Experiments never fail

장고(Django) 사용자이름 표기(get_full_name)

(yong27) — Fri, 12 Feb 2010 15:48:15 +0900

매우 간단한 것이지만, 요즘 블로그도 넘 뜸하고, 자꾸 써봐야 할것도 같고 해서 포스팅.

기본장착된 장고(Django) 사용자모델 Django.contrib.auth 의 get_full_name 메쏘드는 사용자의 이름(first_name) 과 성(last_name) 을 공백으로 연결한 결과를 돌려준다. 해서, "Hyungyong Kim" 처럼 결과를 볼 수 있다. (난 영문이름은 이렇게 써야한다고 본다. 영어식 이름표기의 개선이 필요한 이유 참고)

문제는 한글로 성과 이름을 등록한 회원인 경우인데, 성이 "이" 이고 이름이 "개똥" 이면, "개똥 이" 라고 표기되고 이것이 보기 좀 머시기 하다.

이런 경우 가장 깔끔한 방법은 이름을 한글로 적었는가를 직접 확인하고 바꿔주는 것이 좋다. (request.LANGUAGE 이런걸 확인해봐야 도움이 안된다.)

import re
from django.contrib.auth.models import User

class MyUser(User):
class Meta:
proxy = True
def get_full_name(self):
is_english = re.match(r'^\w', self.first_name)
if not is_english:
return "%s%s" % (self.last_name, self.first_name)
return super(MyUser, self).get_full_name()

저렇게 놓고 이름목록을 출력하면 보기 좋긴하나 first_name 으로 정렬한 경우, "성"이 아닌 "이름"으로 정렬되기 때문에 정렬안한것 처럼 보인다. (모 아이폰 어플의 연락처도 비슷한 문제가 있던 듯.) 그렇다고 last_name 으로 정렬하면 또 영문등록된 이름이 정렬 안한것 처럼 보인다.

그렇다면 정렬도 나눠서 따로 하고 다시 합치는 방식을 쓰면 된다.

class MyUserManager(models.Manager):
def order_by_name(self):
query = Q(first_name__regex=r'^\w')
return MyUser.objects.filter(query).order_by('first_name') \
| MyUser.objects.exclude(query).order_by('last_name')

위 manager를 붙여서 쓰면 쿼리셋으로 계속 사용할 수 있다는 장점까지.

23andMe 친척찾기 서비스

(yong27) — Sun, 25 Oct 2009 13:41:00 +0900

DNA로 과거의 조상을 유추할 수도 있지만, 현재 나와 관련있는 혈연관계의 사람들을 찾을 수도 있다. 23andMe에서 최근 친척찾기(Relative finder)라는 서비스를 시작했다.

검색결과 나는 3명의 5th cousin 이 23andMe에 있었다.

5th cousin 이면, 2nd cousin이 6촌이니까, 12촌쯤 되나보다. 컨택을 맺고 싶어도 상대쪽에서 친척찾기 서비스 등록을 하지 않으면 컨택신청도 할 수 없도록 되어있다. 뭐 바람직한 방식인 것 같다. 원치 않는 친척관계 일수도 있을테니.

보면, 한명은 엄마쪽 하플로그룹이 같고 한명은 아빠쪽이 비슷하다. 나머지 한명은 엄마쪽과 아빠쪽이 섞인 듯 하다. 이것은 23andMe의 혈연관계분석(Kinship analysis)이 Y염색체를 이용한 부계쪽 검사 혹은 미토콘드리아 DNA를 이용한 모계쪽 검사만을 하는 것이 아니라 상염색체 SNP을 통해 두 라인이 섞여있는 것도 검색한다는 것을 보여준다. 역시나 개인유전체 데이터를 갖고 있는 곳에서 다양한 새로운 시도들이 가능함을 시사한다. 그렇기에 저렇게 먼저 시작하고 선점하고 있는 저 회사가 부럽다.

12촌이면 나와 6대째 조부 혹은 조모님이 같다는 얘기. 그분은 과연 누구실까? 어떤일이 있었길래 6대째 자손중 한명은 한국에서 살고, 또 한명은 미국에 살게 되었을까?

