제약회사 연구원의 블로그

Charge state 분포가 proteomics 해석을 바꾸는 이유Proteomics 데이터를 오래 보다 보면 이상한 순간들이 반복된다. 분명 같은 샘플이고, 같은 장비이며, gradient도 거의 동일한데 어떤 peptide는 특정 run에서만 유독 잘 보인다. 반대로 이전 run에서는 안정적으로 검출되던 peptide가 어느 날 갑자기 intensity가 급격히 감소하거나 identification에서 완전히 사라지기도 한다. 처음 이런 현상을 경험하면 대부분 장비 컨디션을 의심한다. spray가 흔들렸나, column 상태가 나빠졌나, calibration이 틀어졌나 같은 생각부터 하게 된다. 하지만 QC가 멀쩡하고 다른 peptide들은 안정적으로 검출된다면 이야기가 달라진다. 이 시점부터는 단..

— 통계적으로 유의한 결과가 생물학적으로 틀릴 수 있는 구조논문을 읽다 보면 이런 문장을 자주 보게 된다.“XXX protein이 유의하게 증가하였다 (p 그리고 자연스럽게 이어진다.“따라서 이 단백질은 해당 질환에서 중요한 역할을 한다”이 흐름은 너무 자연스럽다.그래서 대부분의 사람은 의심하지 않는다.하지만 proteomics를 실제로 다뤄본 사람이라면이 문장을 조금 다르게 읽는다.“이 결과, 정말 그대로 믿어도 될까?”1. differential expression은 ‘사실’이 아니라 ‘결과’다Differential expression(DE)은실제 biological 변화 자체가 아니다.이건 다음 과정을 거쳐 만들어진다.샘플 준비단백질 추출digestionLC-MS 측정데이터 처리통계 분석그리고 마지..