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--- bioinfo:pan-genome_analysis [2023/06/27 14:05] – [Panseq을 이용한 균주 특이적 염기서열 추출] hyjeong
+++ bioinfo:pan-genome_analysis [2023/06/28 13:07] (current) – [Scoary: pan-genome-wide association study] hyjeong
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 oary를 이용하여 특정 균주의 유전체로부터 core와 accessory gene을 서로 구분해 냈다고 가정하자. 이어지는 질문은 accessory gene에 어떠한 생물학적 기능 혹은 경로가 더 많은지를 알아보는 것이다. 또는 분석에 이용한 모든 균주의 pan genome으로부터 특정 균주 그룹만이 공유하는 유전자 세트를 발굴하였다고 가정하자. 이러한 유전자 서브셋이 갖고 있는 enriched function or pathway에는 무엇이 있을까? Over-Representation Analysis(ORA)는 가장 오랫동안 쓰여온 pathway analysis 도구로서, GO나 KEGG Pathway 등 기능 정보가 부가된 전체 유전자 집합에 대하여 이로부터 유래한 유전자 서브셋이 어떠한 기능을 더 많이 갖고 있는지를 통계적 테스트와 함께 추출해 준다. 여기에서는 [[https://webgestalt.org|WebGestalt(WEB-based GEne SeT AnaLysis Toolkit)]]의 사용 방법을 알아보고자 한다. 총 다섯 개의 균주 유전체를 비교하는 것으로 가정한다. 목표는 LMT16-62가 보유한 전체 유전자에 대하여 특이적인 유전자에 더욱 많이 존재하는 기능을 찾는 것이다.
 ===== Panseq을 이용한 균주 특이적 염기서열 추출 =====
+<color #ed1c24>Panseq는 설치 및 사용 방법이 다소 난해하여 이를 사용하는 것을 적극 권장하지는 않는다. 그저 이런 프로그램도 있다는 정도로 이해하면 좋을 것이다.</color>
 비교유전체 분석을 통해서 특정 균주의 유전체에만 존재하는 염기서열을 추출할 필요가 종종 있다. 앞서 소개한 roary나 orthoMCL에서는 유전자 단위에서 모든 유전체에 공통으로 존재하는 core gene과 나머지에 해당하는 accessory gene을 추출해 주므로 후자를 활용하면 각 균주에만 존재하는 strain-specific gene을 찾을 수 있다. 그러나 이러한 특이적 영역을 반드시 유전자 단위로만 추출할 필요는 없다. 유전체 단위로 특이적인 영역을 찾아낸다면 qPCR 프라이머 등을 설계할 때 더욱 유용하게 활용할 수 있다. [[https://github.com/chadlaing/Panseq|Panseq]] 프로그램을 novel region finder 모드로 실행하면 이러한 목적에 맞는 염기서열을 얻게 된다.
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 Core/Accessary analysis 또는 loci selector 기능에 대해서는 매뉴얼을 참조하라.
-===== 유전체의 1:1 비교를 통해서 특이적 서열을 영역 정보화 함께 찾는 방법 =====
 ===== 기타 pan-genome 분석 도구 =====
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 Scoary의 입력물로는 gene_presence_absence.csv 파일과 더불어 trait table 파일(traits.csv)이 필요하다. Trait의 유무는 0과 1로 표현하되, 분석할 특성이 여러 개라면 콤마로 구분한다. 첫 컬럼은 균주명이고, 첫 줄은 제목에 해당한다. 다음은 trait table의 구조와 실행 사례이다.
+===== 읽어야 할 논문 =====
+[[https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02473-1|Pandora: nucleotide-resolution bacterial pan-genomics with reference graphs]] Genome Biology (2021)