려면 다양한 유전 변이를 탐지해야 하는데, SRS는 짧은 조각들만 제공하기 때문에 긴 구조적 변이, 특정 반복 서열 등의 검출이 제한됩니다. 이러한 구조적 변이나 특수한 유전자 영역에서 발생하는 변이는 SRS로는 식별하기 어려운 경우가 많으며, 그로 인해 일부 환자는 정확한 진단을 받지 못할 수 있습니다. HiFi와 같은 장기 시퀀싱 기술은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다.

### HiFi 장기 시퀀싱의 정확도는 얼마나 높은가요?

이번 연구는 100개의 샘플에서 임상적으로 중요한 145개의 변이를 대상으로 HiFi 장기 시퀀싱을 수행했으며, 그 결과 약 83%의 변이를 자동으로 탐지하는 데 성공했습니다. 또 다른 10%는 전문가가 데이터를 수동으로 확인함으로써 발견할 수 있었습니다. 이는 약 93%의 변이를 확인할 수 있었음을 의미하며, 기존의 단일 염기서열 분석 방식에 비해 높은 검출률을 보여줍니다. 특히, 장기 시퀀싱은 구조적 변이나 특정 반복 서열처럼 복잡한 변이를 더 잘 탐지하는 데 유리했습니다.

### 어려운 점은 무엇인가요?

장기 시퀀싱이 유망한 기술임에도 불구하고 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 예를 들어, HiFi 장기 시퀀싱은 일부 반복 서열(예: GA 반복 서열)을 정확히 탐지하는 데 어려움을 겪었으며, 이러한 경우 변이 검출률이 떨어졌습니다. 또한, 일부 특정한 복잡한 구조적 변이는 여전히 검출이 어렵거나 오류가 발생할 수 있었습니다. 따라서 기술적 개선이 필요하며, 특히 반복 서열의 품질 문제를 해결하는 것이 장기 시퀀싱 기술 발전에 중요한 과제로 남아 있습니다.

### 실제로 사용 가능할까요?

이 연구는 장기 시퀀싱이 실제 임상에서 희귀 질환 진단을 위한 주요 도구로 활용될 가능성을 시사합니다. 자동화된 소프트웨어가 약 93%의 주요 변이를 탐지할 수 있었기 때문에, 높은 정확도를 유지하면서도 진단의 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 또한, 시퀀싱 비용이 더 낮아지거나 더 많은 샘플을 분석할 수 있다면, 실제 진단 환경에서도 비용 대비 효과적인 선택지가 될 수 있습니다. 다만, 특정 변이에 대한 검출의 한계는 여전히 남아 있으므로, 장기 시퀀싱을 보완할 추가적인 분석 방식도 필요할 수 있습니다.

### 다른 문제점은 없을까요?

장기 시퀀싱은 비교적 새로운 기술이기 때문에 데이터 분석 소프트웨어와 기술적 지원이 아직 발전 중에 있습니다. 또한, 이 기술을 임상에서 본격적으로 활용하기 위해서는 추가 연구와 데이터가 필요하며, 다양한 환자 그룹에 대해 검증이 이루어져야 합니다. 예를 들어, 분석을 위해 필요한 데이터 양이 많기 때문에 장기 시퀀싱의 효율성을 높이기 위해서는 더 높은 처리 속도와 비용 절감이 필요합니다.

### 결론

이번 연구는 HiFi 장기 시퀀싱이 희귀 질환 진단의 새로운 표준이 될 가능성을 제시합니다. 기존의 진단 방법이 가지는 한계를 넘어 다양한 유전적 변이를 탐지할 수 있어 많은 희귀 질환 환자들에게 새로운 진단 기회를 제공할 수 있습니다. 물론 기술 발전과 추가 연구가 필요하지만, 장기 시퀀싱은 유전 질환 진단에서 큰 도약을 가져올 중요한 도구임이 확실해 보입니다.

NotebookLM

## 희귀 질환 진단의 새로운 희망, 롱리드 시퀀싱: HiFi 기술을 중심으로

  희귀 질환은 그 이름처럼 환자 수가 적어 진단이 어렵고, 진단까지 오랜 시간이 걸리는 경우가 많습니다. 하지만 유전자 분석 기술의 발전은 희귀 질환 진단에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 특히 롱리드 시퀀싱이라는 기술은 기존의 숏리드 방식보다 더욱 정확하고 효율적인 진단을 가능하게 합니다.

