Lesson 13 of 20

【실습】 단일세포로 같은 질문을 다시 묻는다

곱해지기 전의 값을 본다 · 그러면 축이 갈리나

11강의 질문을 다시 합니다 — 사이토카인 축은 정말 대립하는가?

이번에는 벌크가 아니라 세포 하나씩 봅니다. 마우스 종양 면역세포 37,585개요.

질문을 자료에 맞게 다시 씁니다 — Th1 쪽 사이토카인을 만드는 세포와 Th2·Treg 쪽을 만드는 세포가 같은 세포인가, 다른 세포인가?

High school곱해지기 전의 값을 본다

12강에서 본 식: 관찰값 = 비율 × 발현량. 단일세포 자료는 곱하기 전의 값 을 직접 본다.

	덩어리	단일세포
관찰 단위	조직 한 덩어리	세포 하나
비율과 상태	곱해져 있음	분리되어 있음
같은 세포가 둘 다 만드나	알 수 없음	알 수 있음

그래서 11강의 질문을 다시 할 수 있다

"Th1 사이토카인과 Th2 사이토카인이 대립하는가" 를 이제 세포 안에서 물을 수 있다. 한 세포가 IFNG 와 IL4 를 동시에 만드는 일이 있는가?

교란을 통계로 빼는 대신, 교란이 생기지 않는 자료를 쓴다

축마다 주인이 다릅니다. 벌크에서는 안 보이던 것이에요.

Python Runs in your browser

# 축마다 대표 사이토카인을 하나씩 - 누가 만드나
import ck
import pandas as pd

대표 = {"Th1 (IFN-γ)": "Ifng", "Th2 (IL-4)": "Il4", "Th17 (IL-17A)": "Il17a",
        "Treg (IL-10)": "Il10", "억제 (TGF-β)": "Tgfb1", "염증 (IL-1β)": "Il1b"}
행 = []
for 축, g in 대표.items():
    t = ck.who(g)
    top = t.sort_values("뿜는 세포 %", ascending=False).head(1)
    행.append({"축": 축, "유전자": g,
               "가장 많이 만드는 세포": top.index[0],
               "그 세포의 %": float(top["뿜는 세포 %"].iloc[0]),
               "전체에서 만드는 세포 %": round(100*float((ck.cells()[g]>0).mean()), 2)})
print(pd.DataFrame(행).set_index("축").to_string())

세포 안에서 봅니다. 벌크에서는 물어볼 수조차 없던 질문이에요.

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# 같은 세포가 둘 다 만드나 - 세포 하나 안에서 확인
import ck

c = ck.cells()
쌍 = [("Ifng", "Il4"), ("Ifng", "Il10"), ("Ifng", "Tgfb1"),
      ("Il10", "Tgfb1"), ("Il1b", "Il10")]
print(f"{'짝':<20}{'A만':>7}{'B만':>7}{'둘 다':>7}{'기대':>8}{'배수':>7}")
for a, b in 쌍:
    A = c[a] > 0
    B = c[b] > 0
    둘 = int((A & B).sum())
    기대 = float(A.mean()) * float(B.mean()) * len(c)
    print(f"{a+' & '+b:<20}{int(A.sum()-둘):>7,}{int(B.sum()-둘):>7,}{둘:>7,}"
          f"{기대:>8.1f}{둘/max(기대,0.01):>7.2f}")
print()
print("배수가 1보다 크면 '같이 나오는 경향', 1보다 작으면 '서로 피하는 경향' 입니다.")

High school여기서 무엇이 달라졌나

단일세포로 보면 축이 갈린다. 같은 세포가 IFNG 와 IL4 를 함께 만드는 일은 드물다.

왜 덩어리에서는 안 갈렸나

수준	보이는 것
세포 안	배타적 — 한 세포는 한 축
조직 전체	공존 — Th1 세포와 Th2 세포가 같은 조직에 있음

배타성은 세포 수준의 성질 이고, 공존은 조직 수준의 사실 이다. 둘 다 참이다. 모순이 아니다.

일반화하면

어느 수준에서 보느냐에 따라 관계가 뒤집혀 보일 수 있다. 개인 수준의 관계와 집단 수준의 관계가 다른 것 — 통계학에서 생태학적 오류 라 부르는 문제다.

집단에서 본 관계를 개체에 적용하면 틀린다 — 그 반대도 마찬가지다

여기서 무엇이 달라졌나

벌크에서는 모든 축이 양의 상관이었습니다 (11강).

