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title: "HiBST 2025 - Molecules and Behavior 세션 정리"
url: https://agwo2.dev/HiBST-2025-Molecules-and-Behavior
author: "채은우 (Eunwoo Chae)"
date: 2025-08-01
tags: ["HiBST 2025", "뇌과학"]
summary: "HiBST 2025 Molecules and Behavior 세션에서 다룬 Western blot, Stereotaxic Injection, OFT, AVATAR에 대한 정리"
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# HiBST 2025 - Molecules and Behavior 세션 정리

## 들어가는말

이번 블로그에서는 HiBST 2025에서 진행하는 3가지의 세션 중 Molecules and Behavior 세션에서 다룬 Western blot, Stereotaxic Injection, OFT, AVATAR에 대해서 정리해볼 예정이다.

## Western blot

### 간단한 설명

내가 원하는 단백질이 있는지 특정한 단백질을 식별하여 찾아내는 실험기법을 의미한다. 이 기법을 통해 우리는 수많은 단백질이 섞인 혼합물에서 특정 단백질이 존재하는지 그리고 그 크기는 어느 정도인지를 알아볼 수 있고, 특정한 약물을 가하는 등의 처리를 해준 처리군과 아무런 처리도 하지 않은 대조군 사이의 단백질 발현 정도를 비교 해볼 수 있다. 아 물론 대조군과 처리군을 정확하기 비교하기 위해서는 두 레인에 모두 동일한 총량의 단백질을 넣어주는 로딩 컨트롤이 필요하다.

하우스키핑 유전자(housekeeping gene)는 모든 세포에서 항상 발현되는 유전자로, 세포의 기본적인 기능 유지에 필수적이다. 이러한 유전자들은 실험에서 기준 유전자(reference gene)로 사용되며, 다른 유전자의 발현량을 비교하고 분석하는 데 중요한 역할을 한다. 대표적으로 베타 엑틴이 그 예시이다.

### 실험 과정

Western blot은 SDS-PAGE 전기영동, 멤브레인으로 단백질을 옮기는 Transfer, 블로킹(Blocking), 항원(Antigen)-항체(Antibody) 반응 및 검출 정도로 나누어 볼 수 있다.

#### SDS-PAGE 전기영동

먼저 전기영동 과정을 위해서는 단백질에 SDS 버퍼를 넣어주고 가열하게 되는데, 열에 의해 단백질은 풀어져서 고유의 전하를 잃어버리고, SDS 자체가 음전하에 의해 음전하를 띄게 된다.

이제 전기영동기에 아크릴아마이드(acrylamide)가 그물구조를 이루는 Gel과 SDS 버퍼와 함께 넣어주고 전압을 걸어주면, 앞선 가열 과정에서 단백질이 선형적으로 펩타이드 결합된 1차 구조를 이루므로, 단백질에 크기에 따라 이동속도가 조절되어 크기별로 분리가 가능하다.

이때 우리는 실험에서 Stacking and Running Gel을 사용하였는데, 이는 Gel의 상단부(Stacking Gel)는 아크릴아마이드의 농도가 낮고, 하단부(Running Gel)의 경우 아크릴아마이드의 농도가 높은 Gel이다. 밑으로 내려갈수도록 더 작은 크기의 단백질이 오는 곳인데, 아크릴아마이드의 농도가 낮으면 크기가 작은 단백질의 경우 잘 분리가 되지 않기에 아래쪽으로 갈수록 아크릴아마이드의 농도가 높아지는 Gel을 사용하는 것이다.

![Fig 1. SDS-PAGE 전기영동 과정](https://www.notion.so/image/attachment%3Ae3ea9937-27e0-40b4-994b-5f02ced16773%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB_2.59.35.png?table=block&id=241379b3-360f-8010-8d81-f6a25ac83b27)

#### 멤브레인으로 단백질을 옮기는 Transfer

이제 Gel 상에서 단백질을 크기에 따라 잘 분리해주었는데, 우리는 우리가 원하는 특정 단백질만을 검출하기 위해서 항원-항체 반응을 이용해야 한다. 다만, 단백질이 Gel에 존재한다면 항원-항체 반응을 진행하기 어렵다. 때문에 크기별로 나누어진 단백질을 그대로 멤브레인으로 옮기는 작업이 필요하고, 이를 Transfer라고 한다.

