군유전체학

군유전체학(metagenomics)은 특정 환경에 존재하는 모든 생물체의 모든 유전 물질을 연구하는 학문으로, 그 구성, 다양성 및 기능적 잠재력에 대한 통찰력을 제공한다. 군유전체학을 통해 연구자들은 개별 종의 시간 소모적인 배양 없이도 환경 및 임상 샘플의 미생물 구성을 프로파일링할 수 있게 되었다.

군유전체학은 이전에 숨겨져 있던 생물 다양성과 대사 능력을 밝혀냄으로써 미생물 생태학과 진화생물학을 변화시켰다. DNA 시퀀싱 비용이 계속 하락함에 따라, 이제 군유전체 연구는 일상적으로 수백에서 수천 개의 샘플을 프로파일링하며 미생물 군집과 건강 및 글로벌 생태계에서의 그들의 역할에 대한 대규모 탐색을 가능하게 하고 있다.

군유전체 연구는 기술이 발전함에 따라 롱 리드 시퀀싱이 점점 더 많이 활용되고 있지만, 가장 일반적으로 샷건 시퀀싱을 채택한다. 이 분야는 환경 유전체학(environmental genomics), 생태 유전체학(ecogenomics), 군집 유전체학(community genomics) 또는 미생물군유전체학(microbiomics)으로도 불리며, 전통적인 배양 기반 방법이 밝힐 수 있는 범위를 넘어 미생물 생명에 대한 이해를 크게 확장했다.

군유전체학은 메타바코딩 또는 PCR 기반 시퀀싱으로도 불리는 앰플리콘 시퀀싱과는 구별된다. 주요 차이점은 근본적인 방법론에 있는데, 군유전체학은 샘플 내의 모든 DNA를 대상으로 하는 반면, 앰플리콘 시퀀싱은 하나 또는 여러 개의 특정 유전자를 증폭하여 시퀀싱하기 때문이다. 데이터 활용 또한 이 두 접근 방식 사이에서 다르다. 앰플리콘 시퀀싱은 주로 샘플에 어떤 분류군이 존재하는지 자세히 설명하는 군집 프로파일을 제공하는 반면, 군유전체학은 암호화된 효소와 경로도 복구한다. 앰플리콘 시퀀싱은 미생물 다양성을 프로파일링하기 위해 16S rRNA 유전자와 같이 고도로 보존된 특정 마커 유전자를 평가하는 데 초점을 맞춘 초기 환경 유전자 시퀀싱에서 자주 사용되었다. 이러한 연구들은 미생물 생물 다양성의 방대한 부분이 배양 기반 방법으로는 누락되었음을 입증했다.

 어원 
"metagenomics"라는 용어는 조 핸들스먼, 로버트 M. 굿먼, 미셸 R. 론돈, 존 클라디, 션 F. 브레이디에 의해 처음 사용되었으며, 1998년에 처음 출판물에 등장했다. 군유전체(metagenome)라는 용어는 환경에서 시퀀싱된 유전자 집합이 단일 유전체 연구와 유사한 방식으로 분석될 수 있다는 아이디어를 참조한 것이다. 2005년에 캘리포니아 대학교 버클리의 연구원인 케빈 첸과 리어 파흐터는 군유전체학을 "개별 종의 분리 및 실험실 배양 필요 없이 현대 유전체학 기술을 적용하는 것"으로 정의했다.

 역사 
전통적인 시퀀싱은 DNA의 공급원으로 동일한 세포들의 배양에서 시작된다. 그러나 초기 군유전체 연구는 많은 환경에 배양될 수 없고 따라서 시퀀싱될 수 없는 거대한 미생물 그룹이 존재할 가능성이 높다는 것을 밝혀냈다. 이러한 초기 연구들은 종 내에서 비교적 짧고 종종 보존되며 일반적으로 종 간에 서로 다른 16S 리보솜 RNA(rRNA) 서열에 초점을 맞추었다. 알려진 배양된 종 어디에도 속하지 않는 많은 16S rRNA 서열이 발견되었으며, 이는 고립되지 않은 수많은 생물체가 존재함을 시사했다. 환경에서 직접 채취한 리보솜 RNA 유전자에 대한 이러한 조사는 배양 기반 방법이 샘플 내 세균 및 고세균 종의 1% 미만만을 찾아낸다는 것을 밝혔다. 군유전체학에 대한 많은 관심은 대다수의 미생물이 이전에 발견되지 않은 채로 남아 있었다는 것을 보여준 이러한 발견들에서 비롯되었다.

