몬테풀치아노 지역의 포도밭 미생물 연구

오늘은 많이들 즐겨마시는(?저는 아닙니다.) 와인과 관련된 내용의 논문을 가져와봤습니다. 제목은 Zonation of the Vitis vinifera microbiome in Vino Nobile di Montepulciano PDO production area으로 포도원의 토양 미생물들이 결국 와인의 맛에 영향을 준다는 내용되겠습니다.

DOI: 10.1038/s42003-024-07261-8

clova-x

제목: 이탈리아 포도원의 토양 미생물, 와인의 맛과 향을 결정한다

안녕하세요! 오늘은 조금 특별한 이야기를 해보려고 해요. 바로 이탈리아의 포도원과 토양 미생물에 대한 이야기인데요, 이들이 와인의 맛과 향에 큰 영향을 미친다는 사실, 알고 계셨나요?

이탈리아에는 "Vino Nobile di Montepulciano"라는 유명한 와인이 있어요. 이 와인은 특정한 지역에서만 생산되는데, 이 지역의 토양에는 특별한 미생물들이 살고 있답니다. 최근 연구에 따르면, 이 미생물들이 와인의 맛과 향을 결정하는 중요한 역할을 한다고 해요.

어떻게 그럴 수 있는지 궁금하실 텐데요, 연구자들은 먼저 포도원의 토양 샘플을 수집했어요. 그리고 이 샘플에서 미생물들을 분석했죠. 미생물의 종류와 수를 파악하고, 이들이 어떻게 상호작용하는지를 연구했어요.

그 결과, 토양 미생물의 종류와 수가 지역마다 다르다는 것을 발견했어요. 그리고 이 차이가 와인의 맛과 향에 영향을 미쳤던 거죠! 어떤 지역에서는 신맛이 강한 와인이, 다른 지역에서는 달콤한 맛이 나는 와인이 만들어졌어요. 이는 토양 미생물의 종류와 수가 다르기 때문이었어요.

또, 연구자들은 미생물이 와인의 대사에도 영향을 미친다는 것을 알아냈어요. 와인의 성분을 조절하고, 맛과 향을 만들어내는 데 미생물이 큰 역할을 했던 거죠. 정말 신기하죠?

이 연구는 우리에게 중요한 메시지를 전해줘요. 자연은 정말 신비롭고, 작은 미생물조차도 우리 삶에 큰 영향을 미친다는 것이죠. 또, 환경을 보호하고 자연을 존중하는 것이 얼마나 중요한지도 깨닫게 해줘요. 우리가 자연을 보호하면, 자연도 우리에게 더 좋은 것을 선물해 줄 거예요.

이번 주말에는 가족과 함께 이탈리아 와인을 한 잔 마시며, 토양 미생물과 자연의 신비에 대해 이야기해 보는 건 어떨까요?

chatGPT

### **와인과 미생물의 비밀: 몬테풀치아노 지역의 포도밭 미생물 연구**

와인은 단순한 음료가 아닙니다. 와인의 맛과 향, 품질은 포도가 자란 환경과 밀접한 관련이 있습니다. 특히, 포도밭의 흙과 뿌리 주변에 사는 미생물(박테리아와 곰팡이)은 포도의 생장과 와인의 특성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 이번 연구에서는 이탈리아 몬테풀치아노 지역의 유명한 와인, **"비노 노빌레 디 몬테풀치아노(Vino Nobile di Montepulciano)"**를 생산하는 포도밭에서 미생물 생태계를 분석했습니다. 이 연구가 우리에게 주는 의미를 쉽게 풀어 설명해보겠습니다.

---

### **1. 연구의 목적: 미생물이 와인에 미치는 영향**

와인의 품질을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 **"테루아(Terroir)"**입니다. 테루아란 특정 지역의 기후, 토양, 지형, 전통적인 재배 방법 등 와인 생산에 영향을 미치는 모든 환경적 요인을 의미합니다. 이 연구에서는 몬테풀치아노 지역의 12개 세부 지역(AGU, Additional Geographic Units)에서 포도밭의 미생물이 어떻게 다르고, 이것이 와인의 특성에 어떤 영향을 주는지 알아보는 것이 목적이었습니다.

---

### **2. 연구 방법과 대상: 토양과 포도나무 뿌리의 미생물 조사**

연구진은 2022년 몬테풀치아노 지역의 12개 포도밭에서 포도나무 품종 **"상지오베제(Sangiovese)"**의 뿌리 주변(근권, Rhizosphere)과 토양 샘플을 채취했습니다. 연구팀은 최첨단 **유전자 분석 기술(메타바코딩 및 메타유전체 분석)**을 활용하여 미생물의 종류와 기능을 파악했습니다. 또한, 해당 포도로 만든 와인의 화학적 성분(메타볼로믹스 분석)도 함께 조사하여 미생물이 와인의 맛과 향에 미치는 영향을 분석했습니다.

---

### **3. 주요 연구 결과: 몬테풀치아노 지역의 독특한 미생물 환경**

연구를 통해 몬테풀치아노 지역의 포도밭이 다른 지역과 비교하여 **특별한 미생물 조성을 가지고 있음**이 밝혀졌습니다.

✅ **지역별 미생물 차이**  

각 포도밭(12개 AGU)마다 미생물 조성이 다르며, 특히 특정 미생물 그룹이 이 지역에서만 발견되었습니다.  

예를 들어, 박테리아 **Nocardioides, Solirubrobacter, Gemmatimonas**와 곰팡이 **Rhizopus, Penicillium** 등은 몬테풀치아노의 중요한 특징으로 나타났습니다.

✅ **미생물이 포도 성장에 미치는 영향**  

- 일부 미생물은 **질소 고정(Nitrogen fixation)**, **인산 분해(Phosphorus solubilization)**, **철분 흡수 보조(Iron chelation)** 등의 기능을 가지고 있어 포도나무의 성장과 건강을 돕습니다.  

- 예를 들어, **Conexibacter**는 인산을 분해하여 포도나무가 더 잘 흡수할 수 있도록 돕고, **Streptomyces**는 식물의 스트레스 저항성을 높여줍니다.  

- 미생물군이 지역별로 차이가 나기 때문에, 각 포도밭에서 자란 포도의 특성이 다를 가능성이 큽니다.

✅ **와인 성분과의 관계**  

미생물 생태계와 와인의 화학 성분을 비교한 결과, 특정 미생물이 많을수록 와인의 향과 맛에 영향을 주는 성분이 달라지는 것이 관찰되었습니다.  

예를 들어,  

- **L-아세틸카르니틴(L-acetylcarnitine)** → 와인의 향을 더 풍부하게 함  

- **L-메티오닌(L-methionine)** → 와인의 복합적인 향을 만드는데 기여  

- **퀘르세틴(Quercetin)** → 와인의 색과 항산화 성분 증가  

이러한 결과는 포도밭의 미생물이 와인의 맛과 향을 결정하는 중요한 역할을 한다는 점을 시사합니다.

---

### **4. 연구의 의미와 시사점**

이 연구는 단순한 미생물 연구가 아니라, 우리가 먹고 마시는 농산물의 품질이 **토양과 그 안의 미생물과 밀접하게 연결되어 있음**을 보여줍니다.

🍷 **"미생물 테루아"의 중요성**  

- 기존에는 **기후와 토양**이 테루아를 결정하는 주요 요인으로 여겨졌지만, 이제는 **미생물**도 중요한 역할을 한다는 점이 밝혀졌습니다.  

- 특정 지역에서만 발견되는 미생물을 보호하고 활용하면, **지역별 독특한 와인 생산이 가능**합니다.

🌍 **지속 가능한 농업과 환경 보호**  

- 화학 비료나 농약 없이 **미생물을 이용한 자연친화적인 포도 재배 방법**을 연구하는 데 기여할 수 있습니다.  

- 기후 변화로 인해 토양이 변하고 있지만, 미생물을 잘 활용하면 포도 재배 환경을 건강하게 유지할 수 있습니다.

🇮🇹 **이탈리아 와인의 경쟁력 강화**  

- 몬테풀치아노 와인은 전 세계적으로 7백만 병 이상 판매되고 있으며, 지역 경제에 큰 영향을 미칩니다.  

- 이번 연구를 바탕으로 **와인의 품질을 미생물 수준에서 관리**할 수 있다면, 이탈리아 와인의 전통과 독창성을 더욱 강화할 수 있을 것입니다.

---

### **맺음말**

이 연구는 포도밭의 미생물이 와인의 품질에 중요한 영향을 미친다는 것을 과학적으로 입증한 흥미로운 연구입니다. 앞으로는 포도를 키울 때 토양만 신경 쓰는 것이 아니라, **미생물을 포함한 보이지 않는 생태계까지 관리하는 것이 중요**해질 것입니다.  

"좋은 와인은 좋은 포도에서 나오고, 좋은 포도는 건강한 토양과 미생물에서 나온다!"  

이제 와인을 마실 때, 포도밭의 미생물까지 함께 떠올려 보면 어떨까요? 😊🍷

deepseek

#### 포도밭의 미생물, 와인의 맛을 좌우하다

와인을 좋아하는 사람이라면 와인의 맛이 포도의 품종이나 재배 방법뿐만 아니라, 포도가 자라는 지역의 토양과 기후에 따라 달라진다는 것을 들어본 적이 있을 겁니다. 이렇게 특정 지역의 환경이 와인의 맛과 품질에 영향을 미치는 것을 "테루아(terroir)"라고 합니다. 그런데 최근 연구에 따르면, 포도밭의 미생물도 테루아의 중요한 요소로 작용한다는 사실이 밝혀졌습니다. 

이탈리아 토스카나 지역의 유명한 와인 생산지인 "비노 노빌레 디 몬테풀치아노( Vino Nobile di Montepulciano)"에서 진행된 연구는 포도밭의 미생물이 와인의 맛과 품질에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다. 특히, 이 연구는 포도밭의 토양과 포도뿌리 주변의 미생물 군집(미생물총)이 와인의 독특한 맛을 만드는 데 중요한 역할을 한다는 것을 발견했습니다.

#### 연구의 목적: 미생물이 와인의 맛을 만든다?

연구팀은 이탈리아 몬테풀치아노 지역의 12개 소지역(AGU)에서 포도나무 뿌리 주변의 토양과 일반 토양 샘플을 채취했습니다. 이 샘플들은 포도의 생장 시기인 7월부터 10월까지 총 4번에 걸쳐 수집되었습니다. 연구팀은 이 샘플들을 통해 포도밭의 미생물 군집을 분석하고, 이 미생물들이 포도나무의 생장과 와인의 품질에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다.

연구의 주요 목적은 포도밭의 미생물 군집이 지역마다 어떻게 다른지, 그리고 이 차이가 와인의 맛과 품질에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이었습니다. 특히, 연구팀은 미생물들이 포도나무의 생장을 돕는 기능(예: 질소 고정, 인산 가용화 등)을 수행하는지도 조사했습니다.

#### 연구 방법: 미생물의 비밀을 밝혀내다

연구팀은 포도밭의 토양과 포도뿌리 주변의 미생물 군집을 분석하기 위해 두 가지 방법을 사용했습니다. 첫 번째는 "메타바코딩(metabarcoding)"이라는 기술로, 이 방법을 통해 토양과 뿌리 주변의 미생물 DNA를 분석하여 어떤 종류의 미생물이 있는지 확인했습니다. 두 번째는 "샷건 메타지노믹스(shotgun metagenomics)"라는 기술로, 이 방법을 통해 미생물의 유전자를 분석하여 미생물들이 어떤 기능을 수행하는지 알아냈습니다.

또한, 연구팀은 와인의 대사체(metabolome)를 분석하여 미생물 군집의 차이가 와인의 화학적 구성에 어떤 영향을 미치는지도 조사했습니다. 이를 통해 미생물 군집이 와인의 맛과 향을 결정하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었습니다.

#### 연구 결과: 미생물이 와인의 맛을 만든다!

연구 결과, 몬테풀치아노 지역의 포도밭은 다른 지역의 포도밭과 비교했을 때 독특한 미생물 군집을 가지고 있는 것으로 나타났습니다. 특히, 이 지역의 토양에는 다른 지역에서는 거의 발견되지 않는 특정 미생물들이 풍부하게 존재했습니다. 예를 들어, **Nocardioides**라는 미생물은 몬테풀치아노 지역의 토양에서만 특별히 많이 발견되었는데, 이 미생물은 포도나무의 생장을 돕는 데 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있습니다.

또한, 연구팀은 몬테풀치아노 지역 내에서도 12개의 소지역(AGU)마다 미생물 군집이 다르다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 동남쪽 지역의 포도밭에서는 인산을 가용화하는 미생물이 많았고, 서쪽 지역에서는 포도나무가 스트레스를 받을 때 도움을 주는 미생물이 많았습니다. 이렇게 지역마다 다른 미생물 군집은 포도나무의 생장과 건강에 영향을 미치고, 결국 와인의 맛과 품질에도 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

#### 이 연구가 우리에게 시사하는 점

이 연구는 포도밭의 미생물이 와인의 맛과 품질에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 특히, 지역마다 다른 미생물 군집은 와인의 독특한 맛을 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 와인 생산자들이 지역의 미생물 군집을 보호하고 관리하는 것이 와인의 품질을 유지하는 데 중요하다는 것을 시사합니다.

또한, 이 연구는 미생물이 농작물의 생장과 건강에 얼마나 중요한지 다시 한 번 일깨워줍니다. 미생물은 단순히 병원균으로만 여겨지는 것이 아니라, 작물의 생장을 돕고 환경 스트레스에 대처하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서, 농업에서 미생물을 활용하는 것은 지속 가능한 농업을 실현하는 데 중요한 열쇠가 될 수 있습니다.

#### 결론: 미생물, 농업의 미래를 열다

이 연구는 포도밭의 미생물이 와인의 맛과 품질에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여줌으로써, 미생물이 농업에서 얼마나 중요한지 다시 한 번 강조했습니다. 앞으로 농업 생산성과 품질을 높이기 위해서는 미생물을 이해하고 활용하는 연구가 더욱 활발히 진행되어야 할 것입니다. 

미생물은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 가능성을 가지고 있습니다. 이 작은 생명체들이 농업의 미래를 열어갈 수 있다는 사실, 이제는 더 이상 무시할 수 없는 현실이 되었습니다.

---

이 연구는 단순히 와인의 맛을 이해하는 데 그치지 않고, 미생물이 농업과 환경에 미치는 광범위한 영향을 보여줍니다. 미생물을 이해하고 활용하는 것은 지속 가능한 농업을 실현하는 데 중요한 열쇠가 될 것입니다.

NotebookLM

## 🍷 와인 맛은 포도밭 흙 속에 사는 '미생물 친구들' 덕분?!

안녕하세요, 친구들! 혹시 **"왜 이 와인은 이렇게 특별한 맛이 날까?"** 궁금했던 적 있나요? 와인 맛은 포도 품종, 날씨, 만드는 사람의 기술 등 여러 가지 요인에 따라 달라지는데요. 최근 과학자들이 **포도밭 흙 속에 사는 '미생물 친구들'** 이 와인 맛을 결정하는 데 아주 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈답니다!

### 🧐 왜 포도밭 미생물에 주목해야 할까요?

**'미생물(Microbiome)'** 은 우리 눈에 보이지 않을 정도로 아주 작은 생물들을 말해요. 우리 몸속에도 수많은 미생물이 살면서 건강을 지켜주듯이, **포도밭 흙 속**에도 다양한 미생물들이 살면서 포도나무의 **성장**과 **포도 품질**에 영향을 미친답니다.

특히, 이번 연구에서는 이탈리아의 유명한 와인 생산 지역인 **"Vino Nobile di Montepulciano"** 의 포도밭 흙 속 미생물에 주목했어요. 이 지역은 **12개의 작은 지역(AGU, Additional Geographic Units)** 으로 나뉘는데, 각 지역마다 흙의 성분, 기후, 농사 방식 등이 조금씩 달라서 와인 맛도 다르다고 해요. 과학자들은 각 지역의 포도밭 흙 속에 사는 미생물들이 어떻게 다른지, 그리고 이 차이가 와인 맛에 어떤 영향을 주는지 궁금해졌답니다.

### 🔬 어떻게 연구했을까요?

과학자들은 **"Vino Nobile di Montepulciano"** 지역의 **14개 포도밭**에서 흙과 포도나무 뿌리 주변의 흙(근권)을 채취했어요. 그리고 흙 속에 사는 **세균**과 **곰팡이**의 **DNA**를 분석해서 어떤 종류의 미생물이 얼마나 살고 있는지 조사했죠. 마치 흙 속 미생물들의 **'인구 조사'** 를 하는 것과 같아요!

*   **연구 대상**: **"Vino Nobile di Montepulciano DOCG"** 지역의 **Vitis vinifera** 품종의 **Sangiovese** 포도.

*   **연구 방법**:

    *   **DNA** 분석: 흙 속 세균과 곰팡이 **DNA**를 추출하여 종류와 양을 분석.

    *   **메타게놈 분석**: 일부 샘플에서 **DNA** 전체를 분석하여 미생물의 기능과 역할 예측.

    *   **와인 대사체 분석**: 각 지역에서 생산된 와인의 성분을 분석하여 미생물과의 연관성 확인.

### 🍷 연구 결과는 우리에게 무엇을 알려줄까요?

이번 연구를 통해 과학자들은 다음과 같은 흥미로운 사실들을 밝혀냈어요:

*   **지역별 미생물 차이**: 포도밭 흙 속 미생물은 **지역(AGU)** 에 따라 종류와 양이 달랐어요. 특히, **Sant'Ilario** 와 **San Biagio** 지역은 미생물 구성이 가장 큰 차이를 보였답니다.

*   **와인 맛과 미생물 연관성**: 흙 속 미생물 구성은 와인의 **대사 물질**(맛과 향을 내는 성분)과 관련이 있었어요. 즉, 흙 속에 어떤 미생물이 사느냐에 따라 와인 맛이 달라질 수 있다는 거죠!

*   **유익한 미생물 발견**: **Nocardioides** 라는 세균은 이 지역 포도밭에만 특별히 많이 살고 있었고, 포도나무의 **Fusarium oxysporum** 병을 막아주는 효과가 있다는 사실을 알아냈어요. 마치 김치 속 유산균처럼 포도나무에게 좋은 역할을 하는 '착한 미생물'을 찾은 셈이죠!

이번 연구 결과는 우리에게 다음과 같은 점을 시사해줍니다:

*   **미생물 보존 중요성**: 포도밭 흙 속 미생물은 와인 품질에 중요한 영향을 미치므로, **미생물 다양성**을 보존하는 것이 중요해요.

*   **친환경 농업 필요성**: 화학 비료나 농약 대신, 미생물을 활용한 **친환경 농업**을 통해 건강한 포도를 생산할 수 있어요.

