作者:王育彬/有勁生物科技

 

NGS次世代定序以及大量定序資料與生物資訊演算法的發展,讓我們得以更瞭解人類細胞的遺傳訊息,研究學者也因此能透過相關定序應用去預測並解決人類的健康問題⼀特別是現今備受關切的癌症問題。然而,光是藉由探索分子訊息去瞭解與改善疾病其實還不夠,研究「外在環境因子如何影響生理而致病」同樣很重要。

 

了解環境的工具及方法很多,近年最火紅的研究就是從無所不在的細菌下手探索。環境中不同種類細菌的消長,往往可反應出微環境條件的變化,這些變化會連帶影響環境中其他生物的消長。生物體中微環境(例如腸道環境)一旦改變,便會影響宿主生理,引發疾病。總體基因體學(metagenomics)便是藉由NGS技術研究環境中細菌種類的多樣性及豐富度,來探討環境與細菌之間的交互關係。近年來由於NGS單位定序量不斷攀升,應用總體基因體學的各種研究在數量及領域廣度都呈現爆炸性成長,相關生物資訊演算法與工具也連帶蓬勃發展。許多像是QIIME、muther、MG-RAST等工具,多年發展下來雖然在總體基因體學文獻中可見度很高,但當實際應用時,學者使用這些套件分析之後,仍需仰賴長時間的資料搜尋、比較、統計,才能得到可解釋實驗變因的資訊。為了減少學者在後續資料分析需耗費的時間與心力,幫助提高研究效率,有勁生物科技統整多年來總體基因體學案件的分析經驗,開發出資料視覺化及互動式介面兼具的分析平台⼀總體基因體分析中心 (MAC; Metagenome Analysis Center)。

 

總體基因體學定序樣本經過標準流程分析,透過 MAC 整合包裝後,成為具備統計分析功能的網路服務平台(詳見圖一)。MAC網路服務平台各個分頁開啟之後,分別可提供基本定序規格、分析流程描述、互動性統計資料呈現、以及自訂樣本的比較分析系統。其中樣本比較系統是由許多客製化分析模組整合而成;透過友善的樣本群組介面,可提供使用者自訂樣本類別然後進行群組比較。透過這個系統能幫助學者從不同角度觀察評估,研究樣本間的異同,還可直接進入量身訂做的分析流程,不再需要自行編寫R或 python 等腳本,大大提高定序資料解析的效率。

 

圖一、MAC為整合性的總體基因體分析平台

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MAC提供了定序規格資料、分析方法、序列及OTUs 等統計資料、以及客製化分析的整合介面。(圖片來源:王育彬/有勁生物科技)

 

 

圖二、MAC的客製化分析平台

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分析資料經 MAC 包裝後,使用者便可利用自訂樣本群組來進行各型式目的圖表呈現與分析。(圖片來源:王育彬/有勁生物科技)

 

 

隨著學者們使用回饋以及客製化模組的陸續加入,MAC版本目前已進入 1.1.0 版,且已被應用在土壤、腸道菌、益生菌效果等許多研究領域上;近期系統更在改進升級,期待能更進階應用於真菌研究。有興趣的讀者可點閱右列說明文件《MAC_tutorial.v1.1.0.pdf》1進一步了解MAC總體基因體分析中心。

 

 

參考文獻

1.Yourgene Bioscience. (2018). MAC_tutorial. v1.1.0. Retrieved from

http://www.yourgene.com.tw/webdownload/demo/MAC/MAC_tutorial.v1.1.0.pdf

 

 

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