SpeedSeq은 어디에 쓰는거지?

오늘은 연식은 좀 되었으나 빠른 분석 tool하나 가져와봤습니다.


SpeedSeq: ultra-fast personal genome analysis and interpretation

doi : 10.1038/nmeth.3505

이름하여 SpeedSeq!! 그래서 제목에 ultra-fast, 초고속이 들어갑니다.
근데... 분석시간이 얼마나 걸렸었는지는.. 기억이 잘..

논문에서는 저렴한 서버에서 50x WGS데이터를 13시간만에 align을 했다고하는데...
(저렴한서버의 정의는 CPU 16core에 128GB RAM이 장착된 서버라고 하네요)

여튼 논문에서는 50x WGS 데이터를 저렴한 서버를 사용해서 분석을 진행할 때 정렬 작업을 시간단위에서 끝냈다.. 라는 소식을 솔직히 DRAGEN 제외하고서는 들어본적이 없어서 조금 갸우뚱 하긴 합니다.

여하튼 논문에서 13시간만에 정렬을 끝냈다고 했다니!! 그렇다고 믿는게 인지상정 아니겠습니까?

근데 정렬 속도가 빠른건 큰 장점이지만 단순히 속도만 빠르면... 그건 아무짝에도 쓸모없는거죠

그래서 SpeedSeq와 기라성같은 변이 탐지 툴들과도 비교 해봤습니다.

somatic/germline 분석 툴들을 가리지 않고 모두 비교해봤습니다. GATK의 Haplotype Caller, Mutect, VarScan2와 같은... 기존에 너님들이 많이 쓰던 툴들이랑 비교해서 결과 다르지 않아. 라고 얘기하고 있습니다.

그런데 사실 저는 SpeedSeq을 사용한 이유가 속도가 빠르면서 bwa와 같은 기존 정렬 프로그램 대비 결과가 정확해서 사용한것이 아닌 그냥 LUMPY tool을 사용하기 위해서 였다는게 함정

사실 이 정렬 tool이 nature에 출판되었는지도 몰랐다는..

LUMPY사용하려고 메뉴얼보니 SpeedSeq 결과 사용하세요 라고 적혀 있어서 단지 사용 했었을뿐... 그 후에 나도 몰라 하고 있었는데...

그냥 한번 들쳐봤는데 다시 검토해볼만한 tool일거 같긴한데..

"Reference Sample 백만번 돌려서 결과 동일해요" 하는것보다 임상 샘플 10개만 분석해봐도 그 진가를 알아볼수 있으니...

만약에 제가 사용하게 된다면 다음에 다시 글하나 올려보도록 하죠 :)

출처: @ye._.vely618

Long-read sequencing identified a causal structural variant in an exome-negative case and enabled preimplantation genetic diagnosis

아니.. 2018년도에 이런 논문을 블로그에 keep놓고 그냥 놀고 있었다니..

여하튼 눈에 띄어서 한편 사브작 하나 올려봅니다.

역시 일이 많을때 딴짓은 국룰이라는 명제를 증명하듯......

Long-read sequencing identified a causal structural variant in an exome-negative case and enabled preimplantation genetic diagnosis

https://doi.org/10.1186/s41065-018-0069-1

WGS(Whole Genome Sequencing)이 아무리 저렴해졌다고하나 내 genome에 이상이 있는지 진단을 위해서 시퀀싱하는 비용이 억대에서 천만원 정도로 떨어진거지 아직은 WGS가지고 일반인이 무엇을 하기에는.... 물론 Private Premium Platinum Gold Special Society 같은 수식어의 멤버 라면... 할려면 할수는 있겠다만..

여튼 현재 아직까지는 유전체 진단에서 가장 현실적이고 합리적인 방법은 WES이나.. 짧은 read들을 가지고는 structural variant를 탐지하기에는 무리가 좀 있으니 long read로 해야하지 않겠냐라고 얘기하는 2018년도 논문되겠습니다.

해당 논문에서 언급하는 환자는 G6PC 유전자에 돌연변이가 생겨 간비대, 신장비대를 초래하는 recessive inheritance 질환으로 긴 지역에 deletion이 있었으나 WES만으로 진단하였을 때는 확인하지 못했고 nanopore (long read seq)를 사용하여 확인하였을 때에는 정확히 긴 길이의 SV를 확인 할 수 있어다 라는게 주제되겠습니다. 지금까지 short read만으로 시퀀싱하여 진단되지 않거나 오진되는 환자들의 돌연변이를 정확하게 확인 할 수 있는 도구가 임상 진단에서 하나더 생겼고 그로 인해 정확한 진단을 할 수 있게 되었다는 자화자찬의 평을 내면서 논문을 마무리하였습니다.

사례를 통해 short read만으로는 진단에 한계가 있다는것을 확인하였고 long read 방법이 이제 진단에 슬슬 자리 잡아야 하지 않나 싶은 생각이 드는....

(근데 길게 뽑으려면 나노포어 실험이 그렇게 쉽지 않은듯하던데.... )

출처: @ye._.vely618