3. 물질수지 — 4.8 ng 이 300 µg 이 되는 길 · Dr. Yoo's On-Demand mRNA Synthesiser, First Steps III

공정을 이해했는지 확인하는 가장 확실한 방법은 물질수지 를 맞춰 보는 것입니다. 들어간 원자가 어디로 갔는지 전부 셈합니다.

들어간 것 = 나온 것 + 버린 것

[A]의 조성으로 해 봅니다. DNA 주형 4.8 ng 에서 mRNA 약 300 µg 까지 — 질량으로 6만 배가 넘습니다. 어디서 왔을까요.

질량이 어디서 오는지 를 따라가면 공정의 진짜 재료가 무엇인지 보입니다.

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# [A] 의 물질수지를 처음부터 끝까지 따라간다
print("=== 1단계 PCR — DNA 를 불린다 ===")
dna_in_ng = 4.8
dNTP_nmol = 200e-9 * 200e-6 * 1e9 * 4          # 각 200 nM, 200 µL, 네 가지
dna_max_ug = dNTP_nmol * 1e-9 * 330 * 1e6
print("  주형 %.1f ng 투입" % dna_in_ng)
print("  dNTP 로 만들 수 있는 DNA 최대 %.1f µg" % dna_max_ug)
print("  → 질량의 출처는 주형이 아니라 dNTP 다. 주형은 '틀' 일 뿐이다.")
print()

print("=== 2단계 IVT — RNA 를 만든다 ===")
vol = 200e-6
ntp = {"ATP": 1.875e-3, "CTP": 1.875e-3, "UTP": 1.875e-3, "GTP": 0.225e-3}
cap = 0.375e-3
tot_nmol = sum(ntp.values()) * vol * 1e9
print("  rNTP 총량 %.1f nmol (%.1f µg 어치 뉴클레오타이드)" % (tot_nmol, tot_nmol * 330e-3))
gtp_nmol = ntp["GTP"] * vol * 1e9
print("  그중 rGTP %.1f nmol — 전사체의 G 비율을 25%%로 보면" % gtp_nmol)
print("  만들 수 있는 RNA 최대 %.1f µg" % (gtp_nmol / 0.25 * 330e-3))
print("  → 실제 수율 198~324 µg. rGTP 가 천장을 정한다.")
print()

print("=== 3단계 꼬리 — ATP 를 더 쓴다 ===")
atp2 = 1e-3 * 400e-6 * 1e9
print("  E-PAP 반응의 ATP %.0f nmol → 꼬리 %.0f µg 어치까지 가능" % (atp2, atp2 * 330e-3))
print()

print("=== 결론 ===")
print("  질량은 전부 '뉴클레오타이드 삼인산' 에서 온다.")
print("  DNA 주형과 효소는 질량 기여가 사실상 0 이다 — 정보와 촉매만 준다.")

각 단계의 전환율을 밀어 보세요. 투입 NTP 대비 최종 mRNA 의 비율이 어떻게 바뀌는지 보입니다.

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두 공정의 “재료 사용 효율” 을 견주려면

수율(µg)만 보면 [B]가 압도적입니다. 그런데 얼마를 넣고 그만큼 나왔는지를 봐야 공정 효율을 말할 수 있습니다.

	[A] 2023	[B] 2026
반응 부피	200 µL (IVT)	150 µL (Os(IVT))
NTP 조성	ATP/CTP/UTP 1.875 mM · GTP 0.225 mM	논문 Table S1 (본문에 수치 없음)
수율	198~324 µg	1275 µg (end-to-end)
부피당 수율	약 1.0~1.6 µg/µL	Os(IVT) 단계 3.31 µg/µL

부피당 수율로 견주면 2~3배 차이입니다 — 수율 숫자의 4배 차이보다 작습니다. 나머지는 반응 규모와 공정 회수율의 차이입니다.

🤔 Check yourself

mRNA 300 µg 의 질량이 주로 어디서 오나요?

🤔 Check yourself

두 공정의 수율을 견줄 때 부피당 수율을 함께 보는 까닭은?