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월요일, 6월 17, 2024

2024년, NGS와 찰떡 궁합인 PCR enzyme는?

 오늘은 NGS 중에서 Amplification NGS에 사용되는 PCR 효소에 대한 내용을 들고 와봤습니다. 이름도 Identifying the best PCR enzyme for library amplification in NGS!! 입니다.

DOI : 10.1099/mgen.0.001228

이미 이전 2011년도에 유사한 작업을 했었고 그때에는 로슈사의 Kapa HiFi가 일루미나에서 라이브러리 증폭 단계에서 최고의 효소임을 확인하였다고 하네요. 그럼 10여년이 지난 2024년도에는 어떤 회사의 polymerase가 압도적 성능을 보여주는지 확인해 보시죠!!


gemini

**제목:** NGS 라이브러리 준비를 위한 최적의 PCR 효소 선택: 2024년 업데이트

**본문:**

NGS는 유전자 검사 및 유전체학 연구에 널리 사용되는 강력한 기술입니다. NGS 라이브러리 준비는 정확하고 효율적인 시퀀싱을 위해 필수적인 단계입니다. 이 단계에서 사용되는 PCR 효소는 결과의 질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

다양한 PCR 효소가 NGS 라이브러리 준비에 사용할 수 있으며 각 효소마다 고유한 장단점이 있습니다. 연구 목적에 적합한 효소를 선택하는 것이 중요합니다.

최근 연구에서 Quantabio RepliQa Hifi Toughmix, Watchmaker Library Amplification Hot Start Master Mix (2X) ‘Equinox’ 및 Takara Ex Premier가 NGS 라이브러리 준비와 긴 판독 시퀀싱 전의 긴 조각 증폭 모두에 대해 일관된 성능을 제공하는 것으로 나타났습니다.

이 블로그 게시물에서는 NGS에 사용할 최적의 PCR 효소 선택 방법에 대한 지침을 제공합니다. 또한 NGS 라이브러리 준비 및 PCR 효소 선택에 대한 자세한 정보를 제공하는 추가 리소스에 대한 링크를 포함합니다.

**추가 리소스:**

* [NGS 라이브러리 준비를 위한 최적의 PCR 효소 선택]

* [NGS 라이브러리 준비를 위한 PCR 효소 비교]

**결론:**

NGS 라이브러리 준비를 위한 최적의 PCR 효소는 연구 목적, 사용하는 템플릿 및 이용 가능한 예산에 따라 다릅니다. 새로운 효소를 선택하기 전에 다양한 효소를 테스트하는 것이 좋습니다.


chatGPT

### NGS에 사용되는 PCR 효소 성능 비교

차세대 시퀀싱(NGS)은 생물학적 연구와 임상 진단에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 NGS의 성공은 다양한 단계에서 발생할 수 있는 편차를 최소화하는 데 달려 있습니다. 그 중에서도 PCR(중합효소 연쇄 반응) 단계는 편차를 유발할 수 있는 주요 단계입니다. 이번 글에서는 NGS에 사용되는 PCR 효소의 성능을 비교하고, 최근 연구 결과를 통해 어떤 효소들이 가장 좋은 성능을 보이는지 살펴보겠습니다.

#### PCR과 NGS의 관계

NGS를 수행하기 위해서는 DNA를 작은 조각으로 분해하여 시퀀싱 라이브러리를 준비해야 합니다. 이 과정에서 PCR은 중요한 역할을 합니다. PCR을 통해 라이브러리 조각들을 증폭시켜 시퀀싱에 필요한 충분한 양의 DNA를 확보할 수 있습니다. 그러나 모든 PCR 효소가 동일한 성능을 발휘하는 것은 아니며, 특히 GC 함량이 높거나 낮은 DNA 조각에서 차이가 두드러집니다.

#### 최근 연구: 최상의 PCR 효소 비교

최근 Wellcome Sanger Institute와 Cambridge 대학의 연구진이 다양한 PCR 효소를 비교하는 연구를 수행하였습니다. 이 연구에서는 다음과 같은 효소들이 특히 뛰어난 성능을 보였습니다:

1. **Quantabio RepliQa Hifi Toughmix**

2. **Watchmaker Library Amplification Hot Start Master Mix (2X) 'Equinox'**

3. **Takara Ex Premier**

#### 성능 평가 기준

이 연구에서는 효소들의 성능을 다음과 같은 기준으로 평가했습니다:

- **수율**: 증폭된 DNA의 양

- **유전체 커버리지 균일성**: 유전체 전체에서 균일하게 시퀀싱되는 정도

- **SNP 및 Indel 정확도**: 시퀀싱 데이터에서 단일 뉴클레오타이드 변이(SNP)와 삽입/삭제 변이(Indel)를 정확하게 탐지하는 능력

#### 연구 결과

**Quantabio RepliQa Hifi Toughmix**는 모든 유전체에서 일관된 성능을 보여주며, 낮은 커버리지 편차(LCI)와 높은 정확도를 자랑합니다. 특히 다양한 GC 함량을 가진 유전체에서 우수한 커버리지 균일성을 보였습니다.

