10. 논문이 받은 답 — CAI 0.81 과 0.83 · 손박사의 mRNA백신 설계 첫걸음 IV

이제 논문이 실제로 받은 답을 봅니다. 두 서열을 돌렸습니다 — 전장 스파이크 CDS 와 III 권에서 지은 MEVC 입니다.

	전체 CDS	MEVC
아미노산	1273 aa	309 aa
뉴클레오타이드	3819 nt	927 nt
CAI	0.81	0.83
GC 함량	50.35 %	53.61 %
MFE	−1231.20 kcal/mol	−299.50 kcal/mol
λ	둘 다 3
숙주	둘 다 사람

이 표가 Step 4 의 산출물 전부입니다. 한 장에 다 들어갑니다.

두 서열을 오가며 네 값을 봅니다. 길이로 나눈 값도 함께 나옵니다.

불러오는 중…

MEVC 쪽이 조금씩 높은 까닭

CAI 도 GC 도 MEVC 쪽이 조금 높습니다. 우연일 수도 있지만 짚어 둘 만한 것이 있습니다.

🧩

MEVC 는 조립품이다

에피토프와 링커를 이어 붙인 것이라 아미노산 조성이 자연 단백질과 다릅니다

🔗

링커에 A·G·P·K 가 많다

EAAAK · GPGPG · AAY · KK — 코돈이 둘 또는 넷뿐인 아미노산이 섞여 있습니다

📉

짧아서 흔들린다

309 자리는 1273 자리보다 값이 더 튑니다 — 3강에서 본 그대로

다만 이것은 해석입니다. 논문은 두 값을 적었을 뿐 왜 다른지는 설명하지 않았습니다.

차이가 작다는 것도 결과입니다. 작다는 것을 확인해야 큰 척하지 않게 됩니다.

Python 브라우저에서 실행

# 논문의 네 값을 한 표로 정리하고, 길이로 나눈 열을 더한다.
import pandas as pd

rows = [
    ("전체 CDS", 1273, 3819, 0.81, 50.35, -1231.20),
    ("MEVC",      309,  927, 0.83, 53.61,  -299.50),
]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["서열", "aa", "nt", "CAI", "GC(%)", "MFE"])
df["MFE/nt"] = (df["MFE"] / df["nt"]).round(4)
df["MFE/codon"] = (df["MFE"] / df["aa"]).round(4)
print(df.to_string(index=False))
print()

a, b = df["MFE/nt"]
print("길이로 나눈 두 값의 차이 : %.4f kcal/mol per nt (%.2f %%)"
      % (abs(b - a), abs(b - a) / abs(a) * 100))
print("CAI 두 값의 차이         : %.2f" % abs(0.83 - 0.81))
print("GC 두 값의 차이          : %.2f 퍼센트포인트" % abs(53.61 - 50.35))
print()
print("세 지표 모두 두 서열이 서로 가깝다.")
print("'조각으로 잘랐더니 훨씬 좋아졌다' 는 이야기가 아니다.")
print("'조각으로 잘라도 같은 수준을 지켰다' 가 이 표가 말하는 것이다.")

이 표를 읽는 세 가지 옳은 문장

이렇게 쓴다

"두 서열 모두 CAI 가 0.8 을 넘어 강하게 최적화된 수준으로 계산됐다"

"GC 가 둘 다 권장 구간 30~70% 안에 있다"

"뉴클레오타이드당 MFE 가 사실상 같다"

이렇게 쓰면 안 된다

"최적화로 CAI 가 크게 올랐다" — 앞값이 없다

"MEVC 가 더 잘 번역된다" — 번역을 재지 않았다

"전체 CDS 가 네 배 안정하다" — 길이가 네 배다

🤔 확인 문제

논문이 낸 CAI 두 값은?

🤔 확인 문제

이 표를 근거로 말할 수 없는 것은?

🤔 확인 문제

CAI 값이 서열 자체보다 크게 좌우되는 것은?