전장 유전체 분석의 병렬화를 위한 Integrated Genome Sizing(IGS) 접근법.

저자 및 소속: Peter Sona, Jong Hui Hong, Sunho Lee, Byong Joon Kim, Woon-Young Hong, Jongcheol Jung, Han-Na Kim, Hyung-Lae Kim, David Christopher, Laurent Herviou, Young Hwan Im, Kwee-Yum Lee, Tae Soon Kim, Jongsun Jung. Syntekabio Inc. Genome Data Integration Centre, Gwanghwamun Medical Study Centre, Ewha Womans University 등.

초록: 차세대염기서열분석(NGS) 기술의 급속한 발전으로 전장 유전체 서열 활용이 증가했지만, 대규모 유전체 분석을 위해 원시 sequence read를 저장하는 데에는 하드웨어적 어려움이 따른다. 유전체 분석 플랫폼이 발전했음에도 인간 유전체 분석에 적용되는 효율적 접근법은 계속 중요하다.

본 연구는 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 여러 전장 유전체 분석을 가속화하기 위해 Integrated Genome Sizing(IGS) 접근법을 채택했다. 이 방법은 genome(GRCh37)을 630개 chunk(fragment)로 나누어 여러 chunk를 코호트 전반의 sequence analysis에 동시에 병렬화할 수 있도록 한다.