**Watchmaker Library Amplification Hot Start Master Mix (2X) 'Equinox'**와 **Takara Ex Premier** 역시 높은 성능을 보이며, 특히 PCR-free 데이터셋과 유사한 결과를 제공합니다. 이는 이 효소들이 GC 함량이 극단적인 유전체에서도 편차 없이 증폭할 수 있음을 의미합니다.

#### 결론

PCR은 NGS 라이브러리 준비 과정에서 중요한 단계이며, 효소 선택은 시퀀싱 데이터의 품질에 큰 영향을 미칩니다. 최근 연구에 따르면 Quantabio RepliQa Hifi Toughmix, Watchmaker Library Amplification Hot Start Master Mix (2X) 'Equinox', 그리고 Takara Ex Premier가 NGS에 가장 적합한 효소로 확인되었습니다. 이들 효소를 통해 연구자들은 보다 정확하고 일관된 NGS 데이터를 얻을 수 있을 것입니다.

NGS를 준비하는 연구자들에게 이 정보가 도움이 되기를 바라며, 각자의 연구 목적에 맞는 최적의 PCR 효소를 선택하여 성공적인 결과를 얻으시길 바랍니다.

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이 블로그 글이 NGS와 관련된 연구자들에게 유익한 정보를 제공하고, 보다 나은 연구 결과를 얻는 데 기여할 수 있기를 바랍니다.


clova-x

NGS에 사용되는 PCR 효소의 성능 비교와 관련된 내용은 다음과 같습니다.

1. **PCR 증폭의 바이어스를 최소화하는 효소 선택이 중요합니다.**

NGS 라이브러리 준비 및 시퀀싱 과정에서 PCR이 가장 큰 바이어스를 도입합니다. PCR 증폭은 여러 주기에서 증폭되며, 이 과정에서 특정 DNA 조각이 선택적으로 증폭될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 바이어스를 최소화하는 효소를 선택하는 것이 중요합니다.

2. **Kapa HiFi는 가장 적은 편향과 가장 좋은 재현율을 보여줍니다.**

Kapa HiFi는 다양한 표적을 효율적으로 증폭시킬 수 있으며, 바이어스를 최소화하여 정확하고 재현성 있는 NGS 데이터를 생성할 수 있습니다.

3. **상업적으로 이용 가능한 PCR 효소가 많습니다.**

현재는 다양한 PCR 효소가 NGS와 잘 작동하며, 상업적으로 이용 가능한 PCR 효소가 많습니다. 사용자는 효소를 선택할 때 주의해야 합니다.

4. **균일성을 고려하면 RepliQa, Watchmaker Equinox, Takara Ex Premier 등의 효소가 적합합니다.**

균일성을 고려하면 RepliQa, Watchmaker Equinox, Takara Ex Premier 등의 효소가 적합합니다. 이러한 효소는 PCR 프리 라이브러리 데이터와 유사한 범위의 균일성을 제공합니다.

5. **효소 선택은 매우 중요합니다.**

효소 선택은 매우 중요합니다. 실험 조건과 목적에 따라 적절한 효소를 선택해야 합니다. 효소의 성능은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있으므로, 최신 연구 결과를 참고하여 효소를 선택하는 것이 좋습니다.

위의 내용을 바탕으로, NGS에 사용되는 PCR 효소의 성능 비교와 관련된 블로그 글을 작성할 수 있습니다. 글에서는 각 효소의 특징과 장단점을 소개하고, 실험 조건과 목적에 따라 적절한 효소를 선택하는 방법을 제시하는 것이 좋습니다. 또한, NGS 기술의 발전에 따라 새로운 효소가 등장할 수 있으므로, 최신 연구 결과를 참고하여 글을 업데이트하는 것이 중요합니다.


claude.ai

제목: NGS 라이브러리 준비에 최적화된 PCR 효소 비교 - 새로운 효소들의 약진

NGS (Next-Generation Sequencing) 기술이 발전하면서 라이브러리 준비 과정에서 PCR 증폭 단계의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. PCR 효소의 선택이 데이터의 질과 분석 결과에 큰 영향을 미치기 때문인데요, 최근 Quail 등의 연구진이 발표한 논문에서 이에 대한 흥미로운 결과를 확인할 수 있었습니다.

