9. 붙잡는 세 가지 — 비오틴 · oligo-dT · 모놀리스 · 유박사의 mRNA 즉석 합성기 첫걸음 III

방식	손잡이	건지는 것	놓치는 것
스트렙타비딘 비드 [A]	프라이머에 단 비오틴	PCR 로 만든 주형 DNA	비오틴 없는 것 전부
oligo d(T) 비드 [A]	poly(A) 꼬리	꼬리 달린 RNA	꼬리 짧은 것 · 끊겼지만 꼬리 있는 것은 그대로 통과
MMC 모놀리스 [B]	전하 + 소수성 + 수소결합	전장 mRNA	성질이 아주 비슷한 것 (dsRNA 일부)

가장 중요한 줄은 가운데입니다. oligo d(T) 는 꼬리만 봅니다. 몸통이 반쯤 끊겨 있어도 꼬리가 붙어 있으면 건져 올립니다.

꼬리만 보는 정제가 무엇을 놓치는지 모형으로 봅니다.

Python 브라우저에서 실행

# '꼬리만 보는 정제' 와 '전체를 보는 정제' 가 남기는 것
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(9)

n = 20000
full_len = 1960
# 전사체 길이 분포: 대부분 전장, 일부는 중간에 끊김
lengths = np.where(rng.random(n) < 0.80, full_len,
                   rng.integers(200, full_len, n))
has_tail = rng.random(n) < 0.92          # 꼬리가 붙은 비율

print("만든 전사체 %d 개 중 전장 비율 %.1f%%" % (n, (lengths == full_len).mean() * 100))
print()

# oligo-dT: 꼬리만 본다
keep_odt = has_tail
print("oligo-dT 로 건진 것: %5d 개 · 그중 전장 %.1f%%"
      % (keep_odt.sum(), (lengths[keep_odt] == full_len).mean() * 100))

# MMC: 길이·구조가 다르면 결합 세기가 달라 어느 정도 가른다
p_bind = np.clip(lengths / full_len, 0, 1) ** 2      # 짧을수록 덜 붙는다 (모형)
keep_mmc = rng.random(n) < p_bind
print("MMC 로 건진 것    : %5d 개 · 그중 전장 %.1f%%"
      % (keep_mmc.sum(), (lengths[keep_mmc] == full_len).mean() * 100))
print()
print("이 모형은 방향만 보여 준다 — 요점은 'oligo-dT 는 끊긴 것을 거르지 못한다' 이다.")
print("[B] 의 CE 결과(배치는 25~30초 곁봉우리, 통합은 43초 하나)가 이 그림과 맞는다.")

전사체 길이 분포와 꼬리 비율을 밀어 보세요. 세 정제법이 각각 무엇을 건지는지 보입니다.

불러오는 중…

비드와 모놀리스 — 물질전달의 차이

자성 비드

간단하고 싸고 원심분리기가 필요 없습니다. 자동화하기 좋습니다. 대신 표면적에 한계가 있고, 결합·세척·용출 세 번 손실이 납니다.

모놀리스

액체가 구멍을 뚫고 흐릅니다 — 큰 분자에 유리합니다. 회수율 93.3%. 대신 칼럼·펌프·센서가 필요하고 부피가 커집니다.

[A]가 비드를 고른 것은 상자에 넣을 수 있어서입니다. [B]가 모놀리스를 고른 것은 회수율과 선택성이 필요해서입니다. 둘 다 옳은 선택이었고, 목적이 달랐을 뿐입니다.

🤔 확인 문제

oligo d(T) 정제의 근본적 한계는?

🤔 확인 문제

[A]가 모놀리스 대신 자성 비드를 고른 가장 실용적인 이유는?