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화요일, 5월 14, 2024

롱리드냐 숏리드냐 그것이 문제로다! 그냥 둘 다 써!

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

DOI는 10.26508/lsa.202201744 입니다.

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

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

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


clova-x

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

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

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

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

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




claude

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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




gemini

차세대 시퀀싱 기술: 효모 게놈의 비밀을 밝히다!

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

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

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

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

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


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

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



출처: @ye._.vely618


일요일, 11월 10, 2019

저쪽집이 좋지만 우리집도 잘해요, 시퀀싱

가능하면 일주일에 하나씩은 업데이트 하려고 했는데 여윽시..
그건 어려운것 같네요 ㅎㅎ
그래도 되는대로 논문읽고 일주일에 한번씩 업데이트 하는걸로 :)


오늘은 금년 6월달에 남중국과학대학에서 Scientific reports에 투고한 논문 되겠습니다.

제목은 Systematic comparison of germline variant calling pipelines cross multiple next-generation sequencers >여기를 방문하세요<

현존하는 1빠 시퀀서대비 가격도 저렴 시약도 저렴한  BGISEQ과 MGISEQ 성능 비교 테스트인데 결론은 왜 Strelka2가 적절한 분석 파이프라인으로 권장한다인지..

-일단 BGISEQ과 MGISEQ의 라이브러리 제작 및 시퀀서 방식을 뒤로하고 성능만 봅니다.
덤으로 Tianhe-2라는 슈퍼컴퓨터 자랑도 -


3개 콜러(GATK4, Strelka2, Samtools-Varscan2)를 가지고 WES, WGS를 비교해보니 WES데이터는 시퀀서 및 콜러별로 높은 일치성을 보이는 반면 WGS는 그러지 못했습니다(니들도 WGS가 WES처럼 높은 일치성을 보일거라고 생각안했잖아ㅋㅋ 어디서 약을.. 그래도 논문은 나왔기에 괜찮습니다 Orz )




Figure 1. 우리는 여러분이 가장 많이 사용하고 권장하는 콜러를 지금 있는 그대로 분석을 돌려봤습니다.


Sequencing Samples Bases(Gbp) Read(x106) Clean rare >Q20 >Q30 GC Mean coverage
BGISEQ500-WES 29.41 294.3 0.41% 96.72% 89.14% 49.75%  328.49X
MGISEQ2000-WES 16.34 163.55 0.25% 98.18% 92.08% 49.71%  129.40X
HiSeq4000-WES 41.93 283.7 4.46% 97.36% 93.01% 50.63%  395.17X
NovaSeq-WES 25.88 178.87 2.25% 95.33% 92.67% 49.73%  241.52X
BGISEQ500-WGS 126.86 1270.02 1.76% 93.73% 83.33% 41.76%  41.03X
MGISEQ2000-WGS 137.36 1374.87 0.21% 96.17% 88.19% 41.76%  45.13X
HiSeq4000-WGS 191 1276.1 8.25% 95.90% 90.11% 41.69%  58.00X
NovaSeq-WGS 98.3 657.45 1.28% 95.89% 93.86% 41.61%  28.96X
HiSeq Xten-WGS 134 894.58 7.29% 94.50% 87.63% 40.71%  38.93X
Table 1. 우리 필요한 만큼 시퀀싱 잘 했어요

Figure 4,5 WES관련 작업 시간 및 결과 정리
Figure 6,7 WGS관련 작업 시간 및 결과 정리
(이미지 생략)

그래서 WES와 WGS를 각각 콜러의 조합에서 분석한 결과 SNP는 일관적으로 잘 call하였고 InDel은 일관적이지 못했다.
플랫폼별로 보면 SNP는 BGI플랫폼이 InDel은 일루미나 플랫폼이 더 나았다.
이거슨 시퀀싱할때 read 길이를 BGI 플랫폼과 illumina 플랫폼의 길이를 각각 100PE, 150PE로 해서 그렇다는 이유를... (그럼 왜 BGI플랫폼은 150PE로 안하고..??)

그리고 시퀀싱 뎁스 운운하는데.. 결론은 추가테스트 및 다른 분들이 더 해줬으면 하는걸로..
그리고 각 플랫폼에서 분석 툴의 성능 비교는 Strelka2가 다른 2개 분석 방법도나 나은걸로
순위를 따지자면 Strelka2 > GATK > Samtools-VarScan(SV) (모 다들 예상하셨다 싶이..)
InDel을 call하는 결과가 좀 차이가 있었는데 NovaSeq-SV에서 23개의 small variant를 call했는데반해 X-Ten-SV에서는861개의 small variant을 call했.. (BGI플랫폼은 갑자기 사라지고..)
그리고 마무리는 germline의 SNP, InDel call 능력은 높은 일치성이 있는 걸로 마무으리~

종합적으로 Strelka2가 최적의 분석 파이프 라인
응? 이거 시퀀서 비교 아니었어?
응 아니야, Strelka2 좋아요 꾹! 구독아니 github 꾹!
결국 이렇다고합니다.

이 논문의 의의는 테스트 해볼 비교 set이 생겼다는것에 ...  :)


출처: @sana_twice.09