Transfer 과정은 마치 인화를 하는 과정과 비슷하다. 전기가 통할 수 있는 판을 양쪽에 두고 사이에 멤브레인과 Gel을 넣어주고 전압을 걸어주면 전기영동에서 단백질이 이동하는 것과 같은 원리로 Gel에서 멤브레인으로 단백질이 이동하는 것이다.

이때 멤브레인의 경우 찾아보려는 단백질의 특성에 맞게 사용하는데 우리는 PVDF(Polyvinylidene difluoride)를 사용하였으며, 이 단백질 결합력이 강하여 꺠끗한 밴드를 얻어볼 수 있다는 장점이 있다.

다만, 단점도 있는데, PVDF의 경우 기본적으로 소수성을 가지기 때문에 사용하기 이전에 메탄올을 이용해서 메탄올의 소수성 부분이 PVDF의 소수성 부분에 결합하도록 하여 물 기반의 Transfer 버퍼를 넣어주었을 때 메탄올의 친수성을 통해 물 분자와 쉽게 섞이도록 해주어야 한다.

![Fig 2. Transfer 구조](https://www.notion.so/image/attachment%3A4eefe552-746a-4d1a-a83a-7cfc2c016769%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB_3.37.08.png?table=block&id=241379b3-360f-8004-a619-d54b71338092)

#### 블로킹(Blocking)

단백질을 멤브레인에 옮기면 단백질이 멤브레인을 다 덮지는 않고, 군데군데 빈 공간이 생기게 된다. 그런데 만약 이 공간을 그대로 둔 상태로 진행한다면 저 공간에 비특이적으로 다른 단백질이 붙을 수 있게 되고, 추후에 우리가 원하는 단백질만 깨끗하게 검출하는 것이 불가능하게 된다. 때문에 우리는 저 빈 공간을 처리해주어야 하는데, 그 과정이 바로 Blocking이다.

Blocking은 Blocking 버퍼를 부어주면 되는데, 우리는 탈지 분유(skim milk)를 Blocking 버퍼로 사용하였다. 이 Blocking 버퍼는 앞서 말한 빈자리를 단백질 대신 매우게 되고, 이를 통해 우리는 원하지 않는 위치에 항체 단백질의 비특이적 결합을 방지하여 보다 깔끔하고 원하는 결과물을 만들어낼 수 있게 된다.

#### 항원(Antigen)-항체(Antibody) 반응 및 검출

실제로 특이적으로 특정 단백질을 검출해내기 위한 과정이라고 할 수 있다. 이 과정은 앞서 blocking 버퍼에 1차 항체를 희석해주는 것으로 시작되고, 이 1차 항체는 멤브레인에서 단백질이 있는 위치에 특이적으로 결합하게 된다. 이후에는 Wash 버퍼로 Wash 과정을 거쳐주고 이때 미쳐 결합하지 못한 1차 항체들은 떨어져 나간다.

이제는 2차 항체를 넣어주면 되는데, 2차 항체는 1차 항체에 특이적으로 결합하여 붙게 되고, 특별히 2차 항체에는 형광물질을 제공하여 그 존재를 시각적으로 확인할 수 있게 해주는 HRP(horse radish peroxidase)가 결합되어 있다.

그렇다면 왜 굳이 2개의 항체를 사용하는 것이냐고, 그냥 1차 항체에 HRP를 붙여 사용하는 것은 안되냐고 물을 수도 있는데, 1차 항체의 경우 애초에 만들기가 힘들고, 만들때 희생이 따르며, 만약 HRP를 직접 붙이는 경우 그 매우 값이 비싸서 1차 항체에 특이적으로 결합하는 2차 항체에 HRP를 붙여 사용하는 것이다.

물론 2차 항체의 경우에도 붙여준 다음에 Wash 과정을 거쳐서 붙지 않은 2차 항체를 제거한다. 또한 HRP의 경우 루미놀과 같은 검출 시약을 통해 밴드를 확인할 수 있는데, HRP가 루미놀과 같은 기질을 산화시키면서 방출되는 에너지 파장을 통해 밴드를 검출할 수 있다.

