This lesson is only available in Korean for now.
Dr. Son's Target Discovery, First Steps

You switched off ten thousand genes.
Which one is the target?

If the answer were “whatever moved the most”, you would not need this course. It is not. The genes that move a cell most are usually the genes every cell needs — that is toxicity, not a target.
A target reverses the disease signature, leaves healthy cells alone, has somewhere to grab, and has human genetics on its side. Over these 20 lessons you build those four filters yourself and push 135 real CRISPRi screen results through them: 135 → 129 → 115 → 103 → 87 → 54. Python runs right inside this page.

🐍 Python🎯 target discovery✂️ Perturb-seq 🔁 reversal scoring🧯 DepMap🧬 human genetics🇬🇧 English
Start lesson 1 →

How you'll learn

🔁Look for what reverses

Not the gene that moves the cell most, but the one that turns the disease signature around. You build the connectivity-map style score by hand.

🧯How you get fooled, first

False hits from the cell cycle, false negatives from weak knockdown, toxicity climbing the ranking when you sort by effect size — you meet each trap with your own hands.

▶️With the real data

The actual results for 135 genes from a human primary CD4+ T-cell CRISPRi screen, plus DepMap's 1,247 common-essential genes. Not a stand-in dataset.

🚫Saying what is missing

Druggability and human-genetics scores are not in this dataset. They are left blank rather than invented — with a note on where to get them.

Full curriculum

01
표적을 고르는 일 — 나머지 전부가 여기에 달려 있다
Insilico Medicine 파이프라인 15개 · ISM001-055(TNIK) 의 출발점
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02
상관은 표적을 못 고른다 — 그래서 껴 봐야 한다
환자에서 올라간 유전자와 병을 일으키는 유전자는 다른 목록이다
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03
질환 신호 — 무엇을 되돌릴 것인지 먼저 정한다
신호가 없으면 히트라는 말에 뜻이 없다
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04
접시 위의 병 — 세포가 질문을 정한다
실제 스크린 조건 셋 · Rest · Stim8hr · Stim48hr
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05
자를까 끌까 켤까 — 세 가지 교란이 묻는 것이 다르다
CRISPRko · CRISPRi(dCas9-KRAB) · CRISPRa
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06
라이브러리 — 몇 개를, 몇 개씩, 얼마나 깊이
유전체 규모 11,526개 대 표적 지향 수백 개
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07
세포 수가 결론을 정한다 — 검정력을 먼저 계산한다
실제 스크린의 유전자별 세포 수 · 52개에서 1,820개까지
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08
진짜 껐는가 — 유전자 자신에게 물어본다
ontarget effect · 실제 값 −41.6 에서 −0.4 까지
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09
흔들렸는가 — 비표적 대조군이 그리는 귀무분포
에너지 거리 · 순열검정 · Replogle et al., Cell 185:2559 (2022)
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10
【실습】 역방향 점수 — 병을 되돌리는 쪽으로 움직였는가
연결지도(Connectivity Map) 방식의 점수와 그 귀무분포
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11
세포주기 — 가장 흔한 가짜 히트
증식이 느려지면 전사체 전체가 같이 움직인다
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12
유전자 팀 — 팀에서 가장 약 만들기 쉬운 사람을 고른다
실제 기능 클러스터 112개 · TCR 신호 · Integrator 복합체 …
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13
네트워크가 낸 답과 맞대 본다 — 마스터 조절자
ARACNe → VIPER 의 예측을 교란으로 확인한다
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14
모두를 죽이는 유전자는 표적이 아니다 — DepMap 체
공통필수 1,247개 · 비필수 781개 · 실제 목록
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15
조직 제한성 — 좁게 쓰이는 유전자가 안전하다
GTEx 54개 조직 · 폭이 좁을수록 부작용 자리가 적다
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16
붙잡을 홈이 있는가 — 약으로 만들 수 있어야 표적이다
Pharos 단계 · 저분자 · 항체 · 분해제 · 올리고
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17
사람 유전학 — 성공률을 두 배로 올리는 한 칸
Nelson et al., Nat Genet 47:856 (2015) · Minikel et al., Nature 629:624 (2024)
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18
함정 — 접시가 병이 아닐 때, 그리고 나머지 넷
이 파이프라인이 실제로 무너지는 다섯 가지 길
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19
【실습 종합】 표적에 점수를 매겨 줄을 세운다
135 → 129 → 115 → 103 → 87 → 54 · 그리고 그 뒤
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20
정리 — 이 파이프라인으로 말할 수 있는 것과 없는 것
그리고 검증 사다리 · 실험실 없이 오늘 시작하는 법
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