대사체학과 16S 분석은 어떻게 하나요? 각 그룹에 3개 샘플이면 충분한가요?
대사체학과 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 결합하여 대사물질 변화와 미생물 군집 구조를 동시에 밝혀낼 수 있습니다. 아래는 세부 단계 가이드와 실험 설계 제안입니다.
1. 연구 설계 및 샘플 수
1. 샘플 수량
각 그룹에 3개의 샘플이 최소한의 반복 수로 간주됩니다. 초기 탐색 연구에 사용될 수 있지만 통계적 효력이 낮아 모든 생물학적 변이를 포착하기 어려울 수 있습니다. 이상적으로는 각 그룹에 최소한 5-6개의 생물학적 반복이 있어야 통계 분석의 신뢰성과 결론의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
2. 실험 그룹 설계
실험 그룹과 대조 그룹을 설정합니다.
2. 샘플 수집 및 처리
1. 샘플 유형
(1) 대사체학 분석에는 일반적으로 혈액, 소변, 조직 또는 세포 배양 등의 생물학적 샘플이 사용됩니다.
(2) 16S rRNA 유전자 시퀀싱에는 보통 대변, 장 내용물, 구강 면봉 또는 환경 샘플이 사용됩니다.
2. 샘플 수집
(1) 샘플 수집 시 조건을 엄격히 통제하여 교차 오염을 방지합니다.
(2) 샘플은 수집 후 즉시 냉동(-80°C)하여 샘플의 완전성을 유지합니다.
3. 샘플 처리
(1) 대사체학: 일반적으로 메탄올, 아세토니트릴 등의 용매를 사용하여 대사물을 추출한 후 액체 크로마토그래피-질량 분석(LC-MS) 또는 기체 크로마토그래피-질량 분석(GC-MS)을 수행합니다.
(2) 16S rRNA 유전자 시퀀싱: DNA 추출 후 특정 16S rRNA 유전자 영역(보통 V3-V4 또는 V4 영역)을 PCR로 증폭한 후 고처리량 시퀀싱(예: Illumina MiSeq)을 수행합니다.
3. 데이터 획득 및 분석
1. 대사체학 데이터 분석
(1) 데이터 전처리: 원시 데이터는 품질 관리, 피크 검출, 정렬, 정규화 및 주석 처리를 거칩니다.
(2) 통계 분석: 다변량 분석(PCA, PLS-DA) 및 단일 변수 분석(t-검정, ANOVA)을 사용하여 유의미한 대사물질 변화를 식별합니다.
(3) 대사 경로 분석: 유의미하게 변화한 대사물질을 대사 경로에 매핑하여 잠재적인 생물학적 의미를 이해합니다.
2. 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터 분석
(1) 데이터 전처리: 원시 시퀀스 데이터는 품질 관리, 잡음 제거, 스파이크 및 분류 과정을 거칩니다.
(2) 미생물 군집 분석: OTU 또는 ASV 클러스터링을 통해 군집 다양성(α 다양성과 β 다양성) 및 군집 구성을 분석합니다.
(3) 차이 분석: 통계적 방법(LEfSe, ANCOM)을 사용하여 유의미한 차이가 있는 미생물 군집을 식별합니다.
4. 통합 분석
1. 데이터 통합
(1) 대사체학과 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 결합해 다변량 통계 방법(공통 네트워크 분석, CCA, PLS)을 사용하여 대사물질과 미생물 간의 연관성을 탐구합니다.
(2) 시스템 생물학 방법을 사용하여 대사물질과 미생물 간의 연관 네트워크를 구축하여 잠재적인 대사 경로와 미생물 조절 메커니즘을 밝힙니다.
2. 생물학적 해석
(1) 대사 경로와 미생물 기능 분석을 결합하여 대사물질 변화와 미생물 군집 구조 변화 간의 생물학적 관계를 설명합니다.
(2) 문헌 및 데이터베이스(KEGG, MetaboAnalyst)를 활용하여 기능적 주석을 통해 결과의 생물학적 의미를 해석합니다.
BiotechPack, 바이오의약품 특성 분석 및 멀티오믹스 질량분석(MS) 서비스 제공업체
관련 서비스:
How to order?
