19강 / 20강

처음부터 다시 — 표적 순위표를 손으로 만든다

1강부터 18강까지를 한 번에 · 네 개의 손잡이를 돌려 보며

이제 전부 이어 붙입니다. 1강에서 고른 시리즈 넷으로 시작해 18강의 순위표까지, 결정 하나하나를 손으로 돌려 봅니다.

강	내린 결정	다르게 정하면
5	어느 표본이 IPF 인가	NSIP 를 IPF 에 넣으면 신호가 흐려진다
6	선형 값에 log₂ 를 씌운다	안 씌우면 GSE10667 이 결과를 지배한다
7	탐침은 최대분산 하나	평균 내면 순위가 흔들린다
9	Hedges' g	log2FC 를 쓰면 눈금 다른 시리즈를 못 합친다
12	무작위효과	고정효과는 I² 높은 유전자를 과신한다
13	BH · q < 0.05	Bonferroni 면 대부분 놓친다
14	\|g\| > 1.0 · 부호 일치	문턱이 곧 목록의 길이다

고등학생처음부터 다시 — 손잡이 네 개

지금까지 결정을 여러 번 했습니다. 각 결정마다 다른 선택이 가능했어요. 그 선택을 바꾸면 답이 얼마나 달라지는지 보는 것을 민감도 분석이라고 합니다.

손잡이	이 강의의 선택	다른 선택
프로브 접기	최대 평균 발현	평균 · 중앙값 · 최대 분산
모형	무작위효과	고정효과
효과크기 문턱	\|g\| > 1.0	0.5 · 0.8 · 1.5
q 문턱	0.05	0.01 · 0.10

2×2×4×3 = 48가지 조합이 나옵니다. 어느 것도 "정답"이 아니에요. 우리가 알고 싶은 건 어떤 유전자가 48가지 다 통과하는가입니다.

위 위젯의 순위표는 실제 계산 결과입니다. 손잡이를 돌리면 이 강의가 실제로 계산해 둔 값들 위에서 문턱과 정렬이 다시 적용돼요.

몇 가지를 직접 확인해 보세요.

1️⃣

|g| 문턱을 0 으로

2,357개가 다 들어옵니다. 목록이 쓸모없어져요

2️⃣

I² 상한을 25% 로

COL1A1·MMP1 이 사라집니다. 유명한 유전자들이에요

3️⃣

부호 일치를 끄기

거의 안 바뀝니다. 14강에서 본 그대로

4️⃣

z 대신 g 로 정렬

표본 적은 시리즈에서 튄 것들이 위로 올라옵니다

고등학생손잡이를 돌리면 무엇이 흔들리나

대체로 이렇게 움직입니다.

손잡이를 이렇게 하면	유전자 수	목록의 성격
문턱을 낮춘다 (\|g\|>0.5)	크게 늘어남	약한 신호가 섞임
문턱을 높인다 (\|g\|>1.5)	확 줄어듦	강한 것만, 놓치는 것 많음
고정효과로 바꾼다	늘어남	이질성 높은 유전자가 들어옴
q를 0.01로	줄어듦	순위 상위는 거의 그대로

재미있는 건 상위 20개는 거의 안 바뀐다는 점입니다. MMP7, CTHRC1 같은 유전자는 어떤 조합에서도 남아요. 흔들리는 건 경계선 근처의 수백 개입니다.

정렬 기준 하나가 목록의 성격을 바꿉니다.

Python 브라우저에서 실행

# 순위 매기는 기준을 바꾸면 상위 목록이 얼마나 달라지는가.
# 이 강의의 실제 상위 유전자들입니다.
rows = [
    # 유전자,     g,     z,     I2
    ("SCG5",     3.23, 11.86,  0.0),
    ("LRRN1",    2.44, 10.16,  0.0),
    ("CTHRC1",   2.34,  9.89,  0.0),
    ("PCDH7",    2.26,  9.62,  0.0),
    ("COL15A1",  2.52,  8.78, 25.9),
    ("CHEK2",    2.38,  7.66, 40.1),
    ("CDH3",     3.22,  7.36, 60.6),
    ("COL1A1",   3.26,  5.13, 80.6),
    ("MMP7",     2.47,  7.14, 50.3),
    ("MMP1",     2.18,  4.39, 76.9),
]