연구진은 20여 종의 상용 고충실도 PCR 효소와 NGS 증폭용 믹스를 다양한 GC 함량과 조성을 가진 Illumina 라이브러리 템플릿에서 테스트했습니다. 놀랍게도 상용 효소들 간에 수율과 게놈 커버리지 균일성에서 상당한 차이를 보였는데요, 특히 Quantabio RepliQa HiFi ToughMix, Watchmaker Library Amplification Hot Start Master Mix (2X) 'Equinox', Takara Ex Premier 세 가지 효소가 모든 테스트 게놈에 걸쳐 일관되게 우수한 성능을 보였습니다. 이들은 PCR-free 데이터와 매우 유사한 균일한 커버리지를 나타냈죠.

흥미롭게도 기존에 가장 널리 사용되던 Kapa HiFi 효소는 이번 테스트에서 위 세 효소에 비해 다소 뒤쳐지는 모습을 보였습니다. 이는 NGS 기술과 함께 PCR 효소들도 계속해서 발전하고 있음을 시사하는 결과인데요, 연구자들에게 선택의 폭이 더 넓어졌다는 점에서 긍정적으로 받아들여지고 있습니다.

특히 Quantabio RepliQa HiFi ToughMix는 short-read 라이브러리 증폭 뿐만 아니라 long-read sequencing을 위한 긴 프래그먼트 증폭에서도 가장 우수한 성능을 보여, 다양한 NGS 적용 분야에서 두각을 나타냈습니다.

이번 연구 결과는 NGS 분야의 발전상을 보여주는 동시에, 데이터의 질을 높이기 위한 실험 단계에서의 중요한 고려사항을 환기시킵니다. 앞으로도 새로운 효소들의 개발과 평가를 통해 NGS 기술이 더욱 정교해지고, 연구자들이 보다 최적화된 실험 설계를 할 수 있게 되기를 기대해 봅니다.


이것저것 테스트해본 결과 

- Quantabio RepliQa Hifi Toughmix
- Watchmaker Library Amplification Hot Start Master Mix (2X) 'Equinox'
- Takara Ex Premier

이 세개 PCR enzyme가 10년전 최고의 PCR 효소의 대를 잇게 되었습니다.

그리고 이번에는 10년 전과 달리 숏외에 Long read 플랫폼에서도 테스트를 진행하였다고 합니다.  숏/Long을 포함해서 이런저런 테스트를 다 해보니 위에 3개 중에서도 Quantabio RepliQa Hifi Toughmix가 보고서 작성 시점에 가장 좋은 결과를 보여주는 enzyme라고 합니다.

실험자들에게 가치있는 benchmark article이 나온듯 하네요.

그러나 benchmark 레포트에서 좋다고 침이 마르도록 떠들어봤자. 나와 안맞으면 도루묵이라는... 

그럼 모두들 즐거운 실험하시기 바랍니다. :)


출처: @ye._.vely618


목요일, 5월 16, 2024

식단과 신체활동이 진짜 메틸레이션에 변화에 효과가 있을까

오늘은 메틸레이션에 관련된 내용을 한번 들고와봤습니다. 제목은 Impact of a diet and activity health promotion intervention on regional patterns of DNA methylation 으로 2019년에 출판된 논문입니다.

DOI: 10.1186/s13148-019-0707-0 입니다.

일루미나의 EPIC 850K 어레이를 이용해서 DNA 메틸화 수준을 확인하였고, Make Better Choices 2 라는 프로그램에 등록된 340명의 사람들 대상으로 식단과 신체활동 전후에 따라 differentially methylated regions (DMR) 즉 메틸화 차이가 보이는 영역들을 확인했다고 합니다.

이 DMR에는 세포주기 조절, 발암 관련된 유전자들이 포함되어있었다고하니!!! 먹는것도 중요한듯합니다

오늘은 clova-x, claude와 chatGPT-3.5에 "파일 내용을 바탕으로 블로그에 게시할 내용의 글을 A4 2장 분량으로 작성해주세요" 라고 요청했습니다. :)


clova-x

이 연구는 건강한 식단과 신체 활동이 DNA methylation에 미치는 영향을 조사했다.

