분석을 마치면 긴 유전자 목록이 남는다. 많이 변한 유전자, 통계적으로 눈에 띄는 유전자, 여러 경로에 등장하는 유전자. 그중 어디를 겨눠야 할까? 질병과 함께 변했다는 관찰을 치료 표적에 관한 가설로 바꾸려면, 숫자가 나온 세포와 환자, 실험의 조건을 함께 읽어야 한다.

질병의 신호를 읽어라는 공개 데이터와 무료 도구로 하나의 표적 발굴 프로젝트를 따라가는 책이다. 연구원 민수와 함께 유방암의 오믹스 자료를 펼치고, 같은 세포 유형에서 TNBC와 ER+ 조건을 비교하는 질문을 세운다. 시료 정보와 데이터 품질을 확인하고, 발현의 차이를 생물학적 경로와 연결한다. 단일세포 자료에서는 세포 유형과 환자의 구분을 살피며, 여러 오믹스 측정이 주는 서로 다른 근거를 모은다. 이어 독립된 자료에서 가설을 다시 검토하고, 다음 실험으로 확인할 표적을 제안한다.

생명과학을 공부했지만 코딩과 분석은 낯선 독자도 흐름을 따라갈 수 있도록, 세포와 RNA의 기본 개념부터 차근차근 설명한다. 실험이 어떤 숫자를 만들었는지, 표의 한 행과 열이 무엇을 가리키는지, 분석의 단위를 잘못 정하면 판단이 어떻게 달라지는지 일러스트와 사례로 보여 준다. 개념을 익힌 뒤 작은 실습을 실행하고, 그 결과가 연구 질문에 어떤 답을 주는지 읽는 과정이 반복된다.

이 책이 독자에게 남기고 싶은 것은 유전자 이름의 목록보다 한 단계 더 나아간 연구 제안이다. 왜 이 유전자를 선택했는지, 어떤 근거가 같은 방향을 가리키는지, 아직 무엇을 확인해야 하는지 말할 수 있어야 한다. 질병의 신호를 읽는 공부가 동료와 함께 다음 실험을 설계하는 일로 이어지도록 돕는다.