1980년대에 이 분야의 초기 분자생물학 연구는 노먼 R. 페이스와 동료들에 의해 수행되었으며, 이들은 PCR을 사용하여 리보솜 RNA 서열의 다양성을 탐구했다. 이러한 획기적인 연구에서 얻은 통찰력으로 인해 페이스는 1985년 초에 환경 샘플에서 직접 DNA를 클로닝하는 아이디어를 제안했다. 이는 1991년 인디애나 대학교 생물학과에 재직 중이던 페이스와 동료들에 의해 발표된, 환경 샘플에서 대량의 DNA를 분리하고 클로닝한 첫 번째 보고로 이어졌다. 이러한 결과들이 PCR 위양성이 아니라는 것을 보장하기 위해 상당한 노력을 기울였으며, 탐구되지 않은 종들의 복잡한 군집의 존재를 뒷받침했다. 이 방법론은 고도로 보존된 비단백질 코딩 유전자를 탐구하는 것으로 제한되었지만, 다양성이 배양 방법으로 알려진 것보다 훨씬 더 복잡하다는 초기 미생물 형태학 기반 관찰을 뒷받침했다. 그 직후인 1995년, 힐리(Healy)는 실험실에서 말린 풀 위에서 자란 환경 생물체의 복잡한 배양물로 구성된 "동물 라이브러리(zoolibraries)"로부터 기능적 유전자의 군유전체적 분리를 보고했다. 페이스 실험실을 떠난 후, 에드워드 드롱은 이 분야에서 계속 연구하며 해양 샘플에서 라이브러리를 구축한 것을 시작으로, 시그니처 16S 서열에 기반한 환경 계통학의 기초를 닦는 작업을 주로 발표했다.

2002년, 마이아 브라이트바트, 포레스트 로워와 동료들은 환경 샷건 시퀀싱(아래 참조)을 사용하여 200리터의 바닷물에 5,000종 이상의 서로 다른 바이러스가 포함되어 있음을 보여주었다. 후속 연구들은 인간의 대변에 1,000종 이상의 바이러스 종이 있고, 해양 퇴적물 1kg당 많은 박테리오파지를 포함하여 아마도 100만 종의 서로 다른 바이러스가 있을 수 있음을 보여주었다. 본질적으로 이 연구들의 모든 바이러스는 새로운 종이었다. 2004년, 캘리포니아 대학교 버클리와 합동 유전체 연구소의 진 타이슨, 질 밴필드와 동료들은 산성 광산 배수 시스템에서 추출한 DNA를 시퀀싱했다. 이 노력은 이전에 배양 시도에 저항했던 몇몇 세균과 고세균의 완전하거나 거의 완전한 유전체를 얻는 결과를 낳았다.

2003년부터 인간 유전체 프로젝트의 민간 부문 리더였던 크레이그 벤터는 전 세계를 항해하며 여정 내내 군유전체 샘플을 수집하는 글로벌 오션 샘플링 원정(GOS)을 이끌었다. 이 모든 샘플은 새로운 유전체(따라서 새로운 생물체)가 확인되기를 바라며 샷건 시퀀싱을 사용하여 시퀀싱되었다. 사르가소해에서 수행된 파일럿 프로젝트에서는 이전에 본 적 없는 148종의 세균을 포함하여 거의 2,000종의 서로 다른 종의 DNA를 발견했다. 벤터는 미국 서해안을 철저히 탐사했으며, 2006년에는 발트해, 지중해, 흑해를 탐사하는 2년간의 원정을 마쳤다. 이 여정 동안 수집된 군유전체 데이터 분석 결과, 하나는 '풍요 또는 기근'의 환경 조건에 적응한 분류군으로 구성되고, 다른 하나는 상대적으로 적지만 더 풍부하고 널리 분포된 주로 플랑크톤으로 구성된 분류군인 두 그룹의 생물체가 밝혀졌다.

2005년 펜실베이니아 주립 대학교의 스테판 C. 슈스터와 동료들은 454 라이프 사이언스가 개발한 대규모 병렬 파이로시퀀싱인 고처리량 시퀀싱으로 생성된 환경 샘플의 첫 번째 서열을 발표했다. 이 분야의 또 다른 초기 논문은 2006년 샌디에고 주립 대학교의 로버트 에드워즈, 포레스트 로워와 동료들에 의해 발표되었다.

 현재 세계에는 군유전체학 연구실이 거의 없다. 예를 들어, 영국에서는 그레이트 오몬드 스트리트 병원의 군유전체학 랩만이 이러한 테스트를 수행하는 것으로 인정받고 있다. 비용은 높지만(2025년 기준 1,300파운드로 인용됨), 기술이 발전함에 따라 이 비용은 떨어질 것으로 예상된다.

 시퀀싱 
섬네일|200px|전형적인 군유전체 프로젝트의 흐름도

환경 샘플에서 수천 염기쌍 이상의 DNA 서열을 회수하는 것은 최근 분자생물학적 기술의 발전으로 분자 클로닝을 위한 더 나은 벡터를 제공하는 세균인공염색체(BAC)의 라이브러리 구축이 가능해지기 전까지는 매우 어려웠다.

