13. 잰다 — 308 · 198 · 324 µg · Dr. Yoo's On-Demand mRNA Synthesiser, First Steps I

Fig. 4e 는 세 번의 배치를 Bioanalyzer 에 올린 결과입니다. 열변성시킨 RNA 6000 ladder 와 나란히 놓고 봉우리의 위치와 넓이를 잽니다.

배치	농도	수율
1	1540 ng/µL	308 µg
2	990 ng/µL	198 µg
3	1620 ng/µL	324 µg

200 µL 로 용출했으니 농도 × 0.2 mL 이 곧 수율입니다. 계산이 맞는지 아래에서 확인합니다.

먼저 논문의 표가 스스로 어긋나지 않는지 봅니다. 그다음 흩어짐을 잽니다.

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# 논문의 표가 스스로 맞는지 먼저 확인한다. 이것이 논문을 읽는 첫 걸음이다.
batches = [(1540, 308), (990, 198), (1620, 324)]     # (ng/µL, µg)
elute_uL = 200

print("%8s %10s %12s %10s" % ("농도", "논문 수율", "200 µL 환산", "맞나"))
for c, y in batches:
    calc = c * elute_uL / 1000        # ng/µL × µL = ng → µg
    print("%7d %9d µg %11.0f µg %9s" % (c, y, calc, "예" if abs(calc - y) < 1 else "아니오"))

vals = [y for _, y in batches]
mean = sum(vals) / len(vals)
sd = (sum((v - mean) ** 2 for v in vals) / (len(vals) - 1)) ** 0.5
print()
print("평균 %.0f µg · 표준편차 %.0f µg · 변동계수 %.0f%%" % (mean, sd, sd / mean * 100))
print("n = 3 이다. 이 변동계수에 붙는 신뢰구간은 아주 넓다.")

배치를 몇 번 더 돌리면 변동계수의 불확실성이 얼마나 좁아지는지 밀어 보세요.

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Bioanalyzer 가 재는 것과 재지 않는 것

잰다

길이(사다리와 견주어) · 양(봉우리 넓이) · 끊긴 조각이 있는지(작은 쪽 봉우리)

재지 않는다

서열이 맞는지 · 캡이 씌워졌는지 · dsRNA 가 얼마나 있는지 · 잔류 T7 효소 가 남았는지 · 번역이 되는지

오른쪽 목록이 II권에서 하나씩 채워집니다. 이 논문의 품질검사는 “길이가 맞고 양이 이만큼” 에서 멈춥니다. 그 선을 정확히 아는 것이 중요합니다.

n 을 늘리면 변동계수의 구간이 얼마나 좁아지는지 직접 봅니다.

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# 세 배치가 아니라 n 번 재면 변동계수의 불확실성이 얼마나 좁아지나 — 부트스트랩으로 감을 잡는다.
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(3)

true_mean, true_cv = 280.0, 0.20
print("%4s %26s" % ("n", "관측 CV 의 90% 구간"))
for n in (3, 5, 10, 20, 50):
    cvs = []
    for _ in range(4000):
        s = rng.normal(true_mean, true_mean * true_cv, n)
        cvs.append(s.std(ddof=1) / s.mean())
    lo, hi = np.percentile(cvs, [5, 95])
    print("%4d %14.1f%% ~ %8.1f%%" % (n, lo * 100, hi * 100))
print()
print("참값은 20%. n=3 이면 8%~30% 어디든 나온다. n=20 은 되어야 얘기를 시작할 수 있다.")

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Fig. 4e 의 세 배치로 말할 수 있는 것은?

🤔 Check yourself

Bioanalyzer 결과만으로 알 수 없는 것은?