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Date 2020/11/17 01:19:41
Name OrBef
Subject [일반] (이공계층) 재미삼아 RNA 유전정보를 건드려봅시다. (수정됨)
저는 이 분야 전문가도 아니고 뭣도 아닙니다만, 관련 연구를 조금 가까이에서 지켜볼 기회가 있었습니다. 근데 어깨너머로 조금 들여다본 거지만, 이야 이거 완전 재미있는 분야더라고요. 해서 수박겉핥기로나마 조금 알게된 것들을 공유해봅니다.

쥐가 배아로부터 성체가 될 때까지 두뇌가 어떤 식으로 변해가는지 궁금하다고 칩시다. 그럼 쥐를 발단 단계별로 잡아다가 해부를 해야겠지요. 조금 불쌍하지만 뭐 인류의 이득을 위해서 항상 하는 일이니까 넘어갑시다. 해부를 해서 해당 두뇌 조직을 얻었다고 칩시다. 그럼 그 조직의 세포들을 하나씩 나눠서 보아야 할 텐데, 이를 위해서 사용하는 기술이 microfluidics 입니다. 대충 이런 식입니다.

Easy droplet generation for droplet-based microfluidics - Elveflow
요즘은 저렇게 0.1 mm 미만 사이즈의 작은 물방울을 만들어서 기름의 흐름 속에서 흘러가게 할 수 있어요. 이런 작은 물방울 속에 세포들을 하나씩 집어넣습니다. 해당 과정은 아래 그림의 "a" 에서 보여주고 있지요.

Single-cell barcoding and sequencing using droplet microfluidics | RNA-Seq  Blog
이런 식으로요. 위 움짤은 흐름이 오른쪽으로 가지만 여기서는 흐름이 왼쪽으로 가는 겁니다. 세포를 담은 물이 교차로에서 기름에 의해 잘리면서 물방울로 변하는 것이 보이죠. 자 이게 세포들을 담은 물방울들이 생겼습니다.

이젠 해당 물방울에 세포의 내용물은 건드리지 않으면서 벽만 파괴하는 용액을 추가합니다. 이걸 cell lysing 이라고 하더군요.

Micromachines | Free Full-Text | A Review on Macroscale and Microscale Cell  Lysis Methods | HTML

그럼 이제 물방울 하나당 세포 하나의 유전 정보가 담겨있는 거지요. 자, 우리는 두뇌의 발달 상황을 보고 싶습니다. 근데 두뇌의 발달 상황과 무관하게 세포들은 동일한 DNA 를 가지고 있지요 (완벽하게 동일하진 않다던데, 저는 잘 모르니 패스). 하지만 DNA 가 세포에게 내리는 칙령 즉 RNA 는 두뇌의 발달상황에 따라서 계속 변합니다. 그러니까 우리는 RNA 를 볼 수 있으면 됩니다. RNA 는 UCAG 의 네 개의 코드로 이루어진 4진수 숫자나 마찬가지죠. 이를 위해서 화학물질로 RNA 를 잘게 쪼갠 뒤에 UCAG 중 하나와만 반응하는 검출 물질과 반응시켜가면서 코드 순서를 보는데, 이 과정을 RNA sequencing 이라고 합니다. 예전에는 수만개의 세포들을 한꺼번에 보는 bulk sequencing 만 가능했지만 대충 5년 전부터는 세포 하나하나마다 따로 보고 저장하는 single RNA sequencing 이 가능해졌대요. 하여튼, 각 조각이 보여주는 4진수 숫자를 보고, 각 숫자에 이름을 붙여둡니다. 예를 들어서 1214002104 라는 숫자에는 ABC, 0404001231 라는 숫자에는 XYZ 라는 식으로요. 그리고 쥐가 실제로 가진 특성과 그 쥐의 RNA 의 분포를 비교해보면 해당 조각이 수행하는 역할에 대해서 어느정도는 알 수 있겠지요. 예를 들어서 ABC 는 시각 정보를 담당하는 조직을 활성화시킨다던지, XYZ 는 암에 걸리기 쉬운 체질이 된다는 뜻이라던지 하는 식으로요. 이런 식으로 RNA 코드와 관련 특성을 정리해둔 것을 gene ontology 라고 부릅니다. 

