1강 / 20강

마틴의 세 질문 — 이 강의가 답하는 것

제5장 「CanFam3.1 참조 게놈에 대한 이해가 있는가」

마틴의 세 질문 — 이 강의가 답하는 것
질문 셋의 공통점은 하나입니다 — 도구가 사람을 위해 만들어졌다는 것.

2024년, 멜버른. 데이터과학자 폴 코닝햄이 시드니의 유전체학 연구자 마틴 스미스에게 이메일을 보냅니다. 제 개의 종양을 통째로 읽어 맞춤 mRNA 백신을 만들어 보고 싶다고요.

화요일 화상통화에서 마틴이 처음 삼십 분 동안 한 일은 질문 셋이었습니다.

첫째
개의 MHC 가 사람과 다르다는 것을 고려했는가
둘째
CanFam3.1 참조 유전체를 이해하고 있는가
셋째
GATK 파이프라인에서 개 유전체의 특수성을 어떻게 다룰 것인가

소설은 이 대목을 이렇게 맺습니다. "세 질문의 공통점이 있었다. 도구가 사람을 위해 만들어졌다는 것. 그리고 폴이 하려는 일은 개에게 하는 일이라는 것."

이 두 권짜리 강의는 그 세 질문에 차례로 답합니다.

두 권이 나눠 맡은 것

질문어디서무엇을 배우나
둘째 — 참조 유전체I 권 6~7강CanFam3.1 · Dog10K · 좌표계 · 이름 규칙
셋째 — 개의 특수성I 권 18강BQSR 을 왜 건너뛰나 · 알려진 변이 목록
—I 권 8~17강그 앞에 있어야 할 것: FASTQ · 정렬 · MAPQ · 중복 · 커버리지
첫째 — 개의 MHCII 권 14~17강DLA-88 · %rank · 오차 막대

순서가 거꾸로인 것처럼 보이지만 그렇지 않습니다. 첫째 질문은 변이 목록이 이미 있다는 전제 위에 서 있습니다. 그 목록을 만드는 것이 먼저입니다.

세 질문을 눌러 보세요. 각각이 어느 강에서, 왜 그렇게 답해지는지 보여 줍니다.
불러오는 중…

이 권이 끝나면 손에 남는 것

BAM 파일 하나입니다. 정확히는 둘 — 종양 것 하나, 혈액 것 하나.

BAM 은 "어느 조각이 유전체의 어느 자리에서 왔는지"가 적힌 표입니다. 그 표가 믿을 만해야 다음 권의 뺄셈이 뜻을 갖습니다.

📄
FASTQ
읽어 온 조각. 어디서 왔는지 모른다
🧩
BAM
제자리에 놓인 조각. 확신 점수까지 붙어 있다
📋
VCF
달라진 자리만 남긴 것. II 권
숫자를 먼저 만들어 두면 뒤가 편합니다. 교실용 창은 실제의 12만분의 1입니다.
Python 브라우저에서 실행

왜 개인가 — 한 문장으로

10강에서 라첼 알라베나 교수가 폴에게 한 말이 이 강의 전체의 이유이기도 합니다.

"당신이 하려는 걸 생쥐로 했다면 나는 훨씬 회의적이었을 거예요."

실험용 생쥐는 유전적으로 거의 같은 개체들이고, 그 종양은 대개 사람이 만든 것입니다. 개의 종양은 저절로 생깁니다. 면역계가 멀쩡한 몸 안에서, 그 면역계를 피해 가며 자랍니다. 사람과 같은 집에 살고 같은 물을 마십니다.

이것을 비교종양학(comparative oncology)이라고 부릅니다. 2강부터 그 이야기를 시작합니다.

🤔 확인 문제
마틴의 세 질문이 공통으로 가리킨 것은 무엇입니까?
🤔 확인 문제
이 권(I권)이 끝났을 때 손에 남는 것은?
🤔 확인 문제
이 강의가 실제 200 GB 대신 KIT 유전자좌 20 kb 만 쓰는 이유로 가장 정확한 것은?