 샷건 군유전체학 
생물정보학의 발전, DNA 증폭의 정밀화, 컴퓨팅 능력의 확산은 환경 샘플에서 회수된 DNA 서열 분석에 큰 도움을 주었으며, 샷건 시퀀싱을 군유전체 샘플에 적용할 수 있게 했다(전체 군유전체 샷건 또는 WMGS 시퀀싱으로도 알려짐). 많은 배양된 미생물과 인간 유전체를 시퀀싱하는 데 사용된 이 접근 방식은 DNA를 무작위로 절단하고, 많은 짧은 서열을 시퀀싱한 다음, 이를 조립하여 하나의 합의 서열로 재구성한다. 샷건 시퀀싱은 환경 샘플에 존재하는 유전자를 밝혀낸다. 과거에는 이 시퀀싱을 용이하게 하기 위해 클론 라이브러리가 사용되었다. 그러나 고처리량 시퀀싱 기술의 발전으로 클로닝 단계가 더 이상 필요하지 않게 되었으며, 이러한 노동 집약적인 병목 단계 없이 더 많은 양의 시퀀싱 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 샷건 군유전체학은 어떤 생물체가 존재하는지와 군집에서 어떤 대사 과정이 가능한지에 대한 정보를 모두 제공한다. 환경에서의 DNA 수집은 대부분 통제되지 않기 때문에, 환경 샘플에서 가장 풍부한 생물체가 결과 시퀀싱 데이터에서 가장 많이 나타난다. 소수 군집 구성원의 유전체를 완전히 분석하는 데 필요한 높은 적용 범위를 달성하려면 종종 엄두도 못 낼 만큼 큰 샘플이 필요하다. 반면, 샷건 시퀀싱의 무작위적 특성은 전통적인 배양 기술로는 간과될 수 있는 이러한 생물체들이 적어도 일부 작은 서열 조각들로 표현될 것임을 보장한다.

 고처리량 시퀀싱 
고처리량 시퀀싱의 장점은 시퀀싱 전에 DNA를 클로닝할 필요가 없다는 점이며, 이는 환경 샘플링의 주요 편향과 병목 현상 중 하나를 제거한다. 고처리량 시퀀싱을 사용하여 수행된 최초의 군유전체 연구는 대규모 병렬 454 파이로시퀀싱을 사용했다. 환경 샘플링에 일반적으로 적용되는 다른 세 가지 기술은 일루미나 MiSeq 또는 HiSeq, Ion Torrent Personal Genome Machine 및 Applied Biosystems SOLiD 시스템이다. 이러한 DNA 시퀀싱 기술은 생어 염기서열 분석보다 짧은 단편을 생성한다. Ion Torrent PGM 시스템과 454 파이로시퀀싱은 일반적으로 ~400 bp 리드를 생성하고, 일루미나 MiSeq은 400-700 bp 리드를 생성하며(페어드 엔드 옵션 사용 여부에 따라 다름), SOLiD는 25-75 bp 리드를 생성한다. 역사적으로 이러한 리드 길이는 약 750 bp인 일반적인 생어 시퀀싱 리드 길이보다 훨씬 짧았으나, 일루미나 기술은 빠르게 이 벤치마크에 근접하고 있다. 그러나 이러한 제한은 훨씬 더 많은 수의 시퀀싱 리드로 보완된다. 2009년에 파이로시퀀싱된 군유전체는 200-500 메가베이스를 생성하고 일루미나 플랫폼은 약 20-50 기가베이스를 생성했지만, 이러한 출력은 최근 몇 년 동안 수십 배 증가했다.

복잡한 환경 샘플로부터 더 높은 해상도와 더 완전한 조립을 달성하기 위해, 이 분야에서는 몇 가지 고급 기술을 채택했다. 한 가지 접근 방식은 샷건 시퀀싱과 염색체 형태 포착(Hi-C) 기술을 결합하는 것인데, 이는 동일한 세포 내에 있는 임의의 두 DNA 서열의 근접성을 측정하여 미생물 유전체 조립을 가이드한다. 또 다른 기술은 단일 세포 군유전체 시퀀싱으로, 군집 내에 존재하는 이질성을 해결한다. 또한, 퍼시픽 바이오사이언스(PacBio RSII 및 Sequel) 및 옥스포드 나노포어 테크놀로지(MinION, GridION, PromethION)와 같은 롱 리드 시퀀싱 기술은 조립 과정을 단순화하는 현저히 긴 리드를 생성하며, 특히 반복적이거나 구조적으로 복잡한 지역에서 유용하다.

 시퀀싱 깊이 
군유전체학을 위한 시퀀싱 시 중요한 고려 사항은 시퀀싱 깊이(sequencing depth), 즉 각 염기가 시퀀서에 의해 읽히는 횟수이며 이는 해상도로 생각할 수 있다. 시퀀싱 깊이가 높을수록 결과 파일과 컨티그(contig)의 수가 커지고, 회수되는 미생물 유전체의 수도 늘어난다. 고심도 군유전체는 예외적으로 높은 유전체 회수율을 보이며 엄청난 참신함이 보고되기도 했다. 저심도 군유전체는 고심도 샘플보다 모든 분류 단계에서 해상도가 낮다.

