Lesson 19 of 20

【실습】 사람 자료에서 DDX54 와 대사

TCGA-LUAD 407 표본 · 논문의 축이 사람에서도 보이나

지금까지는 마우스였습니다. 사람 자료로 같은 물음을 던집니다.

코호트는 /gene 과 /escape 가 쓴 것과 같습니다 — TCGA 폐선암 407 표본, 항원제시 변이가 없는 것만.

High school사람 자료에서 확인한다

지금까지는 생쥐 단일세포 자료였다. 이제 사람 종양 자료(TCGA-LUAD 407 표본)에서 같은 축을 본다.

무엇이 달라지나

표본 수는 100배 늘었는데 세포 해상도를 잃었다. 얻는 것과 잃는 것이 정확히 맞바뀐다.

자료를 바꾸면 답할 수 있는 물음의 종류가 바뀐다

Python Runs in your browser

# 사람 자료 - 대사 축이 사막과 염증에서 어떻게 다른가
import mtb

print(mtb.human_de().to_string())
print()
print("t 가 음수 = 염증에서 높음")

High school벌크의 CD38 은 암세포와 면역세포의 합

10강에서 본 문제가 여기서 정면으로 걸린다.

그래서 CD38 상관이 애매해진다

사람 자료에서 CD38 은 면역 유전자들과 상관이 높게 나오기 쉽다. 면역세포가 많은 종양에서 CD38 도 높으니까.

그러면 논문의 주장(암세포 CD38 = 억제 무기)과 정반대 방향 으로 보인다.

덩어리에서 한 유전자의 상관은 그 유전자를 발현하는 세포의 비율을 반영한다

/escape 17강에서 쓴 것과 같은 방법입니다 - 침윤 교란을 피합니다.

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# 침윤 이름표 대신 DDX54 로 가른다
import mtb

d = mtb.human_ddx("axes")
print(d.to_string())
print()
print("t 가 양수 = DDX54 높은 쪽에서 높음")

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# 유전자 하나씩 - 논문의 CD38 은 어떤가
import mtb

d = mtb.human_ddx("genes")
print(d.to_string())
print()
print("논문은 DDX54 가 CD38 을 올린다고 했습니다.")

High school그럼 어떻게 보정하나

세 번째가 이 경우에 유용하다

암세포주에는 면역세포가 아예 없다. 거기서 DDX54 와 CD38 의 관계를 보면 암세포 안에서의 관계 만 볼 수 있다.

대신 미세환경이 없으니 실제 종양과 다를 수 있다. 어느 계도 완벽하지 않고, 여러 계에서 일관되게 나오는지 를 본다.

완벽한 계는 없다 — 서로 다른 한계를 가진 여러 계에서 확인한다

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# Hallmark 경로로도 확인
import mtb

print(mtb.human_hallmark().to_string())
print()
print("t 가 양수 = 사막에서 높음")

High school이 실습이 확인한 것과 못 한 것

정직한 결론

"덩어리 자료로는 이 주장을 검증할 수 없다" 가 정확한 서술이다. "주장이 틀렸다" 도 "맞다" 도 아니다.

그럼 무엇이 필요한가

사람 종양의 단일세포 자료 에서 암세포와 면역세포를 나눠 DDX54-CD38 관계를 보는 것.

그런 자료가 공개되어 있다면 바로 확인할 수 있다. 이 실습의 결과물은 그 요구를 정확히 적을 수 있게 된 것 이다.

검증에 실패했으면 무엇이 있어야 검증할 수 있는지를 적는다

🤔 Check yourself

아데노신 축이 염증 종양에서 높게 나온 것을 어떻게 읽어야 하나?

Answer /escape 6강과 같은 문제입니다. 벌크는 섞인 것을 못 풉니다.

🤔 Check yourself

사람 자료에서 지지된 논문의 축은?

🤔 Check yourself

이 결과가 논문이 틀렸다는 뜻이 아닌 이유는?