얼마전 범죄자의 개인식별용 DNA를 데이터베이스화한다는 뉴스를 들었는데, DNA 데이터와 지문 데이터와의 가장 큰 차이가 바로 이것이다. 혈연정보가 유추가능하다는 것. 내가 저 DNA 데이터베이스에 없더라도 친척이 데이터베이스에 있다면 검색대상에 포함될 수 있다. A-STR만을 사용했을 경우 혈연관계가 멀어질수록 매칭 확률은 적어지겠지만 "수사"를 하는데 단초를 제공할 수는 있겠다. 하지만 그만큼 "인권"에는 침해의 소지가 있으니 무작정 좋다고 볼수는 없는 일이다.

DNA로 알아가는 나의 조상

(yong27) — Sun, 25 Oct 2009 12:50:11 +0900

우리는 어떻게 이 세상에 태어났을까? 갓 태어났을 때는 아무것도 모른채 그냥 태어났으니까 하고 살겠지만 점점 나이를 먹고 두뇌가 세상을 이해하기 시작하면서 그 근본에 대한 궁금증을 갖게 된다. 혹자는 이 질문에 대해 종교에서 답을 찾기도 하고, 또 누군가는 과학에서 답을 찾기도 한다. 종교적 시각에서는 신이 부여한 생명인 것이며 그 신의 뜻에 따라 살아가야 한다는 답을 안고 있을 것이다. 종교적이던 과학적이던 그 중간과정을 이해하는 것은 지금의 나를 이해하는데 도움이 된다. (비록 어느 단계 이상에서는 종교적 입장에서는 상상할 수 없겠지만)

일단은 내 곁에 있는 가족. 부모님, 조부모님을 보고 아, 두분의 결혼에 의해 내가 태어났구나 하는 기본적인 존재의 이유를 보게 된다. 이것으로 알수 있는 나의 근본은 약 40~50년전. 그 당시 어찌어찌 살았던 조부모님, 부모님에 대해 이야기를 듣고 그 과거를 가늠해 본다. 그 이상은 알기 어렵다. 족보가 있긴 하지만, 그 중간과정을 증명할 수 없고, 또 엄마쪽은 알 수 없으며, 시조의 조상 또한 알 수 없다.

조금은 다른 방법이 있다. 내가 속한 집단(국가)의 문자기록을 통해 그 근본을 유추하는 것이다. 나의 조상이 항상 내가 속한 집단에 있었다는 보장이 없긴 하지만 내가 속한 집단은 함께 조선시대를 보냈고, 고려시대를 보냈고, 더 나아가 고조선시대에도 이땅에 살았을 수 있겠다. 하지만 그 이전은?

분자생물학의 발전은 이러한 질문들의 답을 하는데도 활용된다. DNA는 유전되고, 또 아주 적은 확률로 변이를 일이키기 때문에 가까운 혈연관계일수록 변이가 적고, 혈연관계가 멀수록 변이정도가 높다. 이를 통해 우리의 가장 최근 공통 조상 엄마를 유추하기도, 또 아빠를 유추하기도 한다. 화석기록, 그리고 화석의 연대를 측정하는 기술(방사성 탄소 연대측정법)과 함께 인간과 가장 유사한 침팬치와 약 600만년전 종분화되었다는 사실도, 유럽에서 발견되는 네안데르탈인 화석은 우리의 직접적 조상이 아니라는 사실도, 약 4700만년전 인간을 포함한 유인원(아이다)과 여우원숭이가 분기되었다는 사실도 알게 되었다.

이미 지나가버린 알수 없는 그 오랜 과거의 일을 화석기록, 그리고 그 화석의 연대, 그 화석의 DNA를 통해 조금씩 조금씩 알아가고 있다. 가장 가까운 과거로는 국내 각 유적지에서 발굴되는 유해시료로 부터 연대와 DNA를 밝히고 현재 인류와 어떻게 다른지를 이해하는 일 부터, 네안데르탈인, 아이다, 그리고 공룡화석에 이르기까지 우리는 DNA를 이용하여 우리의 지난 과거를 밝히기 시작했다. GenBank에서 검색해보면 인간 미토콘드리아 DNA 전체서열만 약 6천건 정도가 등록되어 있는데 여기에는 지금을 살고 있는 전세계 각 집단의 DNA 뿐만 아니라 먼 과거를 살았던 인류의 데이터도 있다. 발견 화석이 늘어나고, 분석기술이 발달함에 따라 우리 조상의 모습을 점점 더 구체화할 수 있을 것이며, 지금의 나를 이해하는데 조금 더 도움이 될 것이다.

