연세대 이인석 교수팀, AI 기반 메타지놈 분석의 최적 조합 찾았다

AI 요약

연세대학교 생명공학과 이인석 교수 연구팀은 배양이 어려운 미생물의 유전체를 메타지놈 데이터로부터 복원하기 위해 최신 메타지놈 유전체 복원 도구 9개와 3개의 후처리 전략을 모의 데이터와 실제 데이터로 대규모 비교하는 통합 벤치마킹 연구를 수행했습니다. 그 결과 인공지능 기반 최신 도구들이 전통적 방법보다 전반적으로 우수했고 특히 미생물 군집이 복잡하거나 시퀀싱 데이터가 부족한 조건에서 강점을 보였으며, 잘못 이어 붙여진 유전체 조각 문제까지 분석해 정확성과 신뢰도의 중요성을 확인했고 여러 샘플을 함께 분석할 때는 약 20개 안팎이 가장 효율적이며 paired-end sequencing이 정확도를 뚜렷하게 높였고 single-end sequencing은 품질을 크게 떨어뜨렸습니다. 연구팀은 여러 도구의 장점을 결합한 최적 통합 파이프라인을 제안했으며 연구는 한국연구재단 등 지원으로 수행되어 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 4월 14일 온라인 게재됐고 김정연 박사과정생이 제1저자로 참여했습니다.