Gene Ontology overview

뭐 대충 이런 식인 거지요. 그리고 아래와 같은 웹사이트가 그런 DB 를 모아놓은 곳입니다.


http://geneontology.org/

자 그럼 특정 연구 그룹이 잘 연구를 해서 유전 정보를 추출하고 나면 그 정보와 Gene ontology 를 이용해서 각종 결과를 발표하겠지요. 그 결과가 조작되지 않았다는 것도 보장할 겸, 해당 정보를 이용해서 다른 연구자들이 추가 연구를 하기도 용이하게 할 겸, 미국은 정부 지원으로 이루어진 모든 생물학 연구자들에게 유전 정보를 공개할 것을 요구합니다. 이런 정보들을 모아서 Gene Omnibus 라는 웹사이트에 공개해두죠. 링크는 아래.


https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/

들어가서 오른쪽 아래의 series 를 클릭해봅시다. 관련 연구들이 엄청 많지요? 그 중 네 번째의 GSE107091 를 클릭해보죠. 일리노이 대학교에서 수행한 연구인 TMEV 에 감염된 쥐의 척수 조직 세포의 유전 정보가 있다고 나오네요. 화면 맨 아래로 가면 GSE107091_count.txt.gz 라는 파일이 있는데, 이걸 클릭하면 해당 그룹이 스캔한 모든 세포의 모든 유전 정보를 다운로드 받을 수 있습니다. 다만 확장자가 gz 인데, 이걸 실제로 엑셀같은 것으로 열어보려면 리눅스를 조금 할 줄 아셔야 합니다. 그런 부분은 대충 넘어가고, 해당 파일을 열어볼 수 있다고 칩시다. 그럼 해당 파일은 횡축으로는 세포 번호가, 종축으로는 유전 정보가 있을 거고, 스프레스 시트 안쪽에는 해당 세포가 해당 유전 정보를 가진 빈도가 들어있겠지요? 이런 행렬을 gene expression matrix 라고 부릅니다. 아래 그림의 왼쪽위에 보이는 행렬이 그것입니다. 실제로는 40000 유전정보 * 50000 세포라는 식으로 굉장히 큽니다. 이 행렬은 개인 데스크탑에 통계 패키지인 R 을 인스톨하면 충분히 열어볼 수 있습니다.

Gene Expression Matrix - Gohan Times

여기서부터는 수학입니다. 그림 오른쪽에서 이야기하고있지만, 50000 세포 중에서 22001 번째 세포를 뽑았다고 칩시다. 그 세포의 열을 아래로 주욱 읽어가면 해당 세포가 40000 유전 정보들을 각각 얼만큼 가지고 있는지를 알 수 있겠지요, 이 숫자들의 조합을 40000 차원 그래프상의 하나의 좌표라고 칠 수 있습니다. 다만 40000 차원 그래프라는 것은 우리가 상상하기도 힘들고 40000 개의 유전자 조각 중 실제로 중요한 것들을 몇 개 안됩니다. 해서 40000 개의 유전정보들을 통계 기법을 이용해서 더 적은 숫자의 그룹으로 묶습니다. 이 과정을 Principal component analysis (PCA) 라고 합니다. 아래 그림은 그 하나의 예로, 3차원상에 분포한 좌포 점들을 2차원으로 줄이는 과정을 보여주지요. PCA 를 잘만 하면 데이터 손상은 거의 없으면서도 차원의 숫자를 40000 에서 15~30 정도로 극단적으로 줄일 수 있습니다.

PCA clearly explained —When, Why, How to use it and feature importance: A  guide in Python | by Serafeim Loukas | Towards Data Science



해당 과정을 거쳐서 뽑은 하나의 예입니다. 인간의 세포와 쥐의 세포간에 유전정보의 분포가 어떻게 다른지 보여주는 그림이네요.
(원문: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/630087v1)
Integration of sc/snRNA-seq methods. UMAP visualization of cells after integrating technologies for human (a,b) and mouse (c,d) datasets. Cells are colored by cell type (a,c) and sc/snRNAseq protocol (b,d). e,f. Barplots showing normalized and method-corrected (integrated) expression scores of cell-type-specific signatures for human HEK293T cells, monocytes, B-cells (e) and mouse secretory and transit-amplifying cells (f). Bars represent cells and colors methods. g,h. Evaluation of method integratability in human (g) and mouse (h). Protocols are compared according to their ability to group cell types into clusters (after integration) and mix with other technologies within the same clusters. Points are colored by sequencing method. The gray area shows the optimal trade-off between the two properties.


