유전체 및 단백질 구조 어노테이션 도구 비교

변이 검토, 유전체 어노테이션 큐레이션, 구조 보기의 대부분은 IGV, igv-reports, JBrowse, Apollo, Mol*, 오픈 소스 PyMOL 같은 무료 오픈 소스 소프트웨어로 이루어지며, 이 분야의 유료 라이선스는 학술 사용자 한 명에게 연 $99부터 시작하는 Incentive PyMOL과 UCSF ChimeraX의 상업용 라이선스입니다. Potato는 여러 전문가가 같은 구조에 잔기를 표시하는 경우를 위한 Incentive PyMOL과 ChimeraX의 무료 자체 호스팅 대안이며, 모든 판정을 검토자 둘 이상에게 보내고 판정에 대한 일치도를 보고하는 수동 변이 검토를 igv.js에서 실행합니다. Potato는 변이를 호출하거나, 리드를 정렬하거나, 구조를 예측하거나, 유전자 모델을 편집하지 않습니다.

변이 호출기(variant caller)는 시료의 시퀀싱 리드를 기준 유전체와 비교하여 차이를 VCF 파일에 한 줄에 하나씩 나열합니다(SNV 호출). 정렬된 리드는 BAM 또는 CRAM 파일에 있고, 각 파일 옆의 색인 덕분에 뷰어가 한 번에 한 영역씩 읽을 수 있습니다. 수동 검토는 사람이 각 호출 아래의 리드를 보고 그 호출이 실제인지 결정하는 것입니다. 체세포 변이 정제의 표준 운영 절차는 검토자에게 Somatic, Germline, Ambiguous, Fail의 네 가지 판정과, 판정의 근거가 되는 리드 패턴을 위한 19개의 태그를 제공합니다(Barnell et al., 2019). 유전체 어노테이션은 유전체 서열에 유전자와 다른 특징을 표시하는 일이며, 바이오큐레이션은 전문가가 그런 기록을 손으로 확인하고 수정하는 작업입니다.

단백질 구조는 Protein Data Bank에서 PDB 또는 mmCIF 파일로 제공됩니다. mmCIF 형식은 Crystallographic Information File의 거대 분자용 형태입니다. AlphaFold는 서열에서 구조를 예측하고 각 잔기에 pLDDT라는 신뢰도를 매기며, 예측 정렬 오차(PAE)는 모델을 다른 잔기에 정렬했을 때 한 잔기의 위치에 대한 기대 오차를 옹스트롬 단위로 제공합니다. Potato의 생명과학은 Potato의 생명과학 과제를 한곳에 모아 보여 주고, 유전체 좌위와 단백질 구조는 두 뷰어의 모든 옵션을 문서화합니다.

비교해 볼 만한 유전체학 도구

라이선스는 각 프로젝트의 자체 페이지에서 가져왔으며 2026-10-29에 확인했습니다.

IGV 팀은 igv-reports를 "변이 검토와 기타 유전체 응용"을 위한 도구라고 설명하며, igv-reports는 VCF, BED, MAF, BEDPE 파일에서 변이 위치를 읽습니다. SV-plaudit의 README는 이제 SV-plaudit 모듈 대신 별도의 PlotCritic과 Samplot 패키지를 권장합니다.

비교해 볼 만한 단백질 구조 도구

ChimeraX의 alphafold fetch 명령은 UniProt 등록 번호로 AlphaFold DB에서 모델을 불러오며, ChimeraX는 기본적으로 모델을 pLDDT로 색칠합니다. PyMOL의 자체 사이트는 PyMOL 소스 코드의 대부분이 허용적 라이선스로 자유롭게 제공되며 라이선스 구매가 프로젝트의 재원이 된다고 밝힙니다.

어떤 과제에 어떤 도구를

뷰어는 한 사람이 데이터를 탐색하거나 그림을 만드는 곳에 나옵니다. Potato는 같은 호출이나 구조가 여러 사람에게 가고 연구가 각 사람의 응답을 보관하는 곳에 나옵니다.

