용어집

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게놈 기초

SNP
Single Nucleotide Polymorphism

단일염기다형성 — 인구의 1% 이상에서 발견되는 한 글자(A/T/G/C) 차이. 한 사람의 게놈에는 약 400만 개의 SNP가 있음.

예: rs671 (ALDH2 *2) — 한국인 30%에 있는 술 분해 약화 변이
rsID
Reference SNP ID

NCBI dbSNP에서 부여하는 SNP의 고유 번호. rs로 시작하는 숫자.

예: rs671, rs429358
genotype
Genotype

한 사람이 두 개의 allele(부모로부터 하나씩)에 어떤 글자를 가졌는지. 예: AA, AT, TT.

allele
Allele

한 위치에서 가능한 DNA 글자 변이. ref allele(표준)과 alt allele(변형)이 있음.

WGS
Whole Genome Sequencing

전장 게놈 시퀀싱 — 30억 자 모두 읽기. 23andMe(60만 SNP)보다 50배 정밀.

23andMe
23andMe TXT

소비자 직판 유전자 검사 회사 + 표준 출력 형식. ~60만 SNP를 TXT로 받음.

인구 유전학

ancestry
Genetic Ancestry

게놈으로 추정한 인구 집단 (한국/일본/유럽 등). 외모와는 다를 수 있음.

AIMs
Ancestry-Informative Markers

인구 집단별 빈도 차이가 큰 SNP. 5~10개만 있어도 한국인/유럽인 구별 가능.

allele_freq
Allele Frequency

특정 인구에서 alt allele이 나타나는 비율. 예: ALDH2 A allele 한국 16%, 유럽 0%.

Korea1K
Korea1K

한국인 1,094명 전장 게놈 프로젝트 (KGP). 한국인 표준 reference로 사용.

Korea4K
Korea4K

한국인 ~4,000명 확장 KGP 데이터.

EAS
East Asian

동아시아인 (한국·중국·일본·베트남 통합). 1000 Genomes Project의 ancestry 분류.

EUR
European

유럽계 (영국·이탈리아·핀란드·이베리아 등). 1000 Genomes 분류.

gnomAD
gnomAD

17만 명+ 게놈의 인구 빈도 데이터베이스 (Broad Institute). v4.1이 최신.

약물 + 임상

PGx
Pharmacogenomics

약물유전체학 — 유전자에 따라 약물 반응이 어떻게 다른지 연구. 와파린 용량 등.

PharmGKB
PharmGKB

약물-유전자 상호작용 표준 데이터베이스. NIH 지원, Tier 1/2 임상 가이드.

ClinVar
ClinVar

NCBI의 임상 변이 데이터베이스. Pathogenic/Likely pathogenic/Benign 분류.

pathogenic
Pathogenic

임상적으로 질병 유발 가능성이 입증된 변이. ClinVar의 가장 강한 분류.

ApoE
ApoE

Apolipoprotein E — ε2/ε3/ε4 3종 alleles의 조합. ε4는 알츠하이머 위험 ↑.

ALDH2
ALDH2

Aldehyde Dehydrogenase 2 — 알코올의 acetaldehyde 분해 효소. *2 변이 시 술 약함.

CYP1A2
CYP1A2

카페인 대사 효소. *1F = fast metabolizer.

CYP2C19
CYP2C19

간 효소 (클로피도그렐, PPI 대사). *2/*3 = poor metabolizer.

VKORC1
VKORC1

비타민 K epoxide reductase — 와파린 표적. -1639G>A 변이 시 용량 감량.

HLA
HLA (Human Leukocyte Antigen)

면역 인식의 핵심. T세포가 어떤 펩타이드를 인식하는지 결정. 사람마다 다름.

암 + 신생항원

driver
Driver Mutation

암을 유발하는 핵심 변이 (KRAS, BRAF, TP53 등). Passenger와 구별.

TMB
TMB (Tumor Mutational Burden)

종양의 mutation 개수. 높을수록 면역항암제 반응 좋음. 흑색종 458, 췌장암 35.

neoantigen
Neoantigen (신생항원)

암 변이로 새로 생긴 단백질 조각. 정상 세포엔 없어 면역세포가 인식 가능 → mRNA 백신 표적.

TMG
Tandem Minigene

여러 신생항원 (보통 20개)을 직렬 연결한 mRNA. 한 번의 백신으로 다중 표적.

TCGA
TCGA (The Cancer Genome Atlas)

NIH의 11,000명+ 암 환자 게놈 프로젝트. 33개 암 종류, mutation/임상 데이터 공개.

MSK_IMPACT
MSK-IMPACT

Memorial Sloan Kettering의 임상 시퀀싱 cohort (10,945명+).

cBioPortal
cBioPortal

TCGA + MSK + 외 cancer genomics 데이터의 통합 웹 포털 + API.

단백질 + 구조

AlphaFold
AlphaFold

Google DeepMind의 단백질 3D 구조 예측 AI. v6 (2024)이 가장 정확.

pLDDT
pLDDT

AlphaFold의 자신감 점수 (0~100). 잔기별 색상으로 표시. 90+ = 매우 신뢰.

RSA
RSA (Relative Solvent Accessibility)

잔기가 단백질 표면에 얼마나 노출되어 있는지 (0~100%). 30%+ = surface, 10% 미만 = buried.

Protenix
Protenix

ByteDance의 오픈소스 단백질 구조 예측 (2026). AF3 능가, antibody-antigen 특화.

NetMHCpan
NetMHCpan

DTU의 MHC binding 예측 도구. 펩타이드의 IC50 nM 추정.

IC50
IC50

50% 억제 농도 (nM). 작을수록 강한 binding. 50 미만 = strong, 500 미만 = weak.

NeoFold
NeoFold

NeoVax의 4-stage 통합 신생항원 점수: AlphaFold(30%) + Protenix(25%) + NetMHCpan(30%) + Bio-LLM(15%).

기타

OpenSNP
OpenSNP

자원자가 23andMe 데이터를 자발 공개한 데이터셋 (CC0). 학술/교육 자유 사용.

PDB
PDB

Protein Data Bank — 단백질 3D 좌표 표준 파일 형식 (.pdb 또는 .cif).

UniProt
UniProt

단백질 시퀀스 + 메타 데이터베이스. ID 예: P15056 (BRAF).

추가 학습 자료

공식 사이트
한국 자원
  • Korean Genome Project (KGP)
  • KOBIC — 한국생명공학연구원
  • KOGES — 질병관리청 코호트
  • NeoVax 본 시나리오 — 본 워크스페이스
👉

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