* 다양성과 복잡성 : 수백만 가지의 다른 미생물이 있으며, 그 중 다수는 아직 발견되거나 완전히 특성화되지 않았습니다.
* 제한된 기술 : 우리는 DNA 시퀀싱, 현미경 및 생화학 적 분석과 같은 강력한 기술을 가지고 있지만 완벽하지는 않습니다. 일부 미생물은 유사한 유전 적 또는 형태 학적 특성을 공유하여 구별하기 어렵게 만듭니다.
* 재배 도전 : 많은 미생물은 실험실에서 문화하기가 어렵거나 불가능하여 직접 연구하는 능력을 제한합니다.
* 새로운 발견 : 새로운 환경 (예 :심해, 인간 미생물 군)을 탐색 할 때, 우리는 독특한 특성을 가진 미생물을 발견하여 기존 분류 시스템에 도전합니다.
* 진화 역학 : 미생물은 빠르게 발전하여 유전자 메이크업의 지속적인 변화와 종들 사이의 잠재적 인 구분을 초래합니다.
따라서 과학적 방법이 끊임없이 개선되고 있지만, 우리는 여전히 미생물을 구별하기위한 기술의 조합에 의존하며, 항상 어느 정도의 불확실성이있을 것입니다. .
도전의 일부 구체적인 예 :
* 바이러스 : 바이러스에는 자체 세포 기계가없고 복제를 위해 숙주 세포에 의존하여 전통적인 방법에 따라 분류하기가 어렵습니다.
* 박테리아 : 많은 박테리아는 비슷한 형태를 가지며 고급 유전자 분석을 통해서만 구별 될 수 있습니다.
* 곰팡이 : 일부 곰팡이에는 복잡한 수명주기가있어 단일 단계에 따라 분류하기가 어려워집니다.
앞서 보는 :
* 차세대 시퀀싱 : 이 기술은 미생물 다양성에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하고 새로운 종을 식별하는 데 도움이됩니다.
* Metagenomics : 이 접근법은 전체 미생물 공동체의 유전 물질을 연구하여 그들의 역할과 상호 작용에 대한 광범위한 이해를 제공합니다.
* 인공 지능 : 기계 학습 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 미생물을 분류하고 잠재적 인 새로운 종을 식별 할 수 있습니다.
현재의 방법은 완벽하지는 않지만 지속적인 연구 및 기술 발전은 모든 미생물을 이해하고 차별화하는 능력의 경계를 끊임없이 추진하고 있습니다.