분석 이후 Potato가 맞는 자리

이 페이지의 모든 도구는 다른 프로그램이 만든 출력으로 작업합니다. 정렬기가 BAM 또는 CRAM 파일을 쓰고, 호출기가 VCF를 쓰고, 유전자 예측기가 첫 유전자 모델을 쓰며, AlphaFold나 실험이 구조를 만듭니다. IGV와 igv-reports는 리드와 호출을 보여 주고, Apollo는 유전체 어노테이션을 편집하며, PyMOL, ChimeraX, Mol*는 구조를 보여 줍니다.

igv.js 3.8.9가 Potato에 포함되어 있으며, Potato의 genome_locus 디스플레이는 각 항목의 좌위를 igv.js에서 엽니다. 이 디스플레이는 색인된 FASTA 기준 서열과 BAM, CRAM, VCF, BED, GFF3, GTF, bigBed, bigWig, bedGraph, WIG 형식의 트랙을 프로젝트의 미디어 폴더에서 한 조각씩 읽습니다. 각 트랙은 코호트 VCF처럼 모든 항목에 대한 파일 하나를 지정하거나 항목 필드를 지정합니다. 항목 필드를 쓰면 각 호출이 그 호출 고유의 종양 및 정상 BAM 파일을 가져옵니다. protein_structure 디스플레이는 mmCIF, BinaryCIF, PDB 파일을 기본적으로 3Dmol.js 2.5.5에서, engine: molstar를 쓰면 Mol* 5.12.0에서 보여 주며, plddt: true를 설정하면 카툰을 pLDDT로 색칠합니다. viewer_selection 스킴은 전문가가 클릭한 잔기를 체인, 잔기 번호, 잔기 이름으로 저장합니다. Potato에는 VCF나 구조 파일 가져오기 도구가 없습니다. 짧은 스크립트가 호출마다 또는 구조마다 데이터 파일의 한 줄을 씁니다.

PyMOL과 ChimeraX의 무료 대안

Incentive PyMOL과 ChimeraX의 상업용 라이선스는 위 표의 두 가지 유료 제품입니다. Incentive PyMOL은 그림과 동영상을 위해 구조를 렌더링하고 애니메이션으로 만들며, 구독은 Schrödinger의 설치 프로그램, 지원, 문서를 더합니다. ChimeraX는 AlphaFold 모델을 pLDDT로 색칠하고, PAE를 도표로 그리며, meeting 명령으로 여러 컴퓨터가 하나의 장면을 공유하며, 학술, 정부, 비영리, 개인 사용에는 비용이 들지 않습니다.

오픈 소스 PyMOL은 BSD 계열 라이선스로 무료이며 Schrödinger의 설치 프로그램이나 지원 없이 소스에서 빌드합니다. Mol*와 3Dmol.js는 브라우저에서 실행되는 무료 오픈 소스 뷰어이며, Mol*는 RCSB PDB, PDBe, AlphaFold DB의 뷰어입니다.

Potato는 검토 단계를 다룹니다. Potato는 각 구조를 구성에서 정한 수만큼의 전문가에게 보내고, 3Dmol.js나 Mol*에서 pLDDT 색과 보기 옆의 PAE 이미지와 함께 구조를 보여 주며, 각 전문가의 잔기 선택을 따로 저장합니다. Potato는 그림을 렌더링하거나, 동영상을 만들거나, 거리를 측정하거나, 구조를 중첩하거나, 전문가들의 잔기 선택을 비교하지 않으며, 다른 한계는 Potato가 생명과학에서 하지 않는 것에 나와 있습니다.

