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큐레이션된 database가 있는 데요...greenenegens, silva, chunlab-ez taxon등...
쉽게 chunlab eztaxon검색하셔서 한번 해보세요.
16s rRNA 염기서열 분석을 할 때 identification %도 중요하지만 query coverage도 중요합니다. 16s rRNA full length에 가까울수록 idenrification % 의 신뢰도가 높아집니다. 400~800bp 정도의 크기이고 해당 미생물의 유전적인 연관관계가 밀접한 종이 많을 수록 미생물의 분자생물학적인 동정은 유연관계가 높은 미생물종이 많이 나오기 때문에 확정짓기 어려워집니다. 비교 염기서열의 크기가 클 수록 identification %의 정확도가 상당히 높아집니다. Bacillus anthracis group이나 Lactobacillus acidophilus group, Lactobacillus casei group, Lactobacillus plantarum group 같이 유전전적인 연관관계가 매우 높을 경우는 16s rRNA 염기서열 분석만으로 구분하기에 어려울 수도 있습니다.
16s rRNA 염기서열을 BLAST searching할 때 query coverage가 100%에 가까울 경우 type strain과의 염기서열 유사도를 기준으로 생각하시는 것이 편하고요... BLAST 시 "
Exclude Uncultured/environmental sample sequences "에 표시를 하시는 것이 좋습니다. 그래야 균주의 종명까지 동정된 database로 접근할 확률이 높습니다. 그리고 NCBI의 BLAST에서 나타나는 database는 개별 연구원들이 자체 동정하고 염기서열을 분석해서 등록시키는 거라서 검증이 부족할 수 있습니다. 꼭 Type strain과 비교해보시는 것이 좋습니다.