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Lesson 1 of 20

한 가닥을 길게, 수억 가닥을 짧게

Illumina 가 이긴 이유는 정확도가 아니라 개수였다

한 가닥을 길게, 수억 가닥을 짧게
Sanger 는 한 가닥을 900글자 읽습니다. Illumina 는 4억 가닥을 100글자씩 읽어요. 한 글자씩 보면 Sanger 가 낫습니다. 그런데 발현량을 재는 데 필요한 것은 길이가 아니라 개수였습니다.

유전자가 얼마나 켜져 있는지를 재는 일은 결국 세는 일입니다. 그 유전자에서 온 mRNA 조각이 몇 개나 있었나 — 그게 전부예요.

세는 일에 필요한 것은 긴 서열이 아니라 많은 개수입니다. 조각 하나가 어느 유전자에서 왔는지만 알면 되니까요. 사람 유전체에서 그걸 알아내는 데는 100글자면 충분합니다.

발현량을 잰다  =  조각을 센다  →  길이보다 개수
Sanger (1977)
한 번에 한 가닥
읽는 길이 ~900글자
정확도가 아주 높다
하루에 96가닥
Illumina SBS (2006~)
한 번에 수억 가닥
읽는 길이 50~300글자
글자당 오류가 좀 더 많다
하루에 4억 가닥

Illumina 가 한 일은 읽기를 잘하게 만든 것이 아닙니다. 읽기를 동시에 아주 많이 하게 만든 것이에요. 유리판 하나 위에 가닥을 수억 개 붙여 놓고, 전부 같은 사진 한 장에 담습니다.

읽기 길이와 읽기 수를 바꿔 보세요. 출력량이 어떻게 정해지는지 보입니다.
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'읽기 수 × 읽기 길이' 가 곧 출력량입니다. 이 곱셈이 이 강의의 첫 셈이에요.
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이 강의가 서 있는 자리

📦
시퀀싱 라이브러리
가닥에 어댑터를 붙이는 일
(다른 강의)
🔆
이 강의
그 가닥을 기계에 넣고
파일로 받는 일
💧
10x Genomics
같은 기계를 세포 하나씩
쓰는 갈래 (다른 강의)

10x Genomics 첫걸음은 세포를 하나씩 가르는 앞단을 다룹니다. 그런데 그 앞단이 끝나고 나면 결국 이 기계에 들어갑니다. 이 강의는 그 기계 자체를 열어 봅니다 — 그리고 세포를 가르지 않는 가장 흔한 쓰임인 bulk RNA-seq 으로 처음부터 끝까지 한 번 갑니다.

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