17. 다른 변형들 — m5C · m6A · s2U, 그리고 이중나선 안정성

16강에서 U 를 바꿨습니다. 논문은 다른 세 가지도 이름을 적었습니다.

변형	어느 글자를 바꾸나
Ψ (슈도우리딘)	U
m1Ψ (N1-메틸슈도우리딘)	U
m5C (5-메틸시티딘)	C
m6A (N6-메틸아데노신)	A
s2U (2-티오우리딘)	U

다섯입니다. 이 목록 밖으로 나가지 않습니다.

다섯 변형을 눌러 보세요. 논문이 무엇을 적었고 무엇을 적지 않았는지 갈립니다.

불러오는 중…

이중나선 안정성이 올라가면 무엇이 달라지나

RNA 가 자기 몸 안에서 짝짓는 힘이 세진다는 뜻입니다. 두 방향으로 작용합니다.

좋은 쪽

분자가 덜 쉽게 풀리고 덜 부서집니다. 오래 버팁니다

나쁜 쪽

구조가 단단해지면 리보솜이 지나가기 어렵습니다 (4강). 18강의 GC 함정과 같은 모양입니다

그래서 논문은 구조 영향을 RNAfold 의 에너지 보정으로 보라고 적었습니다. 변형을 넣으면 접힘 에너지가 달라지므로, 접기를 다시 해야 합니다.

표의 근거 열을 보세요. 다섯 중 둘에만 결과가 붙어 있습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 변형을 넣으면 접힘 에너지가 달라진다 - 보정을 흉내낸다.
# 보정 크기는 전부 교육용 가정이다. 논문에 이 수치는 없다.
import pandas as pd

seq = "AUGGCUUCUAAGCUAGAAGCUGCUGCUAAGUUCUUAGGUUACCCUGUUUAA"

def mfe_toy(s):
    gc = (s.count("G") + s.count("C")) / len(s)
    return -0.313 * len(s) * (0.55 + 0.9 * gc)

base = mfe_toy(seq)
nU = seq.count("U")
nC = seq.count("C")
nA = seq.count("A")

# '자리마다 이만큼 더 안정해진다' 는 가정값 (kcal/mol)
BONUS = {"m1psi": -0.06, "psi": -0.05, "m5C": -0.04, "m6A": 0.00, "s2U": -0.03}
SITES = {"m1psi": nU, "psi": nU, "m5C": nC, "m6A": nA, "s2U": nU}
NOTE = {"m1psi": "논문 - 이중나선 안정성 상승, 단백질 생산 우수, 안전성 개선",
        "psi":   "논문 - 같음",
        "m5C":   "논문 - 이름만 적혔다",
        "m6A":   "논문 - 이름만 적혔다",
        "s2U":   "논문 - 이름만 적혔다"}

rows = []
for k in ["m1psi", "psi", "m5C", "m6A", "s2U"]:
    adj = base + BONUS[k] * SITES[k]
    rows.append((k, SITES[k], round(base, 1), round(adj, 1), round(adj - base, 1), NOTE[k]))

df = pd.DataFrame(rows, columns=["변형", "바뀌는 자리", "보정 전", "보정 후", "차이", "근거"])
print(df.to_string(index=False))
print()
print("보정값은 내가 정한 가정이다. 인용하지 말 것.")
print("가져갈 것 두 가지")
print("  1. 변형을 넣으면 접기를 다시 해야 한다 - 에너지가 달라지므로")
print("  2. 다섯 가운데 근거가 붙은 것은 둘뿐이다")

그래서 무엇을 고르나

먼저 m1Ψ. 그것이 승인된 백신이 쓰는 것이다

나머지 넷은 있다는 것을 아는 것까지입니다. 설계 문서에 “m5C 도 검토했다” 고 적으려면 그 근거를 다른 논문에서 가져와야 합니다. 이 논문은 이름만 적었습니다.

다섯을 근거의 무게로 줄 세우면

결론까지 적힌 것 — 둘

Ψ · m1Ψ
이중나선 안정성 상승 · 단백질 생산 우수 · 안전성 개선. 그리고 m1Ψ 는 승인된 백신이 실제로 쓴다

이름만 적힌 것 — 셋

m5C · m6A · s2U
“그 밖에 이런 것들이 있다” 로 끝났습니다. 좋다고도 나쁘다고도 적지 않았습니다

오른쪽 상자를 나쁜 후보로 읽으면 안 됩니다. 이 논문이 다루지 않은 후보입니다. 둘은 다른 말입니다.

🤔 확인 문제

논문이 이름을 적은 뉴클레오사이드 변형이 아닌 것은?

🤔 확인 문제

Ψ 와 m1Ψ 에 대해 논문이 적은 비교 연구의 결론은?

🤔 확인 문제

변형을 넣은 뒤 RNAfold 를 다시 돌려야 하는 까닭은?