### 숏리드 방식의 한계와 롱리드 시퀀싱의 등장

  우리의 유전 정보를 담고 있는 DNA는 아데닌(A), 구아닌(G), 사이토신(C), 티민(T)이라는 네 가지 염기의 조합으로 이루어져 있습니다. 유전자 분석은 이 염기 서열을 읽어내는 과정입니다. 기존에 널리 사용되던 숏리드 방식은 DNA를 짧게 잘라 분석하는 방식이었기 때문에 염기 서열이 복잡하게 반복되거나  길이가 긴 변이를 정확히 탐지하기 어려웠습니다. 

  반면에 **롱리드 시퀀싱은 DNA를 훨씬 길게 읽어낼 수 있어 숏리드 방식으로는 놓치기 쉬웠던 변이까지도 정확하게 파악할 수 있습니다.**  특히 HiFi라는 롱리드 시퀀싱 기술은 높은 정확도를 자랑하며 희귀 질환 진단에 획기적인 발전을 가져올 수 있습니다.

### HiFi 롱리드 시퀀싱, 희귀 질환 진단의 정확성을 높이다

  HiFi 기술을 이용한 롱리드 시퀀싱은 숏리드 방식으로는 탐지하기 어려웠던 다양한 유형의 변이를 식별할 수 있습니다.  연구 결과에 따르면 HiFi 롱리드 시퀀싱은 숏리드 방식으로 탐지하기 어려웠던 145개의 변이 중 83%에 해당하는 120개를 자동으로 찾아냈습니다. 여기에는 구조적 변이, 짧은 염기 서열의 반복적인 확장, 상동 서열의 변이 등이 포함됩니다.

  **HiFi 롱리드 시퀀싱은 희귀 질환 진단에 필요한 여러 검사들을 하나의 검사로 대체할 수 있는 가능성을 제시합니다.**  기존에는 염색체 분석, FISH, 마이크로어레이, 서던 블롯, MLPA, Sanger 시퀀싱 등 다양한 검사를 순차적으로 진행해야 했습니다.  하지만 HiFi 롱리드 시퀀싱은 **단 한 번의 검사로 다양한 유형의 변이를 정확하게 분석할 수 있어 진단 과정을 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.**

### HiFi 롱리드 시퀀싱, 극복해야 할 과제들

  HiFi 롱리드 시퀀싱은 희귀 질환 진단에 혁신적인 기술이지만, 아직 몇 가지 과제가 남아있습니다.  

*   첫째, HiFi 시퀀싱은 GA 염기 반복이 많은 특정 유전자 영역에서는 정확도가 떨어지는 문제가 있습니다.  GA 염기 반복이 많은 영역에서는 DNA 구조가 변형되어 시퀀싱 과정에 어려움을 겪기 때문입니다.  

*   둘째, 염기 서열이 복잡하게 반복되는 영역이나 매우 유사한 유전자들이 모여 있는 영역에서는 변이를 정확히 식별하기 어려울 수 있습니다.

### HiFi 롱리드 시퀀싱, 희귀 질환 진단의 미래를 밝히다

 HiFi 롱리드 시퀀싱은 희귀 질환 진단의 정확성과 효율성을 획기적으로 높일 수 있는 잠재력을 가진 기술입니다. 

*  HiFi 롱리드 시퀀싱은 기존의 숏리드 방식으로는 탐지하기 어려웠던 다양한 유형의 유전적 변이를 정확하게 식별할 수 있습니다.  

*  HiFi 롱리드 시퀀싱은 희귀 질환 진단에 필요한 여러 검사를 하나의 검사로 대체할 수 있어 진단 과정을 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.  

  물론 아직 극복해야 할 과제들이 남아있지만, **HiFi 롱리드 시퀀싱은 희귀 질환 환자들에게 더 빠르고 정확한 진단을 제공하여 희망을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다.** 

HiFi Long-read라고 해도 PacBio라는 플랫폼 한계로 긴 길이(수십Kb 이상이 되는)의 구조 변이는 탐지하기 쉽지 않다고 얘기하네요. 그래도 기존에 short-read 방식으로 탐지하기 어려운 구조 변이는 더 확인 할 수 있다고 하고 있습니다. 최근에 일루미나에서 DRAGEN과 Pangenome Reference로 우리도 기다란 SV 탐지할 수 있다고 하고 있는데, 아직 갸우뚱... 