건강한 식단과 신체 활동은 만성 질환의 위험을 감소시키며, DNA methylation과 같은 유전적 메커니즘이 질병의 위험에 영향을 미친다. 신체 활동 중재는 생리적 효과를 포함하며, reduced DNA methylation은 inflammation, oxidative stress, immune function에 영향을 준다.

MBC2 연구는 combined physical activity와 dietary intervention의 영향을 조사한 첫 번째 연구이다. MBC2 다이어트와 신체 활동 중재는 세포 주기 조절과 암 발생에 관련된 유전자 영역의 DNA 메틸레이션 패턴에 영향을 미쳤다. DNA 메틸레이션을 바이오마커로 삼아 건강 행동 변화를 계획에 포함시켜 특정 인구가 혜택을 볼 수 있는지를 미래 연구에서 살펴볼 것이다.

이 연구는 DNA methylation에 대한 선행 연구를 바탕으로 신체 활동과 식이 요소를 포함하고 혈액 샘플에서 methylation을 측정했다. DNA methylation은 유전자 발현을 조절하는 중요한 역할을 하며, 암, 당뇨병, 심혈관 질환 등 다양한 질병과 관련이 있다.

DNA methylation은 세포 분화, 노화, 환경 요인 등 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 이 연구는 건강한 생활습관이 DNA methylation에 미치는 영향을 조사함으로써, 건강한 삶을 유지하기 위한 중요한 정보를 제공한다.

이 연구는 DNA methylation에 대한 이해를 높이고, 건강한 삶을 유지하기 위한 방법을 제시하는 데 큰 도움이 될 것이다. 앞으로 이 연구를 바탕으로 더 많은 연구가 진행되어, 건강한 삶을 위한 더 많은 정보가 제공될 것으로 기대된다.

건강한 삶을 유지하기 위해서는 건강한 식단과 신체 활동이 중요하다. 이 연구는 건강한 삶을 유지하기 위한 방법을 제시하는 데 큰 도움이 될 것이다. 우리는 이 연구를 바탕으로 건강한 삶을 위한 노력을 계속해야 한다.


claude

안녕하세요 독자 여러분,

오늘은 최근 연구 결과를 바탕으로 건강한 생활습관이 우리 몸의 DNA 메틸화에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. DNA 메틸화는 유전자 발현을 조절하는 주요 후성유전적 메커니즘으로, 우리 몸의 다양한 기능과 질병 위험에 영향을 줄 수 있습니다.

Northwestern 대학의 연구팀은 '더 나은 선택하기 2(Make Better Choices 2, MBC2)' 프로그램에 참여한 성인 68명을 대상으로 식단과 신체활동 개선이 전체 게놈의 DNA 메틸화 패턴에 미치는 영향을 조사했습니다. 이 9개월 무작위 대조 시험에서 연구 참가자들은 과일/야채 섭취 증가, 포화 지방 섭취 감소, 신체활동 증가, 좌식행동 감소 등의 생활습관 개선에 참여했습니다.

연구팀은 Illumina EPIC 850k 배열칩을 사용하여 기저 시점, 3개월 시점, 9개월 시점에서 전체 게놈 메틸화 수준을 측정했습니다. 그 결과 대조군과 중재군 간에 154개(3개월)와 298개(9개월)의 차등적으로 메틸화된 유전체 영역(DMR)이 발견되었습니다.

특히 IRF2, DUSP5P1 등 면역 반응, 종양 억제, 노화 관련 유전자의 메틸화 변화가 관찰되었습니다. 경로 분석에서는 세포부착, PI3K/AKT, Wnt/베타-캐터닌, sonic hedgehog 등 세포 기능과 발암 관련 경로의 메틸화 변화가 확인되었습니다.

이 연구 결과는 건강한 식단과 운동 습관이 DNA 메틸화를 통해 면역, 대사, 발암 등 다양한 생물학적 메커니즘에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 이는 만성 질환 예방을 위한 정밀 의학적 접근에서 DNA 메틸화가 중요한 생체지표로 활용될 수 있음을 시사합니다.

하지만 이 연구는 비교적 작은 샘플 크기를 가지고 있어 일반화에 제한이 있습니다. 또한 백인과 아프리카계 미국인만을 대상으로 했기 때문에 인종별 차이를 고려하지 못했습니다. 추가 연구를 통해 더 큰 샘플과 다양한 인구 집단에서 유사한 결과가 재현되는지 확인할 필요가 있겠습니다.

