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정리 사람을 포함한 60종의 포유류로부터 유래한 마이크로바이옴 샘플을 분석함. Host diet와 phylogeny가 bacterial diversity에 영향을 미친다는 것을 보여줌. 네트워크 분석도 진해함: 각 종과 OTU를 노드로, 포함 관계를 엣지로. 미생물 다양성은 육식

정리 900여 종에 달하는 척추동물에서 유래한 샘플을 분석한 논문 Nonflying mammals의 경우, host diet와 host phylogenetic distance (host order level까지)는 gut microbiota와의 상관 관계가 있었지만 (그룹끼리 서로 비슷한 구성을 가짐), 조류의 경우, diet나 host phylogeny와 약한 상관관계를 보였다 (low levels of phylosymbiosis). 또한 mammalian guts에서는 대부분의 세균이 host specific했지만, 조류는 host specificity가 거의 없었다 (각각의 ASV에서 host taxonomic order가 차지하는 비율을 mammals와 birds로 나누어 확인, Figure 3)..

정리 Host evolutionary histor와 diet가 모두 gut microbiome diversity에 영향을 미치며, 이와 관련된 microbial taxa를 확인한 논문. 참고 Wild와 captive animaly은 서로 다를 수 있기 때문에 주로 wild animal에 대해서 분석함. 샘플마다 가지고 있는 OTU가 굉장히 달랐기 때문에 주로 presence-absence로 diversity 분석을 하였다. 종의 Relative abundances를 구할 때 평균을 내지 않고, 그 종에 해당하는 모든 샘플에서 subsampling을 진행하여 분석하였다 (5000 reads씩). Microbiome의 vertical transmission도 존재: 부모로부터 자식으로 microbiome이 ..

정리 Earth Microbiome Project은 지구의 microbial communites를 최대한 많이 샘플링하여 microbiome과 환경 간의 관계를 파악하기 위한 프로젝트이다. 위 데이터를 법의학적 정보(forensic information)로도 사용할 수 있는 것을 목표로 한다: 마이크로바이옴을 분석하여 어디에서 유래했는지 파악. Reference Thompson, Luke R., et al. "A communal catalogue reveals Earth’s multiscale microbial diversity." Nature 551.7681 (2017): 457-463. https://www.futurity.org/earth-microbiome-project-1595972/

정리 Reanalysis를 위해 SRA나 MG-RAST에서 metagenomic data를 구할 수는 있지만 쉽지 않다: metadata가 엉망인 경우가 있기 때문. HumanMetagenomeDB는 69,822개 metagenomes의 metadata를 정리해두었다. 그래서 human metagenome을 얻고 싶다면 이 데이터베이스를 먼저 이용하여 필요한 것을 탐색하기 좋을 것 같다. Reference Kasmanas, Jonas Coelho, et al. "HumanMetagenomeDB: a public repository of curated and standardized metadata for human metagenomes." Nucleic Acids Research 49.D1 (2021): ..

정리 Human Pan-Microbe Communities (HPMC) database는 human fecal metagenomic samples를 분석하여 정리하였다. 두 개의 그룹으로 나누어 샘플에서 특정 세균이 존재하는지 확인할 수 있다. 반대로 특정 세균이 어떤 샘플에 존재하는지 확인할 수 있다. 링크: http://www.hpmcd.org/ Reference Forster, Samuel C., et al. "HPMCD: the database of human microbial communities from metagenomic datasets and microbial reference genomes." Nucleic acids research 44.D1 (2016): D604-D609.

정리 위 저자들이 bistable toggle network 찾는 알고리즘 (BioFENCE)를 만들고, 이를 Yeast에 적용하여 6개의 알려진 network와 5개의 알려지지 않은 네트워크를 찾았다는 내용 (실험으로도 검증) Toggle network란 아래 그림의 파란색 부분으로서, n개의 protein node로 구성된 nonredundant directed loop을 말한다 (with even number m inhibitory edges, n-m activating edges). Toggle network가 bistable하다는 것은: 1) C를 넣어주면 A activation되면서 계속 [A: 많음, B: 적음] 상태로 유지되고, 2) D를 넣어주면 B가 activation되면서 계속 [B:..

정리 Host factors에는 host genetic factors (HGFs)와 host immune factors (HIFs)가 있다. GIMICA (Host Genetic and Immune Factors Shaping Human Microbiota)는 세균과 host factors와의 관계를 파악하기 위한 데이터베이스이다. 세균을 검색하면 이와 관련된 host factors에는 무엇이 있는지 알려준다: 예를 들어, Escherichia coli를 검색하면 VIPR2이 없을 때 Escherichia가 증가한다는 논문이 있다는 사실을 알 수 있다. 반대로 host factors를 검색했을 때 이와 관련된 세균도 보여준다. 데이터베이스를 만들 때는 각 세균이 human과 어떤 관련이 있는지 문헌 조사..

정리 Fence lizards, house mice, chimpanzees, humans의 gut microbiotas를 culturing을 통해 알아본 연구. 일반적으로 분석하듯이 culture-independent sequencing이 아닌 culture를 통해 세균을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 하지만 네 종의 동물을 사용한 연구인데 vertebrate species라고 표현한 점은 좀 과장된 것 같았다. Reference Goldman, Samantha L., et al. "Culture‐enriched community profiling improves resolution of the vertebrate gut microbiota." Molecular ecology resources (20..

논문 작성 시 자신이 어디에서 funding을 받고 있었는지 적어줘야 한다. 이때 Funding agency 이름이 확실하지 않다면 다음 사이트에서 이름을 검색하여 확인해볼 수 있다. https://search.crossref.org/funding Crossref Metadata Search Search funders connected to published works with funding data search.crossref.org