13강 / 20강

regulon — 사령관이 거느린 부대 명부

간선 목록을 쓸 수 있는 물건으로 접는다

아라크네를 돌리면 간선 목록이 나옵니다. 우리 경우 37개죠. 그런데 이 목록을 그대로 쓰는 일은 거의 없습니다. 한 번 접어서 씁니다.

간선 37개 → 전사인자별로 묶기 → regulon 6개

regulon — 한 전사인자가 거느린 표적 유전자 전체를 가리키는 말입니다. 아라크네의 진짜 산출물은 그물 그림이 아니라 이 명부예요. 15강부터 하는 모든 일이 이 명부 위에서 벌어집니다.

고등학생사령관이 거느린 부대 명부

regulon 은 한 전사인자가 조절하는 표적 유전자들의 목록 이다.

전사인자	regulon 크기
MYC	수백~수천
특이적인 인자	수십

왜 이렇게 접나

간선 목록은 수만 줄 이다. 그것을 전사인자 단위 로 묶으면 쓸 수 있는 물건 이 된다.

간선 목록을 조절자 단위로 접으면 그 다음 분석이 가능해진다

DDX54 의 명부가 정확히 CD38 · CD47 · MYC 세 줄로 나옵니다 — 정답 그대로입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 간선 목록을 regulon 으로 접습니다.
import numpy as np
from arac import (load_expr, rank_transform, aracne, regulons_from,
                  REGULON_TRUE, TFS)

genes, X, samples = load_expr("arac_expr.bin")
U = rank_transform(X)
kept, dropped, thr, mi = aracne(genes, U, TFS, bins=7, alpha=1e-3)

reg = regulons_from(kept, TFS)

for tf in TFS:
    got = reg[tf]
    real = set(REGULON_TRUE.get(tf, []))
    print(f"── {tf}  (표적 {len(got)}개)")
    for t in got:
        if t in real:      mark = "✔"
        elif t in TFS:     mark = "◆ 다른 전사인자"
        else:              mark = "✘ 정답에 없음"
        print(f"     {t:9s} {mark}")
    missed = real - set(got)
    if missed:
        print(f"     놓친 것: {sorted(missed)}")
    print()

고등학생regulon 에 담기는 세 가지

정보	내용
표적 목록	누구를 조절하나
방향(mode)	활성화인가 억제인가
가중치	얼마나 강한 연결인가

방향은 어디서 오나

MI 는 방향이 없다(5강). 그래서 상관계수의 부호 를 빌려 쓴다.

MI 로 관계가 있는지 찾고, 상관 부호로 활성화/억제 를 붙인다.

가중치는 MI 값이나 부트스트랩 빈도

강한 연결일수록 큰 가중치 를 준다.

서로 다른 도구의 장점을 합쳐 하나의 자료 구조를 만든다

무게는 그 regulon 안에서 MI 가 가장 큰 표적을 1.0 으로 놓고 잰 상대값입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 부호와 무게까지 붙인 진짜 regulon 을 만들어 봅니다.
import numpy as np
from arac import (load_expr, rank_transform, aracne, regulons_from,
                  modes_and_weights, TFS)

genes, X, samples = load_expr("arac_expr.bin")
U = rank_transform(X)
kept, _, _, mi = aracne(genes, U, TFS, bins=7, alpha=1e-3)
reg = regulons_from(kept, TFS)
mw = modes_and_weights(genes, U, reg, mi)

print("DDX54 의 regulon")
print(f"  {'표적':10s}{'부호':>6}{'무게':>8}{'순위상관':>10}")
for t, mode, w, r in mw["DDX54"]:
    print(f"  {t:10s}{'+1 (켬)' if mode > 0 else '-1 (끔)':>8}{w:>8.3f}{r:>10.3f}")

print()
print("STAT3 의 regulon — 끄는 표적이 섞여 있습니다")
for t, mode, w, r in mw["STAT3"]:
    print(f"  {t:10s}{'+1' if mode > 0 else '-1':>4}  무게 {w:.3f}  ρ={r:+.3f}")

🎮 명부를 정답과 대조해 보기

전사인자를 골라 아라크네가 만든 명부와 정답을 나란히 보세요. 맞힌 것 · 놓친 것 · 잘못 넣은 것이 색으로 갈립니다.

고등학생15강의 VIPER 가 이 셋을 다 쓴다

정보	VIPER 에서의 쓰임
표적 목록	누구의 발현을 볼지
방향	올라야 하나 내려야 하나
가중치	어느 표적을 더 중요하게

그래서 regulon 의 품질이 결정적이다

regulon 이 부정확하면 VIPER 도 부정확하다.

그리고 regulon 은 ARACNe 의 출력 이니, ARACNe 의 오류가 그대로 전파된다.

파이프라인의 뒷단은 앞단의 품질을 넘을 수 없다

파일로는 어떻게 생겼나

ARACNe 가 내놓는 파일은 아주 단순합니다. 세 칸짜리 표예요.

Regulator    Target      MI
DDX54        CD47        0.4960
DDX54        CD38        0.4230
DDX54        MYC         0.7788
MYC          NPM1        0.8020
...

이 파일을 R 의 viper 패키지나 파이썬 쪽 도구가 읽어 regulon 객체로 바꿔 씁니다. 우리도 같은 모양으로 내보내 봅시다.

간선 37개가 41줄이 됩니다 — 전사인자끼리의 간선은 양쪽 명부에 모두 오르기 때문입니다.

Python 브라우저에서 실행

# ARACNe 형식으로 내보내기 — 세 칸짜리 표.
from arac import load_expr, rank_transform, aracne, regulons_from, TFS

genes, X, samples = load_expr("arac_expr.bin")
U = rank_transform(X)
kept, _, _, mi = aracne(genes, U, TFS, bins=7, alpha=1e-3)
reg = regulons_from(kept, TFS)

lines = ["Regulator\tTarget\tMI"]
for tf in TFS:
    for t in reg[tf]:
        v = mi[tuple(sorted((tf, t)))]
        lines.append(f"{tf}\t{t}\t{v:.4f}")

print("\n".join(lines[:12]))
print("...")
print(f"\n전체 {len(lines)-1}줄 (간선 하나가 두 번 나오는 경우가 있습니다 —")
print("전사인자 둘이 서로를 부하로 적을 때입니다. MYC 와 DDX54 를 보세요.)")

# 파일로도 써 봅니다 (브라우저 안의 가상 파일 시스템입니다)
open("my_network.txt", "w").write("\n".join(lines))
print("\nmy_network.txt 로 저장했습니다:", len(open("my_network.txt").read()), "바이트")

고등학생regulon 의 크기 문제

크기	문제
너무 작음 (<20)	통계적으로 불안정
적당 (50~500)	—
너무 큼 (>2000)	특이성이 없음

큰 regulon 이 왜 문제인가

표적이 2,000개면 전체 유전자의 10% 다. 그러면 거의 아무 변화에나 반응한다.

"MYC 활성이 높다" 가 사실은 "세포가 증식 중이다" 를 반영할 뿐일 수 있다.

그래서 크기 제한을 둔다

보통 25~500 사이만 쓴다. 너무 작거나 큰 regulon 은 제외한다.

너무 넓게 조절하는 것은 아무것도 특정하지 못한다

🤔 확인 문제

regulon 이란 무엇인가요?

🤔 확인 문제

regulon 의 표적에 '부호(mode)'를 붙일 때 MI 를 쓸 수 없는 이유는?

🤔 확인 문제

VIPER 가 표적 25개 미만인 regulon 을 버리는 이유로 가장 타당한 것은?