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[2026 IPA 시리즈 제1편] 내 오믹스 데이터, '리스트'에서 '발견'으로: IPA로 읽는 생물학적 해석

RNA-seq 분석을 마치면 가장 먼저 마주하는 것은 긴 유전자 목록입니다. 수백 개의 DEG가 fold change와 p-value 기준으로 정리되어 있고, 어떤 유전자는 크게 올라가고, 어떤 유전자는 크게 내려가 있습니다. 그런데 이 리스트를 앞에 두면 질문은 다시 시작됩니다. “그래서 이 변화가 무슨 의미일까?” “이 중에서 진짜 중요한 신호는 무엇일까?” “어떤 분자가 이 변화를 조절했을까?” “결과적으로 어떤 기능이나 질환이 움직였다고 볼 수 있을까?” 오믹스 데이터 분석에서 어려운 지점은 데이터를 만드는 과정만이 아닙니다. 오히려 많은 경우, 진짜 고민은 그다음에 시작됩니다. 통계적으로 유의한 유전자 목록은 얻었지만, 그 목록을 생물학적 해석으로 연결하는 과정에서 막히기 쉽기 때문..

2026. 7. 16.