10. 같은 절차 다른 길이 — class II 쪽 창구 · Dr. Son's mRNA Vaccine Design, First Steps II

IEDB 안에서 도구를 tc2 로 바꾸고 같은 서열을 넣습니다. 설정은 기본값 그대로 두고 둘만 바꿔요.

값	class I (`tc1`)	class II (`tc2`)
펩타이드 길이	9 아미노산	15 아미노산
대립유전자	class I 27개	class II 27개
나머지 설정	기본값	기본값

논문은 class II 도 27개를 골라 "견줄 만한 적용범위" 를 맞추었다고 적습니다.

두 창구의 설정을 나란히 놓고 무엇이 같고 무엇이 다른지 보세요.

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그런데 결과 수는 크게 다르다

설정을 나란히 맞췄는데도 나온 개수는 많이 다릅니다.

MHC class I

29,620개

MHC class II

5,671개

다섯 배 넘게 차이 납니다. 조각 수는 8강에서 봤듯 거의 같았는데 말이에요. 왜 이런지는 15강에서 정면으로 다룹니다.

숫자 둘을 나란히 놓으면 질문이 분명해집니다 — 차이는 입력이 아니라 셈법에서 왔습니다.

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# 조각 수는 비슷한데 결과는 5배 차이 — 어디서 갈렸나
n9, n15 = 1273 - 9 + 1, 1273 - 15 + 1
got1, got2 = 29620, 5671

print("조각 수      class I", n9, " / class II", n15,
      " → 비율", round(n9 / n15, 3))
print("예측 결과    class I", got1, " / class II", got2,
      " → 비율", round(got1 / got2, 2))
print()
print("조각 수로는 거의 1:1 인데 결과는", round(got1 / got2, 1), ": 1 입니다.")
print("차이는 '몇 조각이냐' 가 아니라 '어떻게 세느냐' 에서 나왔습니다.")

🤔 Check yourself

class I 과 class II 에 대립유전자를 똑같이 27개씩 고른 까닭은?

🤔 Check yourself

조각 수가 거의 같은데 예측 결과가 5배 차이 났다면 원인은 어디에 있나?