그, 그렇다고요. 이런 일이 가능하다는 것도 신기한데, 유전 정보를 스캔하는 기계가 없어도 해당 정보가 공개 정보기 때문에 누구나 R 만 사용할 줄 알면 유전 정보를 이용해서 혼자 연구가 가능하다는 점이 대단히 매력적입니다. 실제로 상당수 연구그룹은 그런 식으로 메타 연구 (남의 연구에 대한 연구) 를 진행하는 것 같더군요.

RNA sequence gene expression matrix 전용 R 툴킷은 Seurat 이라는 놈이 제일 유명한 것 같던데, 관련 링크는 아래:
https://satijalab.org/seurat/vignettes.html

그렇다고요. 다 쓰고 나니 완전 계층글이 되어버렸네요. 그래도 기왕 쓴 거니까 버리기는 조금 아깝고, 그냥 올리겠습니다.

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이과망했으면
20/11/17 01:22
수정 아이콘
끄아아앙!
20/11/17 01:28
수정 아이콘
재미없습니다.(단호)
20/11/17 01:38
수정 아이콘
아무래도 그렇죠? 흑흑 이거 알면 알 수록 진짜 재미있는 분야긴 한데 쉽게 풀어쓰질 못하겠네요.
Je ne sais quoi
20/11/17 01:38
수정 아이콘
재미있네요~ 예전에 잠깐 bioinformatics에 관심을 가졌는데 그 때만 해도 java library밖에 없었는데 이젠 R을 사용하는군요
라쿤맨
20/11/17 01:51
수정 아이콘
single cell이 최근 핫하긴 하죠. DNA는 암세포나 특이하게 변이에서 오는 병이 아닌 이상 한 사람이 평생 같은 정보를 가지고 사는데에 비해서 RNA는 세포마다 그리고 현 몸 상황에 따라서 계속 바뀌기 때문에 훨씬 더 많이 연구될거라 봅니다.
이상적인 상황은 모두가 DNA정보를 가지고 있고 그걸 바탕으로 병이나 문제가 있으면 RNA를 이용해 원인을 진단하고 치료방향을 찾아보는 쪽으로 가겠죠.
로드바이크
20/11/17 14:31
수정 아이콘
DNA에서 현재 필요한 RNA만 만들어 내게 하는 기능을 RNA polymerase가 담당하나요? transcription을 제어하는 인자는 무엇인가요?
라쿤맨
20/11/17 14:57
수정 아이콘
(수정됨) 어느 단계에서 어떻게 제어하느냐에 따라 방법이 여러가지라서 자세히 설명하기엔 아마 따로 글이 필요할거 같고 일단 짧게나마 설명을 해보자면
- DNA가 크로마틴으로 패킹이 되어있으면 아예 접근이 불가능합니다
- DNA가 접근이 가능해도 methlyation으로 막혀있으면 읽을수 없습니다. 이것만을 따로 연구하는 methyl-seq이 있습니다
- DNA를 읽을수 있으면 이제 유전인자 마다 방식이 다릅니다. 유전인자의 앞부분의 염기서열은 프로모터/사일렌서/언핸서 단백질들이 붙을수 있고 그 뒷부분이 실제로 transcription이 되는 염기서열입니다. 그래서 저 앞부분에 어떤 단백질이 붙을수 있느냐에 따라 유전인자의 활동이 올라가거나 내려가거나 아예 멈추거나 합니다.
- 같은 유전인자 안에서도 스플라이싱이 어떻게 되느냐에 따라서 또 다른 단백질이 만들어질수 있습니다.
혹시 관심이 있으시다면 저런걸 공부하는걸 통틀어서 epigenetics라고 합니다.