여튼 기존에 잘 알려진 혹은 잘 정의된 변이들 이외에도 rare하게 나오는 변이나 구조적 변이들은 Long-read로 잘 잡을 수 있다고 하니 미래는 밝은데.. 이게 상용화, 상품화가 되는 영역은 또 다른 문제이다보니, 많은 생각이 듭니다. :)

출처: @ye._.vely618

나노포어용 정렬 프로그램을 비교해보자

오늘은 최근에 논란의 중심에 서 있는 claude3를 사용해보았습니다.

Comparative analysis of alignment tools for application on Nanopore sequencing data

이 논문을 선택한 이유는 claude.ai에서 무료로 해주는 양의 논문이라서 선택하였습니다.

 

Q. 요약해줘

이 논문에서는 나노포어 시퀀싱 데이터에 대한 6가지 다양한 정렬 도구(BLASR, GraphMap, LAST, minimap2, NGMLR 및 BWA MEM)의 성능과 정렬 품질을 실험 데이터셋을 사용하여 비교 분석했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

3개의 서로 다른 실험 나노포어 시퀀싱 데이터셋(람다 파지 전장 유전체, 인간 MEFV 유전자 암플리콘, SARS-CoV-2 전장 유전체)을 사용하여 정렬 도구를 비교했습니다.

각 도구의 CPU 시간, 메모리 사용량, 일치율, 불일치율, 오류율 등의 성능 및 품질 지표를 측정하고 비교했습니다.

Minimap2가 모든 데이터셋에서 속도와 메모리 효율성 면에서 가장 우수한 성능을 보였습니다.

BLASR, GraphMap, NGMLR는 상대적으로 느린 속도를 보였고, NGMLR는 높은 메모리 사용량을 보였습니다.

일치율, 불일치율, 오류율 측면에서 LAST를 제외한 도구들이 대체로 유사한 수준의 높은 정렬 품질을 보였습니다.

데이터셋 특성과 알고리즘 접근법에 따라 도구 간 차이가 있었으며, 실험 설계와 추가 분석 과정을 고려하여 적절한 도구를 선택해야 합니다.

Q. 그럼, 나노포어 왜 전용 정렬 도구가 필요합니까?

논문에 따르면 나노포어 시퀀싱 기술의 가장 큰 단점은 다른 시퀀싱 기술에 비해 높은 에러율(error rate)이라고 설명하고 있습니다. 구체적인 문장은 다음과 같습니다:

"So far, the most important disadvantage of this technology is the increased error rate compared to other sequencing technologies."

이처럼 나노포어 시퀀싱 데이터는 기존 단분자 시퀀싱 데이터와는 다른 에러 프로파일을 가지고 있어, 이러한 높은 에러율을 보완하기 위해 전용의 정렬 도구가 필요하다고 설명하고 있습니다.

Q. 좀더 자세히 설명해줘

네, 더 자세히 설명드리겠습니다.

나노포어 시퀀싱은 전기화학적 신호를 읽어 DNA/RNA 서열을 분석하는 새로운 기술입니다. 이 기술의 장점은 긴 읽기(long reads)가 가능하고 빠르며 비용이 저렴하다는 점입니다. 하지만 단점으로 다른 기존 시퀀싱 기술에 비해 상대적으로 높은 에러율을 가지고 있습니다.

이런 높은 에러율은 나노포어 시퀀싱 데이터의 고유한 에러 프로파일에서 비롯됩니다. 삽입(insertion), 삭제(deletion), 치환(substitution) 등의 에러가 많이 발생합니다. 이러한 에러들을 효과적으로 다루지 않으면 후속 데이터 분석 단계에서 오류가 커질 수 있습니다.

따라서 나노포어 시퀀싱 데이터를 정확하게 분석하기 위해서는 이러한 높은 에러율과 특수한 에러 프로파일을 잘 보완할 수 있는 전용 정렬(alignment) 도구가 필요합니다. 기존의 단분자 시퀀싱 데이터 분석용 도구들은 나노포어 데이터의 특성을 제대로 반영하지 못해 정확성이 낮을 수 있기 때문입니다.

