연재 순서

   1. Assembly
   2. Variation study
   3. Expression study
   4. Epigenomics
  5. Genome Annotation
   6. Next Generation Bioinformatics
   7. Data Management for web 2.0 Era
   8. Semantic Network for Integrated Biology Data
   9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis



이번 연재에서는 NGS Edition의 마지막 연재로 대용량의 데이터를 다루기 위한 Centralization for High-throughput Data Analysis에 대해 알아보도록 하겠습니다.

3-5. Centralization for High-throughput Data Analysis


 최근 들어 분석하고자 하는 데이터의 용량이 기하급수적으로 늘어남에 따라 데스크탑 컴퓨터 사양으로 분석하기가 어려워지고 있다. 따라서 생물정보 전문가들의 도움이 많이 요구되지만, 한 두 명의 생물정보 전문가들이 처리하기에는 분석하고자 하는 데이터가 급격하게 증가되고 이를 활용한 연구 분야가 다양하여 대규모의 생물정보 전문가를 가용하고 있는 센터가 아닌 곳에서 모든 분석을 지원하는 것은 쉽지가 않다. 또한 유전체 분석과 같은 대규모 프로젝트가 컨소시엄 형식으로 수행되고 있는 상황에서는 다른 연구팀과의 상호 협조를 통한 공동 연구가 중요하며, 이를 위한 데이터의 공유와 관리도 중요시되고 있다. 따라서 연구자들이 공동으로 데이터를 업데이트하거나 다운로드할 수 있는 데이터베이스와 대규모의 용량을 분석할 수 있는 서버, 그리고 서버에서 분석한 결과를 개별 컴퓨터에서 확인할 수 있는 시스템의 유기적인 관계가 요구된다. 하지만 생물데이터의 형식과 이를 분석하는 프로그램의 종류가 다양하므로 데이터의 공유와 관리, 그리고 분석 프로그램의 연계가 상당히 복잡하다.

 대다수의 생물학자들이 윈도우 운영체제의 컴퓨터를 사용하고 있으며 Vector NTI, DNA Star와 같은 생물데이터를 분석하는 상용화 프로그램을 많이 이용하고 있다. 하지만 이런 상용화 소프트웨어는 윈도우에서만 사용가능하며, 분석하는 데이터의 용량 및 길이에 제한을 두고있으므로, 대규모의 데이터를 분석하는 것은 적절하지 않다.

 CLC bio사에서는 대규모의 NGS 데이터 및 대규모의 데이터를 서버에서 분석할 수 있는 CLC Genomics Server(그림 11)와 데스크탑 컴퓨터에서 결과를 확인하고 Vector NTI, DNA Star와 같은 다양한 분석 프로그램에서 나온 결과 데이터를 사용할 수 있는 CLC Genomics Workbench를 개발하였다.

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그림 11. Genomics Server 시스템 아키텍처

 CLC Genomics Workbench에서 CLC Genomics Server에 NGS 데이터 및 대규모 분석 데이터를 업데이트하고 분석을 수행한 뒤 CLC Genomic Server에서 분석되어진 결과를 CLC Genomics Workbench에서 확인할 수 있는 플러그인이 있다. 이를 활용하면 대규모 리소스를 필요로 하는 데이터의 분석과 데스크탑 컴퓨터에서 가능한 데이터 분석을 구분하여 연구 업무의 효율성을 증대시킬 수 있다. 또한 윈도우, 리눅스, 매킨토시 등 운영체제에 관계없이 설치가 가능하기 때문에 다양한 운영체제에서 데이터를 분석하는 연구자들이 분석결과를 공유할 수 있다. 대부분의 상용화 프로그램은 연구자들이 원하는 분석 알고리즘이 없을 경우 이후 버전의 업그레이드 내용을 기다리거나, 다른 프로그램을 이용하여 분석할 수밖에 없으므로 분석의 일관성을 유지하기 어렵고, 번거로움이 가증되었다.

