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지식나눔

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대장미생물검사

2019-08-07 org.kosen.entty.User@34e96723 김동수(111denniskim)
  • 1
아이온토론토 NGS기반 16S메타지놈 대장미생물분석을 시험계획하고 있습니다. 몇번의 사전결과로는 데이터가 좀 일정하지 않고 흔들리네요. 장비 키트기반인데 이런 경우는 어떤 변수가 가장 원인이 되는지요? 정도관리가 되야 리딩을 할 수 있을텐데 걱정입니다. 해보신 회원님들께 조언과 해결팁 공유부탁드립니다. 감사합니다.  
  • 대장미생물분석
  • 16S메타지놈
  • NGS
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답변 1
  • 답변

    이상후님의 답변

    2019-08-08
    • 2
    저의 경우는 Illumina MiSeqDx system으로 16S metagenomics 분석 연구를 하고 있는데,
    bias와 error가 가끔씩 일어납니다. 보통 16S metagenomics에서 bias는 어떤 샘플에서 미생물 군집의 relative abundance가 잘못 산출되는 경우이고, error는 PCR amplication과 sequencing에 근거한 어떤 sequence가 잘못된 결과로 제공되는 경우입니다. bias의 원인은 DNA 추출 및 정제 방법, PCR primer 선택, cycling 조건, community 조성 그리고 genome 당 16S rRNA의 수 등이 있습니다.
    한편 error의 원인은 polymerase error rate, 불안전한 PCR 산물로부터의 chimera 형성 그리고 NGS 상에서의 sequencing 동안에 어떠한 원인에 의한 error 등으로 인하여 일어날 수 있습니다.
    우선, 앞서 설명한 bias와 error의 원인들이 있는지를 점검해 볼 필요가 있으며, 반드시 control 샘플을 사용해 보시길 바랍니다. Illumina NGS system의 경우 BEI Resources에서 이용 가능한 microbial mock community B 샘플을 사용하고 있습니다.
    답변수정
    저의 경우는 Illumina MiSeqDx system으로 16S metagenomics 분석 연구를 하고 있는데,
    bias와 error가 가끔씩 일어납니다. 보통 16S metagenomics에서 bias는 어떤 샘플에서 미생물 군집의 relative abundance가 잘못 산출되는 경우이고, error는 PCR amplication과 sequencing에 근거한 어떤 sequence가 잘못된 결과로 제공되는 경우입니다. bias의 원인은 DNA 추출 및 정제 방법, PCR primer 선택, cycling 조건, community 조성 그리고 genome 당 16S rRNA의 수 등이 있습니다.
    한편 error의 원인은 polymerase error rate, 불안전한 PCR 산물로부터의 chimera 형성 그리고 NGS 상에서의 sequencing 동안에 어떠한 원인에 의한 error 등으로 인하여 일어날 수 있습니다.
    우선, 앞서 설명한 bias와 error의 원인들이 있는지를 점검해 볼 필요가 있으며, 반드시 control 샘플을 사용해 보시길 바랍니다. Illumina NGS system의 경우 BEI Resources에서 이용 가능한 microbial mock community B 샘플을 사용하고 있습니다.
    김동수(111denniskim) 2019-08-08

    감사합니다.

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