메타유전체학 과정

1 수업 • 메타유전체학을 위한 유전체학 원리

DNA 구조, 유전자 조직 및 유전체 구조를 복습합니다. 고전 유전체학 지식을 메타유전체 데이터의 다중 유전체 복잡성과 연결합니다.

2 수업 • 미생물 군집과 생태학

미생물 다양성, 군집 구조 및 생태적 역할을 소개합니다. 복잡한 환경을 연구하는 데 메타유전체학이 왜 필수적인지에 대한 생물학적 맥락을 제공합니다.

3 수업 • 윤리 및 규제 고려 사항

데이터 프라이버시, 생물 안전성 및 환경 및 임상 메타유전체 데이터의 책임 있는 사용을 다룹니다. 학습자가 윤리 및 규제 체계 내에서 연구를 수행할 수 있도록 준비시킵니다.

4 수업 • 메타유전체학적 접근법의 유형

앰플리콘, 샷건 및 기능적 메타유전체학 전략을 구분합니다. 학습자가 특정 연구 질문에 적합한 접근법을 선택하도록 안내합니다.

1 수업 • DNA 품질 평가

추출된 DNA에 대한 정량 및 무결성 평가 도구를 소개합니다. 여기서의 품질 확인점은 라이브러리 제조 및 서열 분석에 대한 적합성을 결정합니다.

2 수업 • 시료 채취 전략

토양, 물, 장 및 임상 검체에 대한 채취 프로토콜을 가르칩니다. 올바른 채취는 미생물 군집의 무결성과 DNA 품질을 보존합니다.

3 수업 • 메타유전체학을 위한 실험 설계

메타유전체 연구에서 가설 설정, 변수 통제 및 통계적 검정력을 다룹니다. 적절한 설계는 혼란 변수를 방지하고 재현 가능한 결과를 보장합니다.

4 수업 • DNA 추출 방법

다양한 시료 매트릭스에 대한 기계적, 화학적 및 효소적 용해 접근법을 비교합니다. 학습자는 수율과 순도를 최대화하기 위해 추출 프로토콜을 선택하고 최적화합니다.

1 수업 • 메타유전체학을 위한 라이브러리 제조

DNA 단편화, 어댑터 연결, 크기 선별 및 증폭 단계를 자세히 설명합니다. 적절한 라이브러리 제조는 서열 분석 성공과 데이터 대표성을 직접적으로 결정합니다.

2 수업 • 짧은 읽기 서열 분석 플랫폼

서열 분석 합성 화학, 클러스터 생성 및 출력 특성을 다룹니다. 짧은 읽기 플랫폼은 높은 처리량과 정확성으로 인해 메타유전체 연구에서 지배적입니다.

3 수업 • 긴 읽기 서열 분석 플랫폼

나노포어 및 단일 분자 실시간 서열 분석 기술과 그 오류 특성을 소개합니다. 긴 읽기는 반복 영역을 해결하고 유전체 조립 연속성을 향상시킵니다.

4 수업 • 앰플리콘 서열 분석 워크플로

표지 유전자 선택, 프라이머 설계 및 앰플리콘 라이브러리 구축을 다룹니다. 앰플리콘 서열 분석은 전체 샷건 깊이가 필요하지 않을 때 비용 효율적인 군집 프로파일링을 가능하게 합니다.

1 수업 • Linux 명령줄 필수 사항

Linux에서 파일 탐색, 텍스트 조작 및 프로세스 관리를 소개합니다. 명령줄 숙련도는 모든 메타유전체 소프트웨어 도구를 실행하기 위한 전제 조건입니다.

2 수업 • 재현성 및 워크플로 관리

재현 가능한 과학을 위한 버전 관리, 컨테이너화 및 워크플로 관리자를 소개합니다. 재현 가능한 파이프라인은 결과의 검증과 팀 간 공유를 보장합니다.

3 수업 • 생물정보학 파일 형식

메타유전체 파이프라인 전반에 사용되는 FASTQ, FASTA, SAM/BAM, BED 및 GFF 형식을 설명합니다. 형식 이해는 도구 상호 운용성과 데이터 해석에 필수적입니다.

4 수업 • 생물정보학을 위한 스크립팅

반복적인 생물정보학 작업을 자동화하기 위한 Bash 및 Python 스크립팅을 가르칩니다. 스크립팅 기술은 수동 오류를 줄이고 확장 가능하고 재현 가능한 워크플로를 가능하게 합니다.

