20강 / 20강

정리 — 게시판이 정하는 것과 정하지 못하는 것

20강이 남긴 것 · 말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것

스무 강을 걸어왔습니다. 무엇을 손에 넣었는지 정리합니다.

🎫

1~6강 · 기계

홈 · 프로테아좀 · TAP · MHC-II · 교차제시

🧬

7~10강 · 다형성

다형성 지도 = 결합 홈 지도 · 모티프 · PSSM

🎯

11~14강 · 신생항원

KRAS 실습 · 사슬 세기 · 면역펩티돔

🔧

15~19강 · 고장과 해석

B2M · TCGA · 인구 빈도 · 검사 · 필터

고등학생게시판이 정하는 것과 정하지 못하는 것

마지막 강의 제목이 이 강의 전체를 요약합니다.

정하는 것	정하지 못하는 것
무엇을 보여 줄 수 있나	T세포가 반응할지 ⚠
사람마다 다른 레퍼토리	반응의 강도
암이 어떻게 도피하나	치료가 들을지

게시판은 상한을 정한다 — 결과를 정하지는 않는다 (1강)

스무 강을 한 표로

묶음	배운 것	강
기계	홈 · 자르기 · 운반 · 교차제시	2~6
다양성	다형성 → 모티프	7~9
예측	PSSM · 창 밀기	10·12
한계	깔때기 · 면역펩티돔	13·14 ⭐
암	신생항원 · 도피	11·15·16
사람	빈도 · 형평성 · 질병	17·18

기계를 알고 → 예측하고 → 못 하는 것을 안다

전부 <b>공개 자료</b>와 <b>기본 코드</b>로 만들었습니다. 특별한 도구가 없었어요.

Python 브라우저에서 실행

# 우리가 직접 만든 것들 - 한 번에 되짚기
import ag

print("이 강의에서 코드로 만든 것")
print()
print("1) 다형성 지도       5,880개 서열 -> 자리마다 두 가지 자로 측정")
d = ag.poly("A")
홈 = d[(d["위치"] >= 1) & (d["위치"] <= 182)]
상위 = 홈.nlargest(6, "소수비율")["위치"].tolist()
print(f"     홈에서 가장 다양한 자리: {sorted(상위)}  (문헌의 결합 주머니와 일치)")
print()
print("2) 결합 모티프       질량분석 펩타이드 4,000개 x 8 대립유전자")
peps = ag.peptides("HLA-A*02:01", "모티프")["펩타이드"].tolist()
L = ag.logo(ag.pfm(peps), top=1)
print(f"     A*02:01  P2 {L[1][0][0]} {L[1][0][1]}%  ·  P9 {L[8][0][0]} {L[8][0][1]}%")
print()
print("3) 예측기            PSSM - 행렬 하나와 덧셈 아홉 번")
r = ag.evaluate("HLA-A*02:01")
print(f"     다른 실험으로 채점한 AUC {r['AUC']}")
print()
print("4) 신생항원 후보     KRAS G12x -> 9mer 창 -> 여덟 게시판 채점")
S = ag.pssm(ag.peptides("HLA-A*11:01", "모티프")["펩타이드"].tolist())
mu = ag.mutate(ag.protein("KRAS"), "G12V")
print(f"     VVGAVGVGK on A*11:01 = {ag.score(mu[7:16], S):.2f} bit  (문헌의 실제 표적)")
print()
ap = ag.facts()["ap"]
print("5) 고장 빈도         TCGA 49개 유전자")
print(f"     표본 {ap['n_sample']:,}개 중 {ap['pct']}% 에 변이")

고등학생이 강의가 가르치려 한 세 가지 습관

note 의 세 습관을 실전 형태로 봅시다.