요약하면, 나노포어 시퀀싱의 높은 에러율과 특수한 에러 프로파일을 보완하여 정확한 데이터 분석이 가능하도록 최적화된 전용 정렬 도구가 필요한 것입니다.

음.. 일단 무료 요금에서 사용하는 양인 경우 일단 쓸만한데 대부분의 논문 양은 유료버전 사용하시라고 뜰껍니다. :)

출처: @ye._.vely618

Long Read Sequencing을 전적으로 믿으셔야 합니다.

항상 느끼는것이지만 사람들은 익숙한것에 익숙하다는...
물론 이 글을 쓰는 본인도 별반 차이 없다는게 현실
그럼에도 불구하고 세상에는 익숙한것을 거부하고 한 걸음 나아가는 분들이 있어서 발전한다는...

오늘은 유전체분야에서 다들 익숙한 짧은길이의 시퀀싱 플랫폼 대신 Long read 시퀀싱 플랫폼을 왜 써야하는지 보여주는 논문이 있어 들고와봤습니다.

The blooming of long-read sequencing reforms biomedical research

DOI: 10.1186/s13059-022-02604-2


Long read 시퀀싱의 대표주자인 PacBio와 Nanopore가 나온지도 꽤 된것 같으나, 아직 주류 시퀀싱 플랫폼으로서는 자리매김을 하지 못한... 조명받지 못하고 있지만.. 그 진가를 하나둘씩 알게되고 안쓸수 없지 않을까 합니다.

물론 이 Long read 플랫폼을 안 쓸수 없지만 PacBio/Nanopore 플랫폼을 이용해서 진단 키트를 개발하여 돈을 벌 수 있게 된다는 것은 아닙니다. 오해 없으시기 바랍니다. Long read 플랫폼에서 기존 NGS 시스템에서 해온 것 같이 하려고 하면 개인적인 생각으로는 그냥 하지 마세요 라고 말하고 싶네요. 그런 생각이라면..

여튼 Long read 플랫폼은 genome assembly과 transcriptome 분야에서 활약을 하고 있다고 하는데 이는 기존 NGS의 짧은 read로 인한 한계를 극복하였기 때문에 가능한 당연한 결과였을 듯 합니다.

genome assembly를 설명하면서 이런 저런 설명을 하였는데 사실 T2T genome이 세상에 나왔는데 무슨 설명이 더 필요할지... 물론 다배체면서, repeat 서열이 엄청 긴 식물과 같은 다양한 생물의 유전체 연구에서는 아직 할일이 많이 남아있을듯 합니다.

그리고 더불어 transcriptome, 전사체에서도 두각을 나타내고 있다고 합니다. 이전에 PcaBio사에서 나온 Iso-Seq이라는 플랫폼이 있었는데 기존 숏리드 플랫폼으로는 할 수 없었던 full-length 유전자 서열을 확인하여, 다양한 gene의 isoform 을 확인 할 수 있었는데, 이제는 이는 당연한것이고, read count를 활용하여 정확한 발현 측정까지도.. 가능하다고 합니다. 또한 이 논문에서 처음 보았는데 exitron이라는 것도 확인하였다고 하네요.

더불어 당연히 암연구에서도 long-read 플랫폼이 중요한 역할을 하고 있는데, 시퀀싱을 위해 dna나 rna가닥을 증폭시키지 않은 특징 때문에 가능 응용법이긴하죠. 특히 nanopre 플랫폼을 사용하여 급성 골수성 백혈병 (AML) 환자의 RNA변이와 fusion gene 구조를 확인하기도 하였고, 대장암 세포주에서 5mC 위치와 양을 정량하여 각각 AML와 대장암 연구에 도움이 되고 있다고 합니다.

이렇듯 Long Read Seq 플랫폼은 이제 쓰지 않을 이유가 없는 플랫폼으로 우리 곁에 생각보다 가깝게 다가왔으나 생각에는 Long이든 Short든 정확하게 내 병의 이유를 빠르고 "싸게" 알아낼 수 있으면 모두 행복한 것 아니겠습니까?

그럴 수 있는 방법이 어딘가에 있겠죠, 없으면, 언제나 그러했듯이 우리는 또 해답을 찾아내겠죠. :)

출처: @ye._.vely618