1강 / 20강
표적 하나가 나머지 다섯 걸음을 정한다
Step 1 · Fig. 4 의 첫 칸
백신을 설계한다는 말은 결국 어떤 단백질을 몸에 보여 줄 것인가를 정하는 일입니다. 그 단백질을 표적(target) 이라고 부릅니다.
이 논문은 표적 하나를 예제로 끝까지 따라갑니다. SARS-CoV-2 의 스파이크 단백질입니다. 그리고 그 표적을 정하는 일에만 걸음 하나를 따로 떼어 놓았습니다. 그게 Step 1 이고, 이 강의 전부입니다.
표적을 고르는 일은 계산이 아니라 결정이다
계산은 되돌릴 수 있습니다. 결정은 그 위에 쌓인 것을 전부 무너뜨려야 되돌릴 수 있습니다. 그래서 첫 칸입니다.
여섯 걸음 가운데 우리는 첫 칸에 있다
| 걸음 | 하는 일 | 들어가는 것 | 이 강의와의 관계 |
|---|---|---|---|
| Step 1 | 표적 지정 · 서열 확보 | 질문 하나 | 여기 |
| Step 2 | 도메인 · 모티프 · 에피토프 주석 | 단백질 서열 | 1강의 산출물을 받는다 |
| Step 3 | 거르기 · 다중 에피토프 구조체 설계 | 에피토프 목록 | — |
| Step 4 | 코돈 최적화 · RNA 구조 | 아미노산 서열 | — |
| Step 5 | 인실리코 검증 (가상 클로닝 · 면역 시뮬레이션) | 최적화된 서열 | — |
| 선택 | 비번역 부위 · 뉴클레오사이드 변형 | 구조체 | — |
Step 2 는 Step 1 이 내놓은 서열 한 줄을 받아서 시작합니다. 그 한 줄이 엉뚱한 종의 것이면, Step 2 는 엉뚱한 종의 에피토프를 아주 정밀하게 찾아냅니다. 오류가 계산으로 걸리지 않습니다.
오류가 조용히 번집니다. 어느 단계에서도 프로그램이 멈추지 않습니다.
Python
브라우저에서 실행
이 강의가 끝나면 손에 남는 것
한 강 = 한 결정
이 사이트의 다른 강의와 마찬가지로, 강마다 정해지는 것 하나가 있습니다. 그리고 그것을 다르게 정하면 무엇이 뒤집히는지 함께 적습니다.
| 강 | 정하는 것 | 다르게 정하면 |
|---|---|---|
| 3 | 어느 문으로 들어가나 | 받는 것이 단백질이냐 좌표까지냐가 갈린다 |
| 6 | 좌표를 1 부터 세나 0 부터 세나 | 서열이 한 글자 밀린다 |
| 8 | 정지코돈을 길이에 넣나 | 3819 냐 3822 냐가 갈린다 |
| 10 | 판 번호를 적나 안 적나 | 몇 달 뒤 같은 결과가 안 나온다 |
| 17 | 전장이냐 다중 에피토프냐 | 넓이와 변이 대응 속도가 뒤바뀐다 |
🤔 확인 문제
Step 1 에서 엉뚱한 종의 서열을 받아 왔다면 어떤 일이 생기나요?
해설 도구들은 입력이 어디서 왔는지 모릅니다. 형식만 맞으면 끝까지 돌아갑니다. 오류가 계산으로 걸리지 않으니 사람이 검산해야 합니다.
🤔 확인 문제
이 강의(Step 1)의 산출물을 가장 정확하게 말한 것은?
해설 에피토프는 Step 2~3, 최적화는 Step 4 의 몫입니다. Step 1 은 서열 + 주소 + 검산 세 가지를 다음 걸음에 넘깁니다.
🤔 확인 문제
이 논문의 수치를 인용할 때 반드시 함께 적어야 하는 것은?
해설 저자들이 결론에서 직접 밝혔습니다. 예측을 결과처럼 적는 것이 이 논문을 잘못 쓰는 가장 흔한 방식입니다.