 생물정보학 
섬네일|450px|전체 군유전체 샷건 시퀀싱 유래 데이터 분석에 필요한 주요 단계의 개략도. 각 단계와 관련된 소프트웨어는 이탤릭체로 표시되어 있다.
군유전체학 실험에서 생성된 데이터는 엄청나며 본질적으로 노이즈가 많고, 최대 10,000종을 나타내는 파편화된 데이터를 포함하고 있다. 소 혹위 군유전체 시퀀싱은 279 기가베이스, 즉 2,790억 개의 뉴클레오타이드 서열 데이터를 생성했으며, 인간 장내 미생물군유전체 유전자 카탈로그는 567.7 기가베이스의 서열 데이터에서 조립된 330만 개의 유전자를 확인했다. 이러한 규모의 데이터셋을 수집, 큐레이션 및 유용한 생물학적 정보 추출은 연구자들에게 상당한 컴퓨팅 과제를 안겨준다.

 서열 사전 필터링 
군유전체 데이터 분석의 첫 번째 단계는 중복되는 저품질 서열 및 진핵생물 기원일 가능성이 높은 서열(특히 인간 유래 군유전체에서)의 제거를 포함한 특정 사전 필터링 단계의 실행을 필요로 한다. 오염된 진핵생물 유전체 DNA 서열을 제거하는 데 사용할 수 있는 방법으로는 Eu-Detect 및 DeConseq이 있다.

 조립 

유전체 및 군유전체 프로젝트의 DNA 서열 데이터는 본질적으로 동일하지만, 유전체 서열 데이터는 높은 적용 범위(coverage)를 제공하는 반면 군유전체 데이터는 일반적으로 매우 비중복적이다. 또한, 리드 길이가 짧은 2세대 시퀀싱 기술의 사용이 증가함에 따라 미래의 군유전체 데이터 중 많은 부분이 오류가 발생하기 쉬울 것이다. 이러한 요소들이 결합되어 군유전체 시퀀싱 리드를 유전체로 조립하는 것은 어렵고 신뢰할 수 없게 만든다. 오조립은 샘플에 존재하는 종들의 상대적 풍부함 차이 때문에 조립을 특히 어렵게 만드는 반복적인 DNA 서열의 존재로 인해 발생한다. 오조립은 또한 하나 이상의 종에서 온 서열이 키메라 컨티그로 결합되는 상황을 포함할 수 있다.

조립의 정확도를 높이기 위해 페어드 엔드 태그(paired-end tags)의 정보를 사용할 수 있는 여러 조립 프로그램이 있다. Phrap 또는 Celera Assembler와 같은 일부 프로그램은 단일 유전체를 조립하기 위해 설계되었지만 군유전체 데이터셋을 조립할 때도 좋은 결과를 낸다. Velvet assembler와 같은 다른 프로그램들은 de Bruijn graph를 사용하여 2세대 시퀀싱에서 생성된 짧은 리드에 최적화되었다. 참조 유전체(reference genomes)를 사용하면 연구자들이 가장 풍부한 미생물 종의 조립을 개선할 수 있지만, 이 접근 방식은 시퀀싱된 유전체를 사용할 수 있는 미생물 문(phyla)의 작은 하위 집합에 의해서만 제한된다. 조립이 생성된 후의 추가적인 과제는 샘플 내의 어떤 서열이 어떤 종에서 왔는지 결정하는 "군유전체 디콘볼루션(metagenomic deconvolution)"이다.

 종 다양성 

유전자 주석이 "무엇"을 제공한다면, 생물 다양성의 측정은 "누구"를 제공한다. 군유전체에서 군집 구성과 기능을 연결하기 위해 서열은 분류(binning)되어야 한다. 비닝(Binning)은 특정 서열을 생물체와 연결하는 과정이다. 유사성 기반 비닝에서 BLAST와 같은 방법은 기존 공공 데이터베이스에서 계통발생적 마커나 유사한 서열을 신속하게 검색하는 데 사용된다. 이 접근 방식은 MEGAN에 구현되어 있다. 또 다른 도구인 PhymmBL은 보간 마르코프 모형을 사용하여 리드를 할당한다. MetaPhlAn 및 AMPHORA는 개선된 컴퓨팅 성능으로 생물체의 상대적 풍부함을 추정하기 위한 고유한 계통군 특이적 마커를 기반으로 하는 방법이다. mOTUs 및 MetaPhyler와 같은 다른 도구들은 보편적인 마커 유전자를 사용하여 원핵생물 종을 프로파일링한다. mOTUs profiler를 사용하면 참조 유전체 없이도 종을 프로파일링할 수 있어 미생물 군집 다양성 추정을 개선할 수 있다. SLIMM과 같은 최근 방법은 개별 참조 유전체의 리드 적용 범위 랜드스케이프를 사용하여 위양성 히트를 최소화하고 신뢰할 수 있는 상대적 풍부함을 얻는다. 구성 기반 비닝에서 방법들은 올리고뉴클레오타이드 빈도 또는 코돈 사용빈도 편향과 같은 서열의 고유한 특징을 사용한다. 서열이 분류되면 다양성과 풍부도에 대한 비교 분석을 수행할 수 있다.

