4강 / 22강

세포는 3만 7천 개인데 표본은 넷이다

설계를 먼저 본다 · 무엇이 반복되고 무엇이 반복되지 않았나

분석을 시작하기 전에 설계를 그려 봅시다.

	아이소타입	항-PD1
WT	생쥐 1마리 · 세포 11,187	생쥐 1마리 · 세포 11,686
Ddx54 KD	생쥐 1마리 · 세포 6,257	생쥐 1마리 · 세포 8,455

세포는 37,585개. 많아 보입니다. 그런데 생쥐는 네 마리이고, 칸마다 한 마리입니다.

"WT_CTRL 과 KD_PD1 이 다르다" 를 보이려면 생쥐를 여러 마리씩 봤어야 합니다. 한 마리씩이면, 차이가 처리 때문인지 그 생쥐 때문인지 구별할 방법이 없습니다.

고등학생설계를 먼저 본다

자료를 열면 바로 분석하고 싶어진다. 그런데 먼저 봐야 할 것 은 실험 설계다.

이 실험의 설계

조건	표본 수
대조	1
약물 A	1
약물 B	1
A + B 병용	1

2×2 설계인데 각 칸에 하나씩 이다. 세포는 3만 7천 개지만 생쥐는 넷 이다.

세포 수가 아니라 개체 수가 통계적 표본 크기다

설계표를 코드로 그려 보는 것이 첫 단계입니다. 빈 칸이나 불균형이 바로 보이거든요.

Python 브라우저에서 실행

import im

c = im.cells()
print("설계표")
print()
print(f"{'':<12}{'아이소타입':>14}{'항-PD1':>14}")
print("-" * 42)
for d in ["WT", "KD"]:
    row = f"{d:<12}"
    for t in ["CTRL", "PD1"]:
        n = ((c["Ddx54"] == d) & (c["처리"] == t)).sum()
        row += f"{'생쥐 1 · 세포 ' + format(n, ','):>18}"
    print(row)
print()
print(f"세포 {len(c):,}개 (조각) · 전체로는 37,585개")
print(f"생쥐 {len(im.SAMPLES)}마리 — 칸마다 1마리")

고등학생무엇이 반복되고 무엇이 반복되지 않았나

반복된 것	반복되지 않은 것
같은 생쥐 안의 세포 (수천 개)	같은 조건의 생쥐
기술적 측정	생물학적 개체

두 종류의 반복

기술적 반복 은 같은 시료를 여러 번 재는 것이다. 측정 오차를 줄인다.

생물학적 반복 은 다른 개체를 재는 것이다. 개체 간 변이를 잡는다.

결론을 "이 약이 효과가 있다" 로 내려면 생물학적 반복이 필요하다. "이 생쥐에서 이런 일이 있었다" 를 넘어서려면.

기술적 반복을 아무리 늘려도 생물학적 결론은 안 나온다

표본 사이의 기술적 차이를 미리 적어 둡니다. 나중에 결과가 나오면 이 표로 돌아옵니다.

Python 브라우저에서 실행

import im

# 표본마다 기술적 조건이 얼마나 다른가 — 이것도 설계의 일부다
c = im.cells()
print(f"{'표본':<10}{'세포':>8}{'UMI 중앙값':>12}{'유전자 중앙값':>14}{'미토% 중앙값':>13}")
print("-" * 60)
for s in im.SAMPLES:
    d = c[c["표본"] == s]
    print(f"{s:<10}{len(d):>8,}{d['UMI'].median():>12,.0f}"
          f"{d['유전자수'].median():>14,.0f}{d['미토%'].median():>12.2f}%")
print()
print("KD_PD1 의 UMI 중앙값이 다른 표본의 절반쯤입니다.")
print("생물학일 수도, 라이브러리 품질일 수도 있습니다 — 지금은 알 수 없습니다.")

고등학생그럼 이 실험이 잘못된 것인가

그렇지 않다. 목적이 다를 수 있다.

목적	필요한 설계
무엇이 있는지 본다 (탐색)	깊게 한두 표본 — 이 실험
차이가 있는지 검정	조건당 여러 개체

단일세포 실험은 비싸다

표본 하나에 수백만 원이 든다. 조건당 세 마리씩 넷이면 열두 표본 — 예산이 세 배다.

그래서 초기 탐색은 대개 적은 표본으로 깊게 한다. 그리고 거기서 나온 가설을 싸고 표적화된 방법(유세포분석, qPCR)으로 큰 n 에서 확인한다.

탐색과 확증은 다른 실험이고 다른 설계를 요구한다

🎮 설계 실험실

표본 수를 늘려 보세요. 몇 마리부터 무엇을 말할 수 있게 되는지 보입니다.

고등학생문제는 설계가 아니라 주장이다

탐색 설계로 탐색 결론을 내면 아무 문제 없다. 문제는 탐색 설계로 확증 결론을 내는 것이다.

이 설계로 할 수 있는 말	할 수 없는 말
이 표본에서 림프계가 21% 였다	병용이 림프계를 늘린다
세포유형 19가지를 확인했다	조건 간 차이가 유의하다
가설: 병용이 시너지를 낸다	결론: 병용이 시너지를 낸다

이 구분이 이 강의의 뼈대다

5강부터 13강까지가 전부 이 이야기다 — 왜 오른쪽 열의 말을 할 수 없는가, 그리고 그럼 무엇을 말할 수 있는가.

설계가 결론의 강도를 정한다 — 분석 방법이 아니라

🤔 확인 문제

같은 생쥐에서 세포를 10,000개 읽는 것과 20,000개 읽는 것의 차이는?

🤔 확인 문제

표본마다 UMI 중앙값이 크게 다를 때 옳은 태도는?

🤔 확인 문제

파일 안 library_ids 와 GEO 제목이 어긋날 때 이 강의가 GEO 를 따른 근거는?