 하지만, CLC Genomics Server에서는 External Application 플러그인을 적용하여 CLC Genomics Workbench에 설치되어 있지 않는 알고리즘 및 분석법을 커맨드라인 방식으로 설치한 후 간단한 설정을 통해 별도의 인터페이스를 만들지 않더라도 CLC Genomics Workbench에서 데이터의 입력과 출력을 수행할 수 있으며, 분석 결과를 다른 분석에 응용할 수 있다.

 그림 12는 CLC Genomics Server에서 external application 모듈을 설정하는 것을 보이고 있으며, 그림 13은 external application을 통해서 구축한 새로운 모듈을 이용하여 분석하는 화면을 보이고 있다. 이와 같이 서버급에서 분석할 수 있는 시스템과 데스크탑 컴퓨터에서 분석할 수 있는 프로그램의 연계를 통해서 생물학자들이 복잡하고 다양한 데이터를 분석하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

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그림 12. External Application of CLC Genomics Server. 자주 사용되는 커맨드라인 방식의 프로그램은 CLC Genomics Server의 External Application 설정을 통해 별도의 인터페이스를 만들지 않고 CLC Genomics Workbench에서 수행할 수 있다. 이를 이용하여 사용자에 맞춰진 workbench로 재구성할 수 있다.

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그림 13. CLC Genomics Workbench 플러그인 적용. External application 플러그인으로 구축된 새로운 모듈은 CLC Genomics Workbench에서 분석이 가능하다.






저희 (주)인실리코젠 Codes팀은 최신 생물정보학관련 연구 동향에 대한 기술 소식지(Quipu Issue Paper)를 발간하고 이 소식지를 통하여 빠르게 발전하는 NGS 시대에 다양한 변화를 습득하고 하시는 연구에 조금이나마 도움이 되길 바라면서 지난 2월부터 약 2개월에 걸쳐 저희 회사 블로그 Quipu(http://www.insilicogen.com/blog/)를 통해 연재를 진행하였습니다. 지난 2개월 동안 최신 생물정보학관련 연구 동향에 대한 기술 소식지 블로그 연재에 많은 관심 가져주셔서 진심으로 감사드리며 저희 (주)인실리코젠은 앞으로도 생물정보 분야에서 끊임없이 노력하는 기업이 되겠습니다.


(주)인실리코젠 Codes팀 배상
Tel: 031-278-0061 / E-mail: codes@insilicogen.com



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2010/04/09 09:42 2010/04/09 09:42

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  10. Centralization for High-throughput Data Analysis

Quipu Issue Paper 기술 소식지 첫 번째 연재로 NGS Assembly 중에 Reference assenbly에 대해 알아보도록 하겟습니다.

1. Next Generation Sequencing?



 1-2. Assembly


 Next Generation Sequencing(NGS)으로 인한 무제한적인 서열 데이터 생산은 이후 생물정보학적 분석의 가장 큰 도전 과제가 되었다. 일차적으로 많은 양의 데이터 관리부터 분석과정 마다의 computing 속도가 문제로 제기 되었다. 그중 가장 첫 번째 단계가assembly이다. NGS 서열의 assembly는 그 목적에 따라 크게 reference assembly와 de novo assembly로 구분 지어진다. Reference assembly의 경우 variation 및 epigenetics 연구에 주로 이용되고 de novo assembly의 경우 기존의 genome project에서 진행하던 whole genome sequencing에 이용되고 있다. 세부적인 내용을 다음에서 알아보자.