*   **미생물 활용 가능성**: 앞으로 포도밭 흙 속 미생물을 잘 활용하면 와인 맛을 더 좋게 만들 수 있을 뿐만 아니라, **지구 온난화**로 인한 어려움도 극복할 수 있을 거예요.

### 🤔 마무리

이번 연구는 **와인 맛**이 단순히 사람의 노력으로만 만들어지는 것이 아니라, **자연 속 미생물**과의 조화 속에서 탄생한다는 사실을 보여주었어요. 마치 우리 몸속 미생물처럼, 포도밭 흙 속 미생물도 잘 관리하면 더욱 맛있는 와인을 만들 수 있다는 희망을 제시해준 것이죠!

앞으로 과학자들이 이 연구를 바탕으로 **'미생물 농법'** 을 개발하고, 우리 모두가 더욱 건강하고 맛있는 와인을 즐길 수 있는 날이 오기를 기대해 봅니다!

wrtn.ai

## 서론

와인의 맛과 향은 단순히 포도의 품종만으로 결정되지 않습니다. 포도원의 토양, 기후, 그리고 특히 미생물 군집이 와인의 독특한 풍미를 만들어냅니다 [1]. 각 지역의 미생물들은 포도나무의 생장을 돕고, 스트레스를 완화하며, 포도의 화학적 성분에 영향을 줍니다 [3]. 이러한 미생물 다양성은 와인에 지역만의 고유한 맛과 향을 부여하는 중요한 요소입니다.

## 연구 목적 및 방법 - 연구 목적

이 연구의 핵심 목적은 포도원의 미생물 다양성과 와인의 맛과 향 사이의 깊은 연관성을 밝혀내는 것입니다 [1]. 연구팀은 이탈리아 여러 지역의 포도원에서 토양과 공기 시료를 수집하여 미생물 군집을 상세히 분석했습니다. 

구체적으로, 각 지역별 미생물의 특성이 포도나무의 생장과 포도의 화학적 성분에 어떤 영향을 미치는지 조사하고자 했습니다 [3]. 특히 인산 용해, ACC 디아미나제 생산 등 미생물의 식물 성장 촉진 기능에 주목하여, 이러한 기능들이 와인의 향, 맛, 색깔에 어떻게 기여하는지 탐구했습니다 [1].

이를 통해 각 지역 포도원의 고유한 미생물 특성이 와인의 독특한 풍미를 만들어내는 메커니즘을 이해하고자 했습니다.

## 연구 목적 및 방법 - 연구 방법

연구팀은 이탈리아 Montepulciano 지역의 여러 포도원에서 토양 시료를 수집했습니다 [30]. 연구 방법의 핵심은 포도원의 미생물 다양성을 정밀하게 분석하는 것이었습니다.

먼저, 토양의 박테리아와 곰팡이를 분석하기 위해 16S rRNA 유전자와 ITS2 영역을 PCR 방법으로 증폭했습니다 [22]. 이 과정에서 Illumina MiSeq 플랫폼을 사용해 DNA 시퀀싱을 수행하고, QIIME 2와 DADA2 알고리즘으로 생물정보학적 분석을 진행했습니다.

와인의 맛과 향 분석을 위해서는 두 가지 첨단 분석 기법을 사용했습니다. 첫째, HS-SPME-GC-Orbitrap 방법으로 와인의 휘발성 성분을 분석했고, 둘째, 마이크로 액체 크로마토그래피-질량분석기(microLC-HRMS)를 통해 와인의 대사체를 상세히 조사했습니다 [29].

## 연구 결과 - 미생물 다양성

연구팀은 이탈리아 Montepulciano 지역의 12개 포도원에서 흥미로운 발견을 했습니다. 각 지역마다 특유의 미생물 군집이 존재했는데, 특히 남부 지역에서는 Nocardioides와 Streptomyces 속의 세균이 풍부했고, 중앙 지역에서는 Conexibacter와 Candidatus Solibacter 속의 세균이 더 많이 발견되었습니다 [40].

이러한 미생물 다양성의 차이는 놀랍게도 와인의 대사체 프로파일에도 직접적인 영향을 미쳤습니다 [37]. 예를 들어, 남부 지역의 Streptomyces 세균은 ACC 디아미나아제와 같은 식물 성장 촉진 유전자를 가지고 있어, 포도나무의 스트레스 저항성과 와인의 품질에 기여할 수 있습니다.

## 연구 결과 - 와인의 맛과 향

연구팀은 포도원의 미생물 군집이 와인의 맛과 향 형성에 중요한 역할을 한다는 흥미로운 발견을 했습니다. 특히 지역별로 다른 미생물 군집이 와인의 독특한 풍미를 만들어내는 메커니즘을 밝혀냈습니다.

예를 들어, 남부 지역에서 발견된 Streptomyces 세균은 L-acetylcarnitine의 합성에 영향을 미쳐 와인의 에스테르 생성을 촉진했습니다 [1]. 이로 인해 와인의 과일향이 더욱 풍부해지고 향기로운 프로파일이 enhanced되었습니다. 또한, L-methionine을 생성하는 미생물들은 와인에 더욱 복잡하고 깊이 있는 향을 부여했습니다 [1].

중앙 지역의 Conexibacter 속 미생물은 quercetin 생성에 기여하여 와인의 색상과 맛에 독특한 특성을 더했습니다. 이러한 quercetin은 와인의 색깔뿐만 아니라 건강에도 긍정적인 영향을 미칩니다 [1].

## 시사점

이 연구는 와인 산업에 혁신적인 통찰을 제공합니다. 각 지역의 포도원 미생물 다양성은 단순한 생물학적 특성을 넘어 와인의 고유한 맛과 향을 결정하는 핵심 요소임을 보여줍니다 [1]. 

미생물 다양성 보존은 전통적인 와인 생산의 문화적 정체성을 지키는 중요한 방법입니다. 지역별로 고유한 미생물 군집은 와인에 독특한 개성을 부여하며, 이는 곧 그 지역만의 특별한 와인 전통을 의미합니다 [3]. 

앞으로의 와인 연구는 미생물 군집을 더욱 깊이 이해하고 보존하는 방향으로 나아가야 할 것입니다. 이를 통해 와인의 품질을 높이고, 지역의 고유한 맛을 더욱 풍부하게 발전시킬 수 있을 것입니다 [1].

## 결론

이 연구는 포도원의 미생물 다양성이 와인의 맛과 향을 결정하는 중요한 요소임을 보여줍니다 [1]. 각 지역의 독특한 미생물 군집은 와인에 고유한 개성을 부여하며, 이는 단순한 과학적 현상을 넘어 문화적 전통과 연결됩니다 [3]. 앞으로 와인 산업은 이러한 미생물 다양성을 보존하고 이해하는 데 더욱 집중해야 할 것입니다. 일반인들도 와인의 맛과 향이 단순히 포도 품종만이 아니라 복잡한 미생물 생태계의 결과임을 알아야 합니다. 

이러다 좀 시간이 지나면 각 국가/지역별 winery들의 나무 품종과 토양 미생물 조사를 정리해서 원산지도 찾아낼 기세...

이미 하고 있는건 아니겠죠? ㅎㅎ :)

출처: @ye._.vely618

168,000개 샘플을 분석해 인간 내장 미생물군의 글로벌한 패턴을 밝히다

오늘은 장내미생물 연구에 대한 내용을 가져와봤습니다. Integration of 168,000 samples reveals global patterns of the human gut microbiome 라는 제목의 논문으로 지역별로 미생물 군집과 다양성이 차이가 난다는 내용되겠습니다.

DOI: 10.1016/j.cell.2024.12.017

gemini

## 인간 장내 미생물의 글로벌 패턴

인간의 장내 미생물은 건강과 질병에 중요한 역할을 합니다. 하지만 아직까지 장내 미생물의 다양성과 그에 영향을 미치는 요인에 대해서는 많은 연구가 필요합니다.

최근 미국 시카고대학의 Ran Blekhman 박사 연구팀은 전 세계 168,000명의 장내 미생물 데이터를 분석한 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구에서는 지리적 위치, 기술적 요인 등 장내 미생물 변화에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석했습니다.

## 연구 결과

* **지리적 위치:** 연구팀은 전 세계적으로 장내 미생물의 구성이 다르다는 것을 확인했습니다. 특히 중앙 아시아와 남부 아시아의 경우, 유럽과 북미에 비해 장내 미생물의 다양성이 낮았습니다.

* **기술적 요인:** 연구팀은 PCR 프라이머, DNA 추출 방법 등 기술적 요인도 장내 미생물 분석 결과에 영향을 미친다는 것을 확인했습니다.

## 연구의 의미

이 연구는 전 세계적으로 장내 미생물의 다양성과 그에 영향을 미치는 요인을 분석한 최초의 대규모 연구입니다. 이 연구 결과는 장내 미생물과 건강 및 질병의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

## 일반 시민을 위한 요약

우리 몸에는 수많은 미생물이 살고 있습니다. 이 미생물들은 건강에 중요한 역할을 하지만, 아직까지 어떤 미생물이 어떤 역할을 하는지에 대해서는 많은 연구가 필요합니다.

최근 미국 시카고대학의 연구팀은 전 세계 168,000명의 장내 미생물 데이터를 분석한 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구에서는 지리적 위치, 기술적 요인 등 장내 미생물 변화에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석했습니다.

연구 결과에 따르면, 전 세계적으로 장내 미생물의 구성은 다르며, 지리적 위치, 기술적 요인 등이 장내 미생물 분석 결과에 영향을 미칩니다. 이 연구는 장내 미생물과 건강 및 질병의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

clova-x

제목: 인간 내장 미생물군의 전 세계적 패턴을 밝히다

안녕하세요! 오늘은 최근 발표된 논문에서 밝혀진 인간 내장 미생물군의 전 세계적 패턴에 대해 이야기해 보려고 합니다.

내장 미생물군이란 우리 몸 속에 살고 있는 다양한 미생물들을 말합니다. 이들은 우리 건강에 큰 영향을 미치며, 최근에는 이들의 구성과 분포를 연구하는 미생물군 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다.

이번에 발표된 논문에서는 무려 168,000개의 샘플을 통합하여 인간 내장 미생물군의 전 세계적 패턴을 밝혀냈습니다. 이 샘플들은 전 세계 수백 개의 독립적인 프로젝트에서 수집되었으며, 이를 통해 지금까지 알려지지 않았던 내장 미생물군의 다양성과 분포에 대한 놀라운 사실들이 밝혀졌습니다.

먼저, 이 연구에서는 245,627개의 16S rRNA 유전자 증폭 시퀀싱 샘플을 식별하여 NCBI의 바이오샘플 데이터베이스에 저장했습니다. 여기서 16S rRNA 유전자란 미생물의 세포 내에 존재하는 유전자 중 하나로, 미생물의 종류를 구분하는 데 사용됩니다.

그리고 이렇게 수집된 샘플들을 분석하기 위해 DADA2 알고리즘을 사용했습니다. 이 알고리즘은 미생물의 DNA 서열을 분석하여 균주 수준의 다양성을 평가하는 데 사용됩니다.

연구진은 데이터를 국가별, 기술적 요인별로 세분화하여 분석의 정확도를 높였습니다. 그리고 이를 통해 내장 미생물군의 지역적 차이와 기술적 요인이 미생물군의 양에 미치는 영향을 확인할 수 있었습니다.

또한, 연구진은 내장 미생물군의 다양성을 시각화하고 비교할 수 있는 웹사이트(microbiomap.org)를 개발하여 이번 연구에서 얻은 데이터를 공개했습니다. 이 웹사이트에서는 누구나 쉽게 내장 미생물군의 분포와 다양성을 확인할 수 있습니다.

이러한 연구는 우리의 건강과 생태계에 큰 영향을 미치는 내장 미생물군에 대한 이해를 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다. 앞으로도 이러한 연구가 더욱 활발하게 이루어져 우리의 삶을 더욱 건강하고 풍요롭게 만드는 데 기여할 수 있기를 기대해 봅니다.

chatGPT

# **168,000개 샘플을 분석해 밝혀낸 인간 장내 미생물군의 글로벌 패턴**  

## **들어가는 글**  

우리 몸속에는 수많은 미생물이 살고 있으며, 특히 장내 미생물군(마이크로바이옴)은 건강과 질병에 큰 영향을 미친다. 최근 연구에서는 장내 미생물이 **비만, 당뇨병, 대장암, 염증성 장질환** 등 다양한 질환과 연관이 있음이 밝혀졌다. 하지만, 지금까지의 연구는 주로 서구권(유럽, 북미)에 집중되어 있어 전 세계적으로 장내 미생물이 어떻게 다를지 명확하게 밝혀지지 않았다.  

이 연구에서는 **168,000개 이상의 인간 장내 미생물 샘플**을 분석하여 전 세계적인 장내 미생물의 패턴을 파악하고, 지역별 차이와 연구 방법에 따른 영향을 평가하였다.  

---

## **연구의 주요 내용**  

### **1. 168,000개 샘플을 모아 거대한 데이터베이스 구축**  

연구팀은 **전 세계에서 공개된 16S rRNA 시퀀싱 데이터를 수집**하여, 인간 장내 미생물의 통합 데이터베이스(Human Microbiome Compendium)를 구축했다. 이 데이터는 약 **68개국에서 채취된 샘플**을 포함하며, 모두 동일한 분석 방법을 사용하여 처리되었다.  

➡️ **예시**: 마치 여러 나라에서 다양한 요리를 모아 같은 조리법으로 조리한 뒤, 맛과 영양소를 비교하는 것과 비슷하다.  

---

### **2. 지역별 장내 미생물의 차이**  

분석 결과, 지역에 따라 **장내 미생물 조성이 크게 다르다**는 점이 확인되었다.  

- **유럽 및 북미**: Bacteroides(박테로이데스) 비율이 높음  

- **중앙 및 남아시아**: Actinomycetota(방선균문) 비율이 높음  

- **사하라 이남 아프리카**: Prevotella(프레보텔라) 비율이 높음  

- **라틴 아메리카**: 다양한 미생물이 존재하며, 높은 미생물 다양성을 보임  

➡️ **이유**: 지역별 식습관, 위생 환경, 항생제 사용 차이 등이 장내 미생물 조성에 영향을 미친다.  

➡️ **예시**: 패스트푸드가 주식인 나라와 채식 위주의 나라에서 장내 미생물 균형이 다르게 나타나는 것과 같다.  

---

### **3. 미생물 조성을 보면 어느 나라 사람인지 예측 가능**  

연구팀은 머신러닝 기법을 활용해 **장내 미생물 데이터만으로 샘플이 어느 지역에서 온 것인지 80~90% 정확도로 예측**할 수 있음을 발견했다.  

➡️ **예시**: 사람의 언어만 들어도 어느 나라 사람인지 추측할 수 있는 것과 같은 원리다.  

---

### **4. 연구 방법에 따라 결과가 달라질 수 있음**  

분석 방법(사용한 DNA 추출 방법, 증폭된 유전자 부위 등)에 따라서도 미생물 데이터가 다르게 나올 수 있음이 확인되었다.  

➡️ **예시**: 같은 음식이라도 조리법에 따라 맛이 달라질 수 있는 것과 같다.  

---

## **연구의 의미와 한계**  

🔹 **의미**  

- 전 세계적으로 장내 미생물이 얼마나 다양한지 정량적으로 분석한 최초의 대규모 연구  

- 특정 지역에서만 연구된 데이터를 보편적으로 적용하는 것에 대한 문제 제기  

- 향후 **맞춤형 장 건강 치료**에 중요한 기초 자료 제공  

🔹 **한계**  

- 데이터가 특정 지역(유럽, 북미)에 치우쳐 있음  

- 식습관, 건강 상태 등 추가적인 메타데이터 부족  

---

## **맺음말**  

이번 연구는 인간 장내 미생물의 **전 세계적 차이를 분석한 최대 규모의 연구**로, 향후 **개인 맞춤형 치료 및 건강 관리**에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 하지만 데이터의 지역적 불균형을 해결하기 위해, **더 많은 국가에서 미생물 연구가 진행될 필요가 있다**.  

➡️ **결론**: 장내 미생물은 단순한 소화기관의 일부가 아니라, 건강과 질병을 결정하는 중요한 요소이며, 앞으로 이를 활용한 정밀 의료가 더욱 발전할 것으로 기대된다.  

NotebookLM

이 파일은 **인간 장내 미생물**에 대한 대규모 연구 결과를 담고 있으며, **전 세계 168,000개** 이상의 샘플을 분석하여 장내 미생물의 분포와 다양성에 대한 중요한 패턴을 밝혀냈습니다. 이 연구는 일반 시민들이 이해하기 쉽게 설명하면 다음과 같은 내용을 담고 있습니다.

**1. 연구 배경 및 중요성**

*   우리 몸에는 수많은 미생물이 살고 있으며, 특히 **장내 미생물은 건강과 질병에 큰 영향**을 미칩니다.

*   **장내 미생물 구성**은 사람마다 다르며, **지역, 인종, 식습관** 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다.

*   **대장암, 염증성 장 질환**과 같은 질병은 장내 미생물 불균형과 관련이 있다는 연구 결과들이 있습니다. 따라서 장내 미생물에 대한 이해는 건강 관리에 매우 중요합니다.

**2. 연구 방법**

*   연구자들은 **전 세계에서 수집된 168,000개의 장내 미생물 샘플**을 분석했습니다.

*   이 샘플들은 **16S rRNA 유전자**를 분석하여 미생물 종류와 양을 파악했습니다.

    *   **16S rRNA 유전자**: 모든 세균과 고세균에 공통적으로 존재하는 유전자로, 미생물의 종류를 구분하는 데 사용됩니다. 쉽게 말해, 미생물의 **'이름표'**와 같은 역할을 합니다.

*   연구자들은 **미생물 분류, 지역별 분포, 다양성** 등 다양한 측면에서 데이터를 분석했습니다.

*   데이터 분석 시 **기술적 요인** (예: DNA 추출 방법, 유전자 증폭 부위)이 결과에 영향을 줄 수 있다는 점을 고려했습니다.

**3. 주요 연구 결과**

*   **장내 미생물 구성과 다양성은 지역별로 큰 차이**를 보였습니다.

    *   예를 들어, **유럽과 북미 지역**의 미생물 구성은 **아프리카나 아시아 지역**과 뚜렷한 차이를 보였습니다.

    *   이는 식습관, 생활 환경, 유전적 요인 등 다양한 요인이 복합적으로 작용한 결과로 추정됩니다.

*   **미생물 분류**에 있어서, **Bacillota (이전의 Firmicutes)** 문이 가장 많이 발견되었고, 그 다음으로 Pseudomonadota (이전의 Proteobacteria), Actinomycetota (이전의 Actinobacteria), 그리고 Bacteroidota가 많았습니다.

