AlphaGenome 트랙 통합 분석
전체 370 SNP × 4 트랙 — 어떤 조절 메커니즘이 가장 활성화?
트랙별 영향도 요약
| 트랙 | 평가 SNP | 평균 |max| | 중앙값 | 최대 | ≥1.0 강한 영향 | 우세 트랙* | 평균 영향 (시각) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DNase HS | 370 | 0.273 | 0.137 | 3.91 | 14 | 170 | |
| ChIP-TF | 370 | 0.227 | 0.130 | 4.03 | 12 | 170 | |
| ATAC-seq | 370 | 0.161 | 0.070 | 2.54 | 11 | 30 | |
| Contact Map (3D) | 370 | 0.009 | 0.008 | 0.05 | 0 | 0 |
* 우세 트랙: 각 SNP에서 가장 큰 영향을 보인 트랙. 한 SNP이 어떤 메커니즘으로 작용하는지 시사.
트랙별 Top 5 영향 변이
DNase HS
평균 0.273 · max 3.91
ChIP-TF
평균 0.227 · max 4.03
ATAC-seq
평균 0.161 · max 2.54
Contact Map (3D)
평균 0.009 · max 0.05
트랙간 상관관계 (산점도)
Scatter
ATAC vs DNase HS
r = 0.844 · n=368
ATAC vs ChIP-TF
r = 0.771 · n=368
DNase HS vs ChIP-TF
r = 0.751 · n=368
DNase HS vs Contact Map
r = 0.365 · n=368
💡 점선은 1:1 대각선. r ≥ 0.7이면 두 트랙이 강한 상관관계 (한쪽이 영향받으면 다른 쪽도) — 같은 조절 메커니즘이 동시 작용.
SNP별 우세 트랙 분포
370개 SNP 각각이 어떤 트랙에서 가장 강한 영향을 보였는가 — 우리 카탈로그 SNP들의 주된 조절 메커니즘 프로파일.
DNase HS 170 (45.9%)
ChIP-TF 170 (45.9%)
ATAC-seq 30 (8.1%)
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