MST 데이터 분석, 아직도 엑셀로 씨름하시나요? 논문급 Kd 피팅 스크립트 무료 공개

실험실에서 MST(MicroScale Thermophoresis) 장비를 써보신 분들은 공감하실 겁니다. 장비가 주는 원본 데이터는 훌륭하지만, 이를 논문에 쓸 수준으로 정리하는 과정은 결코 만만치 않습니다.

• “여러 번 반복 실험한 데이터를 어떻게 하나로 합쳐서 보여주지?”

• “이상치(Outlier) 하나 때문에 피팅이 꼬이는데, 이걸 객관적으로 제거할 방법은 없나?”

• “통계적으로 엄밀하게 ANOVA나 Bonferroni correction을 적용해야 하는데…”

이런 고민들을 해결하기 위해 제가 직접 개발하여 실제 연구에 사용 중인 ‘MST Global Binding Analysis Script’를 오픈소스로 공개합니다.

1. 왜 이 스크립트가 특별한가? (전문가를 위한 디테일)

단순한 커브 피팅 툴은 많습니다. 하지만 이 스크립트는 **’논문 투고’**를 전제로 설계되었습니다.

① 통계적 엄밀함: pKd 트랜스포메이션

많은 연구자가 실수하는 부분입니다. Kd 값은 로그-노멀 분포를 따르기 때문에, 일반적인 T-test나 ANOVA를 적용하려면 반드시 pKd = -log₁₀(Kd) 변환이 필요합니다. 본 스크립트는 모든 통계 처리를 이 표준 방식에 맞춰 수행합니다.

② ‘Superplot’ 시각화

단순히 평균점만 찍는 그래프는 이제 지루합니다. 개별 반복 실험(Replicates)의 분포를 회색 점으로 보여주면서, 전체 글로벌 피팅 커브와 95% 신뢰구간(CI)을 한눈에 보여주는 고해상도(600 DPI) 시각화를 지원합니다.

③ 자동 이상치 탐지 및 제거

주관적인 판단으로 데이터를 빼는 것이 아니라, Exhaustive Search 알고리즘을 통해 통계적으로 가장 타당한 데이터 서브셋을 찾아냅니다. 연구의 객관성을 보장하는 강력한 장치입니다.

2. 주요 기능 요약

• 모델 지원: 1:1 Binding 및 Hill Model(협동성 분석) 선택 가능

• 통계 분석: 모든 그룹 간 Pairwise T-test 및 3개 그룹 이상 시 ANOVA 자동 수행

• 리포트 자동 생성: AIC/BIC 모델 선택 지표, 데이터 감사 추적(Audit Trail), 심지어 Nature 스타일의 Figure Caption까지 텍스트 파일로 자동 생성해 줍니다.

3. 왜 무료로 공개하나요?

사실 이 코드를 개발하며 겪은 시행착오와 수많은 밤이 아까웠던 적도 있습니다. 하지만 제가 추구하는 비전은 단순히 분석 툴을 파는 것이 아닙니다.

저는 연구자들이 ‘데이터 정리’에 쏟는 에너지를 ‘구조적 통찰’을 얻는 데 쓰길 바랍니다. MST 결과가 잘 나오지 않거나 해석이 어렵다면, 그것은 실험의 문제가 아니라 단백질 구조 자체의 정밀도(Resolution) 문제일 때가 많습니다. 저는 AI가 예측한 구조를 1.5 Å급 고해상도 구조로 정제하여 실험 결과를 완벽하게 설명해주는 HanjariFold 엔진을 개발하고 있습니다.

MST 분석으로 신뢰를 쌓고, 진짜 구조의 비밀을 풀고 싶을 때 저의 기술력을 찾아주신다면 그것으로 충분합니다.

4. 지금 바로 시작하세요

본 스크립트는 AGPL v3 라이선스로 공개되어 연구자 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있습니다.

• GitHub 저장소: https://github.com/bghan2024/Python-fitting-script

• 더 정밀한 구조 정제가 필요하다면: ProteinMaker.net (HanjariFold Engine)

여러분의 연구가 이 툴을 통해 한 걸음 더 진보하기를 응원합니다!