17강 / 20강

사람 유전학 — 성공률을 두 배로 올리는 한 칸

Nelson et al., Nat Genet 47:856 (2015) · Minikel et al., Nature 629:624 (2024)

사람 유전학 — 성공률을 두 배로 올리는 한 칸
자연이 이미 사람에게 실험을 해 놓았습니다. 그 결과를 읽으면 됩니다.

이 강의의 체 가운데 가장 값어치가 높은 한 칸입니다. 그리고 계산 비용이 거의 들지 않습니다 — 공개 자료를 조회하기만 하면 됩니다.

왜 이렇게 강한가

GWAS 나 희귀변이 연구가 어떤 유전자를 가리킬 때, 그것은 사람에서 실제로 일어난 일입니다. 세포도 아니고 쥐도 아닙니다.

🧬
사람에서 확인됨
종 차이라는 가장 큰 실패 원인을 건너뜁니다
➡️
방향까지 알려 준다
기능을 낮추는 변이가 병을 줄이면, 억제제가 맞는 방향입니다
⏳
평생에 걸친 노출
태어날 때부터 그 상태였습니다 — 장기 안전성의 증거
유전학 근거의 세기를 바꿔 보세요. 같은 순위표가 어떻게 재배열되는지.
불러오는 중…

어디서 보나

자원무엇을 준다
Open Targets표적–질환 연관을 유전학 · 문헌 · 발현으로 묶어 점수로
GWAS Catalog어떤 자리가 어떤 형질과 이어졌나
gnomAD기능상실 변이를 가진 사람이 얼마나 있나 (pLI · LOEUF)
OMIM · ClinVar그 유전자가 망가진 사람의 표현형
멘델 무작위배정 (MR)유전 변이를 도구로 써서 인과 방향을 추정

이 강의 자료에도 그 흔적이 있습니다. 클러스터가 자가면역 질환들과 통계적으로 이어져 있습니다 — 질환의 유전 신호가 그 클러스터 식구들에 몰려 있다는 뜻입니다.

질환의 유전 신호가 어느 기능 팀에 몰려 있는지가 나옵니다. 유전학과 교란이 같은 곳을 가리키는 자리입니다.
Python 브라우저에서 실행
🤔 확인 문제
사람 유전학 근거가 있는 표적의 임상 성공률은 대략 어떻습니까?
🤔 확인 문제
GWAS 가 가리킨 자리에서 실제 원인 유전자를 찾는 데 Perturb-seq 가 쓰이는 이유는?