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저자정보
Hee Sang You (Department of Biomedical Laboratory Science School of Medicine Eulji University Dajeon Korea) Yeon Jeong Ok (Department of Biomedical Laboratory Science School of Medicine Eulji University Dajeon Korea) Song Hee Lee (Department of Biomedical Laboratory Science School of Medicine Eulji University Dajeon Korea) So Lip Lee (Department of Biomedical Laboratory Science School of Medicine Eulji University Dajeon Korea) Young Ju Lee (Department of Biomedical Laboratory Science School of Medicine Eulji University Dajeon Korea) Min Ho Lee (Department of Senior Healthcare BK21 Plus Program Graduate School Eulji University Daejeon Korea) Sung Hee Hyun (Department of Biomedical Laboratory Science School of Medicine Eulji University Dajeon Korea)
저널정보
대한임상검사과학회 대한임상검사과학회지 대한임상검사과학회지 제52권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
202 - 213 (12page)

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Although technological advances have allowed the efficient collection of large amounts of microbiome data for microbiological studies, proper analysis tools for such big data are still lacking. Additionally, analyses of microbial communities using poor databases can lead to misleading results. Hence, this study aimed to design an appropriate method for the analysis of big microbial databases. Bacteria were collected from the fingertips and personal belongings (mobile phones and laptop keyboards) of individuals. The genomic DNA was extracted from these bacteria and subjected to next-generation sequencing by targeting the 16S rRNA gene. The accuracy of the bacterial matching percentage between the fingertips and personal belongings was verified using a formula and an environment-related and human-related database. To design appropriate analysis, the bacterial matching accuracy was calculated based on the following three categories: comparison between qualitative and quantitative analysis, comparisons within same-gender participants as well as all participants regardless of gender, and comparison between the use of a human-related bacterial database (hDB) and environment-related bacterial database (eDB). The results showed that qualitative analysis, comparisons within same-gender participants, and the use of hDB provided relatively accurate results. This study provides an analytical method to obtain accurate results when conducting studies involving big microbiological data using human-derived microorganisms.
#Environment-related bacterial database (eDB) #Human-related bacterial database (hDB) #Microbiota matching #Qualitative analysis #Quantitative analysis

목차

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참고문헌 (24)

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Elaine R. Mardis / 2008 / Next-Generation DNA Sequencing Methods / Annual Review of Genomics and Human Genetics 9(1):387~402 Crossref Chen L / 2016 / VFDB 2016: hierarchical and refined dataset for big data analysis—10 years on / Nucleic Acids Res 44:D694~D697 Crossref Janet K. Jansson / 2013 / The life beneath our feet / Nature 494(7435):40~41 Crossref Rup Lal / 2011 / The New Science of Metagenomics: Fourth Domain of Life / Indian Journal of Microbiology 51(3):245~246 Crossref Gemma Henderson / 2019 / Improved taxonomic assignment of rumen bacterial 16S rRNA sequences using a revised SILVA taxonomic framework / PeerJ 7:e6496 Crossref

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