    *   **문(phylum)**은 생물 분류에서 매우 큰 범주를 의미합니다. 예를 들어, 동물계의 척추동물문에 해당하는 것과 비슷합니다.

*   연구자들은 **샘플 수가 증가할수록 새로운 미생물 종의 발견률이 줄어든다**는 사실을 확인했습니다.

    *   이는 대규모 연구를 통해 장내 미생물 세계에 대한 이해가 깊어지고 있음을 보여줍니다.

*   **유전자 증폭 부위 선택 (amplicon choice)**도 장내 미생물 구성 분석 결과에 영향을 미칠 수 있었습니다.

    *   **V4 부위**가 초기에 많이 사용되었고, **V3-V4 부위**가 최근 들어 인기를 얻고 있습니다.

    *   특정 미생물 속인 **Enterobacter**는 V3-V4 부위를 사용했을 때 더 많이 검출되었고, V4 부위를 사용했을 때는 적게 검출되었습니다.

    *    **Methanobrevibacter** 라는 고세균은 V1-V2 부위를 사용했을 때 적게 검출되었고, V4 부위를 사용했을 때 더 많이 검출되었습니다.

    *   **유전자 증폭 부위**는 PCR과 같은 유전자 분석 과정에서 특정 유전자를 선택적으로 복제하는 데 사용되는 DNA 영역입니다. 이러한 선택에 따라서 검출되는 미생물의 종류와 양이 달라질 수 있습니다.

*   **DNA 추출 시 세포를 파괴하는 방법(bead beating)**도 미생물 검출에 영향을 줄 수 있습니다.

    *   **비드 비팅**은 작은 구슬을 사용하여 세포를 물리적으로 파괴하는 방법으로, 특히 **그람 양성균** 검출에 효과적입니다.

        *   **그람 양성균**은 세균의 세포벽 구조에 따라 분류되는 세균 그룹 중 하나입니다.

*   **지역별 주요 특징 미생물**:

    *   **중앙 및 남부 아시아** 지역은 다른 지역에 비해 **Actinomycetota** 문이 많았으며, **Bacteroides** 문은 적었습니다.

    *   **유럽과 북미 지역**은 **Bacteroides** 가 높은 반면, **Prevotella** 는 상대적으로 적었습니다.

    *   **사하라 이남 아프리카**는 **Prevotella** 가 높은 반면, **Bacteroides** 는 적었습니다.

    *   각 지역별로 **Bifidobacterium, Bacteroides, Prevotella, Streptococcus, Veillonella, Escherichia/Shigella** 와 같은 미생물들이 공통적으로 발견되었습니다.

*   **미생물 불균형과 질병**:

    *   **Bacteroides, Bifidobacterium, Prevotella** 등의 미생물은 염증, 비만, 염증성 장 질환, 소아 장내 미생물 발달과 관련이 있다고 합니다.

    *   예를 들어, **Prevotella** 는 서구화되지 않은 식단과 관련이 있다고 알려져 있습니다.

    *   장내 미생물 구성은 건강에 다양한 영향을 미칠 수 있으며, 특정 미생물의 불균형은 질병 발생 위험을 높일 수 있습니다.

**4. 추가 설명**

*   **알파 다양성**: 한 샘플 내에 존재하는 미생물 종의 다양성을 나타내는 지표로, 높을수록 다양한 미생물이 존재함을 의미합니다.

    *   알파 다양성이 높은 지역은 미생물 생태계가 더 풍부하고 안정적일 가능성이 높습니다.

*   **베타 다양성**: 여러 샘플 간의 미생물 구성 차이를 나타내는 지표로, 높을수록 샘플 간 미생물 구성 차이가 크다는 것을 의미합니다.

    *   베타 다양성이 높은 지역은 미생물 구성이 서로 다를 가능성이 높습니다.

*   **중심 좌표 분석 (PCoA)**: 데이터의 복잡한 패턴을 시각적으로 표현하는 데 사용되는 통계 기법으로, 미생물 구성의 차이를 2차원 또는 3차원 공간에 나타내어 시각적으로 비교할 수 있습니다.

**5. 연구의 의의 및 한계**

*   이 연구는 **대규모 장내 미생물 데이터**를 분석하여 지역별, 기술적 요인별 차이를 규명하고, 미생물 다양성에 대한 이해를 높였다는 데 의의가 있습니다.

*   하지만, **연구 데이터의 대부분이 유럽과 북미 지역에 편중**되어 있어 다른 지역의 미생물 생태계를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있습니다.

    *   향후 다양한 지역의 데이터를 확보하여 미생물 연구의 다양성을 높여야 합니다.

*   또한, **기술적 요인이 미생물 분석 결과에 영향을 미친다**는 사실을 보여주었으며, 이는 미생물 연구에서 표준화된 분석 방법이 필요함을 시사합니다.

**6. 일반 시민을 위한 추가 설명**

*   이 연구는 우리 몸속에 살고 있는 미생물이 **단순히 우리와 함께 사는 것이 아니라 우리 건강에 매우 중요한 역할**을 한다는 것을 보여줍니다.

*   특히, **식습관**이나 **생활 환경**이 우리의 **장내 미생물 구성에 큰 영향을 미친다**는 점을 알 수 있습니다.

    *   예를 들어, 서구화된 식단은 장내 미생물 균형을 깨뜨리고 질병 위험을 높일 수 있습니다.

*   **장 건강**을 지키기 위해서는 **균형 잡힌 식단**과 **규칙적인 생활 습관**이 중요하며, **프로바이오틱스** 섭취 등 장 건강에 도움을 주는 방법을 고려해 볼 수 있습니다.

*   미생물 연구는 아직 발전하고 있는 분야이기 때문에 앞으로 더 많은 연구가 필요하며, 이 연구는 그 연구의 중요한 발판이 될 것입니다.

이 연구 결과는 과학적인 연구이지만, 일반 시민들에게도 장 건강의 중요성을 알리고, 건강한 생활 습관을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

지역별로 장내 미생물 조성과 군집이 달라지는 것은 대부분 의식주 중 食의 차이인데, 지역별과 함께 소득에 따라서도 함께 구분이 되었으면 더 흥미로운 결과를 얻어낼 수 있지 않았을까...

가령 지역별로도 유의미한데, 소득별로도 유의미하다라던지..

결국은 좋은것을 먹어야 장도 편안하다 되겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

커피 한 잔에 담긴 비밀: 장 속 세균과의 놀라운 관계

커피가 장내미생물에 영향을 끼친다는 연구 내용이 있어서 가져와봤습니다.!! Coffee consumption is associated with intestinal Lawsonibacter asaccharolyticus abundance and prevalence across multiple cohorts

DOI: 10.1038/s41564-024-01858-9

gemini

## 커피 한 잔에 담긴 비밀: 장 속 세균과의 놀라운 관계

**커피, 단순한 기호식품을 넘어 건강의 열쇠?**

매일 아침 즐기는 커피 한 잔. 졸음을 쫓고 활력을 되찾아주는 커피는 우리에게 친숙한 음료입니다. 하지만 커피가 단순히 카페인을 함유한 기호식품을 넘어 우리 몸속 미생물과 깊은 연관이 있다는 사실을 알고 계신가요?

**장내 미생물, 우리 몸의 또 다른 기관**

우리 몸에는 수많은 미생물이 살고 있으며, 특히 장에는 다양한 종류의 미생물이 복잡한 생태계를 이루고 있습니다. 이러한 미생물 집단을 통틀어 ‘장내 마이크로바이옴’이라고 합니다. 장내 마이크로바이옴은 소화, 면역, 심지어 뇌 기능에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있어 우리 몸의 건강에 매우 중요한 역할을 합니다.

**커피와 장내 미생물의 만남**

최근 연구 결과에 따르면, 커피 섭취가 장내 미생물의 구성에 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌습니다. 특히, **Lawsonibacter asaccharolyticus**라는 세균은 커피 섭취와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 이 세균은 커피를 즐겨 마시는 사람들의 장에서 더 많이 발견되었으며, 커피 섭취량이 증가할수록 이 세균의 수도 증가하는 경향을 보였습니다.

**어떻게 이런 사실을 알 수 있었을까요?**

연구진은 다양한 사람들의 장내 미생물을 분석하여 커피 섭취량과 특정 세균의 종류 및 수를 비교했습니다. 또한, 커피에 함유된 성분 중 어떤 성분이 Lawsonibacter asaccharolyticus의 성장에 영향을 미치는지 규명하기 위해 추가적인 분석을 진행했습니다. 그 결과, 커피에 함유된 퀴닌산이라는 성분이 이 세균의 성장을 촉진한다는 사실을 밝혀냈습니다. 

**연구의 결론과 의의**

이 연구는 커피 섭취가 장내 미생물의 구성을 변화시킬 수 있으며, 특히 Lawsonibacter asaccharolyticus라는 세균과 밀접한 관련이 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 이는 커피가 단순한 기호식품을 넘어 우리 몸의 미생물 생태계에 영향을 미치는 기능성 식품일 수 있다는 가능성을 시사합니다.

**하지만 아직 풀리지 않은 숙제도 많습니다.**

Lawsonibacter asaccharolyticus가 우리 몸에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 커피와 이 세균의 상호작용이 우리 건강에 어떤 의미를 가지는지에 대한 연구는 아직 초기 단계입니다. 앞으로 더 많은 연구를 통해 커피와 장내 미생물의 관계를 밝혀낸다면, 우리는 더욱 건강한 삶을 위한 맞춤형 식단을 설계할 수 있을 것입니다.

**맺으며**

커피 한 잔에도 이렇게 많은 비밀이 숨겨져 있다는 사실이 놀랍지 않나요? 우리 몸속 미생물과의 상호작용을 통해 커피가 우리 건강에 미치는 영향을 더욱 깊이 이해하고, 건강한 식습관을 통해 삶의 질을 높일 수 있기를 기대합니다.

**키워드:** 커피, 장내 마이크로바이옴, Lawsonibacter asaccharolyticus, 퀴닌산, 건강, 식습관

**#커피 #장내미생물 #건강 #마이크로바이옴 #식습관**

chatGPT

**커피와 장내 미생물, Lawsonibacter asaccharolyticus의 놀라운 관계**  

우리가 매일 마시는 커피가 우리의 건강에 어떤 영향을 미칠까요? 커피의 효과는 많이 알려져 있지만, 장내 미생물과의 관계에 대해 궁금해본 적 있으신가요? 이번 연구는 커피와 특정 장내 미생물인 **Lawsonibacter asaccharolyticus** 간의 연관성을 탐구하며, 장내 미생물과 식단 간의 관계를 새로운 관점에서 살펴보았습니다.

### 1. **커피와 장내 미생물의 연관성 발견**  

커피는 전 세계적으로 널리 소비되는 음료로, 심혈관 질환 예방, 제2형 당뇨병 위험 감소 등 다양한 건강상의 이점을 제공합니다. 하지만 이번 연구는 커피가 장내 미생물 군집, 특히 **Lawsonibacter asaccharolyticus**라는 균과 강하게 연관되어 있다는 사실을 밝혀냈습니다.

연구팀은 미국과 영국의 약 22,000명의 데이터를 활용하고, 총 54,000명이 넘는 대규모 코호트에서 공공 데이터를 통합 분석했습니다. 이를 통해 커피 소비가 이 특정 미생물의 존재와 풍부함을 크게 증가시키며, 이는 전 세계 다양한 인구에서도 재현 가능한 결과임을 확인했습니다.

---

### 2. **Lawsonibacter asaccharolyticus, 커피를 좋아하는 균?**  

**Lawsonibacter asaccharolyticus**는 2018년에 처음으로 분리된 세균으로, 이번 연구에서 커피와 가장 강한 연관성을 가진 미생물로 나타났습니다.  

- **커피 섭취자 그룹 분석**  

  연구팀은 참가자들을 커피를 전혀 마시지 않는 그룹, 적당히 마시는 그룹, 많이 마시는 그룹으로 나누었습니다. 이 미생물의 양은 커피 섭취량이 많을수록 증가했으며, 특히 커피를 많이 마시는 사람들에게서 최대 8배까지 풍부하게 나타났습니다.  

- **디카페인 커피의 경우는?**  

  디카페인 커피에서도 비슷한 효과가 확인되었습니다. 이는 커피의 효과가 카페인만이 아니라 커피에 포함된 다른 화합물, 예를 들어 퀸산(quinic acid) 같은 폴리페놀 성분에 의한 것임을 시사합니다.

- **실험실 실험 결과**  

  연구팀은 실험실 환경에서 커피를 배양 배지에 첨가해 이 균의 성장을 확인했습니다. 그 결과, 커피는 이 균의 성장을 유의미하게 촉진시켰습니다. 흥미롭게도, 높은 농도의 커피는 다른 균들에게는 오히려 억제 효과를 보였습니다.

---

### 3. **커피와 대사체 간의 연결고리**  

연구는 커피를 마시는 사람들의 혈액에서 **퀸산**과 같은 대사체가 증가하는 것을 발견했습니다. 이 물질은 커피에 포함된 주요 성분으로, 장내 미생물이 이를 분해하면서 새로운 유익한 대사체를 만들어낼 수 있습니다.  

특히 **Lawsonibacter asaccharolyticus**가 퀸산을 대사해 생성하는 특정 화합물들이 건강에 미치는 영향을 이해하는 데 있어 중요한 단서를 제공했습니다.

---

### 4. **이 연구의 결론과 의미**  

이 연구는 커피가 단순히 기호식품을 넘어 장내 미생물에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 특히 **Lawsonibacter asaccharolyticus**와 커피의 관계를 밝힘으로써, 특정 식품이 특정 미생물의 성장을 어떻게 촉진할 수 있는지를 입증했습니다.

#### **연구의 주요 의미**  

1. **장내 미생물 연구의 새로운 방향 제시**  

   커피와 같은 일상적인 식품이 장내 미생물에 미치는 영향을 밝혀냄으로써, 앞으로 식단을 통해 건강을 조절하는 맞춤형 치료법 개발 가능성을 열었습니다.

2. **다양한 식품-미생물 상호작용 탐구의 시작**  

   이번 연구는 커피에 국한되지 않고, 다른 식품과 장내 미생물 간의 관계를 탐구하는 연구의 기틀을 마련했습니다.

3. **건강 증진을 위한 식품의 역할 재조명**  

   장내 미생물 조절을 통해 심혈관 질환, 당뇨병 등 다양한 질병 예방 및 관리를 위한 새로운 가능성을 열었습니다.

---

### **마무리하며**  

이번 연구는 커피가 단순히 우리의 기분을 좋게 해주는 음료가 아니라, 장내 미생물 생태계와 밀접하게 연결되어 있다는 사실을 알려줍니다. 다음번 커피 한 잔을 마실 때, 이 작은 균들이 우리 몸속에서 활발히 움직이며 건강에 긍정적인 영향을 미치고 있다는 것을 떠올려보세요! 😊

NotebookLM

## 커피, 장내 미생물, 그리고 Lawsonibacter asaccharolyticus: 놀라운 연결고리

**우리 몸속에는 수많은 미생물들이 살고 있다는 사실, 알고 계셨나요?** 이 미생물들은 우리 장 속에 복잡한 생태계를 이루고 있으며, 우리가 섭취하는 음식, 건강 상태, 심지어 기분까지도 영향을 미칩니다. 이 미생물 군집을 **'장내 마이크로바이옴'**이라고 부릅니다.

최근 커피 섭취와 장내 미생물 중 하나인 **Lawsonibacter asaccharolyticus**라는 세균의 연관성을 밝힌 흥미로운 연구 결과가 발표되었습니다. 이 연구는 미국과 영국의 대규모 코호트 데이터를 분석하여 커피를 즐겨 마시는 사람들의 장내에 *L. asaccharolyticus*가 더 많이 존재한다는 것을 밝혀냈습니다.

### 커피와 *L. asaccharolyticus*, 어떤 관계일까요?

연구팀은 **다양한 첨단 분석 기법**을 통해 커피와 *L. asaccharolyticus*의 관계를 규명했습니다. 

* **메타유전체 분석:** 참가자들의 장내 미생물 군집 전체의 유전 정보를 분석하여 *L. asaccharolyticus*의 존재 비율과 풍부함을 측정했습니다.

* **기계 학습:** 복잡한 데이터 분석 알고리즘을 이용하여 커피 섭취량과 장내 미생물 구성 사이의 연관성을 예측하고 검증했습니다.

* **시험관 내 실험:** *L. asaccharolyticus*를 커피가 첨가된 배지에서 배양하여 커피가 이 세균의 성장을 촉진하는지 직접 확인했습니다.

* **혈장 대사체 분석:** 커피 섭취자와 비섭취자의 혈액을 분석하여 특정 대사체의 농도 차이를 비교했습니다.

### 흥미로운 연구 결과들

이 연구를 통해 밝혀진 흥미로운 사실들은 다음과 같습니다.

* **커피 섭취량이 많을수록 장내 *L. asaccharolyticus*의 양도 증가했습니다.** 특히 커피를 많이 마시는 사람들은 마시지 않는 사람들에 비해 이 세균의 양이 4.5~8배까지 높았습니다.

* **이러한 연관성은 카페인과는 큰 관련이 없었습니다.** 디카페인 커피를 마시는 사람들에게서도 *L. asaccharolyticus*가 증가하는 현상이 관찰되었기 때문입니다. 

* **커피에 풍부한 폴리페놀 성분인 퀴닌산과 그 유도체가 *L. asaccharolyticus*의 성장과 관련 있는 것으로 밝혀졌습니다.** 혈장 대사체 분석 결과, 커피 섭취자, 특히 *L. asaccharolyticus*를 가진 사람들에게서 퀴닌산과 그 유도체의 농도가 높게 나타났습니다.

* **시험관 내 실험에서도 커피, 특히 퀴닌산이 *L. asaccharolyticus*의 성장을 촉진하는 것이 확인되었습니다.**

* **서구화된 사회에서는 *L. asaccharolyticus*의 유병률이 높았지만, 비서구화된 사회나 어린 아이들에게서는 거의 발견되지 않았습니다.** 이는 커피 섭취와 *L. asaccharolyticus* 사이의 연관성을 뒷받침하는 또 다른 증거입니다.

### 연구의 결론 및 의의

이 연구는 커피 섭취가 장내 미생물 구성, 특히 *L. asaccharolyticus*라는 특정 세균의 풍부함과 밀접한 관련이 있음을 밝혀냈습니다. 

**이러한 발견은 우리가 매일 섭취하는 음식이 장내 미생물에 얼마나 큰 영향을 미치는지 보여주는 중요한 사례입니다.** 또한, *L. asaccharolyticus*와 커피의 상호작용을 더 자세히 연구함으로써 커피의 건강상 이점을 더 잘 이해하고, 개인 맞춤형 영양 전략을 개발하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

**하지만 이 연구는 시작에 불과합니다.** *L. asaccharolyticus*가 커피의 어떤 성분에 정확히 어떻게 반응하는지, 이 세균이 우리 건강에 어떤 영향을 미치는지 밝혀내기 위해서는 더 많은 연구가 필요합니다. 앞으로 더욱 흥미로운 연구 결과들이 우리를 기다리고 있을 것입니다.

