유전자 하나를 끄면
면역 세포가 무엇을 말해 주는가
4명의 건강한 기증자에서 뽑은 CD4+ T세포에 CRISPRi로 유전자를 하나씩 끄고, 단일세포 RNA-seq으로 나머지 2만 개가 어떻게 바뀌는지 읽었습니다. 그렇게 11,526개 유전자 × 3가지 조건 × 210만 세포의 데이터가 만들어졌습니다.
이 20강에서는 그 데이터를 직접 만져 차등 발현 분석, 기능적 클러스터, GWAS 질병 연결, 약물 표적 선정까지 따라갑니다. 파이썬은 이 페이지 안에서 바로 실행됩니다.
이렇게 배웁니다
🔬진짜 데이터로
모조가 아닙니다. Zhu et al. (2026) 의 DE 통계 33,983행, 112개 클러스터 주석, 17개 자가면역 질환 농축 결과를 그대로 씁니다.
🧪실험 설계를 먼저
왜 세포주가 아닌 1차 세포인지, 왜 Cas9가 아닌 CRISPRi인지, 왜 세 가지 조건인지 — 데이터를 만지기 전에 결정의 근거를 짚습니다.
⚠️함정을 먼저
조건을 바꾸면 답이 뒤집히고, 세포가 적으면 결론이 흔들리고, 옆 유전자를 같이 끕니다. 결과를 믿기 전에 속는 법을 손으로 겪습니다.
🛠️만지며 익히기
강마다 인터랙티브 위젯이 하나씩 — 녹다운 효과 슬라이더, 클러스터 탐색기, 질병 농축 히트맵, 약물 표적 비교를 직접 돌려 봅니다.
전체 커리큘럼
01
왜 Perturb-seq인가 — 유전자 하나를 끄면 2만 개가 대답한다
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 1a — 스크린 개요
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02
크리스퍼의 두 얼굴 — 자르는 것과 끄는 것
Zhu, Dann et al. (2026) Methods — CRISPRi (dCas9-KRAB)
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03
CD4+ T세포 — 면역계의 지휘관
Zhu, Dann et al. (2026) Introduction — primary human T cells
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04
세 가지 조건 — 휴식, 8시간, 48시간
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 1b — condition-specific effects
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05
단일세포 RNA-seq — 세포 하나의 레시피를 읽는다
Zhu, Dann et al. (2026) Methods — single-cell profiling
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06
스크린 설계 — 11,526개 유전자를 한 번에
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 1a,b — library design
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07
차등 발현 분석 — 무엇이 바뀌었나를 센다
Zhu, Dann et al. (2026) SI Table S1 — DE statistics
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08
유사벌크 — 왜 세포를 합쳐야 하나
Zhu, Dann et al. (2026) Methods — pseudobulk DE with DESeq2
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09
표적 효과 — 진짜로 꺼졌나 확인한다
Zhu, Dann et al. (2026) SI Table S1 — ontarget_effect_size
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10
가이드 일치 — 두 가이드가 같은 말을 하는가
Zhu, Dann et al. (2026) SI — guide concordance analysis
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11
【실습】 가장 강한 교란 — TADA2B에서 CTLA4까지
Zhu, Dann et al. (2026) SI Table S1 — top hits by n_total_de_genes
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12
유전자 팀 — 비슷하게 끊어지면 같은 팀이다
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 3 — functional gene clusters
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13
【실습】 112개 클러스터를 탐험한다
Zhu, Dann et al. (2026) SI Table S4 — cluster annotations
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14
함정 — 조건을 바꾸면 답이 바뀐다
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 2 — condition-specific perturbation effects
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15
함정 — 세포가 적으면 결론이 흔들린다
Zhu, Dann et al. (2026) Methods — cell number thresholds
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16
함정 — 오프타깃, 옆 유전자를 같이 끄다
Zhu, Dann et al. (2026) Methods — off-target filtering
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17
질병 연결 — GWAS 주소에 보안 카메라를 단다
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 4 — autoimmune disease enrichment
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18
약물 표적 — 좋은 표적과 나쁜 표적
Zhu, Dann et al. (2026) Discussion — translational implications
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19
【실습 종합】 논문 그림을 처음부터 그린다
Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 3,4 — cluster heatmap & disease enrichment
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20
정리 — 이 데이터로 말할 수 있는 것과 없는 것
Zhu, Dann et al. (2026) Discussion
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