1강 / 20강
남의 숫자에는 남의 결정이 박혀 있다
NCBI SRA · 2026-08-30 기준 실험 46,259,578건
/geo 강의에서 폐섬유증 자료 넷을 합쳤습니다. 그때 이런 표가 나왔죠.
| 시리즈 | 최소 | 중앙값 | 최대 |
|---|---|---|---|
GSE24206 | 2.6 | 6.0 | 15.2 |
GSE10667 | 2.4 | 172.0 | 96,841 |
GSE53845 | −8.3 | 0.03 | 10.8 |
왜 이렇게 달랐을까요? 올린 사람이 저마다 다르게 처리했기 때문입니다. 누구는 로그를 씌웠고, 누구는 안 씌웠고, 누구는 2색 비율을 올렸어요.
GEO 의 숫자에는 남이 내린 결정이 박혀 있다
그 결정을 되돌릴 수는 없습니다. 이미 계산된 숫자니까요.
그런데 그 숫자를 만들기 전의 것이 어딘가에 있습니다. 기계에서 갓 나온 서열 조각들이요. 그것을 보관하는 곳이 NCBI 의 SRA(Sequence Read Archive) 입니다.
규모는 이렇습니다. 둘 다 2026-08-30 에 직접 세었어요.
SRA 가 GEO 보다 다섯 배 넘게 큽니다. GEO 는 발현 자료만 받지만 SRA 는 서열이면 다 받거든요 — 유전체, 엑솜, ATAC, ChIP, 단일세포, 미생물, 바이러스….
GEO 는 발현만, SRA 는 서열이면 전부 받습니다.
Python
브라우저에서 실행
미리 말해 두면, 그 713줄에서 나온 가장 놀라운 숫자는 이것입니다.
Disease 칸이 채워진 run — 0개713개 전부 비어 있습니다. SRA 에는 Disease 라는 칸이 있는데,
아무도 채우지 않아요. 그 이야기는 9강에서 합니다.
🤔 확인 문제
GEO 대신 SRA 로 내려가는 가장 큰 이유는?
해설 로그를 씌웠는지, 어떤 정규화를 썼는지가 이미 숫자에 들어가 있습니다. 원시 read 로 내려가면 그 결정을 내가 다시 내릴 수 있어요.
🤔 확인 문제
SRA 가 GEO 보다 훨씬 큰 이유는?
해설 유전체·엑솜·ATAC·ChIP·단일세포·미생물·바이러스가 전부 SRA 에 들어갑니다. GEO 는 그중 발현 부분만 받아요.