미토콘드리아 이야기

(yong27) — Tue, 20 Oct 2009 12:51:40 +0900

최초의 여성 '이브'는 아프리카 여성?

정확히 말하면 최초의 여성이라고는 할 수 없겠다. 그녀에게도 어머니는 있을 테니까. 미토콘드리아 이브의 의미는 현존하는 모든 여성의 공통 조상이라는데 있다. mt-MRCA(Most Recent Common Ancestor)라고도 하는데, 가장 최근의 공통조상이라는 의미이다. 정의에 따르면 그녀와 동시대에 살았던 주변의 여성들은 모두 미토콘드리얼 후세를 남기는데 실패한 것이다. 만일 그 시대에 후세를 남긴 여성이 두명이라면 미토콘드리아 이브는 그 둘의 공통 조상을 찾으면 되는 것이다. 저 글의 마지막부분 언급처럼 필자분이 이브가 되기 위해선, 필자분을 제외한 70억인류 가운데 모든 여성이 후세를 남기는데 실패한다면 가능하다.

미토콘드리아 이브는 약 20만년전 동아프리카에서 살았다고 한다. 침팬치와 인류의 분기를 600만년전, 현생인류(Homo sapiens)의 출현을 약 25만년전으로 보니까 현생인류가 나타난 바로 직후쯤 등장한 듯 하다. Y염색체 아담과 종종 비교되는데 그는 그녀와는 다른 시대, 그러니까 약 10만년 전 쯤 아프리카에 살았다. 남자들의 조상이 더 가까운 과거인 이유는 아마도 여성에 비해 후세를 남길 기회가 더 적음을 의미하는 듯 하다. 힘이 없거나 내세울 것이 없으면 바로 경쟁 수컷에게 기회를 뺏길 테니까. (기회를 읽은 수컷들은 필사적이 된다는 슬픈 이야기도 있다.)

이것은 어떻게 계산하는 것일까? 미토콘드리아 DNA 복제 과정중에는 오류가 있을 수 있다. 가까운 가족이나, 먼 친척, 같은 민족등을 조사해보면 그 복제 오류가 세대간 얼마나 일어나는 가를 계산할 수 있고, 지금은 존재하지 않는 먼 조상의 DNA도 유추할 수 있다. 더 나아가 각 집단의 지역적 위치를 토대로 미토콘드리아 이브가 살았던 동네도 유추할 수 있다. 그녀는 지금의 탄자니아에 살았다고. (진화심리학의 모든것 블로그의 글에 의하면 개는 중국 양쯔강 이남에서 가축화되었다고) 재미있는건 당시의 개체수도 계산이 가능한데, 한세대에 20년이라고 가정할 때 당시 5000 개체였다고 한다. (마리가 아니라 조상이니 명이라고 해야겠지. 예전에 궁금했던 개체수였는데, 위키피디아에 나와 있네)

PhyloTree는 현존하는 인류의 각 집단, 민족의 미토콘드리아 서열을 기초로 미토콘드리아 이브부터 시작되는 계통나무를 표시한다. 이 나무는 각각의 가지를 하플로그룹이라는 단위로 구분짓고, 인류 특정 집단의 이동과정 및 유연관계를 판단하는데 유용하게 활용된다. 아, 23andMe 서비스를 받으면 자신의 하플로그룹을 알 수 있다. (나는 하플로그룹 N이고, 이 그룹은 북방계와는 다른 경로로 극동아시아에 도달했다)

누군가 그랬다. 피할 수 없는 삶의 목적은 바로 후손을 남기는 것이라고. 그렇다면 미토콘드리아 이브 그녀는 이 사실에 행복감을 느낄까? 그리고 그 라인을 타지 못하고 도중 끊겨버린 잊혀진 많은 그 누군가들은 불행한 것일까?