  1-2-1. Reference assembly


 Re-sequencing을 통한 기존의 reference 서열과의 비교로 유전체 상의 variation 연구를 목적으로 진행하는 시퀀싱은 주로 single reads를 얻는 시퀀싱 보다는 paired-end 시퀀싱이 수행된다. 그 이유는 다양한 질병 관련 유전자의 SNP 및 CNV 분석을 위해서는 single reads 보다는 paired-end reads가 더 유용하기 때문이며, 이들 데이터는 앞서 언급한 다양한 플랫폼에서 생산되고 있다. 이렇게 생산된 NGS 데이터를 분석할 수 있는 프로그램은 오픈 소스로 제공 되는 것과 그렇지 않은 것들로 여러 개가 존재한다. 그 중 오픈 소스로 제공하는 SOAP[1], MAQ[2] 그리고 ZOOM[3]은 paired-end short read에 최적화 되어 있고, Newbler는 long reads인 454 reads에 최적화 되어 있다. 이렇게 대부분 특정 NGS 플랫폼에서 생산된 데이터만을 다룰 수 있도록 고정화되어 있는 것에 반해 CLC bio사의 CLC NGS Cell[4]은 언급된 모든 플랫폼의 데이터를 분석할 수 있는 장점이 있다[14]. 이들 프로그램에 대하여 좀 더 자세히 알아보자.

 NGS assembly 프로그램을 평가하는데 있어 가장 큰 이슈는 분석 속도와 결과의 정확성, 그리고 그 외 분석의 용이성을 들 수 있다. 이들에 대한 비교 분석을 위해 표 1에서 보여 지는 paired-end의 short reads을 대상으로 여러 가지 분석을 수행하였다. 이러한 분석은 64-bit Xeon E5420 CPUs에 32 GB memory system에서 수행되었다[1].

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첫 번째인 분석 속도에서는 CLC NGS Cell이 가장 빠른 것으로 평가 되었다(표 2)[5].
SIMD 기술을 이용한 병렬 데이터 처리로 속도 면에서 월등히 높은 성능을 나타내었다. 그 외 SOAP의 경우 reference 서열을 2-bit로 전환하여 index 파일을 이용한 연산 처리로 좋은 결과를 보이고 있다(2009.11 현재 SOAP의 경우 업그레이드를 통해 분석 속도가 많이 향상 되었다).

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  특히, Maq의 경우 Illumina와 SOLiD의 paired-end reads를 대상으로 human 유전체에 맵핑할 경우 CPU time으로 10 시간 동안 백만 개 paired-end reads를 assembly 할 수 있다고 밝혔다[2]. 같은 시험을 위해 자체적으로 SOLiD reads를 대상으로 CLC NGS Cell을 이용하여 분석했을 때 CPU time으로 5시간 28분에 분석이 완료됨을 확인하였다.  두 번째로 NGS read의 alignment 비율 및 정확성을 살펴보았다. 최근 논문 PLoS ONE에 기재된 ‘Mapping Accuracy of Short Reads from Massively Parallel Sequencing and the Implications for Quantitative expression Profiling’에서는 BLAT[15], SSAHA2[16], Bowtie[17], SeqMap[18], MAQ, CLC NGS Cell을 대상으로 다양한 종의 데이터로 프로그램의 정확성을 다각도로 분석한 결과를 발표 하였다[6]. 그 결과 그림 1에서 보여 지는 것과 같이 SSAHA2와 CLC NGS Cell이 높게 평가되었다. 이 중 SSAHA2는 Sanger institute에서 개발된 프로그램으로 현재 SOLiD data를 제외한 모든 플랫폼의 데이터를 분석할 수 있다[7]. 기본적으로 Smith-Waterman alignment를 수행하며 2-bit로 전환하여 정확한 assembly를 수행한다. 그 다음 CLC NGS Cell은 모든 플랫폼의 데이터를 처리함과 동시에 SSAHA2와 같이 안정적으로 reads 길이에 관계없이 정확한 assembly를 수행하고 있다. 또한 특이할만한 점은 yeast, drosophila, arabidopsis 그리고 human을 대상으로 한 다양한 데이터로 short reads와 long reads(>50bp)에 대한 프로그램 성능을 비교 하였음에도 불구하고(MAQ: short read만이 분석 가능), 프로그램별로 일관성 있는 결과를 보여주고 있다는 것이다. 각기 다른 종과 read 길이로 약간의 차이는 보이나 전반적으로 동일한 분석 패턴을 보이고 있어, 이는 곧 데이터의 특성보다는 프로그램별 알고리즘의 차이가 분석 결과에 더 많은 영향을 미치는 것으로 해석된다. 따라서 NGS를 이용한 분석에서 다양한 프로그램을 이용하여 분석 파이프라인을 구축하는 것 보다는 사전에 충분한 테스트를 통해 동일한 알고리즘으로 구성된 프로그램을 이용하는 것이 결과의 안정성과 정확성을 높일 수 있는 하나의 방법이 될 수 있겠다.      

