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샷건 메타지놈 시퀀싱 (Short Read)
샷건 메타지놈 시퀀싱은 샘플 내 모든 생물의 전체 유전체 DNA를 포괄적으로 분석할 수 있도록 하며, 이를 통해 미생물 분리, 배양, 또는 특정 영역의 증폭 과정 없이 연구를 수행할 수 있습니다. 특히, 실험실 환경에서 배양이 불가능한 미생물이 전체의 약 99%를 차지한다는 점에서 이 방법은 더욱 중요합니다. 샷건 메타지놈 시퀀싱은 16S/18S/ITS 앰플리콘 시퀀싱과 같은 타겟 분석 방법과 달리, 차세대 시퀀싱(NGS) 기술을 활용하여 종 수준의 분류학적 주석 (taxonomic annotation) 과 함께 기능 분석, 유전자 예측, 항생제 내성 유전자 식별, 그리고 미생물 군집 내 상호작용에 대한 심층적 이해를 제공합니다.
Novogene는 최첨단 생정보학 분석 파이프라인과 풍부한 경험을 바탕으로, 연구자들이 다양한 샘플 유형에서 미생물 유전체, 기능, 유전적 변이를 탐색할 수 있도록 최적의 솔루션을 제공합니다. Novogene의 서비스는 고품질 데이터와 논문 게재가 가능한 결과, 그리고 연구 목적에 맞춘 맞춤형 분석을 보장합니다.
우리의 솔루션을 통해 미생물 군집 구조 분석 및 종 분류부터, 시스템 진화 연구, 유전자 기능 및 대사 네트워크 분석까지 폭넓은 연구를 수행할 수 있습니다.
Novogene는 환경 미생물 연구 및 다양한 분야에서의 과학적 발견을 지원하는 종합적인 메타지놈 솔루션을 제공합니다.
응용 분야 (Applications)
샷건 메타지놈 시퀀싱은 분류학적 분석, 기능 분석, 대사 네트워크 연구를 포함한 광범위한 연구 분야에 적용될 수 있는 다양한 연구 플랫폼을 제공합니다.
- 미생물 군집을 포괄적으로 분석하여 분류학적 및 기능적 프로파일을 심층적으로 탐색하고, 군집의 구조와 역할을 규명합니다.
- 인간 건강, 환경 복원 및 지속 가능한 에너지 생산과 관련된 미생물을 탐지합니다. 질병과 관련된 병원균을 식별하고 항생제 내성 유전자를 검출하며, 환경 오염 정화에 기여하는 미생물의 분포를 분석합니다. 또한, 바이오연료 생산과 관련된 미생물 유전체를 연구합니다.
- 미생물 유전 정보 및 대사 경로를 탐색합니다. 신약 개발 및 생명공학 혁신을 위해 유전자 기능과 대사 네트워크를 분석합니다."
- 미생물과 숙주 간의 복잡한 상호작용을 연구합니다. 미생물-숙주 관계를 규명하여 신약 개발 및 치료제 연구에 기여합니다.
이러한 응용 사례들은 샷건 메타지놈 시퀀싱이 다양한 과학 분야에서 혁신적인 발견을 주도하는 핵심 기술임을 보여줍니다.
노보진 서비스의 장점 및 특징
- 포괄적인 미생물 및 기능적 다양성 분석: 전장 메타유전체 시퀀싱(Shotgun Metagenomic Sequencing)은 미생물의 분리, 배양 또는 특정 영역 증폭 없이 동시 분석이 가능하여, 원핵생물 및 진핵생물 전반의 미생물 군집과 기능적 다양성에 대한 심층적인 인사이트를 제공합니다.
- 검증된 메타유전체 시퀀싱 전문성: Novogene은 메타유전체 시퀀싱 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있으며, 토양, 분변, 수질 샘플 등 다양한 시료 유형에 대해 고품질 분석 결과를 제공합니다.