![Fig 3. 1차, 2차 항원-항체 반응 구조](https://www.notion.so/image/attachment%3Ad6f37685-a9b6-43b0-a19d-27384f1c8d4b%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB_3.37.21.png?table=block&id=241379b3-360f-8039-9f18-f6671aae9e6a)

## Stereotaxic Injection

정위 주사법(Stereotaxic Injection)이라고 부르는데, 이는 입체적인 위치에 주사를 놓은 방법을 의미하는 것이다. 신경과학에서는 뇌의 정확한 곳에 바이러스나 약물 등을 정밀하게 주입해야 할때가 많은데 이때 이 방법을 이용하여 정확한 3차원 좌표에 특정 물질을 주입하게 된다.

### 동작방식

기본적으로 2개의 기준점을 바탕으로 3차원 좌표계를 잡아 사용하며, 기준점은 브레그마(Bregma)와 람다(Lambda)이고, 그 중 브레그마를 모든 좌표의 기준이 되는 원점(Zero Point)으로 잡는다.

3차원 좌표계의 경우에도 특별한 표기 방법이 존재하는데, 뇌를 기준으로 앞-뒤는 Anterior-Posterior, 왼쪽-오른쪽은 Medial-Lateral, 등쪽-배쪽은 Dorsal-Ventral으로 표현하게 된다. 줄여서 AP, ML, DV로 사용하기도 한다.

![Fig 4. Stereotaxic Injection 동작방식 정리](https://www.notion.so/image/attachment%3Aafffd530-4d15-42e4-8027-1a0a72a288a4%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB_3.49.18.png?table=block&id=241379b3-360f-807d-8096-e850d2f1e68c)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A0da3728e-52d3-45e7-8714-49e51e5bc6e1%3A2487-Fig1.jpg?table=block&id=242379b3-360f-8092-8ad7-d308d513d4fc)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A4fd040c2-7dd5-4711-8d89-3e89ce24fa22%3A%E1%84%92%E1%85%A2%E1%84%86%E1%85%A11.jpg?table=block&id=250379b3-360f-80d3-ae68-fe1a94d5a2da)

## OFT(Open Field Test)

OFT는 사방이 트인 새로운 공간(field)에 마우스를 놓고, 자발적인 움직임을 관찰하여 마우스의 운동 능력(locomotor activity)과 불안과 유사한 행동(anxiety-like behavior)**을 평가**하는 기본적인 행동 실험이다.

### 실험 원리

![Fig 5. OFT 실험 환경에서 zone 세팅](https://www.notion.so/image/attachment%3Aca771860-00fc-458c-b250-3bfaa1bc0f7f%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE_1.08.46.png?table=block&id=242379b3-360f-80cb-928f-f389ad6b42ad)

이 실험은 마우스의 기본적인 두 가지 본능을 이용하는데, 한 가지는 새로운 환경을 보면 탐색하려는 탐색 본능이고, 나머지 하나는 열린 공간(inner zone)의 경우 포식자에게 노출될 수 있다고 생각하여 열린 공간을 두려워 하고 벽이나 구석에 붙어 있으려고 하는 광장 공포이다.

그리고 특히 광장 공포의 경우 마우스가 불안함을 크게 느낄수록 강화되는데, 만약 마우스가 불안하다고 느끼는 경우 중앙보다는 벽 주변(outer zone)에 머무르려는 경향이 강해지는 경향이 있다.

### 실험에서 측정하는 대표적인 지표

1. 총 이동거리: 마우스가 정해진 실험 시간 동안 움직인 총 거리로, 전반적인 운동능력을 나타낸다고 볼 수 있다.
2. 중앙에 머문 시간: 중앙에 머무는 시간이 길수록 마우스의 불안도가 크다라고 생각하면 된다.
3. 중앙 진입 빈도: 얼마나 가운데 영역에 왔다 갔다 했는지를 의미한다.

