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Automatic metabolic reconstruction of disease-specific human microbiota – colorectal cancer as an example = 자동화 된 질병 관련 인체 장내미생물의 대사 모델 구축 및 대장암에 대한 적용 연구
서명 / 저자 Automatic metabolic reconstruction of disease-specific human microbiota – colorectal cancer as an example = 자동화 된 질병 관련 인체 장내미생물의 대사 모델 구축 및 대장암에 대한 적용 연구 / Changdai Gu.
저자명 Gu, Changdai ; 구창대
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2019].
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8033649

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MCBE 19003

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초록정보

Human gut microbiota is ecological community of commensal microorganisms, which mediates human metabolisms. Recent studies have reported pathologic effects by changes in gut microbiota composition. However, microenvironment of intestinal lumen derived by gut microbiota metabolism have not well elucidated, which is required to develop personal therapeutic strategy for gut microbiota-related diseases. In this study, a platform was developed to collect personal taxon abundance dataset, automatically reconstruct genome-scale metabolic models (GEMs) of personal gut microbiota, and predict metabolic flux distribution of gut microbiota GEMs. For demonstration, 408 taxon abundance data of a colon cancer study were analyzed, and personal GEMs of gut microbiota were reconstructed. As a result, we found 9 taxa enriched in gut microbiota of colon cancer, including Staphylococcus aureus and Peptostreptococcus anaerobius, and altered metabolism by these species in gut microbiota GEMs of colon cancer. Also, using human context-specific GEMs, metabolic flux of colon cancer was analyzed, and we found possible metabolites related to colon cancer development. We ensure that this platform can be used to investigate metabolism of personal microbiota, eventually to find therapeutic strategy such as pre/probiotics.

인체의 장내미생물군집은 공생 미생물들의 환경적 집단으로 인간의 대사를 조절한다. 최근 연구들에서 장내미생물군집의 구성 변화에 의한 병리학적 영향에 대한 보고가 있었다. 그러나, 장내미생물군집의 대사에 의한 장내 미세 환경은 밝혀진 바가 많지 않으며, 이는 관련 질병의 맞춤형 치료법 개발에 필요한 요소이다. 본 연구에서는, 개인의 계통분류학적 분석에 관한 정보를 모으고, 자동적으로 개인의 장내 미생물 대사 모델을 구축하며, 각 장내미생물군집 모델의 대사 흐름을 예측할 수 있는 플랫폼을 구축하였다. 이에 대한 입증으로, 대장암 연구와 관련 된 408개의 계통분류학적 데이터를 분석하였으며, 개인의 장내미생물군집 대사 모델을 구축하였다. 결과적으로, 대장암 환자의 장내미생물군집에서 많이 분포하는 Staphylococcus aureus 및 Peptostreptococcus anaerobius 등 9개의 계통분류군을 발견하였으며, 대장암환자의 대사모델에서 이 종들에 의한 장내미생물군집 대사 변화를 발견하였다. 또한, 대장암 환자의 개인 특이적 인간 대사 모델을 이용하여, 대장암에서의 대사 흐름을 분석하였으며, 대장암 진행에 관여할 수 있는 대사물질을 발견하였다. 이 플랫폼은 개인의 장내 미생물의 대사를 조사하고, 결과적으로 프리/프로바이오틱스와 같은 치료 전략을 찾음에 있어 사용될 수 있을 것이라 사료된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MCBE 19003
형태사항 iv, 47 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 구창대
지도교수의 영문표기 : Sang Yup Lee
지도교수의 한글표기 : 이상엽
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 생명화학공학과,
서지주기 References : p. 43-45
주제 gut microbiota
metabolic modeling
metabolic flux prediction
colorectal cancer
장내 미생물
대사 모델링
대사 흐름 예측
대장암
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