17강 / 20강

사슬이 둘인 세포 — 규칙이 깨진 것인가 자료가 깨진 것인가

PBMC-A 4.9% · MEL 8.2% — 실험 규모가 커지면 늘어난다

5강에서 대립유전자 배제를 배웠습니다 — 세포 하나에 무거운 사슬 하나. 그런데 자료에서 95% 정도만 그랬습니다.

나머지 5%는 무엇일까요? 두 가지 설명이 가능합니다.

① 생물학적 예외

배제가 정말로 실패한 세포
드물지만 존재한다고 보고돼 있다
자가면역과 연관이 있다는 연구도 있다

② 기술적 잡음

같은 물방울에 세포가 둘 들어갔다
두 세포의 사슬이 한 바코드로 합쳐진다
= 이중체(doublet)

어느 쪽일까요? 자료가 가르쳐 줍니다.

고등학생한 방울에 두 세포

단일세포 실험은 세포를 하나씩 기름방울에 가둬서 읽는다. 그런데 가끔 한 방울에 두 세포 가 들어간다. 이것을 이중체(doublet)라 한다.

왜 막을 수 없나

세포를 방울에 넣는 것은 확률 과정이다. 방울 수를 세포 수보다 훨씬 많이 만들면 이중체가 줄지만, 그러면 대부분의 방울이 비어서 시약이 낭비되고 세포 회수율이 떨어진다. 세포를 많이 얻을수록 이중체가 늘어난다. 맞바꿈이다.

세포를 적게 넣으면	세포를 많이 넣으면
이중체 적음	이중체 많음
세포 수 적음 · 비쌈	세포 수 많음 · 쌈

이중체는 실수가 아니라 실험 설계가 받아들인 비용이다

생물학이라면 표본 크기와 무관해야 합니다. 그런데 함께 커져요.

Python 브라우저에서 실행

# 표본마다 규칙이 깨지는 비율이 다른가
import bc

print(f"{'표본':<10}{'세포':>8}{'IGH 2개':>9}{'비율':>8}{'k와 l 둘 다':>12}{'비율':>8}")
for s in bc.SAMPLES:
    o = bc.facts()["per_sample"][s]
    ipc = o["igh_per_cell"]
    두개 = sum(v for k, v in ipc.items() if int(k) >= 2)
    합 = sum(ipc.values())
    print(f"{s:<10}{합:>8,}{두개:>9,}{100*두개/합:>7.1f}%"
          f"{o['both_kl']:>12,}{100*o['both_kl']/o['n_cell']:>7.1f}%")
print()
print("표본이 클수록 비율이 높습니다. PBMC-C(83세포) 1.2% -> MEL(5,644세포) 8.2%")

고등학생BCR 자료는 이중체를 스스로 드러낸다

일반 유전자 발현 자료에서 이중체를 찾는 것은 어렵다. 두 세포의 유전자가 섞여도 그냥 "애매한 세포" 처럼 보인다.

그런데 BCR 자료는 다르다. 5강에서 배운 원칙 때문이다 — 한 세포는 무거운 사슬 하나. 그러니 무거운 사슬이 둘 잡힌 방울은 거의 확실히 이중체 다.

이것이 왜 귀한가

대부분의 이중체 검출법은 통계 모형을 세우고 추정한다. BCR 은 생물학 원칙에서 바로 나오는 규칙 으로 판정한다. 추정이 아니라 판정이다. 그래서 BCR/TCR 자료는 같은 시료의 이중체율을 재는 내부 자 로도 쓸 수 있다.

한 세포 = 한 항체라는 규칙이 품질 관리 도구가 된다

숫자가 맞아떨어집니다. 가설이 자료를 설명해요.

