11강 / 20강

QuantSeq 3′ — 왜 끝만 읽나

SI 「RNA from samples was isolated and subjected to QuantSeq 3' mRNA-Seq」

보통의 RNA-seq 은 전사체를 잘게 부수어 전체를 읽습니다. 그런데 논문이 쓴 QuantSeq 3′ mRNA-Seq 은 다릅니다.

전사체마다 3′ 끝에서 한 조각만

전체 전사체 (full-length)

긴 유전자는 읽기가 많이 필요
스플라이싱 · 아이소폼을 본다
길이 보정이 필요 (TPM · FPKM)

3′ 만 (QuantSeq)

전사체 하나에 읽기 하나
길이와 무관 — 세면 그대로 발현량
훨씬 싸다

오른쪽 둘째 줄이 핵심입니다. 전체를 읽으면 긴 유전자에서 읽기가 더 많이 나옵니다 — 실제로 더 많이 발현된 것이 아닌데도요.

그래서 길이로 나눠 주는 보정(TPM·FPKM)이 필요합니다. 3′ 만 읽으면 그 보정이 필요 없어요.

고등학생왜 끝만 읽나

일반 RNA-seq은 전사체 전체에서 read가 나옵니다. QuantSeq은 3′ 끝만 읽어요.

	일반 RNA-seq	QuantSeq 3′
read 위치	전사체 전체	3′ 끝 근처만
전사체당 read	길이에 비례	길이와 무관
필요한 깊이	많음	적음 (500만이면 충분)
비용	—	훨씬 쌈

고등학생길이 보정이 필요 없다

일반 RNA-seq에서는 긴 유전자에서 read가 더 많이 나옵니다. 그래서 길이로 나눠야 해요(TPM 등).

	일반	QuantSeq
긴 유전자	read가 많음	같음
짧은 유전자	적음	같음
보정	길이로 나눠야	불필요

전사체 하나당 read 하나가 나오는 셈입니다 — 계수가 직접적입니다.

논문이 발현량 비교가 목적이었다는 것을 생각하면 자연스러운 선택입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 길이 편향 — 전체를 읽으면 긴 유전자가 유리하다
유전자 = [
    ("짧은 유전자", 800,  100),      # (이름, 길이 nt, 실제 전사체 개수)
    ("보통 유전자", 2400, 100),
    ("긴 유전자",   7200, 100),
]

print("실제 전사체 개수는 셋 다 100 개로 같습니다.\n")
print(f"{'유전자':<14}{'길이':>7}{'전체 읽기':>11}{'3′ 만':>9}")
print("-" * 44)
for 이름, 길이, 개수 in 유전자:
    전체 = 개수 * 길이 / 800           # 길이에 비례
    삼프라임 = 개수                     # 전사체 하나에 하나
    print(f"{이름:<14}{길이:>6}nt{전체:>11.0f}{삼프라임:>9.0f}")

print()
print("전체를 읽으면 긴 유전자에서 읽기가 9배 나옵니다 — 발현은 같은데도요.")
print("그래서 길이로 나누는 보정(TPM·FPKM)이 필요합니다.")
print()
print("3′ 만 읽으면 전사체 하나에 읽기 하나라 보정이 필요 없습니다.")
print("→ '세는 것' 이 목적이라면 3′ 방식이 더 곧바릅니다.")

고등학생대신 잃는 것

못 하는 것	왜
스플라이싱 분석	3′ 끝만 읽으니 엑손 구조를 못 봄
변이 검출	같음
아이소폼 구분	3′ 끝이 같으면 구분 불가
polyA 없는 RNA	못 잡음

발현 양만 필요할 때 쓰는 방법입니다 — 그 대신 아주 쌉니다.

고등학생언제 쓰나

상황	QuantSeq이 유리한가
시료가 아주 많음	예 — 비용이 관건
발현 차이만 보면 됨	예
스크리닝 단계	예
스플라이싱을 봐야 함	아니오
새 전사체를 찾음	아니오

자료를 분석할 때 3′에 read가 몰려 있으면 QuantSeq인지 확인하세요 — 정상입니다.

🤔 확인 문제

QuantSeq 3′ 방식이 길이 보정(TPM/FPKM)을 필요로 하지 않는 이유는?