파이썬3과 함께 한글로 프로그래밍하기

(yong27) — Thu, 30 Jul 2009 12:50:31 +0900

문득 한글로 프로그래밍하면 가독성이 조금 더 좋을까란 상상을 해봤다. 용어의 번역이 깔끔하다면 당연히 모국어 코드가 좀 더 읽히기 쉽지 않을까? 그러고보니 파이썬 3.0 부터는 국제화 식별자(i18n identifier)가 가능하기 때문에 얼마나 그럴지 테스트해볼 수 있겠다. (국제화 식별자로 많은 부분 한글화가 가능하지만 아직 예약어는 어쩔 수 없음)

일단 문제는 간단한 DNA서열의 Reverse complement 문제 (한글로 하면 핵산역상보)

import unittest
from hangul_python import *

class 핵산(유형):
def 생성될때(자기, 이름, 염기서열):
자기.이름 = 이름
자기.염기서열 = 염기서열

def 역상보서열(자기):
결과 = 배열()
핵산상보사전 = 사전(A='T', T='A', G='C', C='G')
for 염기 in 자기.염기서열:
결과.추가(핵산상보사전.가져오기(염기))
return 빈문자로연결(뒤집기(결과))

class 역상보시험(시험사례):
def test_역상보(시험):
내핵산 = 핵산('가', 'AGTC')
시험.같아야함('가', 내핵산.이름)
시험.같아야함('AGTC', 내핵산.염기서열)
시험.같아야함('GACT', 내핵산.역상보서열())

if __name__ == '__main__':
unittest.main()

오, 일단 가독성은 조금 더 좋아보인다. 테스트도 통과한다. 한글 번역을 얼마나 깔끔하게 할 수 있는가가 관건인 듯 하다. 예약어가 눈에 거슬리긴 한데, 저 부분도 레퍼 같은걸 만들어서 인터프리터로 보내기전에 변역해주는 방법을 쓰면 쓸 만하게 할 수도 있을 것 같다. (하지만 이 방법은 안 깔끔하다. ㅡ.ㅡ;)

위 코드가 동작하기 위해서는 hangul_python.py 가 있어야 한다. 아래와 같은.

import unittest

class 유형:
def __init__(자기, *인수, **키워드인수):
자기.생성될때(*인수, **키워드인수)

class 시험사례(unittest.TestCase):
같아야함 = unittest.TestCase.assertEquals

class 배열(list):
추가 = list.append

class 사전(dict):
가져오기 = dict.get

class 문자(str):
연결 = str.join

뒤집기 = reversed
빈문자로연결 = 문자().연결

"빈문자로연결" 같이 좀 더 직관적인 단어들을 더 만들 수도 있겠다. 또한 위의 용어들도 조금 더 쓰기 편한 용어로 고치고, 또 많은 사람들이 같이 일종의 "한글 파이썬 표준" 같은걸 만들면 조금 더 영어에 익숙하지 않은 사람들이 프로그래밍하는데 도움이 될 수 있지 않을까?

당신의 근육은 단거리형? 장거리형?

(yong27) — Sun, 28 Jun 2009 16:23:19 +0900

근육 성능에 영향을 주는 유전적요소는 다양하다. 산소섭취정도, 심장성능, 근육섬유의 구성 등등. 대략 150 이상의 유전자가 복합적으로 관여하고 있는데 그 가운데 근육섬유타입을 결정짓는 SNP이 있으니, rs1815739이 단거리형(sprinter)이냐 장거리형(marathoner)이냐와 연관이 있다고 한다.

C;C : ACTN3 working --> 단거리형
C;T : ACTN3 working --> 단거리형 (SNPedia에 의하면 장/단거리 같이)
T;T : ACTN3 not working --> 장거리형

나와 창범님 모두 C;T 유전자형이다. 창범님도 달리기 꽤 하셨을라나. 나는 단거리 장거리 따지지 않고 적당히 할 수 있었던 것 같다. 어떤 메카니즘으로 이 변이가 영향을 미칠까?

ACTN3 유전자는 alpha, actin 3 이라는 단백질을 코딩하는데 이것은 근섬유의 빠른 수축경련시 데미지를 방지함으로써 근력에 영향을 미친다고 한다. (많은 가설가운데 하나라고 함) C 대신에 T가 있으면 arginine 대신에 Stop codon이 되어서 작동을 못하게 된다. 그래서 워킹카피가 하나도 없는 T;T 유전자형일 경우 질병을 예상할 수 있으나 별다른 이상징후는 없다고. 단지 많은 올림픽레벨 육상선수들에게는 T;T 유전자형이 없다는 점이 특징으로 제시된다. (그러면서 근력에 영향을 미치는 다양한 요인중 하나라는 점이 강조됨)

SNPedia 에는 몇가지 부가정보가 더 있다.
1. 이 상관관계는 남자일때 유의성이 조금 떨어진다.
1. T;T 유전자형의 사이클선수 근지구력은 유의한 관계가 없었다.

