실제 분석 사례
RNA-seq 차등 발현 분석, 처음부터 끝까지 — 코드 없이
Liragen Insights가 실제로 무엇을 하는지 보여 드리기 위해, 이미 발표된 식물생물학 연구를 처음부터 끝까지 그대로 돌려 보았습니다. 애기장대의 노화 관련 질병 저항성과 옥신 신호전달 유전자 IAA26을 다룬 연구입니다 (NCBI BioProject PRJNA871280, GEO GSE211670). 등록번호 입력에서 해석된 결과까지, 전 과정을 브라우저 안에서 보여 드립니다.
사용한 데이터셋
PRJNA871280 — IAA26과 노화 관련 저항성
등록번호
NCBI BioProject PRJNA871280 (GEO GSE211670)
생물종
Arabidopsis thaliana — 애기장대
주제
IAA26 (옥신 신호전달)과 노화 관련 질병 저항성
실험 설계
iaa26 녹아웃 및 IAA26 안정화 계통 vs. 야생형 (Shahdara)
시료
세 가지 유전형에 걸친 벌크 RNA-seq 라이브러리 9개
출처
University of Maryland · NCBI (2022)
1단계 · 불러오기
등록번호에서 시작합니다
PRJNA871280(또는 GSE211670)을 입력하기만 하면 됩니다 — 보유하신 count 파일이나 FASTQ를 올리셔도 됩니다. Insights가 데이터와 시료 메타데이터를 가져와 프로젝트를 구성합니다. 내려받을 것도, 파일을 정리할 일도 없습니다.
2단계 · 차등 발현
클릭 한 번으로 DESeq2 실행
Insights가 유전형 대비 — 예를 들어 iaa26 녹아웃 vs. 야생형 — 를 DESeq2로 분석하고, 인터랙티브 Volcano 리포트를 돌려줍니다. 모든 유전자가 발현량 변화와 유의성에 따라 배치되고, 상향·하향 조절된 유전자가 한눈에 갈라집니다.
3단계 · 탐색
데이터의 구조가 드러납니다
PCA가 유전형을 분리하고, 연결된 히트맵이 각 대비를 이끄는 유전자들을 9개 라이브러리 전체에 걸쳐 군집화해 보여 줍니다. 유전자를 클릭하면 모든 리포트에서 그 유전자를 따라갈 수 있습니다.
4단계 · 해석
모든 리포트가 스스로를 설명합니다
각 리포트에는 AI가 작성한 해석문이 함께 제공됩니다. 상위 유전자를 이름으로 짚어 주고, 임계값을 바꾸는 순간 다시 계산됩니다 — 그림이 아니라 실행할 수 있는 결론이 됩니다.
결과
생물학적 의미가 자동으로 드러납니다
이 연구의 중심은 옥신 신호전달 유전자 IAA26이, 식물이 나이를 먹으면서 질병 저항성을 어떻게 형성하는가에 있습니다. Insights는 바로 그런 신호를 앞쪽에 내세웁니다.
표현형 뒤의 유전자
녹아웃·안정화·야생형 계통 사이의 차등 발현 분석이 IAA26과 함께 움직이는 전사체를 부각시킵니다.
옥신과 방어 경로
연구 자체가 옥신 신호전달과 노화 관련 저항성을 다루므로, GO·KEGG 리포트가 호르몬 반응과 식물 방어 경로를 드러냅니다.
대비를 나란히
다중 대비 리포트(Venn, UpSet)가 유전형 비교들 사이에서 어떤 유전자가 공유되고 어떤 유전자가 고유한지 보여 줍니다.
재현 가능합니다
PRJNA871280은 공개 데이터이므로 누구나 직접 불러와 Insights에서 같은 분석을 재현할 수 있습니다 — 플랫폼이 무엇을 하는지에 대한 공통의 기준점입니다.
데이터셋: NCBI BioProject PRJNA871280 (GEO GSE211670), “IAA26: a key component in the regulation of age-related resistance in Arabidopsis” (University of Maryland, 2022). 위 그림들은 Liragen Insights의 리포트 유형을 보여 주며, 해당 데이터셋은 공개되어 있어 앱에서 그대로 재현하실 수 있습니다.
이 데이터셋을 직접 돌려 보세요
PRJNA871280을, 또는 보유하신 RNA-seq 데이터를 불러오시면 몇 분 안에 결론을 내릴 수 있는 리포트를 받으실 수 있습니다. 코드도, 설치도 없습니다.