17강 / 20강
어떤 유전자가 달라졌나 — 화산도와 그 안의 함정
차등발현 · 유사복제 · 유사벌크(pseudobulk)
구성비 다음으로 궁금한 것은 같은 세포 유형 안에서 유전자 발현이 달라졌는가 입니다. 호중구는 양쪽에 다 있으니, WT 의 호중구와 KD 의 호중구를 비교해 보는 것이죠.
표준 도구는 화산도(volcano plot) 입니다. 가로축은 얼마나 달라졌나(log2 배수변화), 세로축은 얼마나 확실한가(−log10 p값). 오른쪽 위와 왼쪽 위에 있는 점들이 관심 대상입니다.
상위 목록을 눈으로 읽어 보세요. Fos · Jun · Egr1 · Dusp1 같은 이름이 보이면 경보음이 울려야 합니다.
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더 근본적인 문제 — 세포는 반복이 아니다
위 검정에서 우리는 세포 571개 vs 561개로 t검정을 했습니다.
n 이 크니 p값이 1e-20 처럼 나오죠. 그런데 이 숫자는 거짓말입니다.
571개 세포는 생쥐 한 마리에서 나왔습니다. 통계적으로 독립인 표본은 하나예요. 같은 생쥐의 세포들은 그 생쥐의 나이·크기·그날 컨디션·해리 시간을 공유합니다. 이걸 무시하고 세포를 n 으로 세는 것이 유사복제(pseudoreplication) 입니다.
2020년 전후로 이 문제가 크게 지적되면서, 지금은 유사벌크(pseudobulk) 가 표준이 되었습니다. 방법은 아주 간단해요 — 개체마다 세포를 합쳐 한 줄로 만든 뒤, 개체 수준에서 검정합니다.
정직한 결론입니다. 이 자료로는 유전자 수준의 통계적 결론을 낼 수 없습니다.
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🤔 확인 문제
세포 571개 vs 561개로 t검정을 해서 p = 1e-20 을 얻었습니다. 문제는?
해설 독립성 가정이 깨지면 p값은 실제보다 훨씬 작게 나옵니다. 세포 수를 늘리면 p값은 계속 작아지지만, 생쥐가 한 마리라면 새로운 증거는 하나도 늘지 않습니다.
🤔 확인 문제
유사벌크(pseudobulk)란?
해설 핵심은 검정의 단위를 세포에서 개체로 되돌리는 것입니다. 이렇게 하면 DESeq2·edgeR 같은 검증된 벌크 도구를 그대로 쓸 수 있고, 개체 간 변동이 제대로 반영됩니다.
🤔 확인 문제
차등발현 상위가 Fos · Jun · Egr1 · Hspa1a 로 채워졌습니다. 가장 먼저 할 일은?
해설 이 유전자들은 세포를 떼어 내는 행위 자체가 유도합니다. 처리 순서·시간이 다르면 조건 간 차이처럼 보이죠. 콜라게나아제 대신 저온 프로테아제를 쓰거나, 이 유전자군을 제외하고 다시 보는 것이 실무 대응입니다.