실제론 저 유전인자 하나와 다른 단백질 하나의 메커니즘을 설명하는데 눈문 하나씩 나오니까 훨씬 복잡합니다만은 대부분 저런식으로 제어가 됩니다.
20/11/17 15:17
수정 아이콘
오 능력자시네요. 제가 저거 보면서 혼자 공부 좀 하다가 methylation 에서 포기했습니다 ㅠ.ㅠ
로드바이크
20/11/17 15:46
수정 아이콘
감사합니다. epigenetics 많이 들어보기는 했는데...
대학생이잘못하면
20/11/17 02:03
수정 아이콘
학부 때도 그렇고 생물학은 제가 문맹이 된듯한 착각을 하게 합니다 ㅠㅠ
20/11/17 02:06
수정 아이콘
저도 기본적으로 생물학 화학 문맹인데, 제가 이 분야에서 강렬하게 매력을 느낀 부분은 '일단 행렬로 바꾼 후에는 수학적 기법으로 모든 것을 해석한다' 는 점이었어요. 저기서부터는 관련 연구자들도 대부분 수학자나 통계학 전공자들이더라고요.
20/11/17 06:52
수정 아이콘
이과에서 가장 이과적이지 않은 분야가 생물학이라고 생각합니다. 이런 저런 현상을 딱 부러지게 설명하기가 좀 그런게 많이 있거든요. 하다못해 실험을 할때 재료를 준비할때도 꼭 여유분을 준비해야지, 안그럼 실험 나중에 모자라서 멘붕오죠. 건축학을 공부한 우리 와이프는 그 얘기를 듣더니 꼭 토목공사라고 쓰고 (노가다)랑 비슷하다고 하더군요.
바이오피직스/스탯/인포메틱스 이런 분야들은 보통 바이오XXX 에서 XXX 분야의 전공자들이 생물학이라 말하는 분야들을 공부한 분들이 하시죠. 왜냠 생물학 하는 분들이 그 XXX 를 공부하기엔 너무도 많은 시간이 걸리기 때무에 ROI 가 나오지 않아서죠 (2000년 중반까지 이야기입니다. 요즘 생물학 하는 스마트한 분들 많아서 다를겁니다).
20/11/17 23:08
수정 아이콘
그게 참 딜레마인 것 같더라고요. 전공 지식을 많이 쌓자니 수학이 약해서 남들이 만든 툴을 수동적으로 받아 쓰기만 해야하고, 수학을 파자니 해석을 못하고. 뭐 우리가 몰라서 그렇지 그런 분야가 생물학 말고도 또 있긴 하겠죠.
20/11/17 02:22
수정 아이콘
요즘 겉만 생물학자이지 컴싸에 더 가까운 computational biology나 biostatitics가 뜨고있죠.
마지막에 보이는 UMAP이 제일 최근에 나온 dimensionality reduction 알고리즘인데 그전에 쓰이던 pca 나 t-sne보다 더 좋다고 합니다.
보통 다차원 데이터를 2차원 시각화할때 쓰입니다.
20/11/17 04:38
수정 아이콘
그래서 저는 오히려 걱정이긴 합니다.
다 Biostat이나 Comp bio쪽으로 하려니 정작 실험하는 사람들이 많이 없어서요.
그래서 CS쪽은 배우기만 하고 실험쪽에 남아야 하나 생각도 듭니다
해바라기
20/11/17 04:48
수정 아이콘
실험은 사실 FACS 정도만 할줄 알면 되는데 문제는 실험에 익숙하지 않으면 그 많은 데이터를 봐도 뭐가 중요한지 알기가 어렵다는 것이죠. 온톨로지 수준에서 중요한 것도 있지만 온톨로지 분석은 유전자 숫자 싸움이라는 한계도 있죠. 실험 학문과 실험 논문에 익숙하지 않으면, 수는 적지만 분명히 중요한 생물학적 의미를 가지는 신호전달경로를 놓칠 수 있다고 봅니다.
CoMbI COLa
20/11/17 03:00
수정 아이콘
(대충 완벽히 이해했어 짤)
해바라기
20/11/17 04:42
수정 아이콘
(수정됨) scRNA-seq을 활용한 논문을 이번달에 투고하려고 한데, 이런 글을 보니 반갑네요.
저는 생물정보학은 잘 몰라서 DGIST의 김종경 교수님의 도움을 많이 받았습니다.
서울대 황대희 교수님과 이번에 카이스트에 부임한 박종은 교수님도 scRNA-seq 잘하시는 것으로 유명하죠.
기회가 되면 저 기술을 이용해서 어떤 연구들이 가능한지 소개하는 글을 써보겠습니다 흐흐
20/11/17 05:14
수정 아이콘
오오 늦게라도 꼭 써주십쇼 정말 궁금해하는 분야입니다.
킬링조크
20/11/17 10:39
수정 아이콘
어서 써주십쇼
20/11/17 14:12
수정 아이콘
꼭 써주십시요.
써주시면 제가 방학기간동안 Next Generation Sequencing 과 Kit development에 대해서 써 보겠습니다
블랙박스
20/11/17 22:35
수정 아이콘
연쇄요청같긴 하지만 NGS에 관해서 꼭 글 부탁드립니다 크크
20/11/17 06:10
수정 아이콘
오래전 폭닥할때 제가 있던 랩에서 저 Emulsion droplet PCR 초기컨셉으로 열심히 했었습니다. Oild droplet 안에 RNA/Enzyme/dNTP 등등 섞어서 저걸로 Artificial Cell을 만들려고 했었죠. 전에 썼지만 우리 랩 출신들은 보스가 저걸로 노벨상 또 한번 받지않을까 기대했습니다. (왜 과거형이냐면 요즘 제가 연구를 그만둔지 괘 되어서 그후 일들은 잘 모릅니다). 제가 석사할때 90년대 초, RNA Splicling 이란 분야가 핫했었고(주로 Antibody의 생성에 관하여), 그후 휴먼 지놈 프로젝때문에 RNA Editing 이란 분야와 Transcriptome/Orfeom 이란 분야가 emerging 하였죠.

