제약회사 연구원의 블로그

— 우리는 농도를 측정하는 걸까, 아니면 경쟁에서 살아남은 신호를 보고 있는 걸까데이터를 보다 보면 이런 순간이 온다.같은 샘플인데 intensity가 다르고replicate 간 변동이 예상보다 크고어떤 peptide는 갑자기 사라진다처음에는 이렇게 생각한다.“기기가 불안정한가?”“샘플 준비가 잘못됐나?”하지만 반복해서 보면이상한 패턴이 하나 보이기 시작한다.👉 특정 peptide들이 항상 같이 흔들린다이 순간부터문제는 다른 방향을 가리킨다.Ion suppressionion suppression은 ‘오류’가 아니라 ‘기본 동작’이다많은 사람들이 ion suppression을예외적인 문제처럼 생각한다.하지만 실제로는 그렇지 않다.ESI 기반 LC-MS에서는👉 ion suppression은 항상 존재한다..

— 우리는 같은 샘플을 분석하는 걸까, 아니면 다른 샘플을 만들어내고 있는 걸까처음에는 단순한 의도로 시작한다.“gradient를 조금만 바꿔보자”60분 → 90분shallow → steepstarting %B 약간 조정이건 흔한 최적화 과정이다.오히려 당연한 단계다.그런데 결과를 보고 나면생각보다 당황하게 된다.검출되는 단백질 수가 달라지고peptide 패턴이 바뀌고differential expression 결과까지 달라진다이 순간 질문이 생긴다.“같은 샘플인데 왜 결과가 바뀌는 걸까?”LC gradient는 단순한 분리 조건이 아니다많은 사람들이 LC gradient를이렇게 생각한다.“분리를 조금 더 잘하기 위한 설정”하지만 실제로는 훨씬 더 큰 역할을 한다.LC gradient는어떤 peptide가..

— 우리가 보고 있는 것은 단백질이 아니라, 단백질의 ‘조각’이다처음 proteomics 데이터를 접하면자연스럽게 이렇게 생각하게 된다.“이건 단백질 데이터다”리스트에는 단백질 이름이 있고,각각의 abundance 값이 있고,그 변화가 정리되어 있다.그래서 해석도 자연스럽게 이어진다.이 단백질이 증가했다이 단백질이 감소했다이건 너무 당연한 흐름이라대부분 의심하지 않는다.하지만 proteomics를 조금 더 깊이 들여다보면이 전제가 얼마나 위험한지 보이기 시작한다.우리는 단백질을 직접 측정하지 않는다LC-MS 기반 proteomics에서실제로 측정하는 것은 단백질이 아니다.우리는trypsin으로 단백질을 잘라서peptide를 만들고그 peptide의 signal을 측정한다즉,proteomics는 prote..