특정 식품으로 인해서 장내미생물 조성을 조절할 수 있다는 연구 내용인데, 그 이후에 그로인해서 건강에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 내용이 없는게 살짝 아쉽긴하네요. 음... 제가 논문을 직접 읽지 않고 LLM들한테 요약하라고 해서 누락되었을 수도 있기는 하지만... 그래도 다시 또 훑어보기 귀찮기에 그냥 믿도록 하겠습니다. 아마 진짜 건강에 대한 내용이 없다면 건강에 어떠한 영향을 미치게 되는지에 대한 내용으로 후속 논문이 나오겠지요 :)

이 논문의 경우 용량이 상당하다보니 clova-x는 처리를 못해준다고 하네요. 이점이 아직 살짝 아쉽긴 합니다. 조만간 이 정도 용량의 문서를 처리할 수 있는 국내 언어모델이 나와주길 바래봅니다. :)

출처: @ye._.vely618

미생물이 우리 몸의 건강을 좌우한다? 미생물 분석으로 환자 생존율을 높이는 획기적인 연구!

오늘은 최근에 발표한 미생물군집 결과를 활용해서 환자 생존률을 예측한다는 연구인 Scalable log-ratio lasso regression for enhanced microbial feature selection with FLORAL을 가져와봤습니다.

DOI: 10.1016/j.crmeth.2024.100899

gemini

## 미생물이 우리 몸의 건강을 좌우한다? 미생물 분석으로 환자 생존율을 높이는 획기적인 연구!

### 들어가며: 우리 몸 속 작은 세상, 미생물

우리 몸에는 수많은 미생물이 살고 있습니다. 이러한 미생물들은 단순한 외부 침입자가 아니라 우리 몸과 함께 살아가며 건강 유지에 중요한 역할을 합니다. 이러한 미생물들의 집합을 **마이크로바이옴**이라고 부릅니다. 

최근 연구들은 마이크로바이옴의 구성이 우리의 건강 상태, 특히 질병에 대한 감수성과 밀접한 관련이 있다는 사실을 밝혀내고 있습니다. 예를 들어, 장내 미생물의 불균형은 비만, 당뇨병, 심혈관 질환 등 다양한 만성 질환과 연관될 수 있습니다.

### 미생물 분석으로 질병 예측 및 치료 가능?

**PIIS2667237524002893.pdf** 논문에서는 이러한 마이크로바이옴 연구를 한 단계 더 발전시켜, 환자의 생존율을 예측하고 질병 치료에 활용할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 

**연구 배경:**

* **미생물의 다양성:** 인체 내에는 수많은 종류의 미생물이 존재하며, 이들의 구성은 개인마다, 그리고 질병 상태에 따라 다릅니다.

* **미생물과 질병의 상관관계:** 특정 미생물 종의 증가 또는 감소가 특정 질병과 연관될 수 있다는 사실이 밝혀지면서, 미생물을 질병의 바이오마커로 활용하려는 연구가 활발해졌습니다.

* **데이터 분석 기술의 발전:** 차세대 염기서열 분석 기술의 발전으로 인해 많은 양의 미생물 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있게 되었으며, 머신러닝 기술을 활용하여 복잡한 데이터 패턴을 분석하고 예측 모델을 구축할 수 있게 되었습니다.

**연구 방법:**

이 연구에서는 **FLORAL**이라는 새로운 분석 방법을 개발하여 미생물 데이터를 환자의 생존 회귀 모델에 통합했습니다. FLORAL은 종단 미생물군집 데이터를 분석하여 시간에 따른 미생물 변화를 고려하고, 이를 통해 환자의 생존과 관련된 미생물 마커를 더 정확하게 식별할 수 있도록 설계되었습니다.

**주요 결과:**

* **미생물 마커 발견:** 연구진은 FLORAL을 이용하여 다양한 질환 환자의 미생물 데이터를 분석한 결과, 환자의 생존과 밀접한 관련이 있는 특정 미생물 종을 발견했습니다.

* **생존 예측 모델 개발:** 발견된 미생물 마커를 기반으로 환자의 생존을 예측하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기존의 예측 모델보다 더 높은 정확도를 보였습니다.

* **질병 치료 가능성:** 이 연구 결과는 미생물 조절을 통해 질병을 치료하거나 예방할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다. 예를 들어, 특정 미생물을 증가시키거나 감소시키는 프로바이오틱스, 프리바이오틱스, 또는 미생물 치료제 개발에 활용될 수 있습니다.

### 미생물 분석의 장점과 한계

**장점:**

* **정밀 의료:** 개인의 미생물 구성에 맞춰 질병을 진단하고 치료하는 정밀 의료 시대를 열 수 있습니다.

* **새로운 치료법 개발:** 미생물 조절을 통해 질병을 치료하는 새로운 치료법 개발에 기여할 수 있습니다.

* **질병 예방:** 질병 발생 위험이 높은 사람을 미리 예측하여 예방 조치를 취할 수 있습니다.

**단점:**

* **복잡성:** 인체 미생물 생태계는 매우 복잡하며, 아직 밝혀지지 않은 부분이 많습니다.

* **개인차:** 개인마다 미생물 구성이 다르기 때문에, 모든 사람에게 동일하게 적용될 수 있는 분석 결과를 얻기 어려울 수 있습니다.

* **윤리적 문제:** 미생물 조작을 통한 질병 치료는 윤리적인 문제를 야기할 수 있습니다.

### 결론

미생물 분석은 질병 진단, 치료, 예방 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 유망한 분야입니다. 하지만 아직까지 해결해야 할 과제들이 많이 남아 있습니다. 앞으로 더 많은 연구를 통해 미생물과 질병의 상관관계를 밝혀내고, 안전하고 효과적인 미생물 기반 치료법을 개발해야 할 것입니다.

**이 글을 통해 미생물 분석이 우리 몸의 건강을 이해하고 질병을 치료하는 데 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 기본적인 이해를 얻으셨기를 바랍니다.**

clova-x

제목: 미생물 군집 데이터를 활용한 환자 생존 예측 모델 개발

안녕하세요, 여러분! 오늘은 미생물 군집 데이터를 활용하여 환자의 생존을 예측하는 새로운 분석 방법에 대한 연구를 소개하려고 합니다.

마이크로바이옴은 우리 몸에 서식하는 미생물들의 집합체로, 건강과 질병에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 최근에는 마이크로바이옴 데이터를 활용하여 다양한 질병의 진단, 치료, 예방에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. 이번 연구에서는 마이크로바이옴 데이터를 환자의 생존과 관련된 바이오마커를 식별하는 데 활용하였습니다.

배경:

과거에는 환자의 생존을 예측하기 위해 주로 임상적 정보나 혈액 검사 결과와 같은 전통적인 의료 데이터를 사용했습니다. 그러나 이러한 데이터만으로는 환자의 복잡한 생리학적, 유전적, 환경적 요인을 완전히 파악하기 어려웠습니다. 이에 연구팀은 미생물 군집 데이터를 환자의 생존 회귀 모델과 통합하여 환자의 상태 개선에 영향을 미치는 미생물 마커를 식별하는 분석 방법을 개발하였습니다.

분석 방법:

이번 연구에서 개발된 분석 방법은 FLORAL이라는 오픈 소스 도구를 사용합니다. 이 도구는 고차원 미생물 데이터와 다양한 유형의 결과(연속, 이진, 생존) 사이의 상관관계를 분석하는 데 사용됩니다. 특히, 생존 모델에 장기적인 미생물 데이터를 통합하여 기준선 데이터만 사용하는 것에 비해 관련 미생물 마커를 식별하는 데 상당한 개선을 보여줍니다.

장단점 및 특징:

이 분석 방법의 장점은 미생물 군집 데이터를 활용하여 환자의 생존을 예측하는 데 있어 전통적인 의료 데이터보다 더 많은 정보를 제공할 수 있다는 것입니다. 또한, 오픈 소스 도구를 사용하므로 접근성이 높고, 다양한 연구 분야에서 활용될 수 있습니다.

하지만, 이 방법에도 몇 가지 단점이 있습니다. 우선, 미생물 군집 데이터는 복잡하고 다양한 요소로 구성되어 있어 분석이 어렵습니다. 또한, 대규모 데이터셋이 필요하며, 분석에 필요한 컴퓨팅 자원이 많이 요구됩니다.

결론:

이번 연구는 미생물 군집 데이터를 환자의 생존 예측 모델에 통합하여 유용한 바이오마커를 식별하는 방법을 제시하였습니다. 이는 마이크로바이옴 연구의 새로운 방향을 제시하며, 향후 환자의 진단 및 치료에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

chatGPT

### 환자 생존과 관련된 미생물 마커를 찾는 분석 방법, FLORAL

최근 미생물 군집(마이크로바이옴) 연구는 인간 건강과 치료 효과를 예측하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이번 글에서는 **FLORAL**이라는 혁신적인 분석 도구를 통해 미생물 데이터를 활용하여 환자의 생존 및 상태 개선과 관련된 미생물 마커를 식별하는 방법을 소개하겠습니다. FLORAL은 특히 생존 분석 모델과 결합해 기존 분석 방법의 한계를 극복합니다.

---

### 1. **배경: 미생물 군집과 환자 생존의 관계**

미생물 군집은 인간의 면역 반응, 대사 작용, 그리고 질병 회복 과정에 중요한 영향을 미칩니다. 특히, 다음과 같은 이유로 미생물 군집 데이터 분석이 주목받고 있습니다.

- **장내 미생물 변화**: 특정 치료(예: 골수 이식) 중 화학요법은 장내 미생물에 심각한 손상을 주어 생존율에 영향을 미칠 수 있습니다.

- **마이크로바이옴 데이터 증가**: 16S rRNA 시퀀싱과 같은 고급 기술로 미생물 군집 데이터가 급격히 축적되고 있습니다.

- **기존 분석의 한계**: 기존 방법은 데이터의 시간적 변화(종단 데이터)를 다루기 어렵고, 과대 또는 과소 예측 문제를 야기할 수 있습니다.

---

### 2. **FLORAL의 특징**

FLORAL은 기존 마이크로바이옴 분석법의 한계를 보완한 도구로, 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다.

#### 1) **로그-비율 라쏘 회귀(Log-Ratio Lasso Regression)**

- **비율 기반 분석**: 미생물 군집 데이터의 특성을 반영하여 비율 데이터를 사용, 시퀀싱 편향을 줄입니다.

- **다양한 분석 모델**: 연속형, 이진형, 생존형 데이터와 같은 다양한 결과 변수에 적용 가능.

#### 2) **2단계 변수 선택**

- 초기 변수 선별 후 정밀한 추가 분석을 통해 거짓 양성(false positive)을 줄입니다.

#### 3) **종단 데이터 통합**

- 시간에 따라 변화하는 미생물 데이터를 생존 모델에 통합, 환자의 생존율과 관련된 마커를 더 정확히 식별합니다.

---

### 3. **FLORAL의 장점**

- **높은 정확도**: 생존 모델에서 종단 데이터를 활용해 신뢰성 있는 결과를 제공합니다.

- **낮은 거짓 양성**: 2단계 변수 선택으로 과잉 예측 문제를 방지합니다.

- **소규모 데이터셋에도 강력함**: 적은 샘플 수에서도 높은 민감도와 특이성을 보여줍니다.

---

### 4. **FLORAL의 한계**

- **계산 비용**: 데이터가 클수록 계산 시간이 증가합니다.

- **샘플 수집 간격 문제**: 샘플이 드물게 수집된 경우 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.

- **통계적 불확실성**: 선택된 변수의 불확실성을 완전히 정량화하지 못합니다.

---

### 5. **결과: 환자의 상태 개선을 위한 가능성**

FLORAL은 골수 이식 환자 데이터를 통해 다음과 같은 결과를 보여주었습니다:

- 특정 미생물(예: *Enterococcus*, *Blautia*, *Staphylococcus*)이 생존율 및 사망률과 강하게 연관되어 있음.

- 종단 데이터를 활용할 때, 단일 시점 데이터에 비해 미생물 마커의 검출률이 현저히 증가.

---

### 6. **결론: FLORAL의 미래 가능성**

FLORAL은 마이크로바이옴 데이터를 활용한 환자 상태 예측과 치료 효과 개선에 있어 새로운 길을 열었습니다. 특히, 생존 분석과 종단 데이터를 결합한 접근법은 기존 방법에 비해 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 앞으로 이 기술은 암, 자가면역 질환 등 다양한 질환의 예후 예측에 널리 활용될 것으로 기대됩니다.

NotebookLM

## 환자 생존율 향상을 위한 미생물군집의 비밀: FLORAL 분석법 소개

최근, 인간의 건강과 질병에 대한 미생물군집의 영향력이 밝혀지면서 미생물군집 연구가 주목받고 있습니다. 특히 미생물군집 데이터를 활용하여 환자의 생존율을 예측하고, 치료 효과를 높일 수 있는 바이오마커를 찾는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이 글에서는 **FLORAL**이라는 새로운 분석법을 소개하고, 이 방법이 어떻게 환자의 생존과 관련된 미생물 마커를 식별하는 데 사용되는지 자세히 알아보겠습니다.

### 1. 미생물군집 분석의 필요성

**미생물군집(마이크로바이옴)**은 인체 내외부에 존재하는 다양한 미생물의 집합을 말합니다. 이 미생물들은 우리의 건강에 중요한 역할을 수행하며, 면역 체계 조절, 영양소 흡수, 질병 예방 등에 관여합니다. 최근 연구에서는 미생물군집의 구성과 기능이 **암, 당뇨병, 심혈관 질환** 등 다양한 질병과 밀접한 관련이 있다는 사실이 밝혀지고 있습니다.

**동종 조혈모세포 이식(allo-HCT)**은 혈액암 환자에게 시행되는 치료법입니다. 하지만 이식 전에 시행되는 고용량 화학 요법은 장내 미생물군집에 심각한 손상을 초래하여 생명을 위협하는 장 염증, 기회 감염 및 영양 실조의 위험을 증가시킵니다. 따라서 **미생물군집 프로파일과 환자의 예후 사이의 연관성을 모니터링하고 연구하는 것이 매우 중요**하며, 이는 연속형, 이진형, 시간-사건형 또는 경쟁 위험형 결과로 나타날 수 있습니다.

### 2. 기존 미생물군집 분석 방법의 한계

기존의 미생물군집 분석 방법은 주로 특정 미생물의 **상대적 풍부도**에 초점을 맞추었습니다. 즉, 각 미생물 종이 전체 미생물군집에서 차지하는 비율을 비교하여 환자 집단 간의 차이를 분석하는 방식입니다. 

그러나 이러한 방법들은 다음과 같은 한계점을 가지고 있습니다.

* **샘플 간의 시퀀싱 깊이 차이**: 샘플마다 시퀀싱 깊이가 다를 수 있기 때문에 상대적 풍부도 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다.

* **시간-사건형 변수 처리의 어려움**:  환자의 생존과 같은 시간-사건형 결과 변수를 분석하는 데 적합하지 않습니다.

* **미생물 특이적 시퀀싱 편향**: 특정 미생물 종은 시퀀싱 과정에서 더 많이 검출될 수 있으며, 이는 분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

* **종단적 미생물군집 데이터 활용의 제한**:  여러 시점에서 수집된 미생물군집 데이터를 효과적으로 활용하기 어렵습니다.

### 3. FLORAL 분석법: 새로운 해결책

FLORAL은 기존 방법들의 한계점을 극복하고 **미생물군집 데이터를 환자의 생존 회귀 모델과 통합하여 환자의 상태 개선에 영향을 미치는 미생물 마커를 효과적으로 식별**할 수 있는 새로운 분석법입니다.

FLORAL은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

* **로그 비율 기반 회귀**: 미생물 종 간의 비율을 로그 변환하여 분석에 사용합니다. 이는 시퀀싱 깊이 차이와 미생물 특이적 시퀀싱 편향 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.

* **LASSO 회귀**:  LASSO 회귀는 중요한 변수를 자동으로 선택하는 데 사용되는 머신러닝 기법입니다. FLORAL은 LASSO 회귀를 사용하여 미생물군집 데이터에서 환자의 생존과 관련된 미생물 마커를 식별합니다.

* **종단적 미생물군집 데이터 통합**:  FLORAL은 여러 시점에서 수집된 미생물군집 데이터를 시간-의존적 공변량으로 통합하여 분석합니다. 이는 시간에 따른 미생물군집 변화가 환자의 생존에 미치는 영향을 파악하는 데 도움이 됩니다.

* **다양한 유형의 결과 변수**:  FLORAL은 연속형, 이진형, 시간-사건형 및 경쟁 위험형 결과를 포함한 다양한 유형의 결과 변수를 처리할 수 있습니다.

### 4. FLORAL 분석법의 장점

FLORAL은 기존 방법들에 비해 다음과 같은 장점을 제공합니다.

* **향상된 정확성**: FLORAL은 로그 비율 기반 회귀와 LASSO 회귀를 사용하여 미생물 마커를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.

* **거짓 양성 제어**: FLORAL은 다단계 변수 선택 과정을 통해 거짓 양성 결과를 효과적으로 제어합니다.

* **해석력**: FLORAL은 특정 미생물 비율에 대한 해석을 제공하여 미생물군집과 환자 생존 간의 관계를 이해하는 데 도움을 줍니다.

### 5. FLORAL 분석법의 적용 및 결과

FLORAL은 다양한 질병에 대한 미생물군집 연구에 적용될 수 있습니다. 실제로 FLORAL을 사용하여 동종 조혈모세포 이식 환자의 생존율을 예측하고, 예후 개선에 도움이 되는 미생물 마커를 성공적으로 식별한 연구 결과가 있습니다.