PCA 분석은 MS 로 분석하는게 아닌 젤 이미지로 분석하는 Proteomics Analysis Package (2-D DIGE from Amerhsame/GE Healthcare)에서 쓰여졌습니다. 한장의 젤에 수백개의 서로 다른 시그날을 가진 프로테인 스팟들을 그룹핑하고 현격한 차이가 있는 후보들을 추려내는데 쓰였죠.
제가 연구 그만하고 GE Healthcare로 옮겨서 했던 일이 FAS 였는데, 마침 저 소프트웨어 트래이닝 담당이라서 생각이 나네요.

오랜만에 옛생각이 나는 글 올려주셔서 감사합니다.
덴드로븀
20/11/17 09:10
수정 아이콘
교수님들...
수업이 넘모 어렵습니다 ㅜㅜ
20/11/17 09:11
수정 아이콘
재미있게 읽었습니다. 좋은 글 감사합니다.
맥도널드
20/11/17 09:18
수정 아이콘
아...그림 예쁘다...
콩탕망탕
20/11/17 09:38
수정 아이콘
"여기서부터는 수학입니다" 하셨는데
글의 어디쯤부터는 (제게는) 마법에 가까운 얘기입니다.
삭제됨
20/11/17 10:44
수정 아이콘
(이해못했음)
모냥빠지는범생이
20/11/17 10:54
수정 아이콘
저도 신경발생 전공했고 박사과정하면서 나름 발생학을 깊이 안다고 생각했는데 보여주신 기술과 자료분석은 정말 another level이네요. 좋은 공부되었습니다. 감사합니다.
20/11/17 10:55
수정 아이콘
아 그렇군요(모름)
i제주감귤i
20/11/17 11:02
수정 아이콘
아하 완벽하게 이해 했어!(모름)
20/11/17 11:11
수정 아이콘
오 잘 읽었습니다!
여행가요
20/11/17 11:23
수정 아이콘
누가 해독좀 해주실 분!!
능숙한문제해결사
20/11/17 14:27
수정 아이콘
좋은 이야기에요
Sardaukar
20/11/17 11:48
수정 아이콘
어렴풋이 뭐한건지만 더듬는 수준으로 이해가 가는군요
이래서 미분을 안 배우면 살아가기 힘든듯
북극곰탱이
20/11/17 12:02
수정 아이콘
생물 쪽은 figure가 이쁘네요. 재료나 고체물리쪽에서 원자구조는 vesta 같은거로 많이 그리는데, 저런 그림 그려주는 전용 프로그램이 있는거겠죠? 다 일러스트레이터로 작업하지는 않았을 것 같은데...맨 밑에 figure a, b, c, d 저 데이터는 뭘로 피팅한걸까요? 오리진은 아닌거 같은데...
20/11/17 12:14
수정 아이콘
저 플롯은 R 로 직접 한 것 같아요. 이 놈이 아주 신통한 놈이더라고요.
해바라기
20/11/17 12:27
수정 아이콘
R의 Seurat 패키지로 그린 것 같습니다 (https://www.nature.com/articles/s41587-020-0469-4).
사실 저는 그릴 줄 모르는데, 같이 일하는 후배가 그리는 걸 자주 봤어요.
