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빅데이터

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1. 빅데이터란?

빅데이터 분석은 대량의 데이터에서 유의미한 정보를 추출하는 과정입니다. 이는 생어 시퀀싱과 차세대 염기서열 분석(NGS) 등의 방법을 활용하여 진행됩니다. 이 분석을 통해 농업, 축산, 환경 등 다양한 분야에서 유익한 통찰을 얻을 수 있습니다.

2. NGS 염기서열을 기반으로 한 빅데이터 분석

1) Microbiome(마이크로바이옴) 분석

마이크로바이옴 분석은 우리의 몸이나 특정 환경에 존재하는 미생물군집의 유전자를 연구하는 과정입니다. 이것은 미생물의 다양성, 기능, 그리고 그들이 우리의 건강이나 환경에 미치는 영향에 대해 이해하는데 도움을 줍니다. 특히, 차세대 염기서열 분석(NGS)과 같은 고급 기술을 사용하면, 미생물 군집의 전체적인 구조와 기능을 좀 더 깊이 이해할 수 있습니다.

2) Artificial intelligence 분석 (인공지능 - 머신러닝)

인공지능 분석, 특히 머신러닝은 대량의 데이터에서 패턴과 관계를 찾아내는 방법입니다. 알고리즘이 데이터를 학습하여 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 빅데이터 분석에서는 이를 활용하여 복잡한 데이터를 이해하고, 미래 예측, 의사결정에 도움을 제공합니다. 또한, 인공지능 분석은 개인화된 추천, 고객 행동 분석, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

3) Metagenome assembled genome (MAG) 분석

빅데이터 분석

박영준

NGS

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1. 염기서열 분석의 중요성

우리가 흔히 알고 있는 유전자는 DNA (Deoxyribonucleic acid)라 불리며, 생명체의 유전정보를 담고 있는 유전물질로 알려져 있습니다.

이러한 DNA는 아데닌(Adenine), 구아닌(Guanine), 시토신(Cytosine), 및 티민(Thymine) 4개의 염기로 구성되어 있고 생명체의 종류에 따라 그 크기가 다릅니다.

2. 생어 시퀀싱(Sanger sequencing)

DNA 염기서열 분석을 위한 최초의 방법은 1977년 Frederic Sanger라는 과학자에 의해 개발된 사슬 종결법이라는 기술인데 기술 발명자의 이름을 따 생어 시퀀싱이라 부릅니다.

이 기술은 형광 표지 혹은 방사선 표지가 된 유전자 구성물질(dNTP)을 활용하여 염기서열을 읽어냅니다. 기술 초반에는 방사선동위원소를 활용했으나, 최근엔 형광 표지를 활용하여 염기서열을 분석합니다.

생어 시퀀싱의 장점으로는 정확성이 뛰어나 현재도 많이 사용됩니다. 하지만, 1회 운용에 많은 비용이 발생하며 비용 대비 적은 output을 생산합니다. 따라서, 최근에는 차세대 염기서열 분석 (Next generation sequencing)을 활용합니다.

3. 차세대 염기서열 분석(Next Generation Sequencing)

1) NGS의 도입

박영준