유전자를 끄는 층이
하나 더 있습니다
세포 안에는 22 글자짜리 RNA가 수천 종 떠다니면서, 자기와 짝이 맞는 mRNA를 찾아 조용히 눌러 놓습니다. 이 miRNA 층은 mRNA만 읽어서는 절대 보이지 않습니다.
이 강의는 같은 세포를 두 번 읽은 원자료 두 장 — miRNA 1,976종과 mRNA 24,419종 — 을 겹쳐 놓고, 어느 miRNA가 늘었을 때 정말 그 표적이 줄었는지를 직접 계산해 판정합니다.
이렇게 배웁니다
🧩표 두 장을 겹친다
miRNA-seq 1,976 × 6과 mRNA-seq 24,419 × 7. 서로 다른 기계로 잰 두 표를 어떻게 같은 자로 맞추는지부터 시작합니다.
✂️규칙을 직접 짠다
miRNA의 2~8번 염기가 씨앗입니다. 8mer · 7mer-m8 · 7mer-1a를 판별하는 함수를 손으로 짜서 3'UTR 200만 염기를 훑습니다.
🎯정답지와 맞춰 본다
내가 찾은 자리와 TargetScan의 목록을 나란히 놓습니다. 겹치는 곳과 어긋나는 곳, 그 어긋남이 뜻하는 것까지 읽습니다.
⚖️크기를 재고 판정한다
"내려갔다"로 끝내지 않습니다. 몇 % 내려갔는지, 그 정도면 우연과 구별되는지, 안 되면 왜 안 되는지까지 갑니다.
전체 커리큘럼
01
두 번째 층 — 유전자를 끄는 22 글자
miRNA 란 무엇인가 · 왜 mRNA 자료만으로는 안 보이는가
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02
표 두 장을 연다 — 1,976 × 6 과 24,419 × 7
행과 열이 뜻하는 것 · 표본 이름이 서로 다르다는 첫 번째 함정
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03
깊이가 다르다 — raw count 는 거짓말을 한다
WT 는 38만 개, KD 는 21만 개를 읽었다 · CPM 이라는 자
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04
miRNA 발현은 심하게 기울어져 있다
두 종류가 전체의 35% · 절반은 아예 0 · 이것이 분석에 미치는 영향
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05
차등발현 ① — miRNA 층에서 무엇이 변했나
log2 배수변화 · t검정 · 화산도 · 그리고 miR-34b-5p 가 튀어나온다
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06
차등발현 ② — mRNA 층, 그리고 녹다운 검증
Ddx54 는 정말 꺼졌나 · 24,419 개를 같은 방법으로 검정한다
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07
miRNA 공장이 다시 돌아간다
Drosha · Dgcr8 · Xpo5 · Dicer1 이 함께 올라간다 · 그리고 mi 꾸러미
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08
347 번 검정하면 무슨 일이 생기나
p < 0.05 가 103 개인데 우연 기댓값은 17 개 · BH 로 q값 만들기
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09
씨앗 — miRNA 가 표적을 고르는 일곱 글자
22 염기 중 2~8 번만 쓴다 · 왜 하필 일곱인가
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10
계열 — 씨앗이 같으면 표적도 같다
1,936 종에서 씨앗을 뽑아 보니 계열은 1,558 개 · miR-34b 와 34c 는 한 팀
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11
3'UTR 200만 염기에서 자리를 찾는다
여덟 줄짜리 함수로 8mer · 7mer-m8 · 7mer-1a 를 가려낸다
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12
내 결과 대 TargetScan — 516 과 436
겹치는 405 · 나만 찾은 111 · TargetScan 만 가진 31, 그 차이의 정체
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13
'예측 표적' 이라는 말의 정체
일곱 글자는 우연히도 자주 나온다 · 보존도와 PCT · 내 자료의 편향까지
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14
두 층을 겹친다 — 표적 집합은 내려갔는가
유전자 하나가 아니라 452 개를 통째로 · 누적분포라는 그림 한 장
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15
용량반응 — 자리가 셀수록 더 내려가는가
8mer · 7mer-m8 · 7mer-1a 로 갈라 보기 · 그리고 기대와 어긋난 결과
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16
계열 82 개를 한꺼번에 — 규칙은 성립하는가
miRNA 가 오른 만큼 표적이 내려가는가 · r = +0.03 이라는 대답
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17
효과의 크기를 재어 본다 — 몇 퍼센트인가
miRNA 는 2.4 배 늘었는데 표적은 2.8% 줄었다 · 이게 말이 되는 숫자인가
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18
왜 이렇게 작은가 — 검정력과 흔들림을 재어 본다
애초에 잡을 수 있는 크기였나 · 정규화를 바꾸면 결론이 바뀌나
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19
판정 — 논문 Fig 3 을 우리 손으로 채점한다
확인된 것 · 확인하지 못한 것 · 확인할 수 없었던 것을 갈라 적는다
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20
두 층을 겹쳐 읽는다는 것
20강에서 만든 도구 · 다음에 할 수 있는 일 · 이 강의가 남기는 습관
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