유전체학에서는 주요 검토 도구가 이미 무료입니다. IGV, igv.js, igv-reports, JBrowse 2, Apollo는 MIT 또는 Apache 라이선스의 오픈 소스입니다. Potato는 각 호출에 독립적인 검토자 둘 이상과 검토자들이 얼마나 자주 일치하는지에 대한 측정이 필요한 변이 검토에 맞습니다.

도구별 복수 검토자와 일치도

도구마다 여러 사람이 검토를 나누는 방식이 다릅니다. 각 행은 같은 호출이나 구조에 여러 사람이 작업하는 도구의 설정과, 그 도구의 문서가 설명하는 일치도 측정치를 보여 줍니다.

대시는 2026-10-29에 확인한 해당 도구의 자체 문서에서 그 칸에 해당하는 내용을 찾지 못했다는 뜻입니다. 틀린 칸이 있으면 알려 주세요.

초보 검토자 네 명이 Barnell et al. 절차를 따랐을 때 전문가 판정 대비 정확도는 77.4%에서 94.1%로 올랐고, 검토자 간 평균 일치 점수는 80.7점에서 93.4점으로 올랐으며 검토 시간에는 유의한 변화가 없었습니다(Barnell et al., 2019). 자신의 프로젝트에서 같은 일치도를 측정하려면 모든 호출 또는 호출의 표본을 두 번째 검토자에게 보내세요. Potato의 /admin/iaa 관리자 대시보드는 질문마다 일치도를 보고하며, reliability 내보내기는 Krippendorff의 알파를 95% 부트스트랩 구간과 함께 CSV 파일과 Markdown 표로 씁니다. adjudication 블록을 쓰면 지정된 판정자가 검토자들의 판단이 갈린 각 항목에 대해 /adjudicate에서 최종 판정을 내리고, adjudication 내보내기는 항목마다 최종 판정 하나를 adjudicated.csv에 씁니다.

Potato는 잔기 선택의 일치도를 계산하지 않습니다. 결합 부위에 대해 전문가를 비교하려면 내보내기에서 각 전문가의 잔기 목록을 읽어 구조마다 체인과 잔기 번호 쌍에 대한 Jaccard 중첩을 계산하세요.

오프라인 사용과 접근이 통제되는 데이터

IGV desktop, PyMOL, ChimeraX는 파일을 저장한 컴퓨터에서 실행됩니다. igv-reports는 각 위치의 데이터를 HTML 파일에 포함합니다. 따라서 보고서를 보내면 포함된 리드와 호출도 함께 갑니다. SV-plaudit는 이미지를 Amazon S3에, 점수를 DynamoDB에 저장합니다. ClinGen VCI는 큐레이터가 등록하는 공개 웹 인터페이스입니다.

Potato는 노트북이나 서버에 pip로 설치되며, 같은 네트워크의 검토자는 브라우저로 작업합니다. 로컬 기준 서열과 로컬 트랙을 쓰면 유전체 페이지는 Potato 서버 밖에서 아무것도 불러오지 않으며, 원격 트랙이나 hg38 같은 내장 유전체는 allow_remote: true가 있을 때만 받아들여집니다. AlphaFold DB 파일 같은 구조 URL도 allow_remote: true가 있을 때만 불러와지며, 검토자의 브라우저가 파일을 가져옵니다. igv.js와 3Dmol.js는 Potato에 포함되어 있습니다. Mol*는 약 5 MB이며 potato vendor fetch molstar로 설치합니다. Potato 2.13.1에서 potato vendor fetch는 Mol*와 RDKit.js를 설치하며, engine: molstar가 있는 구성은 Mol*를 설치할 때까지 검증에 실패합니다. 외부로 나가는 경로가 없는 서버에서는 연결된 컴퓨터에서 같은 POTATO_VENDOR_DIR로 가져오기를 실행하고, 폴더를 복사해 넘긴 뒤, potato vendor verify로 사본을 확인하세요. 에어갭 배포는 Potato가 로컬로 제공하는 나머지 모든 것을 나열합니다.