- 맞춤형 및 포괄적인 바이오인포매틱스 분석 지원: Novogene은 연구 목적에 맞춘 폭넓은 분석 옵션을 제공하며, 어셈블리 기반 분석 및 두 가지 서로 다른 리드 매핑(read-mapping) 접근법을 포함하여 종합적인 데이터 해석을 지원합니다.
사양: DNA 샘플 요구사항
Sample Type | Amount | Volume | Concentration | Purity |
Total DNA | ≥ 100 ng | ≥20 μL | ≥ 5 ng/μL | OD260/280 = 1.8-2.0, No degradation, no contamination, no color |
사양: 시퀀싱 및 분석
Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | |
Sequencing Strategy | Pair-end 150 bp | |
Recommended Sequencing Depth | ≥ 6Gb for simple environments ≥ 12Gb for complex environments | |
Analysis Options (Choose among these three) | Standard Analysis(Assembly-based) | • Data quality control (host contamination removal if required) • Metagenome Assembly • Gene Prediction • Taxonomy Annotation • Function Annotation (KEGG, eggNOG, CAZY…etc) • Alpha and Beta Diversity Analyses • Antibiotic Resistance Gene and Mobile Genetic Elements • Annotation and Analyses |
Kraken2 (Reads-Mapping Based) | MetaPhlAn4-HUMAnN3 (Reads-Mapping Based) | • Data quality control (host contamination removal if required) • Taxonomy Annotation • Function Annotation (MetaCyc, KEGG, eggNOG, GO…etc) • Alpha and Beta Diversity Analyses • Differential analysis between groups of species and function. |
프로젝트 진행 과정
Novogene's Assembly-based Analysis Pipeline
Core-Pan Genome Analysis
희소 곡선 (Rarefaction curves) 은 유전자 풍부도 테이블 (gene abundance table) 에서 생성되며, 무작위 샘플링을 통해 핵심 유전자(core genes)와 팬 유전자( pan genes) 의 개수를 나타냅니다.
(a) 팬 유전체 희소 곡선 (Pan-genome rarefaction curve)
(b) 핵심 유전체 희소 곡선 (Core-genome rarefaction curve)
x축은 샘플링된 데이터셋의 수를 나타내며, y축은 유전자 개수를 나타냅니다.
Krona Visualization
Krona는 상호작용이 가능한 (interactive), 확대 가능한 (zoomable) 원형 차트 (pie charts) 를 통해 계층적 데이터 (hierarchical data) 를 탐색할 수 있도록 하며, 다양한 계층 수준에서 분류군 (taxa)의 상대적 풍부도 (relative abundance)에 대한 인사이트를 제공합니다 (Ondov et al., 2011). 이 도구는 전통적인 메타게놈 시각화 (metagenomic visualizations) 를 개선하여, 풍부도 추정 (abundance estimates) 을 보다 명확하게 표현하고, 분류학적 분류 (taxonomic classifications)에 대한 깊은 이해를 제공합니다.
아래 예시에서는 동심원 (concentric circles) 이 서로 다른 분류학적 수준 (taxonomic levels) 을 나타내며, 각 부문의 크기는 해당 분류군의 비율 (proportional abundance)을 나타냅니다.
Figure 2: Taxonomic Composition of Microbial Communities
Metabolic Pathway
시각화에서 노드 (nodes) 는 화합물 (chemicals) 을 나타내며, 사각형 (rectangles) 은 효소 (enzymes) 를 나타냅니다. 사각형의 색상 그라데이션 (파란색에서 빨간색) 은 유니진 (unigene) 개수의 변화를 나타내며, 빨간색일수록 개수가 많음을 의미합니다. 색이 있는 사각형에 마우스를 올리면 해당 효소에 주석이 달린 유전자 ID (annotated gene IDs)가 표시됩니다. 노란색으로 채워진 사각형은 그룹 간 유의미한 변화를 보이는 효소를 나타냅니다 (해당하는 경우). 효소 위에 마우스를 올리면 해당 효소의 유의미한 풍부도 변화 (significantly variable abundance) 를 나타내는 박스 플롯 (box plot) 이 표시됩니다.