① 어느 단계의 숫자인가를 묻는다

결합 ≠ 제시 ≠ 면역원성 — 13강 ⭐

—	—
"신생항원 300개"	어느 단계? ⚠

② 못 센 것을 함께 적는다

16강 — 한계 목록이 결과보다 길어도 괜찮다

—	—
편향의 방향을 알면	"최소 몇 %" 라고 말할 수 있다 ✔

③ 어디까지가 자료이고 어디부터가 모형인가

4강 · 13강 — 지어낸 규칙은 지어냈다고 적는다 ⭐

—	—
모형값을 진짜처럼 쓰면	잘못된 결론 ⚠
밝히면	배움에 문제없다 ✔

세 습관이 전부 "무엇을 모르는지 밝히기" 다

그리고 검증하는 습관

강	검증
8강	홈 위치와 일치하나
10강	다른 실험으로 채점
12강	알려진 것과 대 본다 — 틀리기도 한다 ⭐
16강	문헌과 비교

계산을 독립적인 것과 대 보는 것 — 이 강의의 방식이다

말할 수 있는 것 / 말할 수 없는 것

주제	말할 수 있다	말할 수 없다
다형성	IMGT 서열에서 자리마다 다양성을 세면 α1·α2 의 결합 주머니에 몰린다	그것이 어떤 병원체 압력 때문인지
모티프	대립유전자마다 P2·P9 선호가 다르다 — 질량분석 자료로 확인	드문 대립유전자의 모티프 (자료가 없다)
PSSM	다른 실험으로 채점해 AUC 0.75~0.87	면역원성. 결합만 잰 것이다
KRAS	VVGAxGVGK 와 A03:01·A11:01 이 유망한 짝이다	환자에게 듣는지. 그리고 야생형도 붙는다
고장 빈도	점 변이 기준 15.85% — 아래쪽 한계	LOH · 발현 저하 · 기능 손상 여부
인구 빈도	유럽계 인용값으로 여덟 개가 84% 를 덮는다 (어림)	다른 인구의 값. 싣지 않았다
필터	코호트마다 통과율이 79% · 84% 로 다르다	어느 쪽이 '옳은' 값인지 (둘 다 맞다)

고등학생다른 과목과의 연결

이 강의가 어디로 이어지나 봅시다.

관심	다음
T세포 쪽	`/tcell` — 레퍼토리 · TCR ⭐
변이 부담	`/tmb` — 신생항원의 양
면역치료	`/checkpoint`
암 유전체	`/somatic` · `/tcga`
예측 방법론	`/ml` ⭐

이 강의는 게시판 쪽이었다 — /tcell 이 보는 쪽이다

두 강의가 짝을 이룹니다

이 강의	`/tcell`
MHC 의 다양성 (7강)	TCR 의 다양성
모티프 (9강)	TCR 특이성
Shannon (8강)	클론 다양도 ⭐

양쪽을 다 알아야 왜 반응이 일어나는지 를 이해한다

그리고 방법론적 연결

이 강의	`/ml`
10강 — 배운 자료로 채점 금지	4강 ⭐
10강 — AUC 가 1.0 이면 의심	16강 ⭐
13강 — 어느 단계의 숫자	20강 — 맞힌다와 안다

생물학 강의인데 방법론의 습관이 같다 — 그게 과학의 공통 언어다

다음은 어디로

⚔️ T세포 첫걸음 /tcell

게시판을 읽는 쪽. TCR 이 어떻게 만들어지고 무엇을 보는지. 이 강의의 P4~P8 이 거기서 주인공이 됩니다

🚦 면역관문과 면역치료 /checkpoint 준비 중

브레이크를 푸는 이야기. 11강에서 미뤄 둔 것

🌳 NK세포와 수지상세포 /innate 준비 중

게시판을 내린 세포를 잡는 쪽. 15강의 못다 한 이야기

🧬 유전자탐색 /gene

19강의 필터가 실제 논문 분석에서 어떻게 쓰였는지 — 그 깔때기의 반대쪽

고등학생말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것

이 강의를 마치며 정직한 목록을 만들어 봅시다.

말할 수 있는 것

주장	근거
"이 펩타이드는 결합이 예측된다"	10·12강 ✔
"이 자리가 사람마다 다르다"	8강 ✔
"이 대립유전자는 P2 에 L 을 선호한다"	9강 ✔
"이 코호트에서 B2M 변이가 x%"	16강 ✔ — 한계와 함께

말할 수 없는 것

주장	왜
"이건 신생항원이다"	③을 확인 안 했다 ⚠ (13강)
"이 환자는 반응할 것"	T세포를 모른다 ⚠
"제시되지 않는다"	검출 한계 ⚠ (14강)
"고장이 x% 다"	과소평가 ⚠ (15·16강)

경계를 아는 것이 이 강의가 준 것이다

마지막 한 문장

게시판을 이해하면 — 면역이 무엇을 볼 수 있는지 의 지도가 생긴다

—	—
그 지도가	치료의 가능성과 한계를 그린다 ⭐

여기까지 오신 것을 축하합니다 🎉

이제 대학생 눈높이로 한 번 더 읽어 보세요 — 코드와 자료가 훨씬 잘 읽힐 겁니다.

🤔 확인 문제

이 강의에서 만든 PSSM 예측기로 말할 수 있는 것은?

🤔 확인 문제

'항원제시 결함 15.85%' 를 다른 사람에게 전할 때 반드시 함께 말해야 하는 것은?

🤔 확인 문제

이 강의가 반복해서 보여 준, 같은 자료에서 다른 결론이 나오는 가장 흔한 이유는?