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Whole Exome Sequencing

WES(Whole Exsome Sequencing)는 유전자가 존재한다고 알려져 있는 Exon 영역 (Exome)만을 선택적으로 분석하는 방법입니다.

기존 연구를 통해 얻은 유전자를 선택적으로 분석함으로써 WGS보다 효율적이고 경제적인 연구 방법입니다. Capture Kit(Agilent SureSelect Exome Capture kit, Truseq Exome Enrichment Kit,
Twist Human Core Exome Kit)을 사용한 전체 Exome 분석이 가능하며 SNP 및 InDel 등의 변이 분석을 함께 제공합니다.

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Transcriptome Sequencing

유전자의 발현으로 얻어진 RNA를 분석하는 방법으로, 샘플 간의 발현량 차이(expression profile) 및 각종 변이 정보를 확인할 수 있습니다.

NGS로 진행되는 실험 중 가장 자주 이용되는 방법이며 RNA의 불안정한 특이성 때문에 샘플 준비 및 보관, 처리 작업 등 고도의 기술력을 요구하는 분야입니다.
샘플 간의 발현량 차이(expression profile) 및 변이 정보를 통해 유전자 가능 연구와 발현 조절에 대한 통찰력을 얻을 수 있고, 바이오마커(Biomarker) 개발, 병 진단, 모니터링에 적용할 수 있습니다. 마크로젠은 다년간의 연구 경험을 통해 연구자의 Transcriptome Sequencing 관련 니즈를 충족시키기 위한 각종 library kit 및 NGS 장비, 컴퓨팅 시설 등을 갖추고 있습니다.

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mRNA / Total RNA Sequencing

Read 수로 mRNA의 발현 값을 표현해 정확한 데이터 값을 알 수 있습니다. 유전자간 발현량뿐만 아니라 novel transcriptome, fusion gene, alternative splicing과 변이 정보 확인 등의 연구에 활용할 수 있습니다. 최근에는 단일 세포(Single Cell) 수준의 유전자 발현에 대한 연구도 활발히 진행되고 있습니다.

Library Construction Kit

Small RNA Sequencing

유전자가 전사된 mRNA뿐 아니라 유전자 정보를 담고 있지 않은 non-coding RNA, 특히 small RNA는 유전자 발현 조절 기전의 핵심 인자로 밝혀지며 활발히 연구되는 분야입니다. Small RNA family의 대표 종류인 miRNA나 siRNA를 비롯해 piRNA, snRNA 등을 분석함으로써 유전자 발현 조절에 대한 통찰력을 얻을 수 있고, 바이오마커(Biomarker) 개발 및 질병 진단에 적용할 수 있습니다.

Library Construction Kit

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Isoform Sequencing

엑손(Exon)과 인트론(Intron) 으로 구성된 유전자는 발현되는 엑손 영역의 조합에 의해 새로운 transcript가 계속 발견되고 있습니다. Long read platform을 활용한 Isoform sequencing은 기존에
밝혀내지 못하던 전장(full length) transcript를 확인 할 수 있어 유전자의 가능연구에 각광을 받고 있습니다.

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Exosomal RNA Sequencing

엑소좀(Exosome)은 세포 유래의 200 nm 미만의 소포체이며, 엑소좀 안에는 기원한 세포에서 유래한 단백질과 DNA, RNA 등 다양한 생체분자들을 함유하고 있습니다. 이러한 특징을 이용하여 진단을 위한 바이오마커(Biomarker)나 질병의 모니터링에 활용가능하며, 최근엔 치료제와 화장품 개발에도 활용되는 등 적용 분야를 넓혀가고 있습니다.

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Epigenome Sequencing

외부환경요인에 의하여 특정 유전자의 기능이 제대로 발현되었는가를 확인하는 방법입니다.

유전자의 전사에(Transcription) 대한 후성유전학적인 조절기전은 DNA의 메틸화(methylation) 및 히스톤 단백질(histone protein)의 아세틸화(acetylation)가 가장 대표적이며 NGS기술을 이용하여 더 효과적으로 분석할 수 있습니다. Bisulfite 등의 물질로 DNA시료의 변형을 통해 분석을 진행함에 따라 Whole Genome Sequencing에 비해 그 품질이 저하될 가능성이 높은 서비스 입니다. 마크로젠은 국내 1위, 세계 5위 수준의 NGS 수행능력을 기반으로 높은 품질의 분석 데이터를 제공할 수 있으며 또한 ATAC Sequencing은 현재 국내 유일하게 서비스가 가능합니다.

