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Microbiome #

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  • 최초 작성자
    Myunghee Jung
  • 최근 업데이트
    hmkim

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Category
Biology

마이크로바이옴 정의 #

마이크로바이옴(microbiome, 미생물군집체)은 Microbiota + gene + -ome의 합성어로 '특정 환경 내에 존재하는 모든 미생물의 총합'을 의미하며, 휴먼 마이크로바이옴(human microbiome)은 '인체에 공존하는 상재균, 공생균, 병원균들의 집합'을 의미한다. 또한 인간, 동/식물, 토양, 바다, 호수, 암벽, 대기 등 특정 환경에 존재하고 있는 미생물들과 이들의 유전정보 전체를 의미할뿐만 아니라 마이크로바이옴은 불과 인간 체중의 1~3%를 차지하면서도, 중요한 면역 작용에 관여하며, 약물에 대한 반응을 조절하고, 신진대사에 큰 영향을 주는 기능적 단위이기도 하다. 최근 우리 몸속에 서식하는 미생물이 인체에 미치는 영향력이 매우 크다는 것이 연구 결과 밝혀짐으로써 세컨드 지놈에 대한 연구가 진행되고 있다. 인체 내의 각종 미생물은 생체대사 조절 및 소화능력이나 각종 질병에 영향을 미치고, 환경변화에 따른 유전자 변형 및 다음 세대로 전달되는 과정 등 인체의 모든 기능에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 특히 알레르기나 비염, 아토피, 비만과 관련된 각종 대사ㆍ면역질환, 장염, 심장병 등이 이러한 세컨드 지놈과 관련된 것으로 보고되고 있다. 휴먼 마이크로바이옴의 분석을 위하여 미생물 군집 자체에서 유전자를 해독하기 위해 다양한 분자생물학적인 실험 방법들이 활용되었다. 특히 2000년대 이후에 차세대 염기서열 분석기법 NGS(Next Generation Sequencing)이 보편화되면서 메타지노믹스(metagenomics) 연구가 활기를 띠기 시작했다.

마이크로바이옴 분류 #

인간 마이크로바이옴 (Human microbiome) #

피부, 유방 땀샘, 태반, 정액, 자궁, 난소 모낭, 폐, 타액 등을 포함해 상응하는 해부학적 부위와 함께 인체 내/외부의 여러 서식처에서 다양한 생태학적 지위를 획득하여 인간과 공생관계를 유지하는 모든 미생물군의 집합체

장내 마이크로바이옴 (Gut microbiome) #

소화관과 위장관 내에 존재하며 미생물 대 미생물, 숙주 대 미생물 간의 복잡한 상호관계를 이루는 모든 미생물군의 집합체

식물 마이크로바이옴 (Phytobiome) #

식물과 환경 (토양, 공기, 물, 기후 등), 생태 (들판, 숲 등), 식물과 연관된 모든 생물 군집 (미생물, 동물, 기생동물 등)의 미생물군의 집합체

NGS 를 이용한 연구 #

최근 인간의 microbiome 연구방법으로 gDNA sequencing을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. Metagenome 분석을 통해 미생물 군집의 구조를 밝히고 세부적인 기능을 연구가 가능하다. 일반적으로 3백만 개에서 1억개의 microbiome 유전자들이 장에서 군집하고 있고, 이를 NGS를 통해 모니터링 할 수 있다.

microbiome 을 이용한 personal 서비스 #

European Meta Hit project를 이끈 Dr. Ehrlich의 팀은 개인의 gut microbiome을 이용해 건강을 체크해주는 서비스를 준비하고 있다. 서비스를 의뢰하면 NGS 분석 파이프라인을 통해 개개인의 gut microbiome의 종류와 분포가 밝혀지고 어떤 질병에 노출되어 있는지 확인할 수 있다. 2014년 7월 14일까지 유럽인 800명의 gut microbiome database를 구축했으며, 앞으로 5,000명의 샘플 확보를 목표로 하고 있다.

microbiome 분석 파이프라인 #

QIIME2 #

1. Pre-processing #

  1. importing
  2. demultiplexing (only single-end)
  3. primer trimming
  4. quality trimming
  5. chimeric trimming
  6. sample QC (sequence statistics summary)

2. clustering & taxonomy #

  1. asv clustering (within sample)
  2. database training
  3. taxonomic profiling

3. Phylogenetic tree #

4. diversity analysis (alpha / beta) #

5. HeatMap #

6. 2 Group comparison #

  1. target-site filtering (메타데이터에서 원하는 컬럼만 추출)
  2. taxa collapsing
  3. pseudocount-add (composition artifact 만들기)
  4. ancom collapsing

reference #

www.google.co.kr
Qin et al. Nature, 464, 59-65, 2010
Special Sessions, ISMB 2014
http://my.microbiome.eu/

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