이 변이의 Ancestroal allele 은 "C"이다. (HGDP에는 "G"로 표기되어 있는데, 방향이 바뀐 듯 하다.) 원래 잘 동작하던 유전자가 인간에 이르러 변이로 고장났고, 그 영향이 미미하다보니 지금까지 남아있는 것이 아닌가 한다. HapMap빈도를 보면,

(C;C) (C;T) (T;T)

(차트는 SNPedia에서 가져옴)

아프리카에 높은 빈도인것이 아프리카에서 이동을 시작한 그룹에서 처음 변이가 생겼고, 그 이후 유럽과 아시아로 퍼진것으로 보여진다.

모유수유와 지능

(yong27) — Tue, 23 Jun 2009 21:59:24 +0900

23andMe와 Premethease 결과를 이리저리 살펴보는 중. 보다가 재밌는 걸 발견하면 지속적으로 포스팅할 계획이다. 오늘은 그 첫번째로 많은 토픽들 가운데 가장 흥미를 끌었던 모유수유와 지능(Breastfeeding and IQ) 항목을 살펴보자.

제목부터가 환경적 요인과 유전적 요인의 결합이라 눈길을 끈다. 23andMe의 연관 정보들이 대개 비교적 적은 유의성을 가지다보니 유전적 요인은 영향력이 얼마 없는 건가 싶기도 한데, 이처럼 환경적 요인과 결합해서 그 유의성을 높힌 대표적인 사례가 아닌가 한다. 원래 모유수유 아동이 그렇지 않은 아동에 비해 IQ가 높은 경향을 보였는데, Caspi A et al.의 2007년 연구에 의하면 좀 더 정확히는 이러이러한 유전형을 가진 상태에서 모유수유를 해야만 효과가 있었던 것.

지방대사에 관여하는 FADS2 유전자에 있는 다음 두 SNP이 관련이 있다고 한다.
1. rs174575
   * (C;C) : 모유수유시 IQ 평균 6~7 높음
   * (C;G) : 모유수유시 IQ 평균 6~7 높음
   * (G;G) : 모유수유해도 효과 없음
2. rs1535
   * (A;A) : 모유수유시 IQ 평균 4~5 높음
   * (A;G) : 모유수유시 IQ 평균 4~5 높음
   * (G;G) : 모유수유해도 효과 없음

FADS2 (fatty acid desaturase 2) 유전자는 지방산을 불포화상태 (이중결합)로 만드는 효소를 코딩하는데 모유의 특정 성분을 대사할 수 있느냐 아니냐의 유무로 대립유전자가 구분되는 듯 하다.

나는 다행히(?) rs174575(C;C) 이고, rs1535(A;G) 이면서 모유로 컸기 때문에 잠깐 우쭐했지만 곧 다시 평정을 찾았다. (이 정도밖에 못하고 있음을 반성하면서 살펴보니 또 다른 지능관련 SNP는 평균미만 ㅡ.ㅡ;)

다른 사람들은 어떨까 HapMap 데이터로 그 인종별 분포를 보면,

(C;C) (C;G) (G;G)

rs174575

(A;A) (A;G) (G;G)

rs1535

(차트는 snpedia.org 에서 가져옴)

동서양 모두 효과있음 유전자형이 빈도가 높고, 특히 동양인(HCB, JPT)에게세 그 빈도가 높음으로 보아, 머리는 동양인이 더 좋은가 보다 싶다. 어쨌건 모유수유는 꼭 하고 볼일이다.

재밌던 부분은 지능관련 SNP에 있던 어느 댓글. "나는 Mensa 회원인데 평균 3 낮다고 나왔다. 이것이 과학적 근거가 확실히 있는 것이냐" 라는 다소 애처로와 보이는 질문. 많은 대답이 나왔는데, 통계적 수치일 뿐이고, 더욱 더 많은 SNP가 있고, 지능의 경우 환경적요인 역시 많이 작용할 것이라는 대답들이 보였다.

