2. 코돈 편향 — 생물마다 즐겨 쓰는 철자가 있다 · 손박사의 mRNA백신 설계 첫걸음 IV

코돈은 예순네 가지입니다. 그중 셋은 종결코돈이고 예순한 가지가 아미노산을 적습니다. 아미노산은 스무 가지입니다. 그러니 철자가 남습니다.

아미노산	코돈 수	예
류신 · 세린 · 아르기닌	6	류신 — CUU · CUC · CUA · CUG · UUA · UUG
알라닌 · 글리신 · 프롤린 · 트레오닌 · 발린	4	알라닌 — GCU · GCC · GCA · GCG
대부분의 나머지	2	라이신 — AAA · AAG
메티오닌 · 트립토판	1	메티오닌 — AUG 하나뿐

남는 철자를 생물이 고르게 쓰지 않습니다. 어떤 철자는 자주, 어떤 철자는 드물게 씁니다. 이 치우침을 코돈 편향(codon bias) 이라고 합니다.

사투리 비유 — 그리고 깨지는 자리

같은 뜻을 지역마다 다른 말로 합니다. 뜻은 통하지만 낯선 말이 섞이면 듣는 사람이 한 박자 멈칫합니다. 코돈도 그렇습니다. 바이러스의 철자 습관과 사람 세포의 철자 습관이 다릅니다.

비유가 깨지는 자리 — 사람은 낯선 말을 들어도 결국 알아듣습니다. 리보솜은 알아듣지 못하는 게 아니라 느려질 뿐입니다. 그리고 느려진 리보솜 뒤로 다른 리보솜이 밀립니다. 정체는 한 지점이 아니라 줄 전체에 생깁니다.

아미노산을 골라 그 코돈들의 쓰임새를 봅니다. 값을 밀면 어느 철자가 '최적' 이 되는지 바뀝니다.

불러오는 중…

그래서 숙주를 고른다

코돈 최적화 도구는 언제나 숙주(host) 를 먼저 묻습니다. 대장균의 습관과 사람의 습관이 다르기 때문입니다.

이 논문의 선택

숙주 = 사람. 백신 mRNA 는 사람 세포에서 번역됩니다. LinearDesign 도 NovoPro 도 Human 으로 맞춥니다.

헷갈리기 쉬운 것

V 권에서 플라스미드를 대장균 에 넣습니다. 그렇다고 숙주를 대장균으로 고르지 않습니다 — 대장균은 DNA 를 불리는 그릇일 뿐, 백신 단백질을 만들 자리가 아닙니다.

치우침이 1.00 이면 고르게 쓰는 것입니다. 표의 모든 아미노산이 1보다 큽니다.

Python 브라우저에서 실행

# 코돈 편향 — 같은 아미노산의 철자들이 얼마나 치우쳐 있는가.
# 아래 빈도는 교육용 예시다. 인용하지 말 것.
import pandas as pd

usage = {
    "Leu(L)": {"CUG": 0.41, "CUC": 0.20, "UUG": 0.13, "CUU": 0.13, "CUA": 0.07, "UUA": 0.06},
    "Ala(A)": {"GCC": 0.40, "GCU": 0.27, "GCA": 0.23, "GCG": 0.10},
    "Gly(G)": {"GGC": 0.34, "GGA": 0.25, "GGG": 0.25, "GGU": 0.16},
    "Pro(P)": {"CCC": 0.33, "CCU": 0.29, "CCA": 0.28, "CCG": 0.11},
    "Lys(K)": {"AAG": 0.57, "AAA": 0.43},
    "Glu(E)": {"GAG": 0.58, "GAA": 0.42},
    "Tyr(Y)": {"UAC": 0.56, "UAU": 0.44},
}

rows = []
for aa, tbl in usage.items():
    n = len(tbl)
    top = max(tbl, key=tbl.get)
    bot = min(tbl, key=tbl.get)
    even = 1.0 / n
    # 치우침 = 가장 흔한 철자의 빈도를 '고르게 쓸 때' 와 견준 배수
    rows.append((aa, n, top, tbl[top], bot, tbl[bot], tbl[top] / even))

df = pd.DataFrame(rows, columns=["아미노산", "코돈 수", "1등", "1등 빈도",
                                 "꼴찌", "꼴찌 빈도", "치우침(배)"])
df["치우침(배)"] = df["치우침(배)"].round(2)
print(df.to_string(index=False))
print()
print("고르게 쓴다면 치우침은 1.00 이다. 전부 1보다 크다 — 치우쳐 있다는 뜻.")
print("류신은 여섯 철자 가운데 CUG 하나가 41% 를 가져간다.")

치우침이 클수록 고를 것이 분명하다

류신은 여섯 철자 가운데 CUG 하나가 41% 를 가져갑니다. 고를 답이 분명합니다. 반면 프롤린은 네 철자가 0.33 · 0.29 · 0.28 · 0.11 로 앞의 셋이 비슷합니다. 어느 것을 골라도 번역 효율에서 크게 손해 보지 않습니다.

이 차이가 8강의 LinearDesign 에서 중요해집니다. 덜 중요한 자리가 있으면 그 자리를 구조 개선에 쓸 수 있기 때문입니다.

🤔 확인 문제

코돈 편향이 번역 속도에 영향을 주는 직접적인 까닭은?

🤔 확인 문제

이 논문이 숙주를 사람으로 고른 까닭은?

🤔 확인 문제

표에서 고를 것이 가장 분명한 아미노산은?