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오믹스생명과학 기말범위 정리본입니다.

"오믹스생명과학 기말범위 정리본입니다."에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.12.19 최종저작일 2023.12
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오믹스생명과학 기말범위 정리본입니다.
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    목차

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    본문내용

    Human genome Sequencing Projects (Craig Venter vs Francis Collins → 누가 더 큰 기여자인가?)
    3Gbp의 nucleotide base 중, 약 2%만의 genome (~30,000개의 gene)이 Splice variant와 PTM을 거쳐 500,000 ~ 2,000,000개의 다른 단백질의 발현을 유도하게 되고, 2,500개의 metabolite를 형성하게 된다.
    - 또한, 인간의 genome sequence 중, 0.1%만이 서로 다르다. (99.9%가 일치)

    - Whole-genome shotgun sequencing
    → Craig Venter의 회사인 Celera에서 개발되었으며, 오랜 시간이 걸리는 Mapping 과정을 하지 않고, Whole genome을 shearing하여, Overlapping을 하는 기준으로 순서를 찾아 Random sequencing을 진행한다.
    ▶ 주된 문제점은 Assembly로, DNA에는 Reptitive element가 존재하기에, Overlapping이 된다고 하더라도, 이들의 제대로된 순서를 찾는 것이 어렵다는 점이 있었다. 또한 그 시절 컴퓨터의 용량한계 또한 Sequencing을 수행하는데 한계점으로 작용하였다.
    → 현재는 Novel software를 활용하여 High-speed computer로 Sequencing을 진행할 수 있다. Paired end를 활용하여, Assembly을 진행
    → Map-based effort로 Genome을 분석했던 과학자들은 Celera가 Public sequence의 접근 없이는 Draft를 생성하지 못했을 것이라, 이야기하며, 소송(무단 도용으로 인한 소송)을 제기하였으나, Celera의 과학자들은 Public sequence 없이, 기술적으로 정확한 draft의 형성이 가능하다고 반박하였다.

    - Hybrid approach (한정된 map을 구축한 후에, Whole genome shotgun approaches를 활용)
    → 이들은 Mouse genome을 sequencing하는데 사용되었다.
    → 두 방식으로부터 형성된 Information을 결합하는 방식으로, Map clone을 통해 얻어진 sequence를 Scaffold로써 사용하여, whole genome-shotgun read의 assemble을 진행하는 방식 (최적의 Coverage는 어느정도일까?)
    → Map Based
    ▶ Generate BAC shotgun reads
    → Whole genome Based
    ▶ Generate Whole-genome shotgun reads
    이후 이들의 Overlapping을 결합하고, Assemble을 진행한다.

    참고자료

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