어떤 댓글에서는 관련 13개의 SNP로 IQ를 계산하는 식이 있다며 소개하기도 했다. 다음처럼 계산한다고.

on gene DTNBP1:
rs3213207 --> AA --FULL BENEFIT +2.9
rs760761 --> GG --FULL BENEFIT +8.02
rs2619522 --> TT --FULL BENEFIT +7.51
rs2619538 --> AT --? BENEFIT +6.52
rs1011313 --> GA --LOSS -0.21 (I don't remember the good mutation for this)

on CHRM2
rs2061174 --> TT --FULL BENEFIT +2.3
rs2350780 --> GG --FULL BENEFIT +7 (I think)
rs6948054 --> GG --FULL BENEFIT +1.63
rs324650 --> AT --HALF BENEFIT +5

on SNAP-25
rs363039 --> GG --FULL BENEFIT (Having one G is still +) +3(*2?)
rs363050 --> AA --FULL BENEFIT (Having one A is still +) +3(*2?)

on FADS2
rs1535 ---> AA --FULL BENEFIT +7 TOGETHER BOTH
rs174575 ---> CC --FULL BENEFIT

댓글에 레퍼런스 표시도 없고, i think ... 라는 문구도 보이고, 또 계산해봐서 뭐하나 싶기도 해서 계산해보지는 않았다. 그래도 (나처럼) 23andMe 데이터로 지능부분을 관심있게 보는 사람이 꽤 많았구나 신기했다는...

P.S/

갑자기 이 두 SNP의 ancestral allele 이 어떤건지 궁금해졌다. 이 질문은 매우 중요한 의미를 갖는데 침팬지와의 공통조상의 대립유전자가 어떤 것이냐는, 곧 이 돌연변이가 인간에게 지능을 부여하는 의미로 작용을 한것인지 아니면 원래 이정도 지능을 주는 것인데 돌연변이로 지능이 떨어지게 된 것인지에 대한 대답을 주기 때문이다.

찾아본 결과, 놀랍게도 rs174575(G), rs1535(G)가 ancestral allele 이였다. 이는 돌연변이가 지능을 높이는 역할을 했다는 의미이므로, 원래 침팬치와의 공통조상은 모유의 특정성분을 대사할 수 없었는데, 인간에 이르러서 돌연변이가 생기고 그로인해 특정성분을 대사할 수 있게 되었음을 의미한다. 비록 지능에 미치는 수많은 영향가운데 하나이겠지만, 이렇게 침팬지와의 차이점이 지능으로 이어지는 예제를 확인하니 놀랍다.

P.S 2/

Mike가 위 계산식을 보고 CHRM2 유전자는 확실하지 않다며 레퍼런스를 하나 알려주었다.

23andMe 분석결과가 나오다

(yong27) — Wed, 17 Jun 2009 18:16:08 +0900

23andMe 데이터 분석이 끝났다는 연락을 받았다. 흥미진진하게 결과를 둘러보는 중. 요즘 여기저기 읽어야 할 것들이 넘쳐나는데, 저곳 토픽들도 봐야겠고 관련 논문들도 봐야겠고 정신줄이 어딨는지 잘 모르겠다. 몇가지 의학적 소견이 필요한 부분도 있던데 나중에 진료받을 경우가 있으면 물어보고, 또 예방도 주의깊게 해야겠더라.

창범님에 이어 나도 데이터 공개. 사실 좀 망설이긴 했는데 과학의 발전을 위해 이정도쯤이야 뭐. 어쩌면 내 데이터가 남는 것이 영광인지도 모르겠다. 자꾸 드러내야 더 알게되는 면도 있는 것 같고. 또 인간유전체프로젝트를 공개로 이끈 선배 과학자들의 뜻을 기린다는 원대한 포부까지 으흐.

SNPedia에 보면 공개된 동양인유전체가 꽤 많은 편에 속하는 것 같지만 실제 연구결과는 아직 서양인 위주인 듯 하다. 많은 경우 SNP 연관분석 집단에 동양인이 없었고, 그렇다보니 서양인에게만 유의한 표현형 차이이고 동양인은 이미 고정된 것들도 꽤 있는 것 같다.