이 연구에서는 **Enterococcus, Blautia, Erysipelatoclostridium, Staphylococcus**와 같은 미생물 속이 환자의 생존과 밀접한 관련이 있다는 것을 밝혀냈습니다. 특히, **Enterococcus와 Staphylococcus는 사망 위험을 높이는 반면, Blautia와 Erysipelatoclostridium은 생존율을 향상시키는 것으로 나타났습니다.**

### 6. 결론

FLORAL은 미생물군집 데이터를 활용하여 환자의 생존과 관련된 바이오마커를 식별하는 데 유용한 도구입니다. 이러한 미생물 마커는 질병 예측, 개인 맞춤형 치료, 새로운 치료법 개발 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 궁극적으로 환자의 건강과 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 

환자들의 미생물군집을 활용해서 생존률을 예측해서 치료의 긍정적인 효과를 확인 하는 바이오마커를 식별하는 방법에 관한 방법으로 미생물군집은 정상이라는 집단을 정의하기가 굉장이 난해한데, 그 반대로 문제가 있어보이는 군집은 생각보다 정의하기가 용이해서 고용량의 화학요법을 처방받은 환자들의 장내미생물의 경우 극단적으로 미생물군집이 망가져 있기에 좋고 나쁨의 기준을 정하기가 일반적인 경우보다는 수월했을 것이라고 생각됩니다. 여튼 그런 상황에서 어떤 미생물들이 빠르게 우점하는지를 활용해서 환자의 생존률을 예측하고, 어떤 종이 빠르게 우점할 때 좋은 예후를 보이는지를 활용했다는 면에서 이후 면역력을 낮추기 위한 화학요법을 사용하는 치료의 예후에 긍정적인 효과를 보이지 않을까하네요 :)

출처: @ye._.vely618

식이요법과 장내 미생물의 복잡 미묘한 관계에 대해서 알아보자

오늘은 식이요법과 장내미생물과의 관계에 대해서 알아본 2021년 논문을 한번 가져와봤습니다. The complexities of the diet-microbiome relationship: advances and perspectives 으로장내미생물과 식이요법이 관계없지는 않지만 절대적이지도... 절대적이지는 않지만.. 그렇다고 영향이 없는것은 아닌... 아놔 너무 케바케 사바사로 결과에 영향을 주는 외부 요인들이 너무 많은것이 문제인듯 합니다.

DOI: 10.1186/s13073-020-00813-7 

clova-x

제목: 식이요법과 장내 미생물의 놀라운 관계

안녕하세요! 오늘은 조금 색다른 주제를 다뤄보려고 해요. 바로 우리가 먹는 음식과 장 속에 살고 있는 미생물들의 관계에 대한 이야기인데요.

우리 장 속에는 수많은 미생물들이 살고 있다는 거, 알고 계셨나요? 이 미생물들은 우리가 먹는 음식에 따라 종류와 수가 달라지며, 우리 건강에도 큰 영향을 미친답니다. 놀랍죠?

최근 연구에 따르면, 우리가 먹는 음식은 장 속 미생물의 종류와 수를 변화시킬 뿐만 아니라, 이 미생물들이 만들어내는 물질에도 영향을 미친다고 해요. 이 물질들은 다시 우리 몸에 흡수되어 건강에 영향을 미치는데, 예를 들어, 장 건강에 도움이 되는 비타민이나 영양소를 만들어내기도 하고, 반대로 해로운 물질을 제거하는 역할을 하기도 해요.

그렇다면, 어떤 음식을 먹어야 장 속 미생물이 건강해지고, 우리 몸도 건강해질까요? 이 논문에서는 다양한 식이 패턴과 장내 미생물 군집의 상관관계를 분석하고, 이를 통해 개인 맞춤형 영양 조언을 제공할 수 있는 방법을 모색하고 있어요. 아직은 연구가 진행 중이지만, 머지않아 나에게 딱 맞는 맞춤형 영양 식단을 제공받을 수 있는 날이 올지도 몰라요!

또, 이 논문에서는 식이 데이터 수집의 어려움, 다양한 요인의 상호작용 등 식이요법과 장내 미생물 연구의 복잡성과 도전에 대해서도 다루고 있는데요. 이런 어려움들을 극복하고, 더 정확하고 표준화된 연구 방법을 개발하는 것이 중요하다고 강조하고 있어요.

아직은 생소한 분야이지만, 식이요법과 장내 미생물의 관계는 우리 건강에 매우 중요한 역할을 하고 있어요. 앞으로의 연구를 통해 더 많은 사실들이 밝혀지고, 우리가 더 건강한 삶을 살 수 있게 되기를 기대해 봅니다.

chtaGPT

### 장내 미생물과 식단의 관계: 우리의 건강에 미치는 영향
최근 연구에 따르면, 우리의 **식단**이 **장내 미생물**(gut microbiota)과 밀접한 관련이 있으며, 이 관계가 건강 관리에 매우 중요하다고 합니다. 장내 미생물은 소화 기관에 사는 다양한 미생물 군집으로, 우리 몸의 면역 체계, 소화, 그리고 심지어 정신 건강에도 영향을 미치는 중요한 역할을 합니다. 그러면 어떻게 식단이 장내 미생물에 영향을 주고, 이 미생물들이 우리의 건강에 어떤 역할을 하는지 쉽게 알아보겠습니다.
### 1. 장내 미생물과 건강의 연결고리
장내 미생물은 우리 몸 속에서 "작은 생태계"처럼 작용합니다. 수백 가지 종류의 미생물들이 상호작용하며, 이 중에는 **건강에 유익한 미생물**도 있고, **질병을 유발할 수 있는 미생물**도 있습니다. 건강한 장내 미생물 균형을 유지하는 것은 매우 중요한데, 이 균형이 깨지면 다양한 건강 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, 최근 연구에서는 비만, 당뇨병, 심장병 등 여러 만성 질환과 장내 미생물의 불균형이 관련이 있다는 사실이 밝혀졌습니다.
### 2. 식단이 장내 미생물에 미치는 영향
식단은 장내 미생물의 구성과 활동에 큰 영향을 미칩니다. **영양소**가 장내 미생물에게 중요한 "먹이"가 되기 때문에, 우리가 무엇을 먹느냐에 따라 장내 미생물 군집이 변화합니다. 예를 들어, **섬유질이 풍부한 식단**은 건강한 미생물을 증가시키는 반면, **지방과 설탕이 많은 식단**은 해로운 미생물을 증가시킬 수 있습니다.
- **지중해식 식단**처럼 채소, 과일, 견과류, 올리브 오일을 많이 섭취하는 식단은 장내 미생물 다양성을 높여서 건강을 증진시키는 데 도움이 됩니다.
- 반면, **가공식품**이 많은 서구식 식단은 장내 미생물의 다양성을 감소시키고, 염증 반응을 유발하는 경향이 있습니다.
### 3. 개인 맞춤형 식단의 가능성
이 논문에서 중요한 점은, **개인 맞춤형 식단**을 통해 장내 미생물의 균형을 조절하고 건강을 개선할 수 있다는 것입니다. 모든 사람의 장내 미생물 구성이 다르기 때문에, 같은 식단이 사람마다 다른 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 자신의 장내 미생물 상태에 맞춘 식단을 개발하면 더욱 효과적인 건강 관리가 가능할 것입니다.
연구자들은 아직 이 분야에서 표준화된 방법이 부족하지만, **메타볼로믹스**(metabolomics) 같은 최신 기술을 사용하여 미생물과 음식이 상호작용하는 방식에 대해 더 깊이 이해할 수 있다고 말합니다. 이러한 기술은 음식이 장내 미생물에 어떻게 분해되고, 그 과정에서 어떤 화학물질이 생성되는지 분석하는 데 도움을 줍니다.
### 4. 앞으로의 연구 과제
이 분야는 아직 연구 초기 단계에 있습니다. 연구자들은 장내 미생물과 식단의 관계를 더 잘 이해하기 위해 **장기적인 연구**와 **더 정교한 데이터 수집 방법**이 필요하다고 강조합니다. 예를 들어, **식단 기록의 정확성**을 높이고, 장내 미생물의 **유전자 분석**과 **대사 산물 분석**을 결합한 연구가 필요합니다.
또한, 식단뿐만 아니라 **생활 습관**, **지리적 위치**, **문화적 차이** 등이 장내 미생물에 미치는 영향도 무시할 수 없습니다. 이러한 복잡한 요소들을 고려한 연구가 이루어지면, 장내 미생물 연구는 우리의 건강을 개선하는 데 큰 도움을 줄 수 있을 것입니다.
### 결론
장내 미생물과 식단의 관계는 우리의 건강을 이해하는 데 중요한 열쇠가 될 수 있습니다. 미래에는 개인의 장내 미생물 상태를 기반으로 한 맞춤형 식단이 보편화될 가능성이 있으며, 이를 통해 질병을 예방하거나 관리할 수 있는 방법이 개발될 것입니다. 따라서, 우리 몸 안의 작은 생태계를 잘 이해하고, 건강한 식습관을 유지하는 것이 중요합니다. 앞으로 더 많은 연구가 이루어지면, 우리는 장내 미생물과 식단을 통해 더욱 건강한 삶을 살 수 있을 것입니다.

NotebookLM

## **식이요법과 장내 미생물: 복잡한 관계 파헤치기**

최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라, 장내 미생물과 식이요법의 연관성에 많은 이목이 집중되고 있습니다. 하지만 복잡한 인간의 몸과 미생물의 세계는 단순한 연구로는 그 관계를 명확하게 밝히기 어렵습니다. 이번 블로그 글에서는 일반인도 이해하기 쉽도록 최근 연구 결과를 바탕으로 식이요법과 장내 미생물의 관계를 **자세히 살펴보고, 앞으로 연구가 나아가야 할 방향**에 대해 소개하겠습니다.

### **1. 장내 미생물: 우리 몸속의 작은 우주**

우리 장 속에는 수백 조 마리의 미생물이 살고 있으며, 이들을 통틀어 **장내 미생물**이라고 합니다. 이들은 마치 하나의 우주처럼 복잡한 생태계를 이루며 서로 영향을 주고받으며, **우리 몸의 다양한 기능에 영향**을 미칩니다.

* **다양성**: 장내 미생물은 개인마다 구성이 다르며, 같은 사람이라도 시간에 따라 변화합니다. 

    * 이러한 **개인의 특수성** 때문에 표준화된 연구 방식을 적용하기 어려우며 결과 해석에도 주의가 필요합니다.

* **상호작용**: 장내 미생물은 서로 경쟁하고 협력하며 균형을 유지하며, 숙주인 인간의 세포 활동에도 영향을 미칩니다.

* **시간적 변화**:  장내 미생물은 하루 주기, 계절, 식습관 변화 등에 따라 **끊임없이 변화**합니다. 

    * 따라서 단편적인 정보보다는 **장기적인 관점에서의 연구**가 필요합니다. 

* **공간적 구성**: 장내 미생물은 장 내에서도 특정 위치에 따라 군집을 이루며 살아갑니다. 

    * 예를 들어, 산소를 싫어하는 혐기성 세균은 장 내부에 주로 분포합니다.

    * 이처럼 **미생물의 공간적 분포** 또한 그 기능과 연관되어 있기 때문에 연구 과정에서 고려해야 할 중요한 요소입니다.

### **2. 식이요법: 장내 미생물에 영향을 주는 중요한 요인**

식이요법은 장내 미생물에 영향을 미치는 가장 중요한 환경적 요인 중 하나입니다.  하지만 식단은 개인마다, 문화권마다, 심지어 계절에 따라도 달라지기 때문에 연구에 어려움을 더합니다. 

* **다양한 영양소**: 우리가 먹는 음식에는 탄수화물, 단백질, 지방과 같은 다량 영양소뿐만 아니라 비타민, 무기질 같은 미량 영양소 등 **수많은 영양소가 함유**되어 있습니다.

* **식품의 조리법**:  같은 재료라도 **어떤 방식으로 조리하느냐에 따라 장내 미생물에 미치는 영향이 달라질 수 있습니다.** 예를 들어, 익힌 음식은 생으로 먹는 것보다 미생물 다양성을 감소시키는 것으로 보고되었습니다. 

* **식사 시간 및 빈도**:  언제, 얼마나 자주 식사를 하는지 또한 장내 미생물에 영향을 미칠 수 있습니다.

### **3. 식이요법 연구의 복잡성과 개선 방향**

식이요법과 장내 미생물 연구는 그 복잡성 때문에 많은 어려움에 직면해 있습니다. 하지만 최근 기술 발전과 함께 연구 방법 또한 끊임없이 발전하고 있습니다.

* **정확한 식단 정보 수집**:  

    * 현재까지는 **식사 기록, 24시간 회상법, 식품 빈도 조사** 등의 방법이 주로 사용되어 왔지만, **기억 오류, 보고 누락** 등의 문제점이 존재합니다.

    * 최근에는 **모바일 앱이나 웨어러블 기기를 활용**하여 실시간으로 식단 정보를 수집하는 방법이 개발되고 있습니다.

    * 하지만 이러한 방법 또한 **표준화된 프로토콜 및 검증**이 더 필요합니다.

* **다양한 요소 고려**:  

    * 식단과 장내 미생물 연구에서는 **식품의 종류, 조리법, 식사 시간 및 빈도** 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 

    * 특히 특정 영양소가 장내 미생물에 미치는 영향을 정확하게 파악하기 위해 **식품 매트릭스** 연구가 필요합니다.

* **연구 설계**: 

    * 현재 대부분의 연구는 **관찰 연구**에 의존하고 있지만, **인과 관계를 명확하게 밝히기 위해서는 무작위 대조 연구**가 더욱 필요합니다.

    * 또한 개인마다 다른 **장내 미생물의 특징**을 고려하여 개인 맞춤형 식단을 제시하는 **정밀 영양학** 분야의 발전이 기대됩니다.

### **4. 빅 데이터, 인공지능, 그리고 미래**

최근 급격히 발전하고 있는 **빅 데이터, 인공지능 기술**은 식이요법과 장내 미생물 연구에 새로운 가능성을 제시합니다.

* **방대한 데이터 분석**: 인공지능은 **복잡한 식단 정보와 장내 미생물 데이터를 효과적으로 분석**하고, 이를 기반으로 개인에게 최적화된 식단을 제시할 수 있습니다. 

* **새로운 상관관계 발견**: 빅 데이터 분석을 통해 기존 연구 방법으로는 알 수 없었던 **새로운 상관관계를 발견**하고, 질병 예방 및 치료에 활용할 수 있습니다. 

### **5. 결론: 더 건강한 미래를 향하여**

식이요법과 장내 미생물 연구는 **아직 밝혀지지 않은 부분이 더 많은 미지의 분야**입니다. 하지만 끊임없는 연구와 기술 발전을 통해, 언젠가 우리는 **장내 미생물을 조절하여 건강을 증진시키는 방법**을 찾을 수 있을 것입니다. 이를 위해서는 **다양한 분야의 전문가들이 협력**하여, 정확하고 심층적인 연구를 진행해야 합니다. 

결론은 상관관계는 있지만 아직 더 연구가 필요하다 . 아마.. 개인 정밀 맞춤으로 데이터 수집과 분석이 가능하게 되면.... 이게 되면 못하는게 어디 있겠냐가 정답일듯 :)

오늘 글에서 gemini가 제외된 이유는 답변을 못해서죠 :)

출처: @ye._.vely618

우리 몸속의 우주, 미생물의 세계에 대해서 알아보아요

오늘은 오랜만에 마이크로바이옴관련 논문을 가져와봤습니다. 제목은 Machine learning and deep learning applications in microbiome research 입니다.

DOI: 10.1038/s43705-022-00182-9

gemini

## 우리 몸속 작은 세상, 미생물 이야기: 건강한 삶을 위한 첫걸음

**우리 몸속에 또 다른 세상이 있다고 상상해 보셨나요?** 바로 우리 몸속에 살고 있는 수많은 미생물들의 세상입니다. 이 작은 생명체들은 우리 몸 곳곳에 살면서 우리의 건강에 큰 영향을 미치고 있습니다. 

### 미생물, 우리 몸의 숨겨진 주인?

미생물은 눈에 보이지 않을 정도로 작지만, 우리 몸의 세포 수보다 훨씬 많은 수로 존재합니다. 특히 장 속에는 다양한 종류의 미생물이 살면서 우리가 먹는 음식을 소화하고, 면역 체계를 강화하며, 심지어 우리의 기분까지 조절하는 역할을 합니다.

### 미생물 분석, 건강의 비밀을 풀다

미생물 분석은 이러한 미생물들을 분석하여 우리 몸의 건강 상태를 파악하는 기술입니다. 마치 혈액 검사를 통해 질병을 진단하듯이, 미생물 분석을 통해 우리는 장내 환경이 건강한지, 어떤 종류의 미생물이 많이 살고 있는지 등을 알 수 있습니다.

**미생물 분석이 중요한 이유는 무엇일까요?**

* **질병 예측:** 특정 질병과 관련된 미생물 조성을 분석하여 질병 발생 가능성을 예측할 수 있습니다.

* **맞춤형 건강 관리:** 개인의 미생물 조성에 맞춰 건강 관리 방법을 제시할 수 있습니다.

* **신약 개발:** 미생물과 질병 간의 관계를 밝혀 새로운 치료법을 개발할 수 있습니다.

### 미생물 분석, 어떻게 이루어질까요?

미생물 분석은 간단한 검사를 통해 이루어집니다. 침, 대변 등을 채취하여 분석하면, 어떤 종류의 미생물이 얼마나 많이 존재하는지 알 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 전문가들은 개인에게 맞는 건강 관리 방법을 제시해 줄 수 있습니다.

### 건강한 미생물, 건강한 삶

건강한 미생물을 유지하기 위해서는 균형 잡힌 식단, 충분한 수면, 꾸준한 운동 등 건강한 생활습관을 실천하는 것이 중요합니다. 또한, 프로바이오틱스와 같은 유익한 미생물을 섭취하는 것도 좋은 방법입니다.

**미생물 분석은 아직 초기 단계이지만, 앞으로 더욱 발전하여 우리의 건강을 지키는 데 큰 도움을 줄 것입니다.** 우리 몸속 작은 세상에 관심을 가지고 건강한 삶을 만들어 나가도록 노력해 봅시다.

clova-x

해당 논문은 머신 러닝과 딥 러닝을 활용하여 microbiome을 분석하고 이해하는 방법에 대한 연구 결과를 소개하고 있습니다.

먼저, microbiome 데이터의 특성과 이를 분석하는 데 사용되는 전통적인 방법과 새로운 방법에 대해 설명합니다. 그리고 이러한 방법들이 가지는 한계점과 이를 극복하기 위한 기술들을 소개합니다.

또한, 머신 러닝과 딥 러닝을 활용하여 microbiome 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 소개합니다. 이를 위해 다양한 알고리즘과 모델을 사용하며, 이들의 장단점과 적용 사례를 설명합니다.

마지막으로, 이러한 기술들이 가지는 한계점과 이를 극복하기 위한 방안을 제시하며, 미래의 연구 방향에 대해 논의합니다.

이 논문은 microbiome 연구에 관심이 있는 연구자들에게 유용한 정보를 제공하며, 머신 러닝과 딥 러닝 기술을 활용하여 microbiome 분석을 발전시키는 데 도움이 될 것입니다.

해당 논문은 다음과 같은 내용을 포함하고 있습니다.