파일 형식과 내보내기

표는 검토가 오가는 파일과, 각 파일에 대해 Potato 2.13.1이 하는 일을 나열합니다.

Potato는 VCF를 쓰지 않습니다. 검토자의 판정을 VCF에 다시 넣으려면 pt01_chr1_1201 같은 항목 ID로 CSV 내보내기를 VCF에 조인하세요. SV-plaudit는 큐레이션 점수를 VCF의 INFO 필드에 바로 씁니다.

Potato에서 검토자 두 명으로 체세포 변이 정제하기

먼저 파일을 준비하세요. 기준 서열에는 .fai 색인(samtools faidx)이, 각 BAM에는 .bai 색인(samtools index)이, VCF에는 bgzip 압축과 .tbi 색인(tabix -p vcf)이 필요합니다. 각 호출은 데이터 파일의 한 줄이며, 좌위와 환자의 종양 및 정상 BAM 파일이 있습니다.

{"id": "pt01_chr1_1201", "locus": "chr1:1201", "note": "pt01, C>G at chr1:1,201", "tumor_bam": "reads/pt01_tumor.bam", "normal_bam": "reads/pt01_normal.bam"}

아래 구성은 Barnell et al. 절차가 요구하는 대로 호출 아래에 종양과 정상 리드를 보여 주고 절차의 네 가지 판정을 사용합니다. num_annotators_per_item: 2는 모든 호출의 일치도를 위해 모든 호출을 검토자 두 명에게 보냅니다. 태그 목록은 절차의 19개 태그 중 여덟 개이며, 연구에서는 나머지를 같은 방식으로 추가합니다. 이 구성은 완전하며 Potato의 검증기를 통과합니다.

annotation_task_name: Somatic variant refinement, two reviewers per call
task_dir: .
output_annotation_dir: annotation_output/
media_directory: media
data_files:
  - data/calls.jsonl
item_properties:
  id_key: id
  text_key: note
user_config:
  allow_all_users: true
  users: []
 
# Two reviewers per call, for agreement on every call
num_annotators_per_item: 2
 
instance_display:
  fields:
    - key: note
      type: text
      label: Call
    - key: locus
      type: genome_locus
      label: Locus
      display_options:
        reference:
          fasta: genome/ref.fa
          name: GRCh38
        flank: 60
        tracks:
          - name: Calls
            url: calls/somatic.vcf.gz
          - name: Tumor
            field: tumor_bam
            height: 260
          - name: Normal
            field: normal_bam
            height: 200
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: call
    description: Call this variant with the four calls of the Barnell et al. SOP.
    labels: [Somatic, Germline, Ambiguous, Fail]
    sequential_key_binding: true
    label_requirement:
      required: true
 
  - annotation_type: multiselect
    name: tags
    description: Which tags from the SOP apply?
    humanize_labels: false
    labels:
      - Low Variant Frequency (LVF)
      - Directional (D)
      - End of reads (E)
      - Multiple Mismatches (MM)
      - Mononucleotide repeat (MN)
      - Low Mapping quality (LM)
      - Tumor in Normal (TN)
      - Ambiguous Other (AO)

igv.js는 chr1과 1을 서로 다른 서열로 취급합니다. 리드를 정렬한 기준 서열을 같은 서열 이름으로 사용하세요. 검토자는 igv.js가 페이지에 있는 동안 1에서 4까지의 키로 판정에 답합니다. potato start config.yaml -p 8000으로 서버를 시작하세요. 불일치를 해결하려면 위 구성에 다음 블록을 추가하고 판정자를 지정하세요.

adjudication:
  enabled: true
  adjudicator_users: [carol]

검토가 끝나면 일치도 표와 각 검토자의 판정을 내보내세요.

python -m potato.export -c config.yaml -f reliability -o export/
python -m potato.export -c config.yaml -f csv -o export/

reliability 내보내기는 call 질문에 대해 명목형 수준의 Krippendorff의 알파를, tags 질문에 대해 MASI 거리를 쓴 알파를 각각 95% 부트스트랩 구간, 일치율, 호출과 검토자의 수와 함께 씁니다. CSV에는 호출과 검토자마다 한 행이 있습니다.