23andMe에서 각 질병에 대한 설명은 보통 다음과 같다. 유럽인 그룹 평균 17.8%가 이 질병에 걸리는데, 귀하의 유전자형 그룹은 23.6%가 이 질병에 걸립니다. 그래서 귀하는 이 질병에 걸릴 위험이 높습니다. 그러면서 빨간색 마크! (게다가 저 그룹은 유럽인). 이렇다보니 그 위험정도가 잘 와닿지 않고, 또 주관적 느낌에 의존하게 된다. 맞아 내가 거기가 좀 안좋았던 것 같은데 하며... 이제 막 개인유전체분석의 시작이라 그런 것 같다. 하나의 표현형에 얽혀있는 SNP들이 더 많을테지만 아직 알려지지않았고, 그것에 대한 종합적 영향을 복합적으로 분석하는 시도들이 더 많아야 좀 더 의미가 있을 것이다. 23andMe에서는 새로운 연구결과들을 지속적으로 업데이트하고 있으니, 점점 나은 정보를 볼 수 있을 것이라는 기대감도 있다.

내 결과가 감이 잘 안오다보니 다른 사람들 데이터를 더 보고싶더라는. 그래서 창범님도 공유했고, 공유할 수 있는 분들을 더 찾고 있다. 아직 좀 더 자세히 둘러봐야겠다. Promethease 결과도 좀 더 유심히 봐야겠고...

아 그리고, 나도 난독증 위험이던데, 이거 혹시 "영어"만 해당되는 것 아닐까? 영어문장보면 단번에 뜻이 딱하고 잘 안들어오잖아. 이것때문 아냐?

소셜댓글 시스템 Disqus를 설치해보다

(yong27) — Sun, 14 Jun 2009 14:37:11 +0900

티스토리에 블로그를 쓰고, 트위터에 짧은 로그를 적고, 사진은 플리커에 올리고, 동영상은 유튜브에 올린다. 이들을 한곳에서 모두 관리하고 싶은 중앙집중형 포털서비스를 선호하는 사람도 있겠지만, 그래도 특화된 개별 서비스들이 느슨하게 서로 연결된 것이 조금 더 인터넷답다는 생각이다.

그 가운데 트위터를 자세히 보면 단순한 마이크로 블로깅을 떠나, 다양한 가능성들이 숨겨져 있음을 짐작할 수 있다. 어찌보면 그 단순함 때문인 듯 한데, 그때문에 이곳에도 저곳에도 응용이 가능하고 게다가 오픈 API로 인해 쉽게 확장 서비스도 만들 수 있고 한것이 진짜 인터넷 세상을 구현한 것만 같다. 확실히 하나의 커다란 포털이 이것저것 다 하는 것 보다는 이런 방식으로 다양한 사람들이 다양한 아이디어로 그들만의 독특한 서비스를 만들어 나가는 것이 더 멋지고, 그리고 더 건강하다고 믿는다.

특정 글에 대한 댓글을 쓰면, 그 댓글이 내 트위터에도 남고, 그 특정 글에서도 확인할 수 있으면 좋겠다는 생각을 한 적이 있는데, 이미 잘 만들어진 서비스가 있었다. 블로그에 소셜댓글 시스템을 도입해보자 글을 읽고 그대로 따라해 봤는데, Disqus 이 서비스 꽤 괜찮은 것 같다. "댓글"이라는 추상적 개념을 전문적으로 서비스화 한 것이라고 볼 수 있을 듯.

덕분에 내 블로그 설정도 바꿔야 했는데, "포스트" 단위가 아니라 "웹페이지" 단위라 웹 페이지당 하나의 위젯만 가능하여, 페이지당 글 3개 출력을 1개로 바꿔야 했다. 페이지 당 3개가 우측 사이드바랑 길이도 딱 맞고 좋았는데... 그리고, 기존의 댓글이랑은 일단 동시에 운영하기로 했다. 둘중 하나는 얼마지나지 않아 없어지게 될 듯. (그나저나 댓글도 별로 안달리는 블로그에서 참 별의 별 시도를 많이도 한다. ㅡ.ㅡ;)

또 한가지, 해결해야 할 일이 있는데 웹 페이지 단위이기 때문에 블로그 URL만 적었을 때의 페이지(첫페이지)와 특정 포스팅 페이지와 구분이 안된다는 것. 그러다 보니 특정 포스트의 고유링크로 pagination 을 안하는 테터툴즈는 사용에 문제가 좀 있다. 이 문제는 어떻게 해결해야 하나 좀 고민해봐야 겠다.