비닝 후, 조립된 컨티그들은 비닝 도구의 최선의 능력에 따라 각각 종과 유사한 생물체 집합을 나타내는 "빈(bins)"으로 수집된다. 포함된 모든 서열은 해당 생물체의 유전체에서 유래된 것으로 생각될 수 있으므로 각 빈은 군유전체 조립 유전체(MAG)로 구성된다. CheckM 및 BUSCO와 같은 단일 사본 유전자 기반 도구는 MAG의 완성도 백분율과 오염 백분율을 추정하는 데 사용할 수 있다.

 유전자 예측 

군유전체 분석 파이프라인은 조립된 컨티그의 코딩 영역 주석 작업에 두 가지 접근 방식을 사용한다. 첫 번째 접근 방식은 대개 BLAST 검색을 통해 시퀀싱 데이터베이스에서 이미 공공에 공개된 유전자와의 상동성에 기반하여 유전자를 식별하는 것이다. 이러한 유형의 접근 방식은 MEGAN4 프로그램에 구현되어 있다. 두 번째인 ab initio 방식은 관련 생물체의 유전자 훈련 세트를 기반으로 코딩 영역을 예측하기 위해 서열의 고유한 특성을 사용한다. 이는 GeneMark 및 GLIMMER와 같은 프로그램이 취하는 접근 방식이다. ab initio 예측의 주요 장점은 서열 데이터베이스에 상동체가 부족한 코딩 영역을 감지할 수 있다는 것이지만, 비교를 위해 사용할 수 있는 인접한 유전체 DNA의 큰 영역이 있을 때 가장 정확하다. 유전자 예측은 일반적으로 비닝 후에 수행된다.

 비교 군유전체학 
비교 군유전체학은 여러 샘플 또는 조건에 걸쳐 미생물 군집의 분류학적 및 기능적 구성의 차이를 분석하는 것을 포함한다. 그룹 간에 차이가 나는 특징에 집중할 때 이를 종종 미분 풍부도 분석이라고 한다. 군유전체의 비교 분석은 미생물 군집이 환경이나 숙주에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 통찰력을 제공하여 군집 구조와 기능을 생태학적 또는 건강 관련 결과와 연결하는 데 도움을 준다. 군유전체는 그룹 간 정규화된 종 또는 속 풍부도 차이와 같은 분류학적 구성 또는 분류학적 알파 다양성을 분석하여 가장 흔히 비교되지만, k-mer 프로파일과 같은 서열 특징으로도 비교될 수 있다. 군유전체 샘플의 환경 맥락에 대한 메타데이터는 연구자들이 서식지가 군집 구조와 기능에 미치는 영향을 연구할 수 있는 능력을 제공하므로 비교 분석에서 중요하다.

군유전체 간의 기능적 비교는 종종 HUMAnN3나 gutSMASH와 같은 도구를 사용하여 유전자 가족 또는 경로를 프로파일링하는 것을 포함한다. 이들 도구는 리드를 참조 데이터베이스(예: KEGG, COG)에 매핑하거나 생합성/대사 유전자 클러스터를 감지하여 샘플 간의 기능적 잠재력을 통계적으로 비교할 수 있게 한다. 이러한 유전자 중심 접근 방식은 분류학적 그룹보다는 군집 전체의 기능적 보완에 중점을 두며, 기능적 보완이 유사한 환경 조건에서 유사함을 보여준다.

 데이터 분석 

 군집 대사 
많은 세균 군집(천연 또는 생물반응기와 같은 인공)에서 대사의 유의미한 분업(상리공생)이 존재하며, 이 과정에서 일부 생물체의 노폐물은 다른 생물체의 대사 산물이 된다. 그러한 시스템 중 하나인 메테인 세균 생물반응기에서 기능적 안정성을 위해서는 원료 자원을 완전히 대사된 폐기물(메테인)으로 바꾸기 위해 함께 작용하는 여러 상리공생 종(Syntrophobacterales 및 Synergistia)의 존재가 필요하다. 마이크로어레이 또는 단백체학을 사용한 비교 유전자 연구 및 발현 실험을 통해 연구자들은 종의 경계를 넘어서는 대사 네트워크를 구성할 수 있다. 이러한 연구는 어떤 단백질 버전이 어떤 종에 의해, 그리고 심지어 어떤 종의 어떤 균주에 의해 암호화되는지에 대한 자세한 지식을 필요로 한다. 따라서 군집 유전체 정보는 군집에 의해 대사 산물이 어떻게 전달되고 변형되는지 결정하려는 탐구에서 (대사체학 및 단백체학과 함께) 또 다른 근본적인 도구이다.

