세포는 3만 7천 개인데
표본은 넷입니다
면역치료를 받은 종양에서 림프구 비율이 2%에서 21%로 뛰었습니다. 숫자는 크고, 방향은 일관되고, 네 칸 중 한 칸에서만 벌어집니다. 이 결과를 어디까지 믿어도 될까요?
이 강의는 GEO 원자료(GSE268555)로 그 물음에 답합니다 — 조성이 서로 묶여 있다는 것, 세포로 검정하면 p가 저절로 작아진다는 것, 그리고 표본이 넷이면 낼 수 있는 가장 작은 p가 0.25라는 것까지.
이렇게 배웁니다
🛡️지도를 받아서 시작한다
QC·군집·이름 붙이기는 /dataset이 가르칩니다. 여기서는 완성된 지도(세포유형 19가지)로 훨씬 어려운 질문에 20강을 씁니다 — 네 조건이 정말 다른가.
🔗비율은 서로 묶여 있다
호중구가 49%에서 18%로 내려앉으면 나머지는 가만히 있어도 오릅니다. 그 착시를 걷어내고도 차이가 남는지 CLR로 확인합니다.
🎲p는 세포 수를 따라간다
같은 비율인데 세포 수만 줄이면 p가 0에서 0.9로 갑니다. 그리고 표본을 섞는 정직한 순열의 최소 p는 0.25입니다 — 계산이 아니라 설계의 벽이죠.
🪞같은 점수, 뒤집히는 방향
세포독성 점수가 전체로는 7.4배 오르고 T세포만 보면 내려갑니다. 조성이 만든 착시를 숫자로 쪼개 봅니다.
전체 커리큘럼
01
세포 37,585개의 지도 — 종양 안에는 무엇이 있나
네 표본 · 군집 22개 · 세포유형 19가지
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02
이름은 우리가 붙인 것 — 표지유전자와 그 한계
군집 22개에 어떻게 이름을 붙였나 · 그 이름을 얼마나 믿을 것인가
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03
지도에 낀 것들 — 종양세포 · 정체 불명 · 상태 군집
CD45 로 골랐는데 면역세포가 아닌 것이 섞였다 · 그것도 한 표본에만
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04
세포는 3만 7천 개인데 표본은 넷이다
설계를 먼저 본다 · 무엇이 반복되고 무엇이 반복되지 않았나
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05
조성이 눈에 띄게 다르다 — 림프계 2%에서 21%로
네 조건의 세포 구성을 세어 본다 · 한 칸에서만 벌어지는 일
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06
비율은 서로 묶여 있다 — 호중구가 내려앉으면 나머지가 저절로 오른다
조성 자료(compositional data)의 닫힘 · 그리고 CLR 변환
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07
세포를 늘리면 p값은 저절로 작아진다
카이제곱 · 그리고 같은 비율에서 세포 수만 바꿔 보기
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08
유사복제 — 표본 넷으로 낼 수 있는 가장 작은 p는 0.25다
무엇을 섞어야 정직한 순열인가 · 그리고 그 답이 주는 한계
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09
그러면 이 자료로 무엇을 할 수 있나
가설을 세우는 자료와 가설을 검정하는 자료는 다르다
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10
p 대신 크기로 말한다 — 9배와 그 구간
부트스트랩 신뢰구간 · 그 구간이 정확히 무엇을 뜻하는가
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11
세포 안을 본다 — 소진과 세포독성 점수
유전자 묶음의 평균으로 세포 상태를 재는 법
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12
전체로 재면 오르고, T세포만 보면 내린다
조성이 만든 착시 · 단일세포판 심슨의 역설
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13
의사대량 — 세포를 표본으로 되돌린다
세포유형마다 표본별로 합치기 · 그리고 합쳐 놓고도 할 수 없는 것
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14
골수계를 다시 나눈다 — 논문이 쓴 여섯 아형
논문 Fig. 7A·7B · SI Fig. S16 · 단핵구는 하나가 아니다
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15
M1 과 순환 단핵구 — 논문 Fig 7 을 네 조건에서 견준다
논문 Fig. 7C~7H · 골수계가 편을 바꾸는가
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16
세포 사이의 대화 — 리간드와 수용체
누가 부르고 누가 듣나 · 단일세포 자료로만 볼 수 있는 것
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17
발현이 곧 대화는 아니다
mRNA · 거리 · 방향 · 그리고 세포 수가 만드는 착시
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18
논문의 주장을 하나씩 짚는다
무엇이 자료에 있고 무엇이 해석인가
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19
다른 설명들 — 처리 말고 무엇이 이 차이를 만들 수 있나
배치 · 소팅 · 종양 크기 · 채취 시점 · 그리고 그냥 그 생쥐
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20
어떻게 설계했어야 했나 — 같은 예산으로
세포를 줄이고 생쥐를 늘린다 · 그리고 확인 실험을 붙인다
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21
판정 — 이 자료로 무엇을 말해도 되나
확인된 것 · 방향만 맞은 것 · 말할 수 없는 것을 갈라 적는다
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22
세포를 세기 전에 물어야 할 것
22강에서 만든 도구 · 점검 목록 · 다음 걸음
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