18강 / 20강
우리 두 병에 실제로 무엇이 있나 — ALS 와 IPF
카탈로그의 ALS 359건 · IPF 154건을 표적 눈으로 읽는다
/geo 는 IPF 를, /als 는 ALS 를 발현으로 다뤘습니다.
두 강의 다 같은 결론에 닿았어요 — 발현만으로는 표적을 확정할 수 없다고요.
이제 유전학이 무엇을 더해 주는지 봅니다.
IPF — 크고 분명한 히트가 하나 있다
| 유전자 | SNP | p | OR | 발현 메타분석(/geo)에서는? |
|---|---|---|---|---|
MUC5B | rs35705950 | 9×10⁻⁴¹⁸ | 5.06 | 상위 목록에 없음 |
DSP | rs2076295 | 2×10⁻⁴⁸ | 1.49 | 상위 목록에 없음 |
TERT | rs7725218 | 5×10⁻³² | 1.41 | 상위 목록에 없음 |
셋 다 발현 메타분석에서는 안 나왔습니다.
반대로 발현에서 1등이던 CTHRC1(g=+2.34)은 GWAS 히트가 없어요.
두 방법이 거의 겹치지 않는 답을 냈다
ALS — 유전학과 발현이 만나는 곳
| 유전자 | GWAS | 발현 메타분석(/als) | 해석 |
|---|---|---|---|
C9orf72 | p=1×10⁻⁴³ (1위) | 평평 | 반복확장 — 양이 아니라 서열 |
UNC13A | p=3×10⁻²⁵ (3위) | — | 시냅스 소포 조절 |
SOD1 | p=4×10⁻¹⁸ (미스센스) | g=−0.14, q=0.98 | 잘못 접힘 — 양이 아니라 모양 |
PTPRC | — | g=+1.14, q=0.12 | 초파리에서 검증됨 |
여기서도 겹치는 것이 거의 없습니다. 다만 이유가 분명해요 —
/als 3강에서 본 그대로, 이 유전자들은 양이 아니라 서열·모양으로 일합니다.
겹치지 않는 두 목록이 함께 있어야 그림이 완성됩니다.
Python
브라우저에서 실행
🤔 확인 문제
IPF 의 GWAS 히트(MUC5B·DSP·TERT)와 발현 메타분석 상위 목록이 겹치지 않는 이유는?
해설 다른 시점, 다른 물음입니다. CTHRC1 이 발현 1위인 것은 흉터가 쌓인 결과이고, TERT 는 병이 시작되기 수십 년 전부터 작동해요.
🤔 확인 문제
TERT 가 IPF 의 GWAS 히트이면서 말기 조직 발현으로는 안 보이는 이유는?해설 사후·말기 조직은 병이 끝난 자리입니다. 시작을 만든 기전은 거기서 이미 조용해졌을 수 있어요.