4강 / 20강

【실습】 누가 뿜나 — 평균이 지우는 것

Il12b 는 세포 0.08%만 만든다 · 그 세포에서는 평균의 1,296배

3강 마지막에서 이상한 것을 봤습니다. 사이토카인을 뿜는 세포의 비율이 몇 % 밖에 안 됐어요.

이것이 사이토카인의 가장 중요한 성질입니다. 거의 아무도 안 만듭니다. 만드는 소수가 아주 세게 만들 뿐이에요.

그래서 평균은 거짓말을 합니다. 확인해 봅시다.

고등학생평균이 지우는 것

세포 37,585개에서 Il12b 발현의 평균 을 내면 아주 작은 값이 나온다. "거의 발현되지 않는다" 고 결론 내리기 쉽다.

그런데 실제로는

관찰	값
Il12b 를 만드는 세포 비율	0.08%
그 세포에서의 발현량	전체 평균의 1,296배

1,250개 세포 중 하나가 아주 많이 만든다. 나머지 1,249개는 0 이다. 평균은 이 구조를 통째로 지운다.

비유

한 반 40명의 용돈 평균을 냈더니 하루 5,000원이라고 하자. 그런데 실제로는 39명이 0원이고 한 명이 20만 원일 수 있다. 평균은 같지만 완전히 다른 이야기 다.

평균은 분포가 대칭일 때만 대표값이다 — 사이토카인은 대칭이 아니다

평균이 지웠습니다. 30명 중 1명이 아니라 1,300명 중 1명이 만들어요.

Python 브라우저에서 실행

# Il12b - IL-12 를 만드는 세포가 몇이나 되나
import ck

h = ck.hidden("Il12b")
print("Il12b (IL-12 p40) - 마우스 종양 면역세포 37,585개 전체에서")
for k, v in h.items():
    print(f"  {k:<20}{v}")
print()
print("전체 평균은 0.001 - '없다' 로 보입니다.")
print("그런데 만드는 세포에서는 1.37 - **평균의 1,296배**입니다.")
print()
print("평균을 보고 'IL-12 가 없다' 고 말하면 틀립니다.")

IL-12 · IL-23 · CCL22 · IFN-γ · IL-10 — 가장 중요한 것들이 가장 잘 지워집니다.

Python 브라우저에서 실행

# 여러 사이토카인에 대해 한꺼번에
import ck
import pandas as pd

F = ck.facts()["mouse"]
t = pd.DataFrame(F["hidden"]).set_index("유전자")
print("평균이 얼마나 지웠나 - 배수가 큰 것부터")
print(t.head(12).to_string())
print()
print("배수가 클수록 '드문 세포가 세게 만든다' 는 뜻입니다.")

고등학생왜 하필 중요한 것이 잘 지워지나

우연이 아니다. 중요한 사이토카인일수록 소수의 세포가 만든다.

이유

이유	내용
위험한 분자다	아무나 만들면 염증이 통제 불능
국소적이면 된다	2강 — 몇 십 마이크로미터면 충분
증폭이 일어난다	조금만 있어도 신호가 커짐
전문 세포가 있다	수지상세포 · 특정 대식세포 아형

그래서 생기는 역설

생물학적으로 중요할수록 덩어리 평균에서 안 보인다. 누구나 조금씩 만드는 흔한 유전자는 평균에 잘 잡히고, 소수 전문 세포가 만드는 결정적 사이토카인은 묻힌다.

덩어리 자료로 사이토카인을 연구하는 일이 어려운 가장 근본적인 이유가 이것이다.

희소성은 결함이 아니라 설계다 — 그리고 그 설계가 측정을 어렵게 만든다

드문 신호와 늘 있는 배경. 같은 이름으로 부르지만 다른 것입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 정반대인 둘을 견준다 - Il12b 와 Tgfb1
import ck

for g in ["Il12b", "Ifng", "Il1b", "Tgfb1"]:
    h = ck.hidden(g)
    막대 = "#" * max(1, int(h["뿜는 세포 %"] / 2))
    print(f"{g:<8}{h['뿜는 세포 %']:>7.2f}%  {막대}")
print()
print("Il12b 0.08%  <->  Tgfb1 58.5%  <->  Il1b 76.5%")
print("같은 '사이토카인' 인데 성격이 전혀 다릅니다.")

교과서 문장이 숫자로 확인되는 자리입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 누가 IFN-gamma 를 만드나
import ck

print("Ifng - 세포형마다")
print(ck.who("Ifng").to_string())
print()
print("CD8 T세포의 39%가 만듭니다. NK 는 16%.")
print("나머지 세포에서는 사실상 0 입니다.")
print()
print("교과서가 'Th1 과 NK 가 IFN-gamma 를 만든다' 고 하는 그 말이,")
print("**원자료에서 이렇게 보입니다.**")

고등학생0 이 많은 자료를 다루는 법

단일세포 자료는 대부분의 칸이 0 이다. 이것을 어떻게 다룰까?

지표	재는 것	언제 쓰나
평균 발현	전체 양	흔한 유전자
발현 세포 비율	몇 %가 만드나	희소 유전자 — 이 강의
발현 세포 안의 평균	만드는 세포는 얼마나	강도를 볼 때

두 지표를 함께 봐야 한다

비율 과 강도 는 다른 이야기를 한다.

비율	강도	해석
낮음	높음	전문 세포가 있다 — Il12b 형
높음	낮음	다들 조금씩 만든다
높음	높음	널리 강하게 켜져 있다

평균 하나만 보면 이 세 경우가 같은 값으로 뭉개진다.

희소한 것을 볼 때는 "얼마나" 말고 "몇 명이" 를 함께 물어야 한다

셋 다 맞습니다. 자료가 교과서를 확인해 주는 것도 결과입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 세 사이토카인, 세 다른 주인
import ck

for g, 기대 in [("Il10", "조절 T세포와 M2 대식세포"),
                ("Il1b", "호중구"),
                ("Cxcl9", "수지상세포")]:
    t = ck.who(g)
    top = t.head(3)
    print(f"{g}  (교과서: {기대})")
    for 이름, r in top.iterrows():
        print(f"    {이름:<18}{r['뿜는 세포 %']:>6.2f}%")
    print()

고등학생확인되는 것도 결과다

실습을 하다 보면 이미 알려진 것 이 자료에서 확인되는 경우가 있다. "수지상세포가 IL-12 를 만든다" 같은 교과서 사실.

이것을 시시하게 여기면 안 된다

확인이 뜻하는 것
내 코드가 제대로 돌았다
이 자료가 믿을 만하다
세포형 주석이 맞다
다음에 나올 새로운 발견도 신뢰할 수 있다

이것을 양성 대조라고 부른다

실험에서 반드시 되어야 하는 것 을 함께 확인하는 절차다. 그것이 안 나오면 실험 자체를 의심한다.

자료 분석에서도 같다. 알려진 사실이 재현되는지 먼저 확인 하고, 그다음에 새로운 것을 본다. 이 순서를 지키지 않으면 새로운 발견인지 버그인지 구별할 수 없다.

아는 것이 나와야 모르는 것도 믿을 수 있다

🤔 확인 문제

Il12b 의 전체 평균이 0.001 인데 만드는 세포에서는 1.37 인 것이 뜻하는 바는?

🤔 확인 문제

'몇 %의 세포가 만드나' 라는 숫자가 말해 주는 것은?