 메타전사체학 

군유전체학을 통해 연구자들은 미생물 군집의 기능적 및 대사적 다양성에 접근할 수 있지만, 이러한 과정 중 어떤 것이 활성화되어 있는지는 보여줄 수 없다. 군유전체 mRNA(메타전사체, metatranscriptome)의 추출 및 분석은 복잡한 군집의 유전자 조절 및 유전자 발현 프로파일에 대한 정보를 제공한다. 환경 RNA 수집의 기술적 어려움(예: mRNA의 짧은 반감기) 때문에 현재까지 미생물 군집에 대한 현장 메타전사체 연구는 상대적으로 적었다. 원래 마이크로어레이 기술로 제한되었던 메타전사체 연구는 토양의 암모니아 산화 분석에 처음 사용된 이후 미생물 군집의 전체 유전체 발현 및 정량화를 측정하기 위해 전사체 기술을 활용해 왔다.

 바이러스 
군유전체 시퀀싱은 특히 바이러스 군집 연구에 유용하다. 바이러스는 (세균과 고세균을 위한 16S RNA, 진핵생물을 위한 18S RNA와 같은) 공유된 보편적 계통발생적 마커가 없기 때문에 환경 샘플에서 바이러스 군집의 유전적 다양성에 접근하는 유일한 방법은 군유전체학을 이용하는 것이다. 따라서 바이러스 군유전체(바이롬(viromes)이라고도 함)는 바이러스 다양성과 진화에 대해 점점 더 많은 정보를 제공할 것이다. 예를 들어, Giant Virus Finder라는 군유전체 파이프라인은 소금 사막과 남극의 건조한 계곡에서 거대 바이러스가 존재한다는 첫 번째 증거를 보여주었다.

 응용 
군유전체학은 다양한 분야에서 지식을 진보시킬 잠재력을 가지고 있다. 또한 의학, 공학, 농업, 지속 가능성 및 생태학에서의 실질적인 과제를 해결하는 데 적용될 수 있다.

 농업 
식물이 자라는 흙에는 미생물 군집이 서식하며, 토양 1g에는 약 109-1010개의 미생물 세포가 포함되어 있고 이는 약 1 기가베이스의 서열 정보로 구성된다. 토양에 서식하는 미생물 군집은 과학계에 알려진 가장 복잡한 것 중 일부이며, 경제적 중요성에도 불구하고 여전히 이해가 부족한 상태로 남아 있다. 미생물 컨소시엄은 대기 중 질소 고정, 영양분 순환, 질병 억제, 철 및 기타 금속의 격리 등 식물 성장에 필요한 광범위한 생태계 서비스를 수행한다. 기능적 군유전체학 전략은 이러한 미생물 군집의 배양 독립적 연구를 통해 식물과 미생물 간의 상호작용을 탐구하는 데 사용되고 있다. 영양분 순환과 식물 성장 촉진에서 이전에 배양되지 않았거나 희귀한 군집 구성원의 역할에 대한 통찰력을 허용함으로써, 군유전체적 접근 방식은 농작물 및 가축의 질병 탐지 개선과 미생물과 식물 간의 관계를 활용하여 작물 건강을 개선하는 향상된 농업 관행의 적응에 기여할 수 있다.

 바이오 연료 

바이오 연료는 옥수수 줄기, 스위치그래스 및 기타 바이오매스에 포함된 셀룰로스를 셀룰로스 에탄올로 전환하는 것과 같이 바이오매스 전환에서 파생된 연료이다. 이 과정은 셀룰로스를 설탕으로 변환하는 미생물 컨소시엄(결합)에 의존하며, 이어서 설탕을 에탄올로 발효시킨다. 미생물은 또한 메테인과 바이오수소를 포함한 다양한 바이오에너지원을 생산한다.

바이오매스의 효율적인 산업 규모 분해에는 생산성이 높고 비용이 낮은 새로운 효소가 필요하다. 복잡한 미생물 군집 분석에 대한 군유전체적 접근 방식을 통해 글리코시데이스와 같이 바이오 연료 생산에 산업적으로 응용되는 효소의 표적 스크리닝이 가능하다. 또한 이러한 미생물 군집이 어떻게 기능하는지에 대한 지식은 이들을 제어하는 데 필요하며, 군유전체학은 이들을 이해하는 핵심 도구이다. 군유전체적 접근 방식은 바이오가스 발효조나 가위개미의 균류 정원과 같은 곤충 초식 동물과 같은 수렴하는 미생물 시스템 간의 비교 분석을 가능하게 한다.

 생명공학 
미생물 군집은 경쟁과 의사소통에 사용되는 방대한 범위의 생물학적 활성 화학물질을 생성한다. 오늘날 사용되는 많은 약물은 원래 미생물에서 발견되었다. 배양할 수 없는 미생물의 풍부한 유전적 자원을 채굴하는 최근의 진전은 새로운 유전자, 효소 및 천연 제품의 발견으로 이어졌다. 군유전체학의 적용은 효소 촉매작용에 의한 키랄 합성의 이점이 점점 더 인정받고 있는 범용 화학물질, 정밀 화학물질, 농약 및 약제의 개발을 가능하게 했다.