DNA 메틸화에는 식단과 운동 외에도 나이, 환경오염, 스트레스, 질병 등 다양한 요인들이 영향을 미칩니다. 따라서 건강한 생활 습관과 함께 전반적인 생활 환경 개선을 통해 DNA 메틸화를 포함한 에피지놈을 긍정적으로 조절할 수 있을 것입니다.

오늘 소개한 연구 결과는 우리가 얼마나 건강한 삶을 영위하는지에 따라 DNA 메틸화를 통해 유전자 발현과 질병 위험이 변화할 수 있음을 보여줍니다. 앞으로 건강한 식단과 운동 습관을 실천하고, 전반적인 생활 환경을 개선하는 것이 만성 질환 예방을 위해 중요할 것입니다. 여러분 모두 건강한 하루 되시기 바랍니다.


chatGTP 3.5

타이 치 연습과 DNA 메틸화: 건강에 미치는 영향

최근 연구에 따르면, 우리의 식습관과 생활 방식은 우리의 유전자를 조절하는데 영향을 줄 수 있다고 합니다. 특히, 타이 치와 같은 신체 활동이 DNA 메틸화라는 생물학적 메커니즘을 통해 우리의 유전자 발현에 영향을 줄 수 있다는 것이 최근 연구 결과입니다.

chatGPT는 그만 알아봅니다. Orz


clova-x와 claude는 논문파일을 직접 업로드하였기에 내용을 정확하게 이해하였는데 chatGPT같은 경우 파일업로드 대신 url을 제공하여서 제대로 내용을 인지 못한 것으로 생각됩니다.

claude는 역시 믿고 쓰면 되겠습니다.



출처: @ye._.vely618


금요일, 12월 01, 2023

이제 우리 cfDNA를 활용해 보아요 (feat. 머신러닝)


Genome-wide cell-free DNA fragmentation in patients with cancer


"내 혈관 속 DNA가 말해줘"라는 BTS의 DNA의 가사 처럼 우리 혈관 속에는 우리 상태를 알게 해주는 마커로 사용할 수 있는 cfDNA가 있습죠

오늘은 2019년 발표된 "Genome-wide cell-free DNA fragmentation in patients with cancer"라는 논문을 가져와봤습니다.

DOI: 10.1038/s41586-019-1272-6

이 논문은 암환자의 혈액 내 cfDNA를 측정하여 암 진단은 당연하고, 어떤 암종인지, 조기 발견 및 모니터링을 위한 초석을 놓은... 물론 그전에 다른 논문에서 이미 초석을 다진 논문도 있을것 같긴하지만, 어찌됐든 모 괜찮은 논문이라고 생각합니다. :)


그래서 7종의 암환자 200여명과 건강한 (aka 암환자가 아닌) 건강한 사람의 cfDNA을 분석해서 이리저리 굴려보고 돌려보고 해서(결국 머신러닝 아니겠습니까) 암종간 cfDNA의 profile의 변화를 머신러닝을 통해 모델을 만들었고, cfDNA profile 모델과 함께 cfDNA상에 존재하는 변이를 활용하면 더 나은 결과를 보여줬다고 하네요


cfDNA는 원래 혈액속에 있는 암에 걸리면 (무조건은 아니지만) cfDNA의 양이 증가하게 됩니다. 원래 혈액속에 떠다니는 cfDNA가 만들어지는 source외에 암세포가 혈액에 추가로 cfDNA가 더 공급하는 꼴이 되기때문이죠.

cfDNA 중 암세포에서 나온 cfDNA인 ctDNA?만 따로 선별하는 방법으로 접근하기도합니다. 개인적으로는 cfDNA에서 ctDNA를 찾겠다 보다는  cfDNA를 더 잘 characterization 하는게 나을듯한데... cfDNA를 characterization하면 ctDNA를 더 잘 구별할 수 있게 되는건가? 여튼..

아.. 그래서 제가 블로그에 가끔씩 얘기했던 NIPT를 하다가 산모의 암도 찾아냈다고 하는 얘기가 있었기도 했습니다.

오늘은 cfDNA와 머신러닝 방법을 이용해서 암진단 및 암종 구분을 하는 논문에 대해서 잠깐 얘기해보았는데, 분야를 막론하고 머신러닝 모델을 개발할것 까지는 아니지만 활용을 잘 할 수 는 있어야 한다는 느낌은 항상 받는것 같습니다.


23년 12월의 첫날, 아내느님의 탄생일 기념으로 포스팅을 해보았습니다.




출처 : @candyz_hyojung


수요일, 10월 16, 2019

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