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

8개의 variant caller 통합 도구

2018년 WGS이나 WES 혹은 Target Seq을 한 후 변이를 확인 할 때 으레 GATK를 사용하는 우리들에게 감사하게도 여러개(정확히는 8개)의 변이 caller 결과를 통합해서 확인 할 수 있는 논문이 발표되었습니다.

진짜 감사할지 이름만 appreci할지...

(구글 검색결과 글쎄요... 이유가 무엇인지는 모르겠지만 오늘이 2020년 9월 12일인데 인용 횟수가 4개네요..)

목적은 NGS를 임상에 사용하려면 유효한 variant를 call해야 하는데 분석 tool마다 어떤 variant는 call하고 어떤 variant는 call하지 못하는 경우가 발생해서 그럼 여기서 나온 결과와 저기서 나온 결과 합치자!!

근데 이 작업을 할 하는데?? 이게 그렇게 쉽다고?

그렇죠 이런저런 허들이 있고 동일한 위치에 A변이와 B변이가 있다고 나왔을 때 어떤 변이를 call했다고 인정할것인가?

모 변이를 call하고 변이들을 merge하고 필터링하는 파이프라인을 개발했다는 것이 이 논문의 결론이고 민감도는 0.93-1.0, PPV는 0.65-1.0사이, 8개의 도구를 combine하였는데 caller를 줄이면 appreci8의 성능은 떨어지니깐 그러지 마세요 라고 얘기하고 있습니다.

여기서 사용하는 8개 caller들은 다들 많이들 사용하고 있는 GATK, Platypus, VarScan, LoFreq, FreeBayes, SNVer, samtools, VarDict되겠습니다.

appreci8은 여기서 docker로 제공되고 있고 분석을 한 일루미나 데이터는 여기에 위치하고 있습니다.

출처: @ye._.vely618

Entrez를 이용한 fasta 파일 다운받기

간만에 Biopython에 포함되어 있는 Entrez 함수를 이용하여 assceesion넘버로 fasta파일 다운받기를 해봤습니다.

git: https://github.com/gwlee/study/blob/master/entrez_access2fasta.py

python entrez_access2fasta.py accessionid 하면 {accessionid}.fasta파일이 생성됩니다.

참 쉽죠?

Biopython만 잘 사용하셔도 갱장한 것들을 하실 수 있으시고

그런 의미에서 다음번에는 좀더 재미진 내용으로 찾아오도록 하겠습니다. :)

출처: @sana_twice.09

bed파일을 편하게 다뤄주는 bedtools

bedtools를 설명하는데 swiss-army knife 만한게 없긴하지요
swiss-army knife 같이 다목적으로 적재적소에 쓰이는 좋은 물건 되겠습니다.

최신판은 2.29.2 되겠습니다. 당연한 얘기지만 상위버전으로 업데이트된 sub 명령어들의 옵션들이 추가되기 때문에 하위 버전 사용시 최근 메뉴얼 보시면 작동 안합니다. ㅋ
(웬만치 하위버전을 써야지.... 근데 이러는게 종종 있습니다. 그렇더라구요)

bed 포맷을 핸들링할때 굳이 스크립트 짜지 마세요
어설프게 짜고나서 나중에 후회마시고
그냥 bedtools 사용법을 남겨두고 써먹으시는게 서로 편합니다.

genome관련해서 사용할 만한 sub 명령어는

sort, merge, intersect, window 정도만 생각하고 있었는데.. 역시 coverage가;; 아놔.. 이거 겨우겨우 만들었는데...

역시 coverage라는 sub 명령어가;;;

여러분 힘들게 만들지 마시고 있는거 잘 활용하시면 

센스있는 분석쟁이로 가는 첫걸음입니다. :)

출처: @sana_twice.09

Long Read Assembler 설치 작업 로그

오랜만에 작업 로그용 글입니다. :)

Long Read(aka Nanopore)를 위한 assembler의 설치에 대한 로그로... 모 그렇게 자주 사용 될일이 없을것 같지만.. 그래도..

root권한 또는 sudo권한이 없는 상황을 가정하고 설치하는게...
나중에 편합니다. root권한 있으면 편하지만 나같은 쩌리한테 호기롭게 root권한이나 sudo를 부여할 이유가 있겠습니까? 그냥 없으면 없는대로 사는법도 알고 있어야... :)


canu (https://github.com/marbl/canu/releases)

$ wget https://github.com/marbl/canu/releases/download/v2.0/canu-2.0.Linux-amd64.tar.xz

$ tar -xvf canu-2.0.Linux-amd64.tar.xz

또는

$ git clone https://github.com/marbl/canu.git

$ cd canu/src

$ make -j <number of threads>


wtdbg2 (https://github.com/ruanjue/wtdbg2)

$ git clone https://github.com/ruanjue/wtdbg2

$ cd wtdbg2 && make


Raven (https://github.com/lbcb-sci/raven)

$ git clone --recursive https://github.com/lbcb-sci/raven.git raven

$ cd raven && mkdir build && cd build

$cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. && make

$ ./bin/raven

단, raven은 cmakr 3.9이상이 필요합니다. cmake 설치는 아래에 따로..


Racon (https://github.com/lbcb-sci/racon)

$ git clone --recursive https://github.com/lbcb-sci/racon.git racon

$ cd racon

$ mkdir build

$ cd build

$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

$ make

racon의 경우 raven이 아닌 miniasm_and_minipolish.sh 작업시 racon을 찾아 해매서 racon 설치도 진행하였습니다.


flye (https://github.com/fenderglass/Flye)

$ git clone https://github.com/fenderglass/Flye

$ cd Flye

$ python setup.py install --prefix=/path/to/install/

또는

$ python setup.py install --user

※ --user 라는 옵션이 갱장히 편합니다. 대신 나만 됩니다.





cmake (https://cmake.org/)

$ wget https://cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tar.gz

$ /bootstrap --prefix=/path/to/install/

$ make

$ make install

※ prefix를 설정하지 않으면 /usr/bin 모 이런데에 설치 되므로 설치가 제대로 되지 않기 떄문에 prefix를 설정하는것이 정신건강에 이롭습니다. :)

출처: @sana_twice.09