Proteomics에서 가장 위험한 착각
— 우리는 단백질을 보고 있는가, 아니면 데이터가 만든 환상을 해석하고 있는가proteomics 데이터를 처음 접했을 때의 기억은대부분 비슷하다.수천 개의 단백질 리스트,정교하게 정리된 정량값,그리고 통계적으로 정리된 결과.모든 것이 완성된 것처럼 보인다.마치 우리가생물학적 시스템을 직접 들여다보고 있는 것처럼 느껴진다.그리고 자연스럽게이런 생각에 도달한다.“이 데이터는 실제 단백질 상태를 반영한다.”하지만 이 문장은proteomics에서 가장 위험한 착각이다.1. proteomics는 ‘전체’를 보여주지 않는다많은 사람들이 proteomics를전체 단백질 분석이라고 생각한다.하지만 실제로는 전혀 다르다.우리가 보는 것은 다음 조건을 만족한 것들뿐이다.추출된 단백질digestion에 성공한 peptide..
제약산업
2026. 4. 22. 20:53
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- audit
- 분석팀
- LC-MS
- Targeted Metabolomics
- 신약개발
- AI
- 치료제
- 정량분석
- 데이터
- 시스템
- biological signal
- 해석
- 임상시험
- matrix effect
- 미래산업
- 약물분석
- 분석
- metabolomics
- Proteomics
- Multi-omics
- ich m10
- 대사체 분석
- bioanalysis
- 바이오마커
- Biomarker
- Spatial metabolomics
- lc-ms/ms
- 제약
- 제약산업
- 정밀의료
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함