염색체 전좌를 통한 진화

(yong27) — Sun, 17 May 2009 13:02:51 +0900

늑대별님 블로그에서 어떤 임산부의 고민을 봤다. 유전체학을 연구하고 활용분야를 고민하긴 하지만 실제 임상 예제는 접한 적이 없고, 또 유전학 지식이 부족하다 보니 이런 예들이 신기하고 흥미롭다.

양수검사로 태아의 염색체 이상을 봤더니, 염색체 전좌(Chromosomal translocation)가 발견됐다고. 11번 염색체와 18번 염색체가 바뀌어 붙은 이 현상은 만일 부모에게 없던 것이라면 태아의 기형확률이 6%가 된다고 한다. 안타까운 부모의 심정이 느껴지기도 하고 한편으로는 또 이렇게 출산 전에 태아의 건강 여부를 확인하는 것이 무섭기도 하다.

"부모에게 없던 것"이라는 문구에서 잠시 주목. 저 말은 이러한 염색체 변이는 흔하게 일어나는 것이며, 또 살아가는데 별로 영향을 주지 않았다고 말해준다. 그래서 부모에게 만일 저 변이가 이미 존재했다면 태아도 건강할 텐데 그게 아니기 때문에 기형확률이 있다는 얘기.

위키피디아를 보니까 625명 태아중 1명에게 염색체전좌가 발견된다고 한다. 이는 정말로 높은 빈도인데, 이대로라면 현재 인류는 염색체들이 뒤죽박죽 섞여 있을 가능성이 크다. (생존에 이상이 없는 변이만이 남아있겠지만.) 인간게놈프로젝트로 만들어 놓은 레퍼런스서열도 이렇게 잦은 염색체 변화라면 관리하기 어렵겠구나 싶기도 하다. USCS genome browser를 보면 Structural variation을 보는 항목이 있는데, 각종 저널을 통해 밝혀진 구조적인 변이들이 기록되어 있다. SNP이야 염기자리 하나만 보면 되지만, 이렇게 서열 요소들이 섞이는 현상은 그 영향을 파악하기도, 그래픽으로 보여주기도 쉽지 않아 보인다. 그러고 보니, SNP연구야 이제 막바지고, 제대로 된 개인유전체 연구를 위해서는 CNV(Copy Number Variation)를 봐야 한다는 얘기도 들은 적 있다.

염색체 뒤죽박죽 하니까 예전에 썼던 성염색체 보존 포스트에서의 그림이 생각난다.

인간과 쥐의 유전자 구성은 거의 유사하다. 다만, 공통조상으로 부터 갈라진 그 이후부터는 서로 다른 길을 걸었고 염색체의 섞인 정도가 두 종의 시간적 차이를 얘기해준다. 이 얘기는 종분화(Speciation)의 근본 기작이 염색체 전좌가 아닐까를 상상하게 한다. 종내 두 집단이 격리되고 오랜시간이 흐르고 나면, 각 집단은 각각의 섞임을 유지할 것이고, 어느 순간 두 집단의 차이가 다음 세대를 만들지 못할 정도로 달라지게 되면, 그것이 바로 종분화가 아닐까? 진화생물학에도 종분화라는 분야가 있던데, 분명 이 언급이 있을 것 같다.

변화의 원동력 변이, 그리고 외래종과 기생충에서 보듯이 충분한 유전적변이를 확보하는 일은 생존을 가능하게 하는 중요한 기작이다. 변이를 통해 다양해지고, 이 다양함은 건강함을 대변한다. 인간 유전체의 30억 염기쌍 가운데 다음세대로 전달되는 100개 정도의 점 돌연변이, 그리고 꽤 높은 빈도의 염색체 전좌같은 구조적 변이들. 거기에 인간사회에도 어렴풋이 작용하는 사회선택(사회생활도 잘 해야한다는 넓은 의미의 자연선택)은 인간은 계속 진화하고 있다고 말해주는 듯하다.