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)
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.
어디서 보나
| 자원 | 무엇을 준다 |
|---|---|
| Open Targets | 표적–질환 연관을 유전학 · 문헌 · 발현으로 묶어 점수로 |
| GWAS Catalog | 어떤 자리가 어떤 형질과 이어졌나 |
| gnomAD | 기능상실 변이를 가진 사람이 얼마나 있나 (pLI · LOEUF) |
| OMIM · ClinVar | 그 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?
해설 Nelson 2015 가 약 2배, Minikel 2024 가 더 큰 자료로 약 2.6배를 보고했습니다. 표적 발굴에서 이만한 효과를 내는 다른 체는 없습니다.
🤔 확인 문제
GWAS 가 가리킨 자리에서 실제 원인 유전자를 찾는 데 Perturb-seq 가 쓰이는 이유는?
해설 GWAS 는 자리를 줄 뿐 유전자를 주지 않고, 가장 가까운 유전자가 범인인 경우는 절반이 안 됩니다. 후보를 하나씩 꺼 보는 것이 가장 직접적인 확인입니다.