Python 브라우저에서 실행

# 푸아송으로 예상 이중체 비율을 내 본다
import numpy as np

print("물방울에 세포가 평균 lambda 개 들어간다고 하면")
print("세포가 잡힌 물방울 가운데 둘 이상인 비율 = (1 - e^-L - L e^-L)/(1 - e^-L)")
print()
print(f"{'lambda':>8}{'세포 잡힌 방울':>14}{'그중 2개 이상':>14}")
for L in [0.01, 0.03, 0.05, 0.08, 0.12]:
    p0 = np.exp(-L)
    p1 = L * np.exp(-L)
    잡힘 = 1 - p0
    둘이상 = (잡힘 - p1) / 잡힘
    print(f"{L:>8.2f}{100*잡힘:>13.1f}%{100*둘이상:>13.1f}%")
print()
print("MEL 의 8.2% 는 lambda 0.12 쯤에 해당합니다 - 10k 규모 실험의 전형적인 값이에요.")

고등학생PBMC 4.9% vs 흑색종 8.2%

실습에서 두 값이 나온다.

시료	이중체 추정율
PBMC-A (혈액)	4.9%
MEL (흑색종 조직)	8.2%

왜 조직이 더 높은가

혈액 세포는 원래 따로 떠다닌다. 조직 세포는 서로 붙어 있다. 조직을 효소로 녹여 단일세포로 만드는 과정에서 완전히 떼어지지 않은 덩어리 가 남는다. 그 덩어리가 한 방울에 들어가면 이중체가 된다.

같은 장비, 같은 프로토콜인데 시료의 출신에 따라 잡음 수준이 다르다. 논문에서 혈액 자료와 조직 자료를 나란히 비교할 때 이 차이를 보정하지 않으면 결론이 흔들린다.

품질 지표는 장비의 성질이 아니라 시료의 성질도 반영한다

흠을 찾았으면 결론이 흔들리는지 확인합니다. 여기서는 안 흔들립니다.

Python 브라우저에서 실행

# 이중체를 걸러 내면 결론이 바뀌나 - 4강의 kappa 비율을 다시 잰다
import bc

for s in ["PBMC-A", "MEL"]:
    d = bc.rep(s)
    # 무거운 사슬이 2개 이상인 세포를 뺀다
    ncount = d[d["사슬"] == "IGH"].groupby("세포").size()
    깨끗 = set(ncount[ncount == 1].index)
    for 이름, x in [("전부", d), ("이중체 뺀 것", d[d["세포"].isin(깨끗)])]:
        k = int((x["사슬"] == "IGK").sum())
        l = int((x["사슬"] == "IGL").sum())
        print(f"{s:<8}{이름:<14} kappa {k:>5,} lambda {l:>5,}  kappa {100*k/(k+l):>5.1f}%")
    print()
print("거의 안 바뀝니다. 이중체가 있어도 4강의 결론은 서 있어요.")

고등학생이중체를 어떻게 처리할 것인가

찾았으면 버리는 게 맞나? 그렇게 단순하지 않다.

선택	장점	대가
전부 버린다	깨끗함	진짜 이중발현 세포도 잃음
표시만 하고 둔다	정보 보존	하류 분석이 오염됨
발현량 기준으로 하나 고름	세포 수 유지	임의적 · 근거 약함

이 강의의 권고

BCR 분석에서는 버리는 쪽 이 낫다. 이유는 목적에 있다. 우리는 클론을 세고 CDR3 를 비교한다. 잘못 합쳐진 사슬 쌍 하나가 가짜 클론을 만들고, 그 가짜가 결론에 들어간다. 5강에서 본 진짜 이중발현 세포는 전체의 아주 작은 부분이라 잃는 정보보다 막는 오류가 크다.

중요한 것은 어느 쪽을 골랐든 명시하는 것 이다. 같은 자료로 이중체 처리만 달리해도 클론 수가 달라진다.

전처리 선택은 결과의 일부다 — 숨기면 재현이 안 된다

🤔 확인 문제

무거운 사슬 2개인 세포 비율이 표본 크기와 함께 커진 것이 뜻하는 바는?

🤔 확인 문제

이 강의가 이중체를 자동으로 지우지 않은 이유로 설명된 것은?