Lesson 16 of 20

함정 — 오프타깃, 옆 유전자를 같이 끄다

Zhu, Dann et al. (2026) Methods — off-target filtering

CRISPRi는 프로모터 근처에 dCas9-KRAB를 갖다 놓아서 전사를 막습니다. 문제는 유전체에서 유전자들이 촘촘하게 붙어 있을 때 — 가이드가 이웃 유전자의 프로모터까지 영향을 줄 수 있습니다.

✅ 깨끗한 녹다운

표적 유전자만 줄고, 이웃 유전자는 그대로

⚠️ 오프타깃 녹다운

표적과 이웃 유전자가 함께 줄어듦 → 효과가 섞임

High school이웃 효과가 특히 문제인 이유

	서열 오프타깃	이웃 효과
원인	가이드가 다른 곳에도 붙음	크로마틴이 넓게 닫힘
가이드를 바꾸면	사라짐 — 일치 검사로 잡힘	안 사라짐 — 위치가 같으니까
예측 가능한가	서열 정렬로 어느 정도	유전자 배치를 봐야 함

두 번째 줄이 10강에서 말한 한계입니다. 가이드 일치 검사가 서열 오프타깃은 걸러 내지만, 이웃 효과는 못 걸러요. 두 가이드가 같은 프로모터 근처에 있으면 둘 다 같은 이웃을 누릅니다.

High school어떻게 거르나

방법	내용
서열 정렬	가이드를 유전체에 다시 맞춰 다른 후보 자리 확인
이웃 유전자 확인	겨냥한 유전자에서 몇 kb 안에 다른 유전자가 있나
이웃의 발현 변화 확인	이웃이 같이 눌렸으면 의심
양방향 프로모터 주의	두 유전자가 프로모터를 공유하는 경우
다른 방법으로 재확인	녹아웃, siRNA, 약물 등 독립적 방법

마지막 줄이 가장 확실합니다 — 원리가 다른 방법이 같은 답을 주면 믿을 만합니다.

깨끗한 녹다운 vs. 오프타깃: 이웃 유전자의 변화를 비교합니다

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(42)
positions = np.arange(-3, 4)
gene_names = ['G-3', 'G-2', 'G-1', 'TARGET', 'G+1', 'G+2', 'G+3']

# 깨끗한 녹다운: 표적만 줄어듦
clean = np.array([0.1, -0.2, 0.05, -15.0, 0.1, -0.1, 0.15])
# 오프타깃: 이웃까지 줄어듦
offtarget = np.array([0.1, -3.5, -8.2, -15.0, -5.1, -0.3, 0.1])

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4), sharey=True)

ax1.bar(positions, clean, color=['#1ABFB0' if i==3 else '#8b949e' for i in range(7)])
ax1.set_xticks(positions)
ax1.set_xticklabels(gene_names, fontsize=8, rotation=45)
ax1.set_title('깨끗한 녹다운')
ax1.set_ylabel('log2FC')
ax1.spines[['top','right']].set_visible(False)

ax2.bar(positions, offtarget, color=['#f85149' if abs(v)>1 else '#8b949e' for v in offtarget])
ax2.set_xticks(positions)
ax2.set_xticklabels(gene_names, fontsize=8, rotation=45)
ax2.set_title('오프타깃 (이웃까지 줄어듦)')
ax2.spines[['top','right']].set_visible(False)

plt.tight_layout()
plt.show()

High school함정 세 가지를 정리하면

14·15·16강이 세 가지 함정을 다뤘습니다. 공통점이 있어요.

함정	표에서 보이는 것	실제
조건 (14강)	변화 없음	다른 조건에서는 큼
세포 수 (15강)	변화 없음	검출력이 없었을 뿐
오프타깃 (16강)	변화 있음	엉뚱한 유전자 탓

앞의 둘은 거짓 음성을 만들고, 마지막은 거짓 양성을 만듭니다.

거짓 음성은 기회를 놓치게 하고, 거짓 양성은 헛된 실험에 자원을 쓰게 합니다. 둘 다 비용이 큽니다.

🤔 Check yourself

오프타깃의 가장 큰 위험은?