1. microbiome 데이터의 특성과 이를 분석하는 데 사용되는 전통적인 방법과 새로운 방법

2. 머신 러닝과 딥 러닝을 활용하여 microbiome 데이터를 분석하고 예측하는 방법

3. 이러한 기술들이 가지는 한계점과 이를 극복하기 위한 방안

이러한 내용을 바탕으로, 일반인들이 이해할 수 있는 수준으로 정리하면 다음과 같습니다.

마이크로바이옴은 우리 몸 속에 존재하는 미생물들의 집합체입니다. 이들은 우리의 건강과 밀접한 관련이 있으며, 최근에는 마이크로바이옴을 분석하여 건강 상태를 파악하고, 질병을 예방하는 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다.

마이크로바이옴을 분석하는 데에는 다양한 방법이 있습니다. 대표적인 방법으로는 DNA 분석, RNA 분석, 단백질 분석 등이 있습니다. 이러한 분석 방법을 통해 마이크로바이옴의 구성과 기능을 파악할 수 있습니다.

하지만 마이크로바이옴 데이터는 매우 복잡하고, 분석하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 머신 러닝과 딥 러닝 기술이 활용되고 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 데이터를 분석하고 예측하는 데에 매우 효과적인 기술입니다.

마이크로바이옴 데이터를 분석하는 데에는 다양한 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘이 사용됩니다. 대표적인 알고리즘으로는 랜덤 포레스트, 신경망, 딥 러닝 등이 있습니다. 이러한 알고리즘을 통해 마이크로바이옴 데이터를 분석하고, 건강 상태를 예측할 수 있습니다.

하지만 마이크로바이옴 데이터를 분석하는 데에는 여전히 많은 한계점이 있습니다. 예를 들어, 데이터의 양이 부족하거나, 데이터의 품질이 떨어지는 경우가 있습니다. 또한, 분석 결과를 해석하는 것도 어렵습니다.

이러한 한계점을 극복하기 위해 다양한 기술들이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 데이터를 수집하고 정제하는 기술, 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 개선하는 기술 등이 있습니다.

마이크로바이옴 연구는 미래의 건강과 질병 예방에 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 머신 러닝과 딥 러닝 기술을 활용하여 마이크로바이옴 데이터를 분석하고, 이를 통해 건강과 질병 예방에 대한 새로운 지식을 얻을 수 있습니다.

하지만 마이크로바이옴 연구는 아직 초기 단계이기 때문에, 앞으로 더 많은 연구와 기술 개발이 필요합니다. 우리는 마이크로바이옴 연구에 대한 관심과 지원을 계속해서 이어나가야 합니다.

chatGPT

# 미생물 분석을 위한 기계 학습과 딥 러닝: 어떤 것이 더 적합할까요?

최근 몇 년 동안 **인공지능(AI)**은 다양한 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 그 중에서도 **기계 학습(Machine Learning, ML)**과 **딥 러닝(Deep Learning, DL)**은 미생물 분석 분야에서 많은 관심을 받고 있습니다. 하지만 이 두 가지 기술은 어떻게 다르고, 미생물 분석에는 어떤 기술이 더 적합할까요? 이번 글에서는 이를 알기 쉽게 설명해드리겠습니다.

## 미생물 분석이란 무엇인가요?

미생물 분석은 우리가 사는 세상에 존재하는 미생물, 즉 눈에 보이지 않는 작은 생물들을 연구하는 분야입니다. 이러한 미생물은 우리의 몸, 식물, 토양, 바다 등 거의 모든 곳에 존재하며, 생태계와 건강에 중요한 영향을 미칩니다. 미생물 분석을 통해 우리는 질병을 이해하고, 새로운 약물을 개발하며, 농작물 생산을 개선할 수 있습니다.

## 기계 학습과 딥 러닝의 차이점

### 기계 학습(Machine Learning)

기계 학습은 **컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 AI의 한 분야**입니다. 기계 학습은 사람이 설정한 규칙에 따라 데이터를 분석하고 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 다양한 미생물의 데이터를 바탕으로 특정 질병과 관련된 미생물을 예측할 수 있습니다.

#### 기계 학습의 장점:

- **해석 가능성**: 기계 학습 모델은 결과를 설명하기 쉬운 경우가 많아, 결과를 이해하고 분석하는 데 유리합니다.

- **데이터 요구량이 적음**: 비교적 적은 양의 데이터로도 잘 작동합니다.

- **속도와 단순성**: 훈련이 빠르고 구현이 간단하며, 컴퓨터 자원을 덜 필요로 합니다.

#### 기계 학습의 단점:

- **복잡한 패턴에 대한 한계**: 매우 복잡한 데이터 패턴을 분석하는 데는 한계가 있을 수 있습니다.

- **특징 공학 필요**: 데이터를 모델에 맞게 수동으로 특징을 추출해야 하는 경우가 많습니다.

### 딥 러닝(Deep Learning)

딥 러닝은 기계 학습의 한 종류로, **인공 신경망(Artificial Neural Networks)**을 사용하여 데이터를 분석합니다. 딥 러닝은 사람이 규칙을 정하지 않고도 스스로 데이터를 학습하여 복잡한 패턴을 이해할 수 있습니다. 이는 특히 대량의 데이터에서 강력한 성능을 발휘합니다.

#### 딥 러닝의 장점:

- **복잡한 패턴 처리**: 매우 복잡한 데이터의 패턴을 분석하고 이해하는 데 뛰어납니다.

- **자동 특징 추출**: 데이터를 자동으로 처리하여 특징을 추출하므로, 수동 작업이 줄어듭니다.

- **대규모 데이터 처리**: 대량의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

#### 딥 러닝의 단점:

- **많은 데이터 필요**: 모델이 제대로 작동하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다.

- **높은 컴퓨팅 자원 필요**: 강력한 하드웨어와 시간이 많이 소요됩니다.

- **블랙박스 특성**: 내부 작동을 이해하기 어려워 결과 해석이 어려울 수 있습니다.

## 미생물 분석에 가장 적합한 방법은 무엇일까요?

미생물 분석에 적합한 방법은 연구 목표와 데이터 특성에 따라 다릅니다. 예를 들어:

- **작은 데이터셋**이나 **빠른 분석**이 필요한 경우에는 기계 학습이 더 적합할 수 있습니다. 이는 해석 가능성과 더 적은 데이터 요구량으로 인해, 더 빠른 결과를 제공할 수 있습니다.

- **복잡하고 대규모의 데이터셋**을 다루거나, **데이터의 숨겨진 패턴**을 발견해야 하는 경우에는 딥 러닝이 더 유리할 수 있습니다. 딥 러닝은 자동 특징 추출을 통해 데이터의 복잡한 상호작용을 파악하는 데 강력한 도구입니다.

## 미생물 분석을 위한 추가적인 요구 사항

미생물 분석을 성공적으로 수행하기 위해서는 ML이나 DL 외에도 여러 가지 요소가 필요합니다:

1. **고품질 데이터 수집**: 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 수집이 중요합니다. 이를 위해 적절한 샘플링과 최신 시퀀싱 기술이 필요합니다.

2. **데이터 전처리**: 수집된 데이터를 분석하기 전에 품질을 향상시키고, 필요한 정보만 추출하는 과정이 필요합니다.

3. **생물정보학 도구**: 시퀀싱 데이터 처리 및 분석을 위한 다양한 소프트웨어와 도구가 필요합니다.

4. **통계 분석**: 데이터의 통계적 특성을 이해하고, 유의미한 결과를 도출하기 위해 통계 기법이 사용됩니다.

5. **도메인 전문 지식**: 미생물학, 생태학, 생물정보학 분야의 전문 지식이 필요합니다. 이는 데이터 해석과 연구 결과의 생물학적 의미를 이해하는 데 중요합니다.

6. **시각화 도구**: 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 시각화하여, 연구 결과를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

7. **윤리적 고려 사항**: 특히 인간 미생물군 연구에서는 개인 정보 보호 및 데이터 사용의 윤리적 고려가 필요합니다.

## 결론

기계 학습과 딥 러닝은 모두 미생물 분석에 강력한 도구가 될 수 있습니다. 기계 학습은 해석 가능성과 효율성에서, 딥 러닝은 복잡한 패턴 탐색에서 각각의 장점을 발휘합니다. 연구 목표, 데이터 특성, 사용 가능한 자원에 따라 적합한 방법을 선택하고, 다른 요구 사항과 함께 적용함으로써 미생물 분석의 잠재력을 최대한으로 끌어낼 수 있습니다.

미생물 분석은 우리의 건강과 환경에 깊은 영향을 미치는 중요한 분야입니다. AI 기술의 발전은 이 분야에서 우리가 할 수 있는 일의 범위를 크게 확장하고 있습니다. 앞으로도 미생물 분석의 발전과 혁신을 기대해봅니다.

---

이 글이 도움이 되었기를 바랍니다! 미생물 분석과 인공지능에 대해 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 문의해 주세요.

claude

안녕하세요, 오늘은 우리 주변의 작은 세상, 미생물의 세계에 대해 이야기해볼까 합니다.

여러분, 우리 몸 안과 주변에는 눈에 보이지 않는 수많은 미생물들이 살고 있다는 걸 알고 계셨나요? 이 미생물들의 집단을 우리는 '마이크로바이옴'이라고 부릅니다. 마치 작은 우주와도 같은 이 세계는 우리의 건강, 농작물의 성장, 심지어 지구의 환경에도 큰 영향을 미치고 있어요.

최근 과학자들은 이 복잡한 미생물 세계를 이해하기 위해 인공지능(AI)의 도움을 받고 있습니다. 마치 우리가 복잡한 퍼즐을 풀 때 컴퓨터의 도움을 받는 것처럼 말이죠. 이 AI 기술 중에서도 '머신러닝'과 '딥러닝'이라는 방법이 특히 유용하게 사용되고 있습니다.

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 학습하는 방법입니다. 예를 들어, 많은 사람들의 장내 미생물 데이터를 분석해서 어떤 미생물이 건강에 좋은지, 또는 어떤 미생물이 질병과 관련이 있는지를 찾아내는 거죠.

딥러닝은 머신러닝의 발전된 형태로, 인간의 뇌를 모방한 방식으로 작동합니다. 이 방법은 특히 복잡한 패턴을 찾는 데 탁월해서, 미생물들 사이의 복잡한 상호작용을 이해하는 데 도움을 줍니다.

하지만 이런 첨단 기술을 사용하는 데에도 몇 가지 어려움이 있습니다:

1. 먼저, AI가 어떻게 결론을 내렸는지 이해하기 어려울 때가 있어요. 마치 블랙박스 같죠.

2. 또, AI를 제대로 훈련시키려면 엄청난 양의 고품질 데이터가 필요합니다.

3. 미생물 데이터는 특성상 다루기가 까다롭습니다. 예를 들어, 어떤 미생물은 아주 적은 양으로 존재하지만 중요한 역할을 할 수 있거든요.

4. 마지막으로, 여러 종류의 생물학적 데이터를 함께 분석하는 것도 큰 과제입니다.

그래서 과학자들은 이런 문제들을 해결하기 위해 계속 연구하고 있어요. 더 나은 데이터 수집 방법을 개발하고, AI의 결정 과정을 더 잘 이해할 수 있는 방법을 찾고 있죠.

미래에는 이런 기술들이 더욱 발전해서, 우리 건강을 개선하고, 농작물 생산을 늘리고, 환경을 보호하는 데 큰 도움이 될 거예요. 눈에 보이지 않는 작은 세계가 우리 삶에 얼마나 큰 영향을 미치는지, 그리고 그것을 이해하기 위해 최첨단 기술이 어떻게 사용되고 있는지 알게 되셨나요?

미생물의 세계는 아직 많은 비밀을 간직하고 있습니다. 하지만 과학과 기술의 발전으로, 우리는 그 비밀을 하나씩 풀어가고 있어요. 앞으로 어떤 놀라운 발견들이 우리를 기다리고 있을지, 정말 기대가 됩니다!

사실 논문에는 머신러닝과 딥러닝 방법을 사용한 분석 방법에 대한 안내와 주의사항 같은것들이 살짝 들어가 있는데, LLM 녀석들은 그 내용을 쏙 빼고 내용을 정리했네요 ㅎㅎ 

microbiome분석 할 때 단계 단계마다 사용할 수 있는 최신 도구들에 대한 소개가 되어 있으니 나중에 microbiome을 분석 할 기회가 된다면 한번 접목시켜보시면 좋을 것 같습니다. :) 

출처: @ye._.vely618

미생물의 기능을 어디까지 알아낼 수 있을까?

오늘은 23년도 3월에 출판된 딥러닝 방법을 이용한 미생물 기능에 대한 논문 인  Comprehensive Functional Annotation of Metagenomes and Microbial Genomes Using a Deep Learning-Based Method 을 가져와 봤습니다.

DOI: 10.1128/msystems.01178-22

gemini

## 미생물 유전체 기능, 딥러닝으로 99%까지 밝혀내다!

인간 장 미생물은 우리 건강에 중요한 역할을 하지만, 그 기능은 아직까지 대부분 밝혀지지 않았습니다. 이번 연구에서는 딥러닝 기반 모델 DeepFRI를 사용하여 미생물 유전체의 기능을 99%까지 설명하는 놀라운 성과를 달성했습니다. 이는 기존 방법보다 훨씬 높은 비율이며, 미생물학 연구에 새로운 지평을 열 것입니다.

**딥러닝의 위력, 미생물 유전체 기능 밝히다**

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 방대한 양의 데이터를 학습하여 예측을 수행하는 기술입니다. DeepFRI는 이러한 딥러닝 기술을 활용하여 미생물 유전체의 기능을 설명하는 모델입니다.

연구에서는 DeepFRI를 사용하여 190만 개의 미생물 유전자를 분석했습니다. 그 결과, DeepFRI는 99%의 유전자에 대해 기능을 예측하는 데 성공했습니다. 이는 기존의 방법으로는 불가능했던 놀라운 결과입니다.

**기존 방법보다 더 나은 DeepFRI, 그 이유는?**

DeepFRI가 기존 방법보다 더 우수한 성능을 보여준 이유는 다음과 같습니다.

* **높은 정확도:** DeepFRI는 딥러닝 기술의 강력한 학습 능력을 통해 높은 정확도로 유전자의 기능을 예측합니다.

* **대규모 데이터 처리:** DeepFRI는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어, 수많은 미생물 유전체를 분석하는 데 유용합니다.

* **신규 기능 발견:** DeepFRI는 기존 방법으로는 발견되지 않은 새로운 기능을 발견할 수 있습니다.

**딥러닝, 미생물학 연구의 새로운 지평을 열다**

이번 연구는 딥러닝 기술이 미생물학 연구에 얼마나 유용한 도구인지를 보여주는 좋은 예시입니다. DeepFRI와 같은 딥러닝 기반 모델은 앞으로 더욱 발전하여, 미생물 유전체의 기능을 더욱 정확하게 이해하고, 질병의 원인을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

clova-x

DeepFRI는 딥러닝 기반의 기능적 주석 방법으로, 장내 미생물 단백질의 기능을 효과적으로 주석할 수 있다. 이 방법은 기존의 방법보다 더 많은 유전자를 인식하고, 그들의 기능을 추론할 수 있다. 또한, 이 방법은 자동화되고 확장 가능한 방법으로, 대규모의 데이터를 처리할 수 있다.

DeepFRI는 유전자 온톨로지 주석과 높은 일치율을 보이며, 이전 연구와 비교하여 주석 범위를 개선했다. 이 방법은 metagenomic microbiome studies에서 관찰된 새로운 기능을 발견하는 데 도움이 될 수 있다.

하지만, DeepFRI가 설명한 유전자의 기능을 평가하기 위해서는 추가적인 검증이 필요하다. 이를 위해서는 실험적인 데이터나 생물학적 지식을 활용하여 DeepFRI가 설명한 기능을 검증할 수 있다. 또한, 다른 유전자 분석 도구와 비교하여 DeepFRI의 결과를 검증하는 것도 좋은 방법이다.

DeepFRI는 학습 데이터와 추론 방법에 따라 결과가 달라질 수 있다. 따라서, DeepFRI를 사용할 때는 학습 데이터와 추론 방법을 충분히 이해하고, 결과를 신중하게 해석해야 한다.

DeepFRI는 장내 미생물 단백질의 기능을 이해하고, 질병의 원인이 되는 기능적 변화를 파악하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, 이 방법은 항생제 내성 유전자와 치료 전략을 식별하는 데도 유용하다.

딥러닝은 생물학 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, DeepFRI와 같은 딥러닝 기반의 기능적 주석 방법은 장내 미생물 연구뿐만 아니라 다양한 생물학 분야에서 활용될 수 있다.

chatGPT

### 딥러닝을 활용한 메타게놈 데이터 분석: DeepFRI와 기존 방법의 비교

메타게놈 데이터 분석에서 유전자 기능을 주석하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 그러나 많은 메타게놈 데이터는 기능적 주석이 부족하여 그 활용도가 제한됩니다. 최근 연구에서는 딥러닝을 활용한 새로운 메타게놈 분석 방법이 제시되었고, 이는 기존 방법보다 훨씬 더 높은 커버리지와 정확성을 제공합니다. 이번 글에서는 딥러닝 기반 방법인 DeepFRI와 기존의 유사성 기반 방법인 eggNOG를 비교하고, 딥러닝을 활용한 이유와 그 장점을 살펴보겠습니다.

#### 딥러닝을 활용한 이유

1. **높은 기능적 주석 커버리지**: 

    - 기존의 유사성 기반 방법은 알려진 단백질 서열과의 유사성을 바탕으로 기능을 예측합니다. 이 방법은 새로운 단백질 서열에 대해서는 낮은 커버리지를 가지는 단점이 있습니다.

    - 반면, 딥러닝 모델은 대규모 데이터셋에서 학습하여 패턴을 인식하고 예측할 수 있어, 새로운 단백질 서열에 대해서도 높은 커버리지를 제공합니다.

2. **대규모 데이터 처리 능력**: 

    - 유사성 기반 방법은 데이터베이스 검색과 매칭을 필요로 하며, 대규모 데이터 처리에 시간이 많이 소요됩니다.

    - 딥러닝은 병렬 처리와 GPU 가속을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3. **새로운 기능 발견 가능성**: 

    - 기존 방법은 데이터베이스에 이미 존재하는 기능 정보에 의존하기 때문에 새로운 기능을 발견하는 데 한계가 있습니다.

    - 딥러닝 모델은 서열과 기능 간의 복잡한 패턴을 학습하여 새로운 기능을 예측할 수 있는 가능성이 높습니다.

#### DeepFRI와 eggNOG의 비교

최근 연구에서는 DeepFRI를 사용하여 DIABIMMUNE 코호트의 유아 메타게놈 데이터를 분석했습니다. 그 결과, DeepFRI는 총 190만 개의 중복되지 않는 미생물 유전자를 포함하는 서열 카탈로그를 생성했으며, 99%의 유전자에 대해 Gene Ontology 분자 기능 주석을 제공했습니다. 반면, 기존의 유사성 기반 방법인 eggNOG는 12%의 커버리지를 제공하는 데 그쳤습니다.

