AI 기반 메타지놈 분석의 최적 조합 찾았다

AI 요약

연세대학교 이인석 교수 연구팀은 배양이 어려운 미생물의 유전체를 메타지놈 데이터로부터 정확히 복원하기 위해 최신 메타지놈 유전체 복원 도구 9종과 후처리 전략 3종을 모의 데이터와 실제 데이터를 대상으로 시퀀싱 깊이, 군집 복잡도, 샘플 수, 시퀀싱 방식 등 다양한 조건에서 대규모로 비교·검증했습니다. 그 결과 인공지능 기반 최신 도구들이 전통적 방법보다 전반적으로 우수했고 특히 군집이 복잡하거나 시퀀싱 데이터가 부족할 때 강점을 보였으며, 여러 샘플을 함께 분석할 때는 약 20개 안팎이 효율적이고 paired-end 시퀀싱이 정확도를 높인 반면 single-end는 품질을 떨어뜨렸습니다. 연구팀은 여러 도구의 장점을 결합한 통합 파이프라인을 제안해 더 많은 유전체를 다양한 미생물 계통에서 일관되게 복원했으며, 해당 연구는 4월 14일 Nature Communications에 온라인 게재되었고 생명공학과 김정연 박사과정생이 제1저자로 참여했습니다.