1 수업 • 후처리 품질 검증

처리 단계 전반에 걸친 종합 QC 보고 및 읽기 수 추적을 적용합니다. 검증은 처리된 읽기가 조립 또는 프로파일링 전에 품질 기준을 충족하는지 확인합니다.

2 수업 • 원시 읽기 품질 평가

품질 관리 도구를 사용하여 염기별 품질, GC 함량 및 중복 비율을 시각화합니다. 초기 QC는 하류 처리가 시작되기 전에 서열 분석 인공물을 드러냅니다.

3 수업 • 중복 제거 및 복잡성 필터링

다양성 추정치를 부풀리는 PCR 중복 및 낮은 복잡성 읽기를 제거합니다. 이러한 단계는 분류학적 및 기능적 프로파일링의 정확성을 향상시킵니다.

4 수업 • 숙주 DNA 제거

숙주 유전체 오염을 제거하기 위한 정렬 기반 및 k-mer 방법을 다룹니다. 숙주 제거는 임상 및 동물 관련 미생물군 시료에 중요합니다.

1 수업 • 비교 군집 분석

미생물 군집을 비교하기 위해 다양성 지수, 서열법 및 통계 검정을 적용합니다. 학습자는 환경 또는 임상 변수와 관련된 군집 수준 패턴을 식별합니다.

2 수업 • 읽기 기반 분류학적 분류

원시 읽기를 분류하기 위해 k-머, 정렬 및 최소 공통 조상 방법을 적용합니다. 읽기 기반 분류는 조립 없이 신속한 군집 스냅샷을 제공합니다.

3 수업 • 앰플리콘 기반 군집 프로파일링

앰플리콘 데이터에 대한 OTU 및 ASV 클러스터링, 키메라 제거 및 분류학적 할당을 다룹니다. 앰플리콘 프로파일링은 낮은 비용으로 높은 처리량의 군집 조사를 가능하게 합니다.

4 수업 • 분류를 위한 참조 데이터베이스

분류학적 분류에 사용되는 주요 뉴클레오타이드, 단백질 및 표지 유전자 데이터베이스를 조사합니다. 데이터베이스 선택은 민감도, 특이도 및 분류학적 해상도에 직접적인 영향을 미칩니다.

1 수업 • 메타유전체 조립의 원리

De Bruijn 그래프 조립, k-머 선택 및 메타유전체 고유의 문제점을 설명합니다. 조립 이론을 이해하면 매개변수 선택과 품질 해석에 도움이 됩니다.

2 수업 • 조립 품질 평가

연속성, 완전성 및 정확성 지표를 사용하여 조립 출력을 평가합니다. 품질 평가는 조립이 비닝 및 주석에 적합한지 결정합니다.

3 수업 • 유전체 비닝 방법

테트라뉴클레오타이드 빈도 및 커버리지 기반 비닝을 적용하여 컨티그를 빈으로 그룹화합니다. 비닝은 복잡한 군집으로부터 개별 유기체의 초안 유전체를 복구합니다.

4 수업 • 조립 도구 및 실행

주요 메타유전체 어셈블러, 해당 매개변수 및 계산 요구 사항을 다룹니다. 실제 실행 기술을 통해 학습자는 다양한 메타유전체 데이터 세트를 조립할 수 있습니다.

1 수업 • 대사 경로 재구성

주석된 유전자 세트로부터 대사 경로를 재구성하고 경로 완전성을 평가합니다. 경로 재구성은 군집 수준의 대사 능력과 결함을 드러냅니다.

2 수업 • 차등 기능 풍부도 분석

샘플 그룹 간에 농축된 기능을 식별하기 위해 통계 방법을 적용합니다. 차등 분석은 기능적 잠재력을 환경 또는 건강 관련 변수와 연결합니다.

3 수업 • 기능 데이터베이스 주석

예측된 유전자를 COG, KEGG, Pfam 및 CAZy 데이터베이스에 매핑하여 기능을 할당합니다. 데이터베이스 범위는 검출 가능한 대사 경로의 범위를 결정합니다.

4 수업 • 항생제 내성 및 독성 유전자

큐레이션된 데이터베이스와 정렬 방법을 사용하여 내성 및 독성 결정인자를 검출합니다. 이러한 분석은 임상 및 공중 보건과 직접적인 관련이 있습니다.