단일세포에서는 —
· IFN-γ 는 CD8 T세포와 NK 가 만듭니다 (39% · 16%).
· IL-10 은 조절 T세포와 M2 대식세포가 만듭니다.
· IL-1β 는 호중구가 만듭니다 (95% 넘게).
· TGF-β 는 골수계 세포 대부분이 만듭니다 (대식세포·단핵구에서 90% 안팎).

곧 축은 세포 수준에서 갈립니다. 다른 세포가 다른 것을 만들어요.

벌크에서 다 같이 움직여 보인 것은, 그 다른 세포들이 함께 들어오기 때문입니다. 염증이 있는 종양에는 T세포도 호중구도 Treg 도 다 같이 옵니다.

축이 없었던 게 아니라, 벌크가 축을 볼 수 없었던 것입니다.

받는 쪽도 세포마다 다릅니다. 같은 사이토카인이 다른 세포에서 다른 STAT 을 켭니다.

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# STAT 은 어떤가 - 신호를 받는 쪽도 세포마다 다른가
import ck

print("STAT 별 평균 발현 - 세포형마다")
t = ck.by_type(["Stat1", "Stat3", "Stat4", "Stat5a", "Stat6"])
# 세포형마다 어느 STAT 이 가장 높은지
print(t.to_string())
print()
print("어느 세포에서 어느 STAT 이 가장 높은가")
for 세포 in t.index[:10]:
    r = t.loc[세포]
    print(f"  {세포:<18}{r.idxmax():<10}{r.max():>7.3f}")

High school그렇다고 단일세포가 낫다는 뜻은 아니다

단일세포의 한계	내용
얕다	세포당 read 가 적어 낮은 발현을 놓침
탈락(dropout)	있는데 0으로 잡힘
세포 해리 편향	떼어내기 어려운 세포가 빠짐
표본 수가 적다	3강 — 마우스 넷
비쌈	표본당 비용

4강의 값도 다시 봐야 한다

"Il12b 를 만드는 세포가 0.08%" 라고 했다. 그런데 탈락 때문에 실제보다 낮게 나온 값 일 수 있다. 만들고 있는데 못 잡은 세포가 있을 수 있다.

그러니 0.08% 는 하한 으로 읽는 것이 안전하다. "적어도 이만큼은 만든다" 이지 "정확히 이만큼" 이 아니다.

모든 측정에는 검출 한계가 있고, 그 한계 아래는 0 으로 보인다

그렇다고 단일세포가 벌크보다 낫다는 뜻은 아니다

단일세포에는 단일세포의 한계가 있습니다.

① 드롭아웃. 세포 하나에서 mRNA 를 몇천 개밖에 못 읽습니다. 정말 있는데 0 으로 읽히는 유전자가 많아요. 4강에서 본 '뿜는 세포 0.08%' 도 실제보다 낮게 나온 값일 수 있습니다.

② 조직을 부숴야 합니다. 세포를 떼어 내는 과정에서 스트레스 유전자가 켜지고, 잘 안 떨어지는 세포(호중구·형질세포)는 덜 잡힙니다.

③ 이 자료는 마우스가 넷입니다. 사람 종양 만 개와 비교할 규모가 아니에요.

둘 다 씁니다. 벌크로 넓게 보고, 단일세포로 그 안을 열어 봅니다. 그것이 11~13강의 구조입니다.

High school세포 해리 편향이라는 조용한 문제

단일세포 실험을 하려면 조직을 낱개 세포로 떼어내야 한다. 효소로 녹이고 흔든다. 그 과정에서 어떤 세포는 잘 나오고 어떤 세포는 안 나온다.

잘 나오는 세포	잘 안 나오는 세포
혈액 유래 세포 (림프구)	기질에 단단히 붙은 세포
둥근 세포	가지가 긴 세포 (뉴런 · 일부 대식세포)
튼튼한 세포	약한 세포 (호중구는 잘 죽음)

이것이 왜 위험한가

없어진 세포는 없다는 사실조차 남지 않는다. 자료에는 잘 나온 세포만 있으니, 그것이 전부인 것처럼 보인다.

게다가 해리 과정 자체가 스트레스 유전자를 켠다. FOS, JUN, HSP 같은 유전자가 인위적으로 올라간다. 그것을 생물학적 신호로 오독할 수 있다.

측정 과정이 대상을 바꾼다 — 그리고 바뀐 것과 원래 것을 구별하기 어렵다

🤔 Check yourself

벌크에서 모든 축이 양의 상관이었는데 단일세포에서는 축이 갈린 이유는?

🤔 Check yourself

단일세포 자료의 한계로 이 강의가 든 것이 아닌 것은?