Antibiotic Resistant Gene Annotation
저항성 유전자 (resistance genes) 의 상대적 풍부도 (relative abundances) 는 분석 결과를 기반으로 계산되었습니다. 다양한 분석이 저항성 유전자 풍부도 테이블 (resistance gene abundance table)을 사용하여 수행되었습니다. 범례 (legend) 에서는 여러 유형의 저항성을 가진 유전자들이 약어(abbreviations)로 표시됩니다. 이 그림은 각 샘플에서 저항성 유전자의 비율 분포 (percentage distribution) 를 나타냅니다.
Mobile Genetic Elements LEfSe Analysis
인테그론(integrons)의 LDA 점수 히스토그램은 기본 임계값인 3을 초과하는 바이오마커를 강조하여 표시합니다. LDA 점수는 효과 크기(effect size)를 나타내며, 그룹 간 표현형 차이(phenotypic differences)를 설명하는 바이오마커의 능력을 반영합니다.
Figure 5: LEfSe Analysis of Mobile Genetic Elements in Different Groups
Novogene's MetaPhlAn4-HUMAnN3 Analysis Pipeline
Relative Abundance of Taxonomic Annotation
상위 10개의 분류군 (taxa, species) 은 분류학적 풍부도 테이블 (taxonomic abundance table)에서 선정되었습니다. 바 차트 (bar charts) 는 각 샘플 또는 그룹에서의 상대적 분류학적 풍부도 (relative taxonomic abundance) 를 나타냅니다.
가로축 (horizontal axis): 샘플 또는 그룹 이름 (sample or group names)
세로축 (vertical axis): 비례 상대 풍부도 (proportional relative abundance)
각 색상 블록은 범례 (legend) 에 표시된 특정 분류학적 수준 (taxonomic level)에 해당합니다.
MetaPhlAn Taxonomic Abundance Heatmap
히트맵(heatmap)은 모든 샘플에서 상위 35개의 우점 분류군(taxa, species)의 풍부도 분포(abundance distribution)를 나타냅니다.
X축(X-axis): 샘플 또는 그룹 이름(sample or group names)
Y축(Y-axis): 분류학적 정보(taxonomic information)
왼쪽: 클러스터링 트리(clustering tree) 표시
히트맵의 값은 각 분류군의 상대적 풍부도(relative abundance)를 정규화한 Z-score이며, 오른쪽 색상 범례(color legend)는 히트맵 색상과 Z-score 간의 관계를 나타냅니다.
음의 Z-score(negative Z-scores): 평균 이하의 값
양의 Z-score(positive Z-scores): 평균 이상의 값
Pfam Cluster Analysis
샘플 클러스터링 (sample clustering) 은 Bray-Curtis 거리 (Bray-Curtis distance) 를 기반으로 상대적 분류학적 풍부도 (relative taxonomic abundance) 를 이용하여 샘플 간 유사성을 평가합니다. 단백질 패밀리 풍부도 테이블 (protein family abundance table) 에서 얻어진 클러스터링 결과는 아래와 같습니다.
이 그림은 왼쪽에 Bray-Curtis 거리 클러스터링 트리 (clustering tree) 를, 오른쪽에는 각 샘플의 단백질 패밀리별 상대적 풍부도 분포 (relative abundance distribution) 를 나타냅니다.
Antibiotic Resistant Gene Annotation
저항성 유전자 (resistance genes) 의 상대적 풍부도 (relative abundances) 는 분석 결과를 기반으로 계산되었습니다. 다양한 분석이 저항성 유전자 풍부도 테이블 (resistance gene abundance table) 을 사용하여 수행되었습니다. 범례 (legend) 에서는 여러 유형의 저항성을 가진 유전자들이 약어 (abbreviations) 로 표시됩니다.
이 그림은 각 샘플에서 저항성 유전자의 비율 분포 (percentage distribution) 를 나타냅니다.