NGS를 이용한 연구에서 특히 re-sequencing을 하는 경우 대부분 유전체 상의 variation 연구를 목적으로 진행된다. 따라서 re-sequencing된 데이터는 기존의 reference 서열과는 다른 variation을 가지는 특성이 있으므로 이를 고려한 assembly 알고리즘이 필요하다.


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그림 1. 프로그램별 다양한 데이터 셑으로 구성된 reference assembly 시험 결과. 회색바는 alignment 된 비율, 붉은색바는 부정확한 alignment를 각각 나타낸다

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그림 2. Reads의 다양한 mutation 비율에 따른 mapping의 정확성 시험. Drosophila genome과 transcripts를 reference로 하여 reads의 mutation 비율을 각각 3%, 6%, 9%로 조정하여 mappping을 수행. 회색바는 alignment된 reads의 비율을 의미하며 붉은색 바는 부정확하게 alignment된 비율을 나타낸다.

그림 2에서는 각 프로그램별 variation을 고려한 assembly 결과를 보여주고 있다[6]. Drosophila의 transcripts와 유전체 서열을 각각 reference로 하고 mutation 비율이 각기 다른 NGS reads를 맵핑하여 프로그램의 정확성을 확인 하였다. 이도 역시 CLC NGS Cell과 SSAHA2가 가장 우수한 결과를 보이고 있다. 그러나 CLC NGS Cell의 경우 mutation 비율에 상관없이 안정적인 정확성을 보이고 있는 반면, SSAHA2는 mutation 비율이 커짐에 따라 정확성이 떨어지는 문제점을 들어내고 있다. 따라서 SSAHA2를 이용할 경우 사전에 데이터의 특성을 미리 파악하여 적절히 이용하는 것이 좋을 듯하다.

마지막으로 분석의 용이성을 여러 가지 측면으로 살펴보았다. NGS 분석을 목적으로 개발된 MAQ, SOAP, 그리고 CLC NGS Cell은 모두 웹에서 다운로드가 가능하다. 이 중 CLC NGS Cell은 압축만 해제하면 바로 실행할 수 있는 바이너리 파일을 제공하고 있고, SOAP과 MAQ은 각각 압축 해제 후 compile을 통해 쉽게 설치가 가능하다.

이 후 분석에 필요한 입력 데이터 형식은 CLC NGS Cell이 가장 호환성이 좋아 FASTA, FASTQ, csfasta(SOLiD), Scarf, Sff의 모든 형식의 파일을 입력 받을 수 있었으며 SOAP과 MAQ은 각각 프로그램에 맞는 형식이 따로 존재하여, 이들 형식으로 전환할 수 있는 프로그램을 따로 제공하고 있는 실정이다. 이때 paired-end reads의 경우 분석 결과의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 assembly 수행 전에 서열이 쌍으로 존재하는지 여부를 체크하게 되는데, 이를 점검할 수 있는 프로그램을 CLC NGS Cell과 MAQ은 제공하고 있다. 이는 분석자에게 NGS reads의 전처리 과정을 수월하게 진행할 수 있게 하는 편의성도 고려된 것이다.

