18강 / 20강

【실습】 gRNA 후보를 골라 본다

PAM 을 찾고 · GC 를 보고 · 엑손을 고른다

gRNA 를 고르는 규칙은 몇 가지 안 됩니다.

1. 서열에서 PAM (NGG) 을 찾는다

2. 그 바로 앞 20 글자가 guide 후보다

3. GC 함량이 40~70% 인 것을 고른다

4. 같은 염기가 4번 이상 이어지지 않는 것을 고른다 (특히 TTTT)

5. 유전자의 앞쪽 엑손을 겨냥한다 — 잘린 단백질이 짧아야 기능을 못 한다

5번이 중요합니다. 유전자의 끝부분을 겨냥해 프레임시프트를 만들면, 앞쪽 대부분이 정상으로 만들어져 기능이 남을 수 있어요.

고등학생gRNA 후보를 골라 본다

gRNA 설계는 정해진 순서가 있습니다.

순서	하는 일
1	목표 유전자의 서열과 엑손 구조를 얻음
2	초기 엑손(또는 기능 도메인) 구간을 고름
3	그 구간에서 PAM(NGG)을 찾음
4	PAM 앞 20 염기를 후보로
5	GC 함량·PolyT 확인
6	오프타깃 검색
7	상위 2~3개 선택

서열을 바꿔 보세요. NGG 가 없으면 후보도 없습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 서열에서 gRNA 후보를 찾는다
서열 = ("ATGGCAGAATGTCGTTCGGCCCCAGGTTACGCGTTGTTGGCCACGCGGTGCAAGGTTCCA"
        "TTGGCACCTAAAGGCTTTCCCAGGATTTTTCCAGGCACGTACGGTACCATGGCTTAAGCC")

def gc(s):  return (s.count("G") + s.count("C")) / len(s) * 100
def 연속(s):
    최대 = 1; 이어짐 = 1
    for i in range(1, len(s)):
        이어짐 = 이어짐 + 1 if s[i] == s[i-1] else 1
        최대 = max(최대, 이어짐)
    return 최대

후보 = []
for i in range(20, len(서열) - 2):
    pam = 서열[i:i+3]
    if pam[1:] == "GG":                       # NGG
        g = 서열[i-20:i]
        후보.append((i-20, g, pam, gc(g), 연속(g)))

print(f"{'위치':>5} {'guide (20nt)':<22}{'PAM':<5}{'GC%':>6}{'최대연속':>7}  판정")
print("-" * 66)
for pos, g, pam, gcv, run in 후보:
    ok = 40 <= gcv <= 70 and run < 4
    판정 = "좋다" if ok else ("GC 벗어남" if not (40 <= gcv <= 70) else f"{run}연속")
    print(f"{pos:>5} {g:<22}{pam:<5}{gcv:>5.0f}%{run:>7}  {판정}")

print()
print(f"후보 {len(후보)}개 가운데 조건을 만족하는 것:",
      sum(1 for _, g, _, gcv, run in 후보 if 40 <= gcv <= 70 and run < 4), "개")
print()
print("논문의 guide #1220 (GCAGAATGTCGTTCGGCCCC) 이 이 서열 안에 있습니다 — 찾아보세요.")

고등학생양쪽 가닥을 다 봐야 한다

DNA는 두 가닥입니다. PAM은 어느 가닥에서든 찾을 수 있어요.

가닥	찾는 것
정방향	NGG
역방향	CCN (반대 가닥의 NGG)

한 가닥만 보면 후보의 절반을 놓칩니다.

고등학생오프타깃 검색

확인할 것	기준
완전 일치하는 다른 자리	있으면 탈락
1~2개 어긋난 자리	적을수록 좋음
어긋난 위치	PAM 근처면 위험 · 먼 쪽이면 덜함
그 자리가 유전자 안인가	유전자 안이면 더 위험

PAM에서 가까운 10염기가 특히 중요합니다 — 여기가 맞으면 잘릴 확률이 높아요.

고등학생설계 도구를 쓸 때

도구가 해 주는 것	사람이 해야 하는 것
PAM 검색	어느 엑손을 겨냥할지 결정
오프타깃 예측	아이소폼 확인
효율 점수	실험적 검증
—	결과 해석

점수가 높다고 반드시 잘 작동하는 것은 아닙니다 — 예측일 뿐입니다.

그래서 2~3개를 만들어 실제로 시험해 봅니다. 어느 것이 잘 작동하는지는 해 봐야 알아요.

🤔 확인 문제

gRNA 를 유전자의 앞쪽 엑손에 겨냥하는 이유는?