MetaCyc MetaGenomeSeq
MetaGenomeSeq (Paulson et al., 2013) 는 여러 샘플의 메타게놈 데이터를 분석하며, 비모수적 t-검정 (non-parametric t-test) 을 사용하여 차등적으로 풍부한 특징 (differentially abundant features) 을 검출합니다.
P-값 (p-values) 은 q-값 (q-values) 으로 조정되어 유의미한 변화를 보이는 분류군 (taxa) 을 식별합니다.
결과는 대사 경로 풍부도 테이블 (metabolic pathway abundance table) 에 기반하여 샘플 그룹 간 비교를 나타내며, 풍부도 값은 Y축에 표시됩니다.
“*”는 유의미한 변화를 나타내며 (q < 0.05), “**”는 매우 유의미한 변화를 나타냅니다 (q < 0.01).
Novogene’s Kraken2 Analysis Pipeline
Kraken2 Taxonomic Abundance Heatmap
이 히트맵은 상위 35개 우점 분류군(종)의 분포를 모든 샘플에서 시각적으로 나타냅니다. X축은 샘플 또는 그룹 이름, Y축은 분류학적 정보를 나타내며, 왼쪽에는 클러스터링 트리가 표시됩니다.
히트맵의 값은 각 분류군의 상대적 풍부도를 정규화한 Z-점수이며, 오른쪽 색상 범례는 히트맵 색상과 Z-값의 상관관계를 보여줍니다. 음수 Z-점수는 평균보다 낮은 값을, 양수 Z-점수는 평균보다 높은 값을 의미합니다.
Relative Abundance of GO Annotations
GO 풍부도 테이블을 기반으로 상위 10개 GO 항목이 선택되었으며, 막대 그래프는 각 샘플(또는 그룹)에서의 상대적 풍부도를 시각적으로 나타냅니다.
가로 축(X축): 샘플을 나타냄
세로 축(Y축): 비율적 풍부도를 나타냄
범례의 색상: 각 GO 항목과 대응됨
Biodiversity Curves
희귀화 곡선 (Rarefaction Curves)은 샘플 내 생물다양성을 평가하는 데 일반적으로 사용됩니다. 이러한 곡선은 시퀀싱 데이터의 하위 집합을 무작위로 선택하고, 해당 데이터에서 나타나는 종의 수를 계산하여 생성됩니다.
곡선이 가파를수록 아직 발견되지 않은 종이 많음을 의미하며, 곡선이 평평해질수록 충분한 샘플링이 이루어졌고, 남은 종이 드문 상태임을 나타냅니다.
각 곡선은 개별 샘플을 나타내며, 색상 및 도형과 같은 샘플 속성은 매핑 파일에서 파생됩니다.
X축: 시퀀스 수를 나타냅니다.
Y축: 종의 풍부도(Species Richness)를 나타냅니다.
KEGG Module PCA Analysis
PCA 플롯에서 샘플 점들이 가까울수록 더 높은 유사성을 나타냅니다. KEGG 직렬 분류(KO) 풍부도 테이블을 기반으로:
X축: 첫 번째 주성분(PC1)을 나타냅니다.
Y축: 두 번째 주성분(PC2)을 나타냅니다.
백분율 값: 각 주성분이 설명하는 변이의 기여도를 나타냅니다.
같은 그룹 내 샘플은 색상으로 구분됩니다.
MetaGenomeSeq
P-값은 q-값으로 조정되어 유의한 변화를 보이는 분류군을 식별하며, 직렬 분류군(Orthologous Groups) 풍부도 테이블을 기반으로 샘플 그룹 간 비교 결과를 제공합니다.
Y축: 풍부도 값을 나타냅니다.
“*”는 유의한 변화(q < 0.05)를 의미합니다.
“**”는 매우 유의한 변화(q < 0.01)를 의미합니다.
16S/18S/ITS 엠플리콘
시퀀싱