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Dr. Seok's Single-Cell Immune Map, First Steps

Thirty-seven thousand cells,
and four samples

In the treated tumour the lymphocyte fraction jumped from 2% to 21%. The number is large, the direction is consistent, and it happens in only one of the four cells of the grid. How far should you trust that?
This course answers the question with the GEO raw data (GSE268555) — that compositions are tied to one another, that testing on cells drives p down of its own accord, and that with four samples the smallest p you can reach is 0.25.

🐍 Python🛡️ immune-cell map📊 composition 🔗 the closure problem🎲 pseudoreplication🪞 compositional illusions💬 cell–cell talk🇬🇧 English
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How you'll learn

🛡️You start with the map already made

QC, clustering and naming are what /dataset teaches. Here the map is finished (19 cell types) and 20 lessons go on a much harder question — are these four conditions really different?

🔗Proportions are tied together

When neutrophils drop from 49% to 18%, everything else rises without moving at all. You strip that illusion away with the CLR and see whether a difference survives it.

🎲p follows the number of cells

Hold the proportion fixed, cut only the cell count, and p travels from 0 to 0.9. And an honest permutation that shuffles samples bottoms out at p = 0.25 — a wall in the design, not in the arithmetic.

🪞Same score, opposite direction

The cytotoxicity score goes up 7.4-fold overall and down if you look at T cells alone. You take the illusion composition created apart, in numbers.

Full curriculum

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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