저도 올해가 가기 전에 배워볼라고 합니다 흐흐
박기우
20/11/17 12:41
수정 아이콘
요새 주 관심 분야인데 자게에서 보니 반갑네요 흐흐흐흐
켈로그김
20/11/17 13:37
수정 아이콘
생물2랑 일반생물 세포생물까진 배웠는데
이건 생물 22쯤 되나봉가(...)
능숙한문제해결사
20/11/17 14:25
수정 아이콘
3차원상 그리기 힘들겠다 라고 생각했습니다
로드바이크
20/11/17 14:26
수정 아이콘
모든 RNA가 기능이 다 밝혀진 것은 아닐텐데. ontology는 어떻게 정리된 것인지 궁금합니다. 대충 알려진 것들만 모아놓은 것 아닌가요?
기능이 없지 않지만 ontology에 등록되어 있지 않은 경우 새로운 RNA의 기능을 증명? 해서 ontology에 넣고 싶다면 어떻게 해야하나요?
20/11/17 15:16
수정 아이콘
그건 제가 전공자가 아니라서 다른 분께서 대답해주시길 원합니다만, 새로이 ontology 에 추가하는 것또한 주요 연구 주제인 것 같습니다.
20/11/17 14:56
수정 아이콘
중간에 수학적인 모델은 문송해서 잘 이해가 안갑니다만, 그러니까 세포를 하나씩 뜯어볼 수 있고, 거기에 수학적 모델을 적용시키면 유전정보에 대한 분포도를 얻어낼 수 있다는 말씀이시죠? 흥미롭네요. 제가 좋아하는 컴퓨터 게임의 '오픈소스' 같은 개념으로 공유가 그렇게 연구기관 사이에서 쉽게쉽게 될 수 있다면, 당연히 '오픈소스 모딩'도 등장할 수 있을것 같군요 와아... 신기해라!
20/11/17 15:18
수정 아이콘
문과시면서 이렇게 쉽게 개요를 이해하시니 대단하십니다. 이 분야는 상당 수준까지는 오픈소스 개념으로 공유가 되는 것 같습니다. 그래서 더욱 신기해요!
성야무인
20/11/17 17:00
수정 아이콘
석사 초반에 Bioinfomatics할 때

yeast가지고 in situ hybridization을 해서

Nouthern Blotting으로 RNA sequence 필름으로 뽑아서 일일이 하나씩 매칭해서 적은 다음

BLASTing해서 매칭 Sequence를 PC로 돌릴때 생각하면 정말 상전벽해입니다.

사실 지금 쓰신 기술의 경우 Cell 3D bioprinting 할때도 씌입니다.
만년유망주
20/11/17 18:10
수정 아이콘
중간에 RNA 4진수 예시만 바꿔주시면 완벽한 글이 될것 같습니다!
20/11/17 20:33
수정 아이콘
그간은 제가 능력이 모자라는 관계로, 시간과 예산을 조금만 더 주시면...!!
차차웅
20/11/18 10:31
수정 아이콘
흑흑 물방울 나누는것 까진 재밌었는데...
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