군유전체 데이터의 바이오프로스펙팅에는 두 가지 유형의 분석이 사용된다. 발현된 형질에 대한 기능 중심 스크리닝과 관심 있는 DNA 서열에 대한 서열 중심 스크리닝이다. 기능 중심 분석은 원하는 형질이나 유용한 활성을 발현하는 클론을 식별한 다음 생화학적 특성 분석 및 서열 분석을 수행한다. 이 접근 방식은 적절한 스크린의 가용성과 원하는 형질이 숙주 세포에서 발현되어야 한다는 요구 사항에 의해 제한된다. 게다가 발견율이 낮고(스크리닝된 1,000개의 클론 당 1개 미만) 노동 집약적인 특성이 이 접근 방식을 더욱 제한한다. 대조적으로, 서열 중심 분석은 보존된 DNA 서열을 사용하여 관심 서열에 대해 클론을 스크리닝하기 위한 PCR 프라이머를 설계한다. 클로닝 기반 접근 방식과 비교하여 서열 전용 접근 방식을 사용하면 필요한 벤치 작업량이 더욱 줄어든다. 대규모 병렬 시퀀싱의 적용은 또한 생성되는 서열 데이터의 양을 크게 증가시키며, 이는 고처리량 생물정보학 분석 파이프라인을 필요로 한다. 서열 중심 스크리닝 방식은 공공 서열 데이터베이스에 존재하는 유전자 기능의 폭과 정확성에 의해 제한된다. 실제로 실험에서는 관심 기능, 스크리닝할 샘플의 복잡성 및 기타 요인에 따라 기능 및 서열 기반 접근 방식을 모두 결합하여 사용한다. 신약 발견을 위한 생명공학으로서 군유전체학을 사용한 성공 사례는 말라시딘(malacidin) 항생제에서 잘 나타난다.

 생태학 
섬네일|right|군유전체학은 노천 탄광에서 나오는 산성 폐수를 받는 이 스트림에 존재하는 것과 같은 미생물 군집의 기능 생태학 연구를 가능하게 한다.
군유전체학은 환경 군집의 기능 생태학에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다. 호주 바다사자의 배설물에서 발견된 세균 컨소시엄의 군유전체 분석은 영양분이 풍부한 바다사자의 대변이 연안 생태계의 중요한 영양원일 수 있음을 시사한다. 이는 배설과 동시에 배출되는 세균이 대변의 영양분을 먹이 사슬로 흡수될 수 있는 생체 이용 가능한 형태로 분해하는 데 능숙하기 때문이다.

DNA 시퀀싱은 더 넓게는 수역에 존재하는 종을 식별하거나, 공기에서 여과된 파편, 흙 샘플 또는 동물의 배설물을 식별하는 데 사용될 수 있으며, 심지어 혈액 섭취물에서 먹이 항목을 감지할 수도 있다. 이는 침입종 및 멸종위기종의 범위를 설정하고 계절적 개체군을 추적할 수 있다.

 환경 복원 

군유전체학은 공해물질이 생태계에 미치는 영향을 모니터링하고 오염된 환경을 정화하기 위한 전략을 개선할 수 있다. 미생물 군집이 오염 물질에 대처하는 방식에 대한 이해가 높아지면 오염된 지역이 오염으로부터 회복될 가능성에 대한 평가가 향상되고 생물 증강(bioaugmentation) 또는 생물 자극(biostimulation) 시험이 성공할 가능성이 높아진다.

 장내 미생물 특성 분석 
미생물 군집은 인간의 건강을 유지하는 데 핵심적인 역할을 하지만, 그 구성과 메커니즘은 여전히 미스터리로 남아 있다. 군유전체 시퀀싱은 최소 250명의 개인으로부터 15개에서 18개 신체 부위의 미생물 군집 특성을 분석하는 데 사용되고 있다. 이는 핵심 인간 미생물군유전체가 있는지 결정하고, 인간의 건강과 상관관계가 있는 인간 미생물군유전체의 변화를 이해하며, 이러한 목표를 지원하기 위한 새로운 기술 및 생물정보학 도구를 개발하는 것을 주요 목표로 하는 인간 미생물군유전체 이니셔티브의 일부이다.

MetaHit(인간 장관의 군유전체학) 프로젝트의 일부인 또 다른 의학 연구는 덴마크와 스페인의 건강한 사람, 과체중인 사람 및 과민성 대장 질환 환자로 구성된 124명의 개인을 대상으로 했다. 이 연구는 위장 세균의 깊이와 계통학적 다양성을 분류하려고 시도했다. 일루미나 GA 서열 데이터와 짧은 리드 조립을 위해 특별히 설계된 de Bruijn 그래프 기반 도구인 SOAPdenovo를 사용하여, 총 컨티그 길이가 10.3 Gb이고 N50 길이가 2.2 kb인 500 bp 이상의 컨티그 658만 개를 생성할 수 있었다.

