2020년 11월 5일
환경 DNA 분석법은 현장 데이터 수집이 시작되기 전에 엄격한 설계, 테스트, 최적화 및 검증이 필요합니다. 여기서, 우리는 환경 샘플에서 표적 종 DNA의 검출 및 정량화를 위한 종별, 프로브 기반 qPCR 분석의 각 단계를 통해 사용자를 취할 프로토콜을 제시한다.
잘 최적화된 분석은 환경 DNA 데이터의 적절한 해석에 필수적입니다. 이 프로토콜은 이러한 분석을 개발하는 데 필요한 설계 및 테스트 단계를 설명합니다. 일반적으로 환경 DNA는 특정 종 또는 종 군을 검출하기 위한 비침습적 방법입니다.
기존 조사 방법에 비해 비용을 절감하고 더 민감할 수 있습니다. 이 방법은 관심 종의 DNA를 감지하여 보존 및 야생 동물 관리를 도울 수 있으며, 이를 통해 표본 지역에서 해당 종의 존재를 잠재적으로 추론할 수 있습니다. 정량적 PCR의 민감도가 높기 때문에 오염이 쉽게 발생할 수 있으며, 오염이 유입된 단계를 식별하기 위해 음성 대조군이 필요합니다.
eDNA는 전문 용어와 약어로 가득 찬 분야입니다. 분자 생물학 또는 qPCR에 익숙하지 않은 사람들의 경우, 시각적 시연은 개념화에서 데이터 생성에 이르기까지 실험 설계를 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 절차를 시연하는 사람은 우리 실험실의 생물학자인 Dannise Ruiz Ramos와 학생 실험실 보조원인 Trudi Frost입니다.
시작하려면 NCBI의 뉴클레오티드 데이터베이스를 사용하여 여러 유전자 영역에서 관심 종의 염기서열을 검색하고 다운로드합니다. 사양과 일치하는 모든 시퀀스를 선택하고 다음으로 보내기를 선택합니다. 전체 기록, 파일, 다운로드 형식을 GenBank 또는 FASTA로 선택한 다음 파일 생성을 선택합니다. 이제 이러한 시퀀스가 컴퓨터에 저장됩니다.
관심 있는 모든 종에 대해 이 단계를 반복합니다. 각 유전자 영역에 대한 염기서열은 별도로 분석되므로 별도의 파일에 보관하십시오. 각 유전자 영역의 염기서열을 개별적으로 정렬하려면 다운로드한 염기서열 파일을 Geneious Prime 소프트웨어와 같은 염기서열 정렬 프로그램으로 가져옵니다.
각 유전자 영역에 대해 별도의 폴더를 만든 다음 한 유전자 영역의 염기서열을 포함하는 폴더 내의 모든 염기서열을 선택합니다. Multiple Alignment 도구를 사용하여 선택한 염기서열의 Geneious 또는 MUSCLE과 같은 뉴클레오티드 정렬을 생성합니다. 정렬된 염기서열 데이터의 시각화를 통해 분석 설계를 위한 유망한 영역을 선택할 수 있습니다.
관심 종에 사용할 수 있는 염기서열 데이터가 많고, 종 간에 매우 다양하며, 종 변동이 적은 지역을 선택합니다. 다음으로, 분석 프라이머와 프로브를 설계합니다. qPCR 분석 설계 소프트웨어를 사용하여 5세트의 qPCR 분석을 설계할 수 있습니다.
선택한 시퀀스를 시퀀스 엔트리(Sequence Entry) 상자에 붙여넣습니다. 정렬로 인해 공백이 생성된 경우 시퀀스에서 해당 공백을 삭제합니다. Choose Your Design(설계 선택) 옵션에서 qPCR 2 프라이머 프로브를 선택한 다음 권장 분석을 다운로드합니다.
첫 번째 분석의 전방 프라이머에서 염기서열을 복사하고 이전에 생성된 정렬에서 이 프라이머 염기서열을 검색합니다. Geneious Prime을 사용하는 경우 Annotate Predict 도구를 사용하여 프라이머 영역을 정렬에 추가합니다. 모든 프라이머 및 프로브 조합에 대해 이 작업을 수행합니다.
이러한 정렬 영역을 검사하여 대상 종 내에서와 동시에 발생하는 종 내에서의 변동이 있는지 확인합니다. NCBI의 Primer-BLAST를 통해 인실리코(in silico)로 프라이머를 테스트하십시오. Primer Parameters 아래에 있는 내 자신의 프라이머 상자를 사용하도록 프라이머를 붙여넣습니다.