Reference 서열 또한 CLC NGS Cell은 FASTA 형식과 genbank 형식의 파일을 바로 입력 받을 수 있는 장점을 가지고 있으며, 나머지 프로그램은 각각의 형식으로 전환할 프로그램을 제공하여 한 번의 분석 단계를 더 수행하도록 되어있다. 그 외 분석에 필요한 옵션사항은 약간의 차이를 보일뿐 큰 차이는 없었으나, 다음 분석을 위한 assembly 결과 파일의 데이터 호환성에서는 CLC NGS Cell과 MAQ이 SOAP보다는 우위를 나타내었다. 마지막으로 NGS 분석 프로그램에서 중요하게 체크해야 할 사항 중에 하나는 assembly 과정을 나눠 진행하고 이후에 결과를 하나로 합쳐 볼 수 있는 기능이 있는지를 살펴보는 것이다.

제한된 computing power로 이처럼 큰 사이즈의 유전체 서열과 NGS reads를 분석해야 하므로 한 번에 데이터를 분석 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 가능한 분산 처리로 데이터를 나눠 분석하고 이들을 통합할 수 있는 기능이 있어야만 한다. 다행히 이러한 기능은 CLC NGS Cell(join_assemblies)과 MAQ(mapmerge)에서 제공을 하고 있었다. 이들 각각의 특징은 표 3에서 자세히 확인할 수 있다.

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다음 연재에서는 Reference assembly에 이어서 NGS Assembly 중에 de novo assembly에 대해 알아보도록 하겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다.


참고문헌


 1. Li R, Li Y, Kristiansen K, Wang J. (2008) SOAP: short oligonucleotide alignment program. Bioinformatics 24, 713–714 (http://soap.genomics.org.cn/index.html)
 2. Li H, Ruan J, Durbin R. (2008) Mapping short DNA sequencing reads and calling variants using mapping quality scores. Genome Res 18, 1851–1858 (http://maq.sourceforge.net/index.shtml)
 3. Lin H, Zhang Z, Zhang MQ, Ma B, Li M. (2008) ZOOM! Zillions of oligos mapped. Bioinformatics 24, 2431–2437 (http://www.bioinfor.com)
 4. CLC NGS Cell : http://www.clcbio.com
 5. White paper on reference assembly on the CLC NGS Cell 2.0 (www.clcbio.com)
 6. Palmieri N, Schlötterer C. (2009) Mapping accuracy of short reads from massively parallel sequencing and the implications for quantitative expression profiling. PLoS One. 28, 4(7):e6323.
 7. Ning Z, Cox AJ, Mullikin JC. (2001) SSAHA: a fast search method for large DNA databases. Genome Res. 10, 1725-1729.
 8. Roche 454 : http://www.454.com/
 9. Zerbino DR, Birney E. (2008) Velvet: algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs. Genome Res 18, 821–829.(http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/)
 10. Newbler : 454 bundle program
 11. Birol I, Jackman SD, Nielsen CB, Qian JQ, Varhol R, Stazyk G, Morin RD, Zhao Y, Hirst M, Schein JE, Horsman DE, Connors JM, Gascoyne RD, Marra MA, Jones SJ. (2009) De novo transcriptome assembly with ABySS. Bioinformatics. 21, 2872-2877
 12. White paper on de novo assembly in CLC NGS Cell 3.0 beta (www.clcbio.com)
 13. Andreas T., Eva T., Thomas B., Alexander G., Ulrike L. and Alfred P. Ultrafast de novo sequencing of the human pathogen Corynebacterium urealyticum with the Genome Sequencer System (http://www.454.com/downloads/protocols/Whole_Genome_Sequencing_And_Assembly.pdf)
 14. Horner DS, Pavesi G, Castrignanò T, De Meo PD, Liuni S, Sammeth M, Picardi E, Pesole G. (2009) Bioinformatics approaches for genomics and post genomics applications of next-generation sequencing. Brief Bioinform. [Epub ahead of print]
 15. Kent WJ. (2002) BLAT--the BLAST-like alignment tool. Genome Res. 4, 656-664.
 16. Ning Z, Cox AJ, Mullikin JC. (2001) SSAHA: a fast search method for large DNA databases. Genome Res. 10, 1725-1729.
 17. Langmead B, Trapnell C, Pop M, Salzburg SL. (2009) Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biology. 3, R25
 18. Jiang H, Wong WH. (2008) SeqMap: mapping massive amount of oligonucleotides to the genome. Bioinformatics. 20, 395-396.