### 실험시 주의사항

측정을 위해 마우스를 측정이 가능한 장소로 옮기는 과정에서 만약 꼬리로 마우스를 그냥 잡는 행위는 마우스에게 매우 큰 스트레스를 부여하여 신뢰할 수 없는 결과를 만들어낼 수 있다. 때문에 손으로 마우스를 부드럽게 감싸는 등의 핸드링(Handling)을 하여 마우스의 스트레스를 최소화하고 안정적으로 실험 데이터를 얻어내야 한다.

또한 실험 결과는 마우스의 이동경로를 보여주는 이미지나 히트맵 형태로 시각화하여 확인이 가능하다.

![Fig 6. OFT의 결과로 얻어진 마우스의 이동경로를 보여주는 이미지](https://www.notion.so/image/attachment%3A28eddbee-85f2-475a-b183-7e8c239391e2%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE_1.11.26.png?table=block&id=242379b3-360f-80c5-bc05-d7d13aa90b7f)

![Fig 7. OFT의 결과로 얻어진 히트맵](https://www.notion.so/image/attachment%3Ae5f17316-307c-4cc6-a56f-652d4af78793%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE_1.13.32.png?table=block&id=242379b3-360f-8061-bbce-f3db517399e0)

## AVATAR

### 간단한 설명

AVATAR는 인공지능(AI)을 기반으로 한 고해상도 행동 분석 시스템이다. OFT와 같은 전통적인 방법은 앞발의 움직임이나 일어서기(rearing) 같은 세밀한 행동을 감지하지 못하고 마우스가 움직이는 경로를 표시하는 이미지나 히트맵 정도에 그친다. 하지만 AVATAR의 경우 3D 동작을 자동으로 트래킹하여, 자유롭게 움직이는 마우스의 특정 행동 순서를 실시간으로 정량화, 분류 및 감지할 수 있게 해준다. 이는 기존에 사람이 수작업으로 하던 일들이며, AVATAR로 인해서 연구 효율이 크게 증가할 수 있다고 한다.

### AVATAR가 움직임을 포착하는 방법

![Fig 8. AVATAR의 3차원 스켈레톤 움직임 포착](https://www.notion.so/image/attachment%3A0677d231-35b7-48a4-b413-b401bc0bf2e9%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE_1.16.34.png?table=block&id=242379b3-360f-80ef-9f6b-e54031427f63)

#### 다중 카메라 시스템

AVATAR는 총 5대의 카메라를 사용하여 움직임을 포착한다. 이 카메라는 마우스를 기준으로 앞, 뒤, 오른쪽, 왼쪽, 아래에 설치되어 있고 때문에 한쪽에서만 촬영했다면 가려져서 보이지 않을 수 있는 움직임도 트래킹이 가능하다. 또한 여러 카메라를 이용하기에 깊이를 파악하는 것도 가능하여 입체적인 움직임을 담을 수 있게 된다.

#### 키포인트 추출(Keypoint Detection)

AVATAR의 경우 키포인트 추출 방식을 사용하여 마우스의 행동을 분석한다. 마우스에서 머리, 다리, 엉덩이 등 9개의 키포인트 좌표를 추출하여 이를 시간에 따라 3차원 스켈레톤 움직임 데이터로 변환한다.

### AVATAR가 움직임을 이해하는 방법

먼저 AVATAR는 앞서 키포인트 추출을 통해 얻어진 시간에 따른 3차원 스켈레톤 움직임 데이터를 2차원으로 축소한다. 그리고 각각의 차원들 중 유사성이 잘 나타나는 즉, 클러스터링이 잘되는 상태(State)를 선택하고 서브클러스터로 군집화한다. 마지막으로는 각각의 서브클러스터들을 다시 한 번 슈퍼클러스터로 군집화하여 정형화된 행동 패턴(Repertoires)을 나타낸다. 여기서 TPI(Temporal Proximity Index)란 행동 데이터 클러스터를 평가하는 지표다.

![Fig 9. AVATAR가 움직임을 분석하는 과정](https://www.notion.so/image/attachment%3Aa4497648-e43a-4b7e-93ac-2ba9814c073e%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-08-01_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE_1.15.39.png?table=block&id=242379b3-360f-804b-bb2a-c1097b9635eb)

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출처: https://agwo2.dev/HiBST-2025-Molecules-and-Behavior