18강 / 20강

밴드를 숫자로 — 포화와 노출 시간의 함정

웨스턴블롯 정량이 거친 이유

밴드의 세기를 숫자로 바꾸는 것을 덴시토메트리 라고 합니다. 소프트웨어가 밴드의 픽셀 밝기를 더하죠.

그런데 여기에 큰 함정이 있습니다. 포화입니다.

🌓

짧게 찍으면

약한 밴드가 안 보인다

✅

알맞게

세기와 양이 비례한다

⬛

오래 찍으면

진한 밴드가 포화돼 더 안 진해진다

포화된 밴드는 양이 두 배여도 세기가 두 배가 아닙니다. 그래서 실제 차이를 작게 보이게 만들어요.

특히 GAPDH 처럼 아주 많은 단백질이 잘 포화됩니다 — 그러면 로딩대조군 보정이 오히려 왜곡을 만듭니다.

고등학생밴드를 숫자로

밴드의 진하기를 숫자로 바꾸는 것을 덴시토메트리라고 합니다.

단계	하는 일
1	밴드 영역을 선택
2	배경을 빼기
3	신호 강도를 합산
4	로딩 대조로 나눔
5	대조군을 1로 정규화

각 단계에 사람의 선택이 들어갑니다 — 영역 크기, 배경 위치.

고등학생포화의 함정

신호가 너무 강하면 더 이상 진해지지 않습니다. 필름이든 카메라든 한계가 있어요.

상태	정량이 되나
약함	배경에 묻힘 — 부정확
적절	가능
포화	불가 — 두 배여도 같아 보임

포화된 밴드는 "얼마나 많은지"를 말해 주지 못합니다.

노출을 더 늘리면 잰 비가 1에 얼마나 가까워질까요?

Python 브라우저에서 실행

# 포화가 정량을 어떻게 망가뜨리나
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt

실제양 = np.linspace(0, 200, 300)

def 밴드세기(양, 노출):
    포화값 = 255.0
    return 포화값 * (1 - np.exp(-양 * 노출 / 90))

for 노출, lab in [(0.4, "짧게"), (1.0, "알맞게"), (3.5, "오래")]:
    plt.plot(실제양, 밴드세기(실제양, 노출), label=f"{lab} (×{노출})")
plt.axhline(255, color="gray", ls="--", lw=1, label="포화 한계")
plt.xlabel("실제 단백질 양 (임의 단위)"); plt.ylabel("밴드 세기 (0~255)")
plt.legend(); plt.grid(alpha=.3); plt.show()

print("실제로 2배 차이인 두 시료를 각 노출로 잰다면")
print(f"{'노출':<8}{'양 50':>9}{'양 100':>9}{'잰 비':>8}")
print("-" * 36)
for 노출, lab in [(0.4, "짧게"), (1.0, "알맞게"), (3.5, "오래")]:
    a, b = 밴드세기(50, 노출), 밴드세기(100, 노출)
    print(f"{lab:<8}{a:>9.1f}{b:>9.1f}{b/a:>8.2f}")
print()
print("오래 찍으면 2배 차이가 1.2배쯤으로 줄어 보입니다.")
print("→ 실제 차이를 '작게' 만드는 방향의 왜곡입니다.")

고등학생노출 시간의 문제

노출이	결과
짧음	약한 밴드를 놓침
김	강한 밴드가 포화

한 노출로 모든 밴드를 정량하기 어렵습니다 — 강도 차이가 크면 특히요.

그래서 여러 노출 시간으로 찍고, 포화되지 않은 이미지를 골라 정량합니다. 그리고 어느 노출을 썼는지 기록해요.

고등학생왜 '거친 정량'인가

변동 원인	내용
전사 효율이 막 위치마다 다름	가장자리가 덜 옮겨짐
항체 결합이 균일하지 않음	—
ECL 반응이 시간에 따라 변함	기질이 소모됨
배경 빼기가 주관적	—
포화	위

웨스턴블롯은 2배 차이는 잘 보지만 20% 차이는 신뢰하기 어렵습니다.

그래서 qPCR(정밀)과 웨스턴(기능)을 함께 씁니다 — 1강의 두 축이 여기서 만납니다.

🤔 확인 문제

웨스턴블롯 밴드가 포화되면 결과가 어느 방향으로 왜곡될까요?