제약회사 연구원의 블로그

– 데이터 해석 도구가 결론처럼 보이기 시작할 때Omics 연구를 진행하다 보면 거의 모든 분석의 마지막 단계에서 등장하는 그림이 있다. 바로 pathway enrichment 결과이다.Transcriptomics, proteomics, metabolomics, 심지어 multi-omics 연구에서도 분석이 끝나면 흔히 다음과 같은 결과가 등장한다.Glycolysis pathway enrichmentTCA cycle alterationAmino acid metabolism dysregulationLipid metabolism pathway activation그리고 많은 논문에서 이러한 결과는 다음과 같은 문장으로 이어진다.“본 연구 결과는 해당 질병에서 glycolysis pathway가 활성화되어 있음..

많이 검출된 단백질이 생물학적으로 중요한가?1. Proteomics 데이터의 기본 착각Proteomics 결과에서 흔히 보는 표: ProteinFold changep-valueAlbumin↑ 1.20.01CRP↑ 1.50.02Transcription factor X변화 없음0.8👉 대부분 연구자는 변화가 큰 단백질에 집중합니다.하지만 실제 생물학적 영향력은 정반대일 수 있습니다.✔ Albumin: 농도 높지만 기능 변화 없음✔ TF X: 농도 변화 없지만 활성 변화 → 질병 핵심 조절자2. Abundance는 측정 용이성의 결과일 뿐이다왜 어떤 단백질이 더 자주 보이는가?✔ 고농도✔ 이온화 효율 높음✔ tryptic peptide 생성 용이✔ database 매칭 용이👉 기술적 검출 편향(detect..