print("z 로 정렬 (확실한 순)")
for i, r in enumerate(sorted(rows, key=lambda r: -r[2])[:5], 1):
    print(f"  {i}. {r[0]:9s} g={r[1]:+5.2f} z={r[2]:6.2f} I2={r[3]:5.1f}%")
print()
print("g 로 정렬 (큰 순)")
for i, r in enumerate(sorted(rows, key=lambda r: -r[1])[:5], 1):
    print(f"  {i}. {r[0]:9s} g={r[1]:+5.2f} z={r[2]:6.2f} I2={r[3]:5.1f}%")
print()
print("g 로 정렬하면 I2 가 높은 것들이 위로 올라옵니다 —")
print("한 시리즈에서만 크게 튄 유전자들이에요.")

고등학생핵심 집합(core set)이라는 개념

그래서 실무에서는 이렇게 보고합니다.

"기본 설정에서 1,470개, 그중 48가지 조합 모두에서 살아남은 핵심 N개"

보고 방식	독자가 받는 인상
"1,470개를 찾았다"	많다 · 어디부터 볼지 모름
"핵심 40개, 전체 1,470개"	어디부터 볼지 명확
"48가지 조합 결과를 모두 첨부"	재현 가능 · 신뢰 상승

세 번째까지 하면 이상적입니다. 다른 사람이 자기 문턱으로 다시 볼 수 있으니까요. 자료를 공개한 사람들 덕에 우리가 여기까지 왔으니, 우리도 결과를 그렇게 내놓는 게 맞습니다.

재현 가능성은 코드가 아니라 결정의 기록에서 나옵니다.

Python 브라우저에서 실행

# 이 강의의 분석을 재현하려면 적어 둬야 하는 것들 — 체크리스트.
recipe = [
    ("시리즈",       "GSE24206, GSE10667, GSE110147, GSE53845"),
    ("내려받은 날",  "2026-08-30"),
    ("표본 선택",    "IPF 와 정상만. NSIP·혼합형 23개 제외"),
    ("눈금",         "선형이면 log2. 표본별 중앙값 정렬"),
    ("탐침 접기",    "유전자당 분산 최대인 탐침 하나"),
    ("여러 유전자",  "'A /// B' 는 첫 번째만"),
    ("효과크기",     "Hedges' g (J 보정)"),
    ("합치기",       "무작위효과, DerSimonian-Laird tau^2"),
    ("다중검정",     "Benjamini-Hochberg"),
    ("문턱",         "q < 0.05, |g| > 1.0, 네 시리즈 부호 일치"),
    ("정렬",         "z 내림차순"),
]
for k, v in recipe:
    print(f"{k:12s} : {v}")
print()
print(f"열한 줄입니다. 이걸 적어 두면 남이 똑같이 다시 만들 수 있습니다.")

고등학생손으로 돌려 보는 이유

남이 짠 파이프라인을 돌리면 숫자가 나옵니다. 그런데 그 숫자가 어느 결정에 얼마나 민감한지는 안 나와요.

요리 레시피를 그대로 따라 하면 음식은 나오지만, 소금을 반으로 줄이면 어떻게 되는지는 모릅니다. 한 번 줄여 봐야 알아요.

레시피대로만	손잡이를 돌려 보면
결과 하나	결과가 어떻게 움직이는지
"이게 답이다"	"이 부분은 튼튼하고 저 부분은 약하다"
비판에 무방비	미리 답을 준비

결과의 값보다 결과의 안정성이 더 많은 것을 말합니다.

🤔 확인 문제

|g| 문턱을 1.0 에서 0 으로 내리면 목록에 무슨 일이 생기나요?

🤔 확인 문제

z 대신 g 로 정렬하면 어떤 유전자가 위로 올라오나요?

🤔 확인 문제

남이 이 분석을 재현할 수 있게 하려면 무엇을 적어 둬야 하나요?