Potato에서 전문가 세 명으로 예측 모델 검토하기

아래 구성은 모든 예측 모델을 전문가 세 명에게 보냅니다. 각 전문가는 모델이 틀려 보이는 잔기를 클릭하고 모델을 쓸 만한지 답합니다. plddt: true는 AlphaFold가 B-factor 열에 쓰는 pLDDT 값으로 카툰을 색칠하며, pae_field는 PAE 이미지의 경로가 있는 항목 필드를 지정합니다. 이 구성은 완전하며 Potato의 검증기를 통과합니다.

annotation_task_name: Predicted model review, three experts per model
task_dir: .
output_annotation_dir: annotation_output/
media_directory: media
data_files:
  - data/models.jsonl
item_properties:
  id_key: id
  text_key: note
user_config:
  allow_all_users: true
  users: []
 
# Three experts review every model
num_annotators_per_item: 3
 
instance_display:
  fields:
    - key: note
      type: text
    - key: structure
      type: protein_structure
      label: Model
      display_options:
        engine: 3dmol
        plddt: true
        pae_field: pae
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: viewer_selection
    name: problem_residues
    description: Click the residues where the model looks wrong.
    viewer_field: structure
    labels: [clash, wrong fold, should be disordered]
 
  - annotation_type: radio
    name: model_verdict
    description: Is this model usable for the study?
    labels: [Usable, Usable with the marked regions removed, Not usable]
    label_requirement:
      required: true

data/models.jsonl의 각 줄은 미디어 폴더 안의 구조 파일과 PAE 이미지를 지정하며, {"id": "model_1", "note": "...", "structure": "structures/model_1.cif", "pae": "structures/model_1_pae.png"}가 그 예입니다. Potato는 다중 모델 파일의 첫 모델만 읽습니다. 각 모델에 고유한 파일을 주세요. 사용 가능성 질문에는 관리자 대시보드에서 카파와 알파가 나오고, 잔기 선택에는 위에서 설명한 Jaccard 비교가 필요합니다. 대신 Mol*를 쓰려면 potato vendor fetch molstar를 실행하고 engine: molstar를 설정하세요.

Potato가 생명과학에서 하지 않는 것

• 변이 호출이나 리드 정렬이 없습니다. 호출기와 정렬기가 먼저 실행되며, Potato는 호출기와 정렬기가 쓴 BAM, CRAM, VCF 파일을 보여 줍니다.
• VCF 가져오기도 내보내기도 없습니다. 스크립트가 호출마다 데이터 줄 하나를 쓰고, 검토자의 판정은 항목 ID를 키로 하는 CSV나 JSONL로 돌아옵니다.
• 유전체 어노테이션 편집이 없습니다. Apollo가 유전체 어노테이션을 편집하며, Potato는 GFF3와 GTF 파일을 읽기 전용 트랙으로 보여 줍니다.
• ACMG/AMP 분류가 없습니다. 큐레이터는 ClinGen VCI에서 기준을 적용하고, 그곳에서 전문가 패널이 분류를 승인합니다.
• 구조 예측, 그림, 측정이 없습니다. Potato는 구조를 보여 주고 클릭한 잔기를 저장하며, PyMOL과 ChimeraX는 렌더링, 측정, 중첩을 합니다.
• 잔기 선택의 일치도가 없습니다. 일치도는 판정, 태그, 선택지가 고정된 다른 질문을 다룹니다.
• 구조 파일마다 모델 하나입니다. NMR 앙상블과 예측 배치는 불러오기 전에 나누세요.
• 서버가 필요합니다. 누군가 pip로 Potato를 설치하고 서버를 실행해야 하며, 검토자 한 명이면 노트북에서, 팀이면 공유 컴퓨터에서 실행합니다.