Posted by 人Co

2010/02/09 11:17 2010/02/09 11:17

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안녕하십니까?

생물정보 컨설팅 전문기업 (주)인실리코젠입니다.
저희 (주)인실리코젠 Codes팀은 최신 생물정보학관련 연구 동향에 대한 기술 소식지(Quipu Issue Paper)를 발간하고 있습니다. Frederick Sanger에 의해서 시퀀싱 기술이 개발된 이후 오랜 기간 동안 많은 종의 유전정보가 밝혀져 왔습니다. Human Genome Project가 완성되었으며, 아직도 수많은 동물, 식물, 미생물에 대한 시퀀싱이 전 세계에 걸쳐 진행되고 있습니다. 최근에는 생산성을 획기적으로 개선한 Next Generation Sequencing (NGS) 기술이 개발되어 기존에 비해 시간과 비용을 비약적으로 줄일 수 있게 되었습니다. NGS 기술은 단순히 시퀀싱의 방법만을 바꿔놓은 것이 아니라 유전체 연구의 새로운 토대를 만들어가고 있습니다. 하지만 아직도 NGS 기술이 기존의 분석 방법에서 어떠한 변화를 가져오는 것인지, 어떠한 분석 전략이 필요한 것인지 궁금해하는 연구자분들도 많은 것이라 생각됩니다. 'NGS 시대의 분석 전략 2'라는 제목으로 발간된 Quipu Issue Paper 2호에서는 앞서 말씀드린 NGS에 대한 기본적인 이해를 도울 수 있도록 다양한 변화를 습득하고 하고 계시는 연구에 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다. 앞으로도 생물정보 분야에서 끊임없이 노력하는 기업이 되겠습니다.

기술 소식지 연재는 블로그를 통해 2월 8일부터 시작되어 약 9주에 걸쳐 진행될 예정입니다. 연재 순서는 아래와 같습니다.

많은 관심 부탁드립니다.
감사합니다.

연재 순서

  1. Assembly
  2. Variation study
  3. Expression study
  4. Epigenomics
  5. Genome Annotation
  6. Next Generation Bioinformatics
  7. Data Management for web 2.0 Era
  8. Semantic Network for Integrated Biology Data
  9. Gene Network Discovery by Text-mining
  10. Centralization for High-throughput Data Analysis



(주)인실리코젠 Codes팀
Tel : 031-278-0061 / E-mail : codes@insilicogen.com

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2010/02/05 09:18 2010/02/05 09:18
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지난 1월 20일~21일, (주)인실리코젠 Codes팀 모두는 강원도 용평리조트에서 열린 2010 한국유전체학회 제6회 동계심포지움에 다녀왔습니다. 출발전 약간의 에피소드와 한겨울의 뜻하지 않은 짙은 안개로 인해 학회장까지의 이동은 그리 녹녹치는 않았습니다.

시간에 맞춰 도착한 학회장은 궂은 날씨에도 불구하고 작년보다 두 배가 넘는 연구자분들로 학회장 분위기가 뜨거웠고, 유전체학에 대한 열정은 그 어느때보다도 대단했습니다. 이번 동계심포지움은 'Challenges in Translation on Omics Technology'라는 주제로 진행되었고, High-throughput technology 와 Bioinformatics 최신 기술에 대한 소식 및 정보들을 많이 얻을 수 있었던 자리였습니다.