이 연구는 두 세균 문인 박테로이데테스(Bacteroidetes)와 피르미쿠테스(Firmicutes)가 원위 장내 세균을 지배하는 알려진 계통학적 범주의 90% 이상을 구성한다는 것을 입증했다. 장 내에서 발견되는 상대적인 유전자 빈도를 사용하여 연구자들은 장관의 건강에 결정적으로 중요한 1,244개의 군유전체 클러스터를 식별했다. 이 클러스터에는 가사(housekeeping) 기능과 장 특이적 기능의 두 가지 유형의 기능이 있다. 가사 유전자 클러스터는 모든 세균에 필요하며 중심 탄소 대사 및 아미노산 합성을 포함한 주요 대사 경로에서 종종 주요 역할을 한다. 장 특이적 기능에는 숙주 단백질에 대한 부착 및 글로보시리즈 당지질로부터 설탕 수확이 포함된다. 과민성 대장 증후군 환자는 과민성 대장 증후군을 앓지 않는 개인보다 유전자가 25% 적고 세균 다양성이 낮은 것으로 나타났으며, 이는 환자의 장내 바이옴 다양성 변화가 이 질환과 관련이 있을 수 있음을 나타낸다.

이러한 연구들이 잠재적으로 가치 있는 의학적 응용을 강조하지만, 리드의 31-48.8%만이 194개의 공공 인간 장내 세균 유전체에 정렬될 수 있었고 7.6-21.2%만이 GenBank에서 사용 가능한 세균 유전체에 정렬될 수 있었으며, 이는 새로운 세균 유전체를 획득하기 위해 여전히 훨씬 더 많은 연구가 필요함을 시사한다.

인간 유전체 프로젝트(HMP)에서 장내 미생물 군집은 고처리량 DNA 시퀀싱을 사용하여 검정되었다. HMP는 개별 미생물 종과 달리 많은 대사 과정이 다양한 빈도로 모든 신체 서식지에 존재함을 보여주었다. 인간 미생물군유전체 프로젝트의 일환으로 102명의 개인으로부터 7개의 주요 신체 부위에서 추출한 649개 군유전체의 미생물 군집을 연구했다. 군유전체 분석 결과 168개의 기능적 모듈과 196개의 대사 경로 내에서 틈새 특이적 풍부함의 변화가 밝혀졌다. 여기에는 장내의 글리코사미노글리칸 분해뿐만 아니라 후질원개에서 숙주 표현형(질 pH)과 연결된 인산염 및 아미노산 수송이 포함되었다. HMP는 진단 및 근거중심의학에서 군유전체학의 유용성을 밝혀냈다. 따라서 군유전체학은 맞춤의학 분야의 많은 시급한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이다.

동물에서 군유전체학은 그들의 장내 미생물군유전체를 프로파일링하고 항생제 내성 세균의 검출을 가능하게 하는 데 사용될 수 있다. 이는 야생 생물에서 사육 동물 및 인간으로 질병이 확산되는 것을 모니터링하는 데 시사점을 가질 수 있다.

 감염병 진단 
감염성 질환과 비감염성 질환을 구별하고 감염의 근본적인 원인을 식별하는 것은 어려울 수 있다. 예를 들어, 뇌염 사례의 절반 이상이 최첨단 임상 실험실 방법을 사용한 광범위한 테스트에도 불구하고 진단되지 않은 채로 남아 있다. 임상 군유전체 시퀀싱은 환자의 샘플에서 발견된 유전 물질을 알려진 모든 미세한 인간 병원체 및 수천 개의 기타 세균, 바이러스, 진균 및 기생 생물 데이터베이스와 관련 임상 표현형이 있는 항미생물 내성 유전자 서열 데이터베이스와 비교함으로써 감염을 진단하는 민감하고 신속한 방법으로서 유망함을 보여준다.

 아르보바이러스 감시 
군유전체학은 모기나 진드기와 같이 흡혈성 절지동물에 의해 퍼지는 바이러스 다양성과 생태를 규명하는 데 유용하며, 이를 아르보바이러스라고 한다. 이는 또한 공중보건 관계자와 조직이 야생 절지동물 개체군에서 순환하는 아르보바이러스를 감시하는 도구로 사용될 수 있다.

 식이 추정 
MEDI(Metagenomic Estimation of Dietary Intake)는 인간의 대변 군유전체에서 식품 유래 DNA를 검출하여 개별 식이 프로파일을 재구성할 수 있게 한다. MEDI는 식품 빈도 설문지와 일치함을 보여주었으며, 영유아의 식이 변화를 추적하고 식이 기록이 없는 대규모 코호트에서 식이-건강 연관성을 확인했다.

 같이 보기 
 총유전체
 초유전체
 미생물군체
 군유전체
 유전체
 유전체학
 미생물군유전체
 통유전체학

 각주 

 외부 링크 
 Omics.org
 Genomics.org
 Metagenome.kr : 한국의 군유전체 사이트
 Metagenomics.kr 한국 군유전체학 홈 페이지

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