#### 예측의 신뢰성 검증 방법

딥러닝 기반 방법이 더 많은 유전자의 기능을 설명하는 것은 좋은 일이지만, 예측된 기능이 올바른지 확인하는 것도 중요합니다. 이를 위해 다양한 검증 방법이 사용됩니다.

1. **교차 검증 (Cross-validation)**: 데이터를 여러 부분으로 나누어 모델을 학습하고 검증하여 모델의 예측 성능을 평가합니다.

2. **독립적인 검증 데이터셋 사용**: 모델이 학습에 사용되지 않은 데이터로 모델의 예측 성능을 테스트합니다.

3. **실험적 검증**: 예측된 기능을 실제 실험을 통해 확인합니다.

4. **기존 데이터와의 비교**: 모델이 예측한 기능이 기존 데이터와 얼마나 일치하는지 비교합니다.

5. **기능적 유사성 네트워크 분석**: 예측된 유전자 기능들이 서로 얼마나 관련이 있는지를 분석합니다.

#### 결론

딥러닝 기반 방법인 DeepFRI는 기존의 유사성 기반 방법보다 높은 커버리지와 정확성을 제공합니다. 이를 통해 메타게놈 데이터의 해석 가능성을 크게 높일 수 있으며, 새로운 기능을 발견할 가능성도 높습니다. 하지만 예측된 기능의 신뢰성을 검증하는 것이 중요하며, 다양한 검증 방법을 통해 이를 확인할 수 있습니다. 딥러닝을 활용한 메타게놈 데이터 분석은 앞으로 인간 장내 미생물 군집의 기능적 특징을 이해하는 데 큰 기여를 할 것입니다.

---

이 글이 여러분에게 딥러닝을 활용한 메타게놈 데이터 분석의 중요성과 그 장점에 대해 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 앞으로도 최신 연구 동향과 기술을 소개하는 유익한 글을 지속적으로 제공하겠습니다.

보통 microbiome이나 metagenome분석은 미생물들의 종 assign까지가 대부분이고, 이를 통해 질병이나 건강 상태에 따라 미생물 조성이 어떻게 변화하는지 알아봅니다. 하지만 종 수준의 분석만으로는 미생물의 역할이나 기능을 완전히 이해하기 어려운 경우가 많습니다.

이 연구에서는 단순히 종을 분류하는 것을 넘어 genome을 재구성하여 유전자의 기능을 예측/분석하여 미생물의 역할을 좀 더 정확히 파악하고자 했는데, 미생물과 숙주간의 상호작용을 더욱 심층적으로 이해하는데 큰 도움이 되지 않을까 합니다. 

아마도 (논문을 당연히 안봤으므로) 시퀀싱 방법은 16S rRNA가 아닌 Meta WGS일 것 같은데, 나중에 이런 데이터를 확보해서 작업해보면 재미있을 것 같네요. 

다음에 또 흥미로운 것이 있으면 가져오도로 하겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

질 미생물군은 어떻게 분포되어 있을까?

간만에 미생물 군집 관련된 논문을 가져와봤습니다. 미생물 군집 중에서 질에서 생활하는 미생물군집에 대한 내용입니다.  제목은 The Female Vaginal Microbiome in Health and Bacterial Vaginosis 으로 B.V.(세균성 질염) 상태와 건강한 상태에서의 여성 질 미생물 군집에 어떤 차이가 있는지 분석해보았다고 합니다.

DOI: 10.3389/fcimb.2021.631972

gemini

## 여성 건강의 숨겨진 열쇠: 질 미생물과 세균성 질염

여성의 질은 다양한 미생물들이 공존하는 복잡한 생태계입니다. 이 미생물들은 우리 건강에 중요한 역할을 하며, 질 건강과 질병 예방에 영향을 미칩니다. 

오늘은 질 미생물과 관련된 질환 중 하나인 세균성 질염(BV)에 대해 알아보고, 최근 연구 결과를 통해 얻은 새로운 지견을 소개하려 합니다.

**질 미생물이란 무엇일까요?**

질 미생물은 질 내벽에 서식하는 다양한 미생물들의 집합체입니다. 이 미생물들은 크게 유산균과 편성혐기균으로 나눌 수 있습니다.

* **유산균**: 유산균은 질 건강에 필수적인 역할을 하는 "좋은 세균"입니다. 유산균은 질의 산성 환경을 유지하고, 유해한 세균의 성장을 억제하며, 질 감염 예방에 도움을 줍니다.

* **편성혐기균**: 편성혐기균은 혐기적인 환경에서만 생존하는 "나쁜 세균"입니다. 편성혐기균은 정상적으로도 소량 존재하지만, 지나치게 증식하면 BV와 같은 질병을 유발할 수 있습니다.

**세균성 질염(BV)이란 무엇일까요?**

세균성 질염(BV)은 질 미생물의 불균형으로 인해 발생하는 질환입니다. BV는 다음과 같은 증상을 유발할 수 있습니다.

* 회색 혹은 흰색의 비린내가 나는 질 분비물 증가

* 질 가려움증

* 통증 있는 성교

* 배뇨 시 통증

BV는 성적으로 전염되는 질환으로 간주되지는 않지만, 성관계를 통해 발생 가능성이 높아집니다. 또한, BV는 조산, 골반 염증성 질환 등의 다른 건강 문제의 위험을 증가시킬 수 있습니다.

**연구 결과: 질 미생물과 BV의 관계**

최근 연구에 따르면, 질 미생물의 구성은 BV 발병에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다. 연구 결과, BV 환자의 질에는 유산균이 감소하고 편성혐기균이 증가하는 것으로 확인되었습니다. 특히, 가드넬라 요니균(Gardnerella vaginalis)이라는 편성혐기균이 BV에서 가장 흔히 발견되는 미생물인 것으로 나타났습니다.

이 연구는 질 미생물 분석을 통해 BV를 보다 정확하게 진단하고, 개인의 질 건강 상태를 파악할 수 있다는 것을 시사합니다. 또한, 미생물 분석 결과를 기반으로 개인 맞춤형 BV 치료 및 예방 전략을 개발할 수 있을 것으로 기대됩니다.

**결론**

질 미생물은 여성 건강에 중요한 역할을 하는 복잡한 생태계입니다. 세균성 질염은 질 미생물의 불균형으로 인해 발생하는 질환이며, 성 건강 및 전반적인 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 

최근 연구 결과는 질 미생물 분석을 통해 BV를 진단하고 치료하며, 예방하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 보여줍니다. 앞으로 더 많은 연구를 통해 질 미생물에 대한 이해를 높이고, 여성 건강 증진을 위한 새로운 전략을 개발할 수 있기를 기대합니다.

clova-x

세균성 질염은 여성의 질 내 미생물 생태계의 균형이 깨지면서 발생하는 질환으로, 질 내 락토바실러스균의 감소와 가드네렐라균, 혐기성균의 증가가 특징입니다. 

microbiome 분석은 이러한 미생물 생태계의 변화를 파악하고, 이를 기반으로 예방 및 치료 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, microbiome 분석을 통해 질 내 미생물의 종류와 비율을 파악하고, 락토바실러스균의 비율을 높이는 방법을 찾을 수 있습니다. 프로바이오틱스나 프리바이오틱스를 섭취하거나, 질 내 삽입하는 방식으로 락토바실러스균을 보충하는 것이 한 가지 방법입니다.

락토바실러스균은 질 내에서 유해균의 증식을 억제하고, 면역력을 강화하는 역할을 합니다. 따라서, 락토바실러스균의 비율을 높이는 것은 세균성 질염 예방에 효과적입니다. 프로바이오틱스는 장 내에서 락토바실러스균의 증식을 촉진하고, 프리바이오틱스는 장 내에서 락토바실러스균의 먹이가 되어 락토바실러스균의 증식을 돕는 역할을 합니다.

하지만, microbiome 분석은 아직까지 완벽하지 않으며, 분석 결과를 해석하는 데에도 전문적인 지식이 필요합니다. 또한, 프로바이오틱스나 프리바이오틱스를 섭취하는 것이 항상 효과적인 것은 아니며, 개인의 체질과 건강 상태에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

따라서, 전문가의 조언을 듣고, 개인의 체질과 건강 상태에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한, 꾸준한 관리와 노력이 필요합니다.

이 연구는 microbiome 분석을 통해 세균성 질염을 예방할 수 있는 가능성을 제시했지만, 추가적인 연구가 필요합니다. 따라서, 이 연구 결과를 맹신하기보다는 추가적인 연구 결과를 참고하고, 전문가의 조언을 듣는 것이 중요합니다.

chatGPT

### 질 미생물군과 세균성 질염: 여성 건강을 위한 연구

우리 몸에는 수조 개의 미생물이 살고 있으며, 이 중 많은 미생물이 우리의 건강에 필수적입니다. 그 중에서도 흥미로운 연구 분야는 여성의 질 미생물군에 관한 것입니다. 이 블로그 포스트에서는 최근 질 미생물군과 세균성 질염(BV)에 대한 연구 결과를 다루고, 이 연구가 여성의 건강에 어떻게 도움이 될 수 있는지 쉽게 설명하겠습니다.

#### 질 미생물군이란?

질 미생물군은 여성의 질 내부에 사는 미생물들의 집합체로, 여성의 생리 주기와 일생 동안 변화하는 동적인 생태계입니다. 건강한 상태의 질 미생물군은 주로 젖산균(Lactobacillus)으로 구성되어 있습니다. 이 젖산균은 유산을 생성하여 질 내부를 산성으로 유지하며, 해로운 세균의 성장을 억제합니다.

#### 세균성 질염(BV)이란?

세균성 질염(BV)은 젖산균의 수가 급격히 감소하고 혐기성 세균이 과도하게 증식하는 상태를 말합니다. BV는 생식 연령대 여성들 사이에서 가장 흔한 질 감염으로, 불편한 증상(이상한 분비물, 악취 등)을 유발할 수 있으며, 성병, 골반염, 임신 중 합병증(조산 등)과 같은 심각한 건강 문제와 관련이 있습니다.

#### 왜 이 연구가 진행되었을까?

이 연구는 질 미생물군의 특성과 BV가 발생하는 원인을 더 잘 이해하기 위해 진행되었습니다. 질 미생물군의 구성과 변화를 정밀하게 분석함으로써 BV를 조기에 진단하고 효과적으로 치료할 수 있는 방법을 개발하고자 합니다. 궁극적으로 이 연구는 여성의 생식 건강을 개선하고 BV와 관련된 부정적인 건강 결과를 예방하는 데 기여하고자 합니다.

#### 연구의 주요 발견

1. **동적인 변화**: 질 미생물군은 고정된 것이 아니며, 생리 주기, 성생활, 호르몬 변화 등 여러 요인에 따라 변화합니다. 이러한 변화를 이해하는 것은 건강한 질 미생물군과 그렇지 않은 상태를 구분하는 데 중요합니다.

2. **젖산균의 중요성**: 건강한 질 미생물군은 주로 젖산균으로 구성되어 있으며, 이 균은 질을 산성으로 유지하여 해로운 세균의 성장을 억제합니다. 젖산균이 감소하면 BV가 발생할 위험이 높아집니다.

3. **BV의 진단과 치료**: 질 미생물군 분석을 통해 BV를 더 정확히 진단하고 치료할 수 있는 새로운 전략을 개발할 수 있습니다. 이는 여성의 생식 건강을 개선하고 BV와 관련된 부정적인 건강 결과를 줄이는 데 중요한 정보를 제공합니다.

#### 결론

질 미생물군과 세균성 질염에 대한 이해를 높이는 것은 여성 건강에 매우 중요합니다. 이 연구는 질 미생물군의 변화를 이해하고 BV의 조기 진단 및 효과적인 치료 전략을 개발하는 데 중요한 기여를 하고 있습니다. 이러한 연구를 통해 더 나은 여성 건강과 공중 보건이 가능해질 것입니다.

microbiome 분석으로 B.V.를 조기진단을 할 수 있다고 하는데... NGS의 민감도라면 불가능하지는 않을듯한데, 질내 미생물 조성의 변화로 B.V.를 조기진단하는것은 살짝 갸우뚱하게 된다는... 그래도 초개인화로 질 내 미생물 변화를 추적할 수 있다면 불가능 하지는 않을듯 해보이긴 합니다. 

기술은 점차 발전해나가고 그만큼 정확도도 증가하고, 민감도도 올라갈테니 조금더 빠르고 정확하게 진단되는 날이 올것이라고 생각됩니다. :)

출처: @ye._.vely618

리듬 속의 장내미생물

오늘은 클로바에게 최근에 나온 논문으로 글을 써달라고 해보려고 합니다.

이름하여 "Diurnal rhythmicity of infant fecal microbiota and metabolites: A randomized controlled interventional trial with infant formula" 라는 논문으로 Cell Host & Micobe에 출판되었다고 합니다.

doi: 10.1016/j.chom.2024.02.015

clova-x에 파일을 업로드 하면 기본적으로 뱉어내는 내용은 다음과 같습니다.

• 이번 연구는 210명의 유아를 대상으로 무작위, 대조군 개입 시험을 진행하였으며, 마이크로바이옴 프로파일이 주로 연령에 따라 적응한다는 것을 밝혀냄.
• 갈락토올리고당은 비피도박테리움의 수준을 높게 유지시키는 것으로 밝혀짐.
• 장내 세균총의 구성은 주로 나이에 영향을 받으며, 식습관에 따라 달라질 수 있음.
• circadian rhythms의 존재는 완전히 알려지지 않았으며, circadian clocks는 24시간 리듬을 조절함.
• circadian crosstalk between bacteria and the host는 소화기 건강과 대사에 영향을 미침.
• 대사 산물은 feeding groups에 따라 명확하게 다르며, diurnal rhythmicity를 보여줌.
• 이러한 결과는 circadian regulation이 생애 초기에 시작되며, 유아 마이크로바이옴에 기능적으로 기여할 수 있다는 가설을 뒷받침함.
• 유아 마이크로바이옴의 일주기 리듬 발달은 나이와 formula supplementation에 영향을 받음.
• 다양한 방법을 통해 얻은 데이터를 종합하여 분석한 결과, 유의미한 결과를 도출함.
• 해당 논문은 circadian regulation이 생애 초기에 시작되며, 유아 마이크로바이옴에 기능적으로 기여할 수 있다는 가설을 뒷받침함.
• 더 많은 연구를 통해 circadian rhythms과 관련된 추가적인 정보를 얻을 필요가 있음.

clova-x에게 조금 더 자세히 블로그에 올릴 글을 하나 작성해 달라고 하였습니다.

해당 논문은 유아의 마이크로바이옴과 circadian rhythms의 연관성을 조사한 연구로, 마이크로바이옴과 circadian rhythms의 상호작용을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 유아의 마이크로바이옴의 일주기 리듬 발달에 영향을 미치는 요인을 파악하여, 유아의 건강을 증진하는 데 도움이 될 것입니다. 장내미생물은 마이크로바이옴의 일부로, 장 내에 존재하며 음식물의 소화와 흡수, 면역 기능 등에 중요한 역할을 합니다.

해당 연구에서는 210명의 유아(이 유아 아님)를 대상으로 유아의 마이크로바이옴이 주로 연령에 따라 적응하며, 식습관에 따라 달라질 수 있다는 것을 밝혀냈습니다. circadian rhythms의 존재는 완전히 알려지지 않았지만, circadian clocks는 24시간 리듬을 조절하며, Host(사람)과 Bacteria(장내미생물)간의 circadian crosstalk은 소화기 건강과 대사에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 장내미생물의 circadian rhythms은 인간의 건강에 영향을 미칠 수 있습니다.

그리고 feeding group에 따라 circadian rhythms이 달라질 수 있습니다. 이는 feeding group에 따라 장내 미생물의 구성이 다르기 때문입니다. 예를 들어, 모유를 먹는 유아와 분유를 먹는 유아는 장내 미생물의 구성이 다릅니다. 모유를 먹는 유아는 Enterobacteriaceae와 Bifidobacterium이 풍부하고, 분유를 먹는 유아는 Clostridium과 Bacteroides가 풍부합니다. 이러한 차이가 circadian rhythms에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다.

해당 연구는 유아의 마이크로바이옴과 circadian rhythms의 연관성을 조사한 연구로, 마이크로바이옴과 circadian rhythms의 상호작용을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 유아의 마이크로바이옴의 일주기 리듬 발달에 영향을 미치는 요인을 파악하여, 유아의 건강을 증진, 더 나아가서는 인류의 건강을 증진하는 데도 활용 될 수 있습니다.

라고 작성해 주었습니다.

clova-x도 특화되어 있는 내용이나 전문적인 주제에 대해서 학습이나 표현이 제한적이어서 그런 것인지 비슷한 말을 반복해서 얘기하는 문장들이 gemini처럼 증가하는 것은 느낌적인 느낌이라고 생각하고 싶습니다.

그래도 gemini처럼 이따금씩 다른 내용을 읆지는 않아서 좋은 것 같습니다. :)

출처: @ye._.vely618

이제는 전체 16S rRNA 서열을 봐야하지 하지 않을까? 하는 얘기

마이크로바이옴 분석을 할 때 매번 나오는 얘기로 16S rRNA에서 V3-V4  영역만으로 괜찮겠냐, full 16S rRNA봐야하는거 아니냐? whole sequencing해야하는거 아니냐 라는 내용의 논문이 있엇 한번 가져와봤씁니다.

2019년에 출판된 "Evaluation of 16S rRNA gene sequencing for species and strain-level microbiome analysis" 종/strain 수준의 16s RNA 서열 평가에 대한 내용 되겠습니다.

DOI: doi.org/10.1038/s41467-019-13036-1

16S rRNA는 박테리아 분석, microbiome 분석 시 주로 사용해오고 있고, 지금도 활발히 사용되고 있는 분석 방법 이지만, 지금까지는 V3-V4 영역만을 대상으로하는 방법이었고, 이제는 전체 16S rRNA를 확인하는 것에 대해서 얘기해봐야 하는 시점이 되었죠.

이전까지 16S의 V3-V4 영역으로 구분이 안되는 종들이 있었고, 지금까지 하던 분변 마이크로바이옴은 모르겠다만, 다른 환경의 마이크로바이옴을 할때는 V4-V5가 더 좋아보이는데 너님들의 생각은 어때? 라는 논문이 꾸준히 나오는거 봐선 이제 전장 16S rRNA 방법이 두각을 나타날때가 되긴했죠 :)

바드에 물어보니 다음과 같이 요약해 주었습니다.

