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 

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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.

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### 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.

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## **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.

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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.

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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.

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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. :)