Lesson 1 of 20
한 가닥을 길게, 수억 가닥을 짧게
Illumina 가 이긴 이유는 정확도가 아니라 개수였다
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
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
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 수 × 읽기 길이' 가 곧 출력량입니다. 이 곱셈이 이 강의의 첫 셈이에요.
Python
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이 강의가 서 있는 자리
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.
🤔 Check yourself
Illumina 방식이 Sanger 를 밀어낸 결정적인 이유는?
Answer 글자당 정확도는 지금도 Sanger 가 낫습니다. Illumina 가 바꾼 것은
동시에 읽는 가닥의 수 예요. 세는 일에는 그쪽이 결정적입니다.
🤔 Check yourself
발현량을 재는 데 읽기 길이가 100글자면 충분한 이유는?
Answer 세는 일에는 출처만 필요합니다. 사람 유전체에서 100글자면
거의 언제나 자리가 하나로 정해져요. 전장을 읽어야 하는 것은
아이소폼이나 돌연변이를 볼 때입니다 (16강).