sars-cov-2_검출을_위한_pcr_프라이머_설계
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| ====== SARS-CoV-2 검출을 위한 PCR 프라이머 설계 ====== | ====== SARS-CoV-2 검출을 위한 PCR 프라이머 설계 ====== | ||
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| + | * 제 블로그에 별도의 글인 [[https:// | ||
| + | * Genes & Genomics에 제 논문이 게재되었습니다. [[https:// | ||
| ===== 들어가는 글 ===== | ===== 들어가는 글 ===== | ||
| COVID-19 진단을 위해 쓰이는 PCR 기법은 빠르게 발생하는 변이체에 의해 민감도가 떨어질 우려가 크다. 새롭게 보고된 바이러스 변이체의 게놈 정보를 이용하여 돌연변이가 발생한 위치를 피하여 PCR 프라이머를 설계하는 방법이 다음과 같이 소개되어서 이를 재현해 보는 것이 이 문서의 작성 취지이다. | COVID-19 진단을 위해 쓰이는 PCR 기법은 빠르게 발생하는 변이체에 의해 민감도가 떨어질 우려가 크다. 새롭게 보고된 바이러스 변이체의 게놈 정보를 이용하여 돌연변이가 발생한 위치를 피하여 PCR 프라이머를 설계하는 방법이 다음과 같이 소개되어서 이를 재현해 보는 것이 이 문서의 작성 취지이다. | ||
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| 이 논문 말고도 엄청난 수의 SARS-CoV-2 검출용 PCR 기법이 넘쳐나고 있을 것이다. 이 논문을 택한 것은 이해하기 쉬운 기본 원리에 바탕을 두고 있고, 리눅스 컴퓨터에서 실행할 수 있는 튜토리얼 형태로 작성되어 있어서 따라하기에 좋기 때문이다. | 이 논문 말고도 엄청난 수의 SARS-CoV-2 검출용 PCR 기법이 넘쳐나고 있을 것이다. 이 논문을 택한 것은 이해하기 쉬운 기본 원리에 바탕을 두고 있고, 리눅스 컴퓨터에서 실행할 수 있는 튜토리얼 형태로 작성되어 있어서 따라하기에 좋기 때문이다. | ||
| - | 여러 DNA target을 공통적으로 증폭할 수 있는 프라이머를 설계하기 위하여 conserved region을 찾는 가장 보편적인 방법은 multiple sequence alignment(MSA)를 사용하는 것이다. 예를 들어서 EasyPrimer([[https:// | + | 여러 DNA target을 공통적으로 증폭할 수 있는 프라이머를 설계하기 위하여 conserved region을 찾는 가장 보편적인 방법은 multiple sequence alignment(MSA)를 사용하는 것이다. 예를 들어서 EasyPrimer([[https:// |
| 그러나 이 글에서 소개하는 Methods Mol Biol.의 방법은 시간이 많이 걸리는 MSA에 의존하지 않고 각 변이체 바이러스 게놈을 레퍼런스에 비교하여 변이의 위치를 VCF로 추출한 뒤 이를 병합한 다음, BED 파일로 전환하여 프라이머 설계용 reference 서열 위에 대/ | 그러나 이 글에서 소개하는 Methods Mol Biol.의 방법은 시간이 많이 걸리는 MSA에 의존하지 않고 각 변이체 바이러스 게놈을 레퍼런스에 비교하여 변이의 위치를 VCF로 추출한 뒤 이를 병합한 다음, BED 파일로 전환하여 프라이머 설계용 reference 서열 위에 대/ | ||
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| ===== 실제 방법 ===== | ===== 실제 방법 ===== | ||
| - | 논문에서 소개한 명령어를 그대로 복사하여 실행하면 오류가 발생하기도 한다. 이를 바로잡아 나가도록 하자. 나는 sars_cov_2라는 conda environment(python 3.10.0)를 마련하였는데, | + | 논문에서 소개한 명령어를 그대로 복사하여 실행하면 오류가 발생하기도 한다. 이를 바로잡아 나가도록 하자. 나는 |
| ==== 1. Identify the mutations compared to the reference gnome ==== | ==== 1. Identify the mutations compared to the reference gnome ==== | ||
| SARS-CoV-2 유전체 염기서열(FASTA file)을 다운로드하여 ${MICROGMT}/ | SARS-CoV-2 유전체 염기서열(FASTA file)을 다운로드하여 ${MICROGMT}/ | ||
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| print $1" | print $1" | ||
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| - | 과연 이 awk 명령어가 제대로 작동하고 있는 것인가? 다음은 204번째 위치에서 G가 T로 치환된 것을 표시한 것이다. 샘플로 사용한 100개 게놈 서열에서는 모두 158회 출현한다. 0-based BED에서는 2,3번째 컬럼에서 각각 203(chromStart), | + | 과연 이 awk 명령어가 제대로 작동하고 있는 것인가? 다음은 204번째 위치에서 G가 T로 치환된 것을 표시한 것이다. 샘플로 사용한 100개 게놈 서열에서는 모두 158회 출현한다. 0-based BED에서는 2,3번째 컬럼에서 각각 203(chromStart), |
| [VCF 파일] NC_045512 204 . G T | [VCF 파일] NC_045512 204 . G T | ||
| [BED 파일] NC_045512 203 204 | [BED 파일] NC_045512 203 204 | ||
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