각 프로젝트의 자체 문서와 요금 페이지를 기준으로 2026년 10월에 확인했습니다.

자주 묻는 질문

많은 변이의 IGV 스냅샷을 한 번에 찍으려면 어떻게 하나요?

각 좌위에 대해 goto와 snapshot을 실행하는 IGV 배치 스크립트를 쓰고, IGV의 Tools 메뉴에서 스크립트를 실행하면 snapshotDirectory가 정한 폴더에 좌위마다 PNG 또는 SVG 이미지가 하나씩 저장됩니다. igv-reports는 이미지를 건너뛰고 변이 위치 표와 각 위치의 실시간 IGV 보기가 있는 HTML 파일 하나를 씁니다. Potato는 각 호출을 igv.js에서 실시간으로 열고 각 검토자의 판정을 저장합니다. Potato는 둘 이상의 사람이 모든 변이를 판단하는 검토에 적합합니다.

수동 변이 검토에서 검토자들이 같은 판정을 내리게 하려면 어떻게 하나요?

검토자들이 체세포 변이를 위한 Barnell et al. 절차의 네 가지 판정과 19개 태그처럼 고정된 레이블이 있는 문서화된 절차를 따르면 더 일관된 판정을 내립니다. 이 절차에서 초보 검토자 네 명의 평균 일치 점수는 80.7점에서 93.4점으로 올랐습니다. 자신의 검토자를 측정하려면 호출의 표본을 검토자 두 명에게 보내고 호출에 대한 Cohen의 카파나 Krippendorff의 알파를 계산하세요. Potato에서는 num_annotators_per_item: 2가 모든 호출을 검토자 두 명에게 보내고, 관리자 대시보드가 카파와 알파를 보고하며, 두 검토자의 판단이 갈리는 곳에서는 판정자가 최종 판정을 내립니다.

PyMOL의 무료 대안이 있나요?

있습니다. 오픈 소스 PyMOL은 BSD 계열 라이선스로 무료이고, UCSF ChimeraX는 학술, 정부, 비영리, 개인 사용에 무료이며 상업적 사용에는 유료 라이선스가 있습니다. Mol*와 3Dmol.js는 브라우저에서 실행되는 무료 오픈 소스 뷰어입니다. Incentive PyMOL은 학술 사용자 한 명에게 연 $99로 Schrödinger의 설치 프로그램과 지원을 더합니다. Potato는 여러 전문가가 같은 구조에 잔기를 표시하는 경우를 위한 무료 자체 호스팅 도구이며, 그림이나 동영상을 렌더링하지는 않습니다.

더 읽어 보기

• Potato의 생명과학 - 생명과학 과제를 한곳에서 보기
• 유전체 좌위와 단백질 구조 - 두 뷰어의 모든 옵션
• 어노테이터 간 일치도와 판정
• 내보내기 형식과 에어갭 어노테이션
• 의료 영상 및 임상 텍스트 어노테이션 도구 비교와 이미지 어노테이션 도구 비교
• 일치도 계산기 - 다른 도구에서 내린 판정의 CSV로 카파와 알파 계산

참고 문헌

1. Barnell, E. K., Ronning, P., Campbell, K. M., Krysiak, K., Ainscough, B. J., Sheta, L. M., et al. (2019). Standard operating procedure for somatic variant refinement of sequencing data with paired tumor and normal samples. Genetics in Medicine, 21(4), 972-981. https://doi.org/10.1038/s41436-018-0278-z
2. Preston, C. G., Wright, M. W., Madhavrao, R., et al. (2022). ClinGen Variant Curation Interface, a variant classification platform for the application of evidence criteria from ACMG/AMP guidelines. Genome Medicine, 14, 6. https://doi.org/10.1186/s13073-021-01004-8