6강 / 20강
라이브러리 — 몇 개를, 몇 개씩, 얼마나 깊이
유전체 규모 11,526개 대 표적 지향 수백 개
스크린 예산은 결국 세포 수입니다. 그리고 세포 수는 이렇게 갈립니다.
유전자 수 × 유전자당 세포 수 = 전체 세포 수
이 식에서 왼쪽 둘은 서로 잡아먹습니다. 유전자를 두 배로 늘리면 유전자당 세포가 반으로 줍니다. 넓게 볼 것인가, 깊게 볼 것인가의 문제입니다.
가이드는 유전자당 셋에서 넷
가이드 하나로는 그것이 진짜인지 오프타깃인지 알 수 없습니다. 가이드 둘 이상이 같은 말을 하는가 — 이것이 히트를 거르는 가장 실용적인 체입니다.
가이드 1개
효과가 보여도 그 가이드의 오프타깃일 수 있습니다. 구분 불가
가이드 3~4개
서로 다른 자리에 걸리므로 오프타깃이 겹칠 이유가 없습니다.
그런데도 같은 답이면 그 유전자입니다
그런데도 같은 답이면 그 유전자입니다
같은 30만 세포로 유전자 500개를 보면 유전자당 600개, 유전체 규모로 가면 26개입니다. 26개로는 큰 효과만 겨우 보입니다.
Python
브라우저에서 실행
가이드를 어떻게 읽어 낼 것인가
세포마다 어느 가이드가 들어갔는지 알아야 합니다. 이것을 가이드 포획이라 합니다.
| 방식 | 어떻게 | 평 |
|---|---|---|
| 직접 포획 (10x feature barcode) | 가이드에 붙인 바코드를 따로 읽는다 | 표준. 이것을 쓰세요 |
| CROP-seq | 가이드가 polyA 전사체에 실려 함께 읽힌다 | 잘 작동합니다 |
| polyA 에서 먼 카세트 | 추론에 기댄다 | 배정 오류가 쌓입니다 — 피하세요 |
🤔 확인 문제
전체 세포 예산이 같을 때 유전자 수를 네 배로 늘리면?
해설 유전자 수 × 유전자당 세포 = 전체 세포입니다. 왼쪽 하나를 키우면 다른 하나가 정확히 그만큼 줍니다. 넓게 보면 얕아집니다.
🤔 확인 문제
유전자당 가이드를 3~4개 쓰는 가장 큰 이유는?
해설 서로 다른 자리에 걸린 가이드들의 오프타깃이 우연히 겹칠 이유는 없습니다. 그런데도 같은 답이 나오면 그것은 그 유전자의 효과입니다.