1강 / 20강

남의 숫자에는 남의 결정이 박혀 있다

NCBI SRA · 2026-08-30 기준 실험 46,259,578건

남의 숫자에는 남의 결정이 박혀 있다
완성된 요리를 받을 것인가, 재료를 받아 직접 만들 것인가.

/geo 강의에서 폐섬유증 자료 넷을 합쳤습니다. 그때 이런 표가 나왔죠.

시리즈최소중앙값최대
GSE242062.66.015.2
GSE106672.4172.096,841
GSE53845−8.30.0310.8

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.

🍽️
GEO
완성된 요리. 바로 먹을 수 있지만 간을 못 바꿉니다
🥬
SRA
재료. 손이 많이 가지만 내 방식으로 만들 수 있습니다
GEO 와 SRA 의 규모 — 무엇이 얼마나 쌓여 있나
불러오는 중…

규모는 이렇습니다. 둘 다 2026-08-30 에 직접 세었어요.

🗃️
870만
GEO 의 표본(GSM) — 처리된 숫자
🧵
4,626만
SRA 의 실험(SRX) — 원시 read
📦
108만
BioProject — 연구 단위

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 — 0개

713개 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?
🤔 확인 문제
SRA 가 GEO 보다 훨씬 큰 이유는?