우리 Codes팀은 이번 학회를 통해 최신 생물정보학관련 연구동향 기술 소식지인 "Quipu Issue Paper"를 발간하여 연구자분들께 전달하였습니다. "NGS 시대의 분석전략"이라는 주제의 소식지는 NGS에 대한 최근 이슈를 조사하여 NGS에 대한 이해를 도울 수 있도록 시퀀싱부터 분석법과 생물정보 분석전략 등을 정리한 것입니다.

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학회측의 도움으로 300부의 Quipu Issue Paper는 등록 테이블에서 급속도로 줄어들었고, 학회 시간 중에 또는 coffee break 시간에 틈틈히 검토하면서 NGS 자료에 관심을 느끼시는 연구자분들을 보면서 예상했던 것 보다 좋은 반응에 더욱 뿌듯함을 느꼈습니다. 이렇게 배포된 "NGS 분석 전략" 소식지를 통해서 생물학자들이 NGS 시대에 다양한 변화를 빨리 습득하고 연구에 조금이나마 도움이 되기를 바라면서 블로그를 통해서도 곧 연재할 예정입니다.

Codes팀 워크샵을 겸한 이번 학회 첫째날, 우여곡절 끝에 모두 모인 Codes팀은 숙소에서 오랫만에 모여 앉아 이런저런 이야기들로 웃음꽃이 피었고, 아이폰 게임으로 한바탕 놀라기도 하면서 따뜻한 시간을 보냈습니다. 대부분의 구성원이 오랜시간 같이 봐온 사이여서 그런지 추억도 많고, 할 얘기도 많았는데 "열정"이 있는 팀이란걸 다시 한번 느끼게 됐고 "사람이 좋은 회사" 라는 것을 말하지 않아도 느낄수 있는 좋은 시간이였습니다. 그러고 보니 어느새 줄기차게 내리던 비가 함박눈으로 바뀌어 온 세상이 하얗게 변하였습니다. 덕분에 이튿날 학회 일정이 없던 오전 시간을 이용하여 겨울 스포츠의 짜릿한 스릴을 맛 볼 수 있었고, 특히 스노우 보드에 초보인 팀원들은 조관희 차장님의 속성 강습으로 모두 함께 스노우 보드를 즐길 수 있었습니다.

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사우나로 노곤한 피로를 풀고 다시 찾은 학회장에서는 특히 주요 NGS 플랫폼(Roche - 454, Illumina - Genome Analyzer, Applied Biosystem - SOLiD)에 대한 발표가 각 섹션별로 포함되어 있었으며, 각 플랫폼별로 새로운 시스템의 런칭 소식을 발표하였습니다.  Genome Analyzer의 경우 GAIIx와 HiSeq 2000을 런칭하여 한 번의 run으로 더욱 많은 양의 데이터를 얻을 수 있게 되었으며, Roche의 경우는 소규모 NGS 연구를 지원하기 위한 GS Junior 시스템을 소개하였습니다.  또한 3rd Next generation sequencer로 Helicos와 Pacific Biosciences가 소개됨으로서 NGS 시장의 빠른 발전과 높은 관심을 실감하였습니다.

비록 이틀 간의 짧은 시간이었지만 팀원 전원이 참석함으로써 현재 NGS 시장의 연구동향을 파악하여 함께 공감하고 공유할 수 있었던 뜻깊은 경험이었고, 이와 더불어 새로 두텁게 다진 팀웍과 생물정보에 대한 열정으로 더욱 노력하여 생명과학 전반에 걸친 생물정보 컨설팅 문화를 선도할 수 있는 (주)인실리코젠의 Codes팀이 되도록 하겠습니다.

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2010/02/02 20:00 2010/02/02 20:00
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