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Methylation Sequencing

WGBS(Whole Genome Bisulfite Sequencing)가 대표적으로 methylation을 확인할 수 있는 NGS 방법이며, 메틸화되지 않은 시토신(Cyotsine)을 우라실(Uracil)로 변환시키는 물질인 아황산수소
나트륨(Sodium Bisulfite)를 활용하여 DNA를 처리한 후 염기서열을 분석하여 DNA의 메틸화 정도를 관찰하는 방법입니다.

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ATAC analysis

ATAC는 차세대염기서열분석을 통해 DNA 풀림 구조를 분석하는 방법입니다.

마크로젠은 국내 1위 세계 5위의 차세대염기서열분석(Next generation sequencing, NGS) 수행능력을 기반으로 높은 수준의 유전자 분석 데이터를 빠르게 제공하며, 고객 샘플 맞춤형 실험이 가능합니다. 유전자 발현을 위해 히스톤 단백질로 응축된 DNA(closed chromatin)가 풀려있는(open chromatin) 상태를 분석함으로써 RNA 중합 효소(polymerase)의 접근 가능한 영역을 유추하거나 전사 인자(transcripton factor) 결합 부위 및 뉴클레오솜(nucleosome) 위치에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. DNA에 저장된 유전 정보가 실제로 역할을 하기 위해서는 먼저 전사체(RNA)로 발현이 되어야 합니다. DNA 발현은 DNA 서열 자체 변화로 조절되지만, DNA 염기서열의 변화 없이 나선 구조의 변화나 주변 단백질의 변화를 통해서도 조절할 수 있습니다. DNA 염기서열의 변화 없이 구조의 변화나 주변 단백질의 변화를 통한 유전자 기능의 변화를 연구하는 학문을 후성유전학(Epigenetics)이라 합니다.

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Metagenome Sequencing

다양한 환경에 존재하는 유전체 집합을 한 번에 시퀀싱하여, 환경 내 서식하는 생물 종의 다양성을 확인할 수 있는 군집유전체 분석 서비스 입니다.

분변, 토양, 해수, 식품 등 여러 유전체가 섞여있는 상태의 Meta시료 내에 특정 분류군이 어떤 종과 분포로 구성되어 있는지 알 수 있으며 이들의 상호작용과 역할까지 확인할 수 있습니다. 다양한 환경에 존재하는 미생물 군집(Microbial community)을 확인하는 방법으로 활용되며 주로 박테리아, 사상균, 효모(Fungi)의 다양성 및 분포도에 대한 분석을 할 수 있습니다. 이외에도 마커 유전자를 타겟하는 동일한 원리를 사용하여 진핵생물(Eukaryote) 에 대한 분석도 가능 합니다.
마크로젠은 다양한 장비를 사용한 NGS기술과 바이오인포매틱스(Bioinformatics) 전문팀을 통하여 고객의 연구 목적과 요청에 맞는 결과물을 제공해 드리고 있습니다.

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Metagenome Amplicon Sequencing

16S rRNA나 ITS gene 등 마커 유전자의 특정 영역을 증폭하여 Amplicon library제작 후 Sequencing을 통한 분포도 및 다양성 분석을 수행 합니다.
마커 유전자를 타겟하는 동일한 원리를 사용하여 진핵생물(Eukaryote)에 대한 분석도 가능 합니다. 마크로젠은 바이오인포매틱스(Bioinformatics) 전문 인력이 직접 분석을 수행하며, ASV 분석을 통한 높은 정확도 및 재현성이 보장되는 Taxonomic assignment 및 Diversity 분석이 가능하며 통계분석 및 트렌드에 맞는 Advanced 분석도 가능합니다.

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Metagenome Shotgun Sequencing

마커 유전자뿐만 아니라 전장유전체를 타겟하여 시퀀싱함으로써 균총분포도 및 다양성과 더불어 assembly, gene prediction & funtional annotation 까지 가능한 분석 방법 입니다.
바이오인포매틱스(Bioinformatics) 전문 인력이 직접 분석을 수행하며 Taxonomic assignment 분석 시 target taxon의 genome size를 이용한 normalized abundance 값을 계산하여 제공함으로써 보다 정밀한 분석이 가능합니다.

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