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논문 상세정보

미생물 진화 연구를 위한 유전체 역학과 옥스포드 나노포어 염기서열분석 기술의 활용

Genomic epidemiology for microbial evolutionary studies and the use of Oxford Nanopore sequencing technology

초록

다양한 미생물학 연구 분야의 발전에 힘입어 유전체역학은 발전되어 왔다. 예를 들어, 대용량서열화 기술의 발전으로 미생물 유전체의 수는 급속도로 증가해 오고 있다. 이러한 풍부한 유전체 데이터는 전에는 보지 못한 보다 더 정확한 미생물종의 동정에 도움을 주는 균주종 타이핑에 새로운 기회를 제공한다. 유전체역학은 유전체에 일반적인 유전자를 찾고 표기하는 것 뿐만 아니라 항균 저항성 유전자를 찾을 수 있다. 균주종 타이핑과 항균 저항성 유전자 찾기는 각각 종을 구분하고 유전체내의 유전자 위치를 결정하는 유전체 역학의 방법들로 시간에 따른 변화가 없는 측면이다. 이에 반하여, 하나의 숙주가 어떤 숙주를 감염시켰는지 알아내기 위해서는 감염된 숙주들 사이의 시간에 따른 동적인 전염 경로를 추론해야 한다. 이렇게, 균주종 타이핑, 항균 저항성 유전자 찾기, 전염 계통수 추론을 통하여 유전체역학의 궁극적인 목표 중 하나인 미생물성 전염병을 보다 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다. 그리고, 대용량서열화 기술 중, 3세대 서열화기술 중 하나인 옥스포드 나노포어 MinION의 보다 나은 휴대성과 빠른 서열화의 성능 덕분에 유전체역학은 더 많은 발전을 거듭할 것으로 보인다. 이에, 본 연구는 항균 저항성 유전자를 찾고 전염병 경로를 추론하는 계산적인 방법에 대하여 살펴보고, 미생물 유전체역학에서 MinION이 응용된 예들에 대하여 논하였다.

Abstract

Genomic epidemiology exploits various basic microbial research areas. High-throughput sequencing technologies dramatically have been expanding the number of microbial genome sequences available. Abundant genomic data provide an opportunity to perform strain typing more effectively, helping identify microbial species and strains at a higher resolution than ever before. Genomic epidemiology needs to find antimicrobial resistance genes in addition to standard genome annotations. Strain typing and antimicrobial resistance gene finding are static aspects of genomic epidemiology. Finding which hosts infected which other hosts requires the inference of transient transmission routes among infected hosts. The strain typing, antimicrobial resistance gene finding, and transmission tree inference would allow for better surveillance of microbial infectious diseases, which is one of the ultimate goals of genomic epidemiology. Among several high-throughput sequencing technologies, genomic epidemiology will benefit from the more portability and shorter sequencing time of the Oxford Nanopore Technologies's MinION, the third-generation sequencing technology. Here, this study reviewed computational methods for quantifying antimicrobial resistance genes and inferring disease transmission trees. In addition, the MinION's applications to genomic epidemiology were discussed.

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