Primer Pair Specificity Checking Parameters 옵션에서 NR을 Database로 선택하고 Organism 상자에 관심 유기체의 분류학적 순서 또는 패밀리를 입력합니다. 선택한 프라이머가 비표적 종을 증폭할 가능성이 없는지 확인합니다. 표준 곡선을 생성하여 in vitro에서 분석 효율을 테스트하고 곡선의 효율성과 선형 범위를 측정합니다.
표적 염기서열을 포함하는 합성 DNA 표준물질을 반응당 약 1-100만 복제로 최소 6배 희석하여 테스트합니다. qPCR 소프트웨어를 사용하여 Y축에 각 표준물질의 CQ 값을 플로팅하고 X축에 초기 표준물질 농도의 log base 10을 반응당 사본 단위로 표시합니다. qPCR 소프트웨어는 선형 회귀를 자동으로 실행해야 합니다.
회귀 분석의 기울기에서 효율성을 계산합니다. 표준 곡선에 편향 또는 성능 저하가 있는지 효율성과 R 제곱 값으로 측정한 결과를 육안으로 검사합니다. 내부 양성 대조군을 사용하여 실제 현장 샘플의 PCR 억제를 테스트하면 민감도 감소 및 위음성이 발생할 수 있습니다.
각 분석에 대한 검출 및 정량화의 한계를 결정합니다. 비표적 종으로 어세이를 테스트하여 특이성을 확인하고 어세이가 IPC 멀티플렉싱에서 잘 수행되는지 확인합니다. 감도, 특이성 및 효율성이 우수한 분석은 다음 단계로 진행할 수 있습니다.
분석의 현장 검사를 수행하려면 여러 개의 물 샘플을 채취하여 qPCR용으로 처리합니다. 정량적 PCR 분석을 실행하고 eDNA 농도 및 검출 빈도를 알려진 부위 발생 및 존재량 차이와 비교합니다. 시퀀싱을 통해 모든 탐지를 확인합니다.
클린치 강(Clinch River)에 있는 모든 Unionidae 종의 사용 가능한 염기서열을 다운로드하여 정렬했습니다. 여러 분석을 설계한 후 시각적 평가를 위해 5세트의 프라이머와 프로브를 얼라인먼트에 추가했습니다. 프라이머 및 프로브 세트는 in silico 및 in vitro에서 테스트되었습니다.
실험실에서 모든 분석은 특이성을 확인하기 위해 사용 가능한 27개 종의 DNA 추출을 사용하여 테스트되었습니다. 한 가지 분석법은 표적 종만 성공적으로 증폭했습니다. 우수한 효율성과 R 제곱 값을 가진 성공적인 분석이 여기에 나와 있습니다.
선택한 분석에 대한 LOD 및 LOQ는 모두 반응당 5개 복제였습니다. 대조적으로, 효율성이 낮은 표준 곡선을 생성한 분석은 폐기되었습니다. 고품질 qPCR에서 표준 희석액은 농도의 10배 차이마다 약 3.3 사이클의 균일한 간격의 사이클 정량화 값으로 증폭됩니다.
qPCR이 불량한 경우, 표준물질은 희석 간 cycle quantification 값에서 불균일한 변동을 보일 수 있습니다. 미지 샘플에 대한 IPC 증폭은 음성 템플릿 제어 IPC의 결과와 비교해야 합니다. 샘플에 억제제가 없는 경우, 모든 IPC 증폭은 플롯에서 밀접하게 그룹화되어야 하며, cycle quantification 값은 템플릿 없음 대조군과 거의 동일해야 합니다.
분석의 현장 테스트를 위해 위치 사이트에는 하천의 홍합 바닥 바닥, 해안 근처의 근육 바닥 바닥, 하천의 침대 하류 100m, 하천의 바닥 500m 하류, 해안 근처 바닥의 500m 하류가 포함되었습니다. 환경 DNA에 대한 정량적 PCR 분석은 침입종과 멸종위기종을 모두 모니터링하는 데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라 개별 유기체를 물리적으로 포획하지 않고도 종 검출의 공간적, 시간적 변화에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
이 프로토콜은 환경 DNA(eDNA)를 검출하기 위한 종별, 프로브 기반 qPCR 분석법의 설계 및 최적화를 설명합니다. 정확한 데이터 해석을 보장하기 위해 엄격한 분석법 개발의 중요성을 강조합니다.
Species-specific qPCR assay development enables precise, non-invasive detection of target organisms from environmental samples, supporting early-stage biological hypothesis testing in conservation and toxicology contexts. Rigorous assay validation provides quantitative, reproducible data that improves predictive confidence in species presence/absence calls, reducing false positives and negatives in field monitoring. This approach strengthens translational continuity from discovery to application by delivering scalable, standardized tools for biodiversity assessment and ecological risk evaluation.
The assay development workflow fits within early discovery to translational validation, providing a standardized path from sequence data to field-deployable detection tools for species-specific monitoring.