• 16S rRNA 유전자 시퀀싱은 미생물군집 내의 다양한 종과 균주를 식별하고 그들의 풍부도를 정량화하는 데 사용할 수 있습니다.
• 또한 미생물군집의 구성 변화를 추적하는 데 사용할 수 있습니다.
• 그러나 16S rRNA 유전자 시퀀싱은 균주 수준에서 정확도가 떨어질 수 있으며, 유사한 종을 구분하기 어려울 수 있습니다.
• 16S rRNA 유전자 시퀀싱의 정확도는 향상되고 있으며, 미생물군집을 연구하는 연구자들에게 유용한 도구입니다.

다른 미생물군집 분석 방법으로는 샷건 메타지놈 분석과 whole-genome 시퀀싱이 있지만 이 방법들은 16S rRNA 분석 방법보다 돈도 많이 들고, 시간도 더 많이 소요되니 너님이 궁금해하는게 무엇인지에 따라 선택해야하지 않겠니?

정도로 잘 요약해 줬습니다.V3-V4 수준이 아닌 고품질의 full 16S rRNA 데이터를 확보할 수 있으니 이제 V3-V4, V4-V5와 같은 좁은 영역이 아닌 full 16S rRNA로 microbiome 분석을 진행하는것이 좋아보이고, 이제 충분히 품질이나 비용이 만족할 수준까지 왔으니 더 나은 결과를 위해서 나와 함께 해보지 않겠는가? 라는 내용 되겠습니다.

출처: @ye._.vely618

microbiome 시퀀싱 데이터는 얼마나 잘라내야 결과가 좋을까? for DADA2

요즘 QIIME2를 뒤적이고 있는 차에 쓰임이 많아 보이는 논문이 하나 있어서 투적해봅니다. (물론 greengene2만큼일련지는...)

Trimming conditions for DADA2 analysis in QIIME2 platform

doi: https://doi.org/10.11620/IJOB.2021.46.3.146

사실 QIIME2를 사용할 때뿐만 아니라 metagenome 분석을 할 때 한번은 짚고 넘어가야 하는 내용을 다루고 있어서 거쳐야 하는 단계를 가볍게 넘어가게 할 수 있지 않을까 합니다.

바로 metagenome분석시 qiime2에서 DADA2를 이용한 최적의 read trimming 조건 찾기 입니다.

metagenome 연구를 할 때 일반적으로 일루미나 플랫폼의 V3/4 region을 target으로 시퀀싱을 진행하게 됩니다. 16S rRNA가 종 동정에 많이 사용되고 16S rRNA의 가변 영역인 V1~V9중 해상도가 괜찮은 부분인 V3/4라고 연구되어 있기 때문에 일반적으로 많이 사용하고 있죠

V3/4은 대략 440bp정도이므로 안타깝게도 일루미나의 한쪽 read만으로는 V3/4 영역을 커버할 수가 없습니다. 그래서 pair로 짝을 이뤄 중간에 overlap되게 하여 시퀀싱을 진행하고 overlap되는 서열을 활용하여 merged/stitch 하게 됩니다.

이때 Read1에서는 얼마나 잘라내고 Read2에서는 얼마나 잘라내야지 내 피 같은 연구비를 들여서 생산한 데이터를 최대로 활용하면서 좋은 데이터를 확보할 수 있을까? 가 중요하게 됩니다.

그래서 이 연구팀은 QIIME2의 DADA2를 사용하여 Read1과 Read2를 얼마나 trimming해야지 내 데이터에서 좋은 결과를 뽑아낼 수 있는지에 대한 다양한 실험을 통해 확인하였습니다.

QIIME2에는 DADA2말고 deblur도 있는데 delbur는 왜 안 했어? 라고 하신다면 안타깝게도 deblur는 single read에서 작동된다고 되어 있으니 deblur 결과가 궁금하신 분께서는 직접 해보시는 것도 좋은 선택지 같습니다. :)

여튼 Read1과 Read2의 여러 수치의 trimming 조건과 trimming후 read merge/stitch 이후 chimera 서열로 보이는 데이터의 양, 그리고 trimming에 따라 얻어진 데이터의 미생물의 풍부도(Alpha Diversity)까지, 세심하게 trimming에 따른 결과 영향까지 확인해서 논문에 실어주었네요

사실 빡빡 trimming해서 좋은 quality base들만 남겨 논들 read merge/stitch가 되지 않고, 죄다 chimera라고 나와버리면 무용지물이다 보지 trimming 이후에 trimming의 영향에 대해서도 함께 평가해서 적절한 trimming 지점을 제안해주고 있습니다. 

결과적으로 Read1은 1사분위의 read quality가 Q20가 되면 이제 그 위치부터는 헤어져야 하고, Read2는 Read1과 overlap되는 길이가 16bp이상만 되도록 조절(trimming)해주면 결과에 나쁜 영향을 미치지 않는 -개인적으로는 망하지는 않는 조건이지 않을까 합니다- trimming 조건이라고 얘기하고 있습니다.

그럼 다음에 또 재미있는 내용으로 찾아와 보도록 하겠습니다.

출처: @ye._.vely618

왕의 귀환, greengene2

어이쿠... 기억속에 잊혀져 있던 database가 우리 곁으로 다시 돌아왔네요

옛날에 metagenome 한번 해봤으면 썼었던 바로 그 db, greengene이 버전업 해서

greengene2으로 아래 논문으로 돌아왔습니다.

Greengenes2 unifies microbial data in a single reference tree

역시 우리 Rob훃아가 찬밥 신세로 있었던 greengeen을 멱살 잡고 끌고 온듯합니다.

단순히 greengene의 빈약했던 taxonomy정보만 벌크업 한것이 아닌 16S rRNA와 shotgun metagenome 결과를 비교할 수 있도록 개선했다고 합니다.

여튼 metagenome 하면서 다들 느낀 점은 시퀀싱 방법과 db가 바뀔 때 마다 결과가 왜 다르지 아니겠습니까? 이 문제를 (어느정도)해결하지 않나 싶습니다.

꼼꼼하게 보지는 않았지만 현존하는 종 db들을 싹싹 털었던듯 싶네요

WoL(Web of Life), LTP(Living Tree Project)등의 db에서 확보가능한 full length 16S rRNA 서열을 긁어모았고 쿵짝 쿵짝 하고 taxonomy는 통일을 하기 위해 NCBI체계를 따르는 LTP 정보를 GTDB(Genome Taxonomy DataBase)에 통합하였다고 합니다.  curation차이로 인해서 LTP와 GTDB간의 차이가 발생하고 종의 종보들이 누락되어 있는 것들이 있다보니 데이터가 더 풍부한 GTDB에 LTP 정보들을 통합하였다고 하네요.
(개인적으로 NCBI taxonomy 체계를 사용하고 있는데...)

여튼.. 거의 10년만의 greengene의 귀환 논문이고 (단순히) 데이터만 많았던 siliva가 긴장좀 하겠네요 ㅎㅎ 

더 자세하게 읽어 봐야하는데...

기쁜 마음에 포스트 먼저 훗..

출처: @ye._.vely618

Uterine Microbiota의 이해

읽는다 읽는다 하면서 이제서야 정리하는 내용...

Uterine Microbiota: Residents, Tourists, or invaders?

논문좌표 : https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2018.00208/full

microbiota라고 하면 대부문 gut microbiota를 떠올리지만 인체에는 다양한 외부 기관들이 있는바 거기에 각각 독특한 microbiota를 가지고 있다는 사실!!

그중에서도 오늘은 글쓴이가 한때 업무를 보았던 NIPS와 밀접한 자궁내 미생물총에 대해서 리뷰된 논문이 있어서 한번 읽어 보았습니다.

설마 재미가 있을리는.... 

업무와 관련있는 내용을 논문이 나온지 2년이나 지난 지금에서야 읽고 정리하는 역설적인 상황!! 

어쨌거나 논문을 들여다보자면...

일단 리뷰지인만큼 미생물총, 그중에 자궁 미생물 총에 대해서 배경을 설명해주고 있습니다. 1세기 전만해도 자궁은 무균지대라는 가설이 지배적이었다고... 질은 외부세균으로부터 자궁을 보호하는 역할을..  (아니 무슨 말을 하는건지.. 밁칡짉안곩섥는... 사실 먼 훗날 현재는 사실로 받아들이는것들이 헛소리라고 밝혀지는것도 있을테니....)

그래도 최근에는 culture방법을 통해서 저 말도안되는 가설을 밀어내고 있고 현재는 NGS로 다양한 연구를 통해 자궁내 미생물총에 대한 기능에 대해서 알아가고 있습니다.

다양한 연구라 함은 자궁내 미생물총의 차이가 반복적인 유산과 조산등에 대한 원인이라는 연구가 있어 자궁내 미생물총이 host인 여성의 건강, 그리고 직접적으로는 태아의 건강과도 연관되지 않을까 하는 연구입니다.

본 리뷰지에는 10개의 자궁내 미생물총 연구 결과 논문을 소개하고 있는데 개별 연구에서 일관성있는 결과들이 나오지 않아서 본 리뷰 논문 제목처럼 자궁내 미생물총은 우리와 함께하는 파트너(거주자)인지, 어떠한 이유로 자궁으로 들어와서 잠시 머무르는 존재(여행자)인지, 악의적인 목적을 가진 존재(침입자)인지 질문을 하고 있습니다.

일관성이 보이지 않는 개별 연구의 내용들은 IVF 시술을 받은 여성들 사이에서 차이를 본 연구, 별도의 자궁이상이 없다고 판단되나 반복적인 유산 및 착상 실패를 보이는 여성들의 미생물총 차이, 자궁내막증이나 기타 다른 질환으로 자궁 수술을 받아 건강한 삶을 살고 있는 여성과 자궁내막증과 같은 질환을 가지고 있으나 아직 수술전인 여성들과의 미생물총 차이 등등등... 

얼핏보면 좀 차이가 있어보일만한 그룹을 비교를 했는데도 왜 연구마다 결과가 상이 혹은 반대의 결과를 보이는것은 실험방법의 한계, 즉 피험자의 코호트 크기(피험자 수, 논문을 보시면 아시겠지만 30명전후라서..), 시퀀싱의 한계, 먹거리와 같은 차이로 인한 환경의 차이, 샘플링방법... (물론 멋지다고 생각한 연구 디자인도 빠질수 없겠죠)

여튼 그래서 논문저자들은 각 연구의 결과들을 취합하여 다음과 같은 자궁내 미생물에 대해서 설명하고 있습니다.

1. 파트너(거주자)로써의 자궁내 미생물의 역할

 호르몬에따라(월경주기/폐경기전후) 비슷한 미생물 프로파일을 보이는 경향이 존재.

2. 잠시 거쳐가거나(여행자) 기회를 봐서 문제를 일으키는 존재(틈을봐서 돌변하는 침입자)

 수정을 위해 잠시 들어오게되는 미생물들이 있을 수 있음을 확인. 그러나 일부 인과관계는 확인되지 않았으나. 자궁 내막증을 가진 여성의 자궁 미생물 프로파일은 그렇지 않은 여성의 자궁 미생물 프로파일과 차이를 보였음.

3. 이도저도아니고 걍 백해무익한 존재(침입자)

 특정 질병을 가지고 있거나 특정 문제가 있을때 자궁/질에서 우점하고 있는것처럼 보이는 미생물 프로파일 결과가 있음.

결과는 그렇다고 쳐도 다양한 방법과 피험자들을 대상으로 pilot연구가 되어 있으니

우리는 이것을 보고 한걸음 더 나아가면 되지 않을까 합니다.

그리고 gut-brain을 시작으로 다양한 axis가 있는데 이번기회에 gut-organome 중 하나로 gut-vagina axis을 주창하는 기회를...

(와.. 역시 나와있네요.... Female Gut and Genital Tract Microbiota-Induced Crosstalk and Differential Effects of Short-Chain Fatty Acids on Immune Sequelae )

부록으로 논문에서 언급된 논문들을 SRA에서 확인해 봤는데, 혹시 사용하시려면 한번더 확인해보고 사용하시면 되겠습니다.

논문	SRA번호
Fang et al. (49)	PRJEB9626
Moreno et al. (47)	PRJNA329174
Walther-Antonio et al. (35)	SRP064295
Chen et al. (27)	PRJEB16013, PRJEB21098

저자 뒤에 표시된 괄호안 숫자는 논문내 에서 표시되는 reference 번호입니다.

출처: @sana_twice.09

qiime2 설치편

지난번 qiime2 파헤치기에 이어
이번에는 설치편!!
WSL을 이용하여 우분투 18.04 LTS에 설치하는것처럼 흉내를 내보겠습니다.

윈도우 10에서 WSL을 활성화시키고 Ubuntu를 설치하면 되겠습니다.
자세한 내용은 >여기< 를 참고해주시면 될것 같습니다.
(저도 이분의 블로그를 보고 WSL 셋팅하고 ubuntu 설치했습니다. :) )

위에서 우분투 설치후 apt-get update와 build-essential같은 패키지 설치해 주시면 다음 작업에 크게 문제가 생길일은 없으니 설치하라고 하시는거 다 설치해주시면됩니다만 생정보도구중에 특이하게 요구하는 패키지를 사용하는 프로그램 쓰시는 분이라면 알아서 하실만하리라고 봅니다. :)

여튼 ubuntu 업데이트까지 되고 나면

qiime2를 설치하기 위해 conda를 설치하시면됩니다.

conda는 miniconda2를 사용하였고 자세한 설치 화면은
>여기< 를 참고하시면되겠습니다.

$wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
$sh Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

miniconda2를 설치한 이후에는 qiime2의 설치 안내 페이지에 나와 있는대로
진행해주시면됩니다. 자세한 내용은 >여기< 에 나와있습니다.

$conda update conda
$conda install wget
$wget https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2019.10-py36-linux-conda.yml
$conda env create -n qiime2-2019.10 --file qiime2-2019.10-py36-linux-conda.yml

conda에 설치된 qiime2를 사용하려면 qiime2가 설치된 conda환경인 qiime2-2019.10을 활성화 시켜주면됩니다.

$conda activate qiime2-2019.10

활성화된 환경을 비활성화 하려면 다음과 같이..

$conda deactivate

일단 설치는 했습니다.

다음에 사용해보아요~ :) 제발~

출처: @sana_twice.09

메타지놈은 kaiju와 함께

코펜하겐에 계시는 이름좀 들어본 A. Krogh옹이 속한 팀(저자가 2명인건 비밀)에서 출판한 메타지놈 classification 분석 툴인 kaiju (1저자님이 퍼시픽림좀 보신듯.. 그럼 kaiju이후 analysis pipeline은 jager인건가)에 대해서 잠시 얘기해 보도록 하겠습니다.

웹서버 : http://kaiju.binf.ku.dk/
논문 : Fast and sensitive taxonomic classification for metagenomics with Kaiju
현재 kaiju버전 : https://github.com/bioinformatics-centre/kaiju/releases/tag/v1.7.1


모 이제 metagenome이야 쩔 핫해요라는거는 일주일에 한두번은
수십억 L. 로 시작하는 미생물들을 우리 입안에 털어넣고 있는이상 따로 말해야하는가?

그렇지만 아직도 연구할건 많다는건 비밀이라서
많은 연구자들이 다양한 연구를 하기위해 이것저것 시도를 할 때
사용할 도구들을 계속 만들고 있는데 이 kaiju 또한 그런 도구중 하나 되겠습니다.

모 아이디어는 기존에는 DNA read를 었어서 DNA랑 비교했는데
우리 그러지 말고 단백질 조각이랑 비교하면 어떻겠니? 하는 논문 되겠습니다.

걍 제일 중요한 Figure

결론: DNA-DNA 비교 하지말고 DNA-Protein비교가 더 좋지? 되겠습니다.


그리고 위의 그림으로만 믿지 못하는 (저같은) 닝겐들을 위해서
그럼 너님들을 위해서 real 샘플에서 결과를 보여주지 훗
기대하시라고!

됐냐?

추가적으로 전세계적으로 NGS는 일루미나느님이 잡고 있다보니 저자분들께서
HiSeq(Short)과 MiSeq(Long)에 대해서 kaiju와 kreken으로 비교해두었습니다.
HiSeq에서는 두 프로그램의 sensitivity나 precision은 별로 차이가 없었고 MiSeq결과에서는 그래도 (phylum 수준에서나마) kaiju(그냥도 아니고 greedy-5 모드)가 karken보다 조금더 높은 sensitivity와 precision을 보여준다고 합니다.

결론은 Microbiome은 MiSeq으로 대동단결(진정 MiSeq밖에 없는것인가.. Orz)

출처: @sana_twice.09

Microbiome Database를 만들어 볼까?

Microbiome분석을 위해서 여기저기 기웃거려봤다면
여러가지 16S rRNA 데이터베이스가 있다는것을 아실겁니다.

보통 microbiome분석에 입문해서 사용하는 것이라면
대게 처음 분석하는 tool에따라 결정되는데
우리 롭횽님의 qiime를 접한다면 greengene을, mothur을 접하게된다면 silva를 database로 만나게됩니다.

사실 대부분의 연구 결과들이 greengene과 silva로 나오기 떄문에 이 두 database를 사용하면 당연히 그 누구도 갠세이 놓지 않습니다.
-아니면 에디터나 리뷰어에게 외쳐보자. Drop the DB, yo!

근데 매번 분석하다보면 family수준 밑에만 내려가면 unknown은 왜이리 많을걸까..

그렇다면 그냥 우리가 손수 microbiome분석을 위한 db를 만들어보면 어떨까?

당근 이렇게 만들경우 실제 연구에 사용하기는 마뜩치 않다는걸 미리 말씀드립니다.

일단 tree를 만들기가;;; 녹녹치 않습니다. (물론 서열수를 줄이면 수십G 메모리를 가지는 워크스테이션이 있으면 가능합니다.)
그리고 제가 분류학자도 아니고 제가 서열보고도 얘가 몬지 알지도 못하고
서열에 taxonomy 붙여도 제대로 연결시킨건지 확인이 되지 않는다는 큰 문제가 있습죠

#물론_이사진을보면_누군지_압니다, 출처:SM Town

그럼에도 불구하고 왜하냐? 그냥 재미삼아, 경험삼아 만들어보는것입니다.

내가 사용하는 DB를 만드는데 얼마나 많은 고민이 녹아있고
얼마나 많은 생각들이 들어가 있는지 이해를 해보는것도 나쁘지 않을듯하고요 ㅎㅎ ;)

일단 이런걸 하겠다고 블로그에 띄워놨으니 언젠가는 후속글을 올리지 않을까요?
따라가능하도록 소스같은것은 각 글이나 github에 업로드하는 걸로 :)
jupyter notebook으로 올리면 더더욱 좋겠지만 제가 아직 notebook이 익숙치가 않아서..

우선 다음 글에서는 Custom Microbiome Database에 필요한 기초 자료 수집에 관련된 내용들을 올리도록 하겠습니다. :)