15강 / 20강

【실습】 네 조건에서 DC 아형을 견준다

치료가 DC 를 바꾸나 · 그리고 그 답을 이 자료로 말할 수 있나

11강의 배정을 네 조건에서 견줍니다. `/checkpoint` 15강의 2×2 를 DC 쪽에서 다시 보는 셈이에요.

먼저 무엇을 물을지 정합니다 — "치료가 DC 아형 구성을 바꾸나?"

고등학생네 조건에서 DC 아형을 견준다

11강에서 만든 아형 배정을 네 조건에서 비교한다. 치료가 DC 를 바꾸나?

기대

기대	근거
치료 후 cDC1 이 늘어남	죽은 암세포가 많아지면 주울 것이 많음
성숙 표지가 올라감	13강 — 위험 신호
CCR7⁺ DC 가 늘어남	이동 준비

그런데 미리 알아 둘 것

DC 는 전체의 1% 미만이고, cDC1 은 그중 2.3% 다. 세포 수가 아주 적다. 비율 변화를 재기에 충분한가부터 확인해야 한다.

비교를 시작하기 전에 그 비교를 할 만큼 세포가 있는지부터 센다

먼저 세고, 그다음 비율로 봅니다 — 세포 수가 조건마다 다르니까요.

Python 브라우저에서 실행

# 아형을 배정하고 조건마다 센다
import inn
import pandas as pd

dc = inn.cells(["수지상세포", "성숙 수지상세포", "형질세포양 DC"]).copy()
dc["cDC1"] = inn.score(["Xcr1", "Clec9a"], dc)
dc["cDC2"] = inn.score(["Sirpa", "Cd209a"], dc)
dc["pDC"] = inn.score(["Siglech", "Ly6d"], dc)
점수 = ["cDC1", "cDC2", "pDC"]
dc["배정"] = dc[점수].idxmax(axis=1)
dc.loc[dc[점수].max(axis=1) <= 0, "배정"] = "정하지 못함"

순서 = ["WT_CTRL", "KD_CTRL", "WT_PD1", "KD_PD1"]
T = pd.crosstab(dc["표본"], dc["배정"]).reindex(순서)
print("세포 수")
print(T.to_string())
print()
print("비율 (%)")
P = (100 * T.div(T.sum(1), axis=0)).round(2)
print(P.to_string())
print()
print(f"cDC1 비율 : 대조 {P.loc['WT_CTRL','cDC1']}% -> 병용 {P.loc['KD_PD1','cDC1']}%")
print("병용에서 세 배 넘게 올랐습니다. 세포 수로도 10개 -> 47개예요.")
print()
print("흥미롭지만 - **10개와 47개입니다.** 이 정도 수로 무엇을 말할 수 있을까요?")
print("아래에서 그 질문을 정면으로 다룹니다.")

비를 볼 때는 분자와 분모가 각각 어떻게 움직였는지 확인합니다.

Python 브라우저에서 실행

# 성숙 DC 비율은 어떤가 - 이름표 기준으로
import inn
import pandas as pd

c = inn.comp()
순서 = ["WT_CTRL", "KD_CTRL", "WT_PD1", "KD_PD1"]
행 = []
for s in 순서:
    dc = c.loc["수지상세포", s]; mat = c.loc["성숙 수지상세포", s]; pd_ = c.loc["형질세포양 DC", s]
    nk = c.loc["NK세포", s]
    행.append({"조건": s, "DC": dc, "성숙DC": mat, "pDC": pd_, "NK": nk,
               "성숙 비율(%)": round(100 * mat / (dc + mat), 2),
               "NK/DC 비": round(nk / (dc + mat + pd_), 3)})
print(pd.DataFrame(행).to_string(index=False))
print()
print("병용(KD_PD1)에서 **NK/DC 비가 크게 오릅니다** - 0.05 에서 0.57 로.")
print("NK 가 늘어난 것이지 DC 가 준 것은 아닙니다 (DC 는 비슷).")

고등학생드문 세포의 비율을 비교하는 어려움

어떤 조건에서 cDC1 이 5개, 다른 조건에서 10개 나왔다고 하자. 두 배 차이인가?

푸아송 잡음을 계산해 보자

관찰	대략적 95% 구간
5개	약 2~12
10개	약 5~18

구간이 크게 겹친다. 5 와 10 의 차이는 우연으로 충분히 설명된다.

일반 규칙

세는 자료에서 오차는 대략 √n 이다. n=5 면 오차가 ±2.2, 즉 44%. n=100 이면 ±10, 즉 10%.

드문 세포의 비율 변화를 재려면 훨씬 많은 세포가 필요하다.

√n 규칙 — 드문 것을 정확히 세려면 전체를 아주 크게 해야 한다

고등학생그리고 개체 수 문제

세포를 아무리 많이 읽어도, 생쥐가 조건당 하나 면 조건 간 차이의 유의성은 말할 수 없다.

층	이 자료
세포 수	충분하지 않음 (드문 세포)
개체 수	충분하지 않음 (조건당 1)

두 층 모두에서 부족하다. /immune 8강의 계산대로, 이 설계로는 p 값을 붙일 수 없다.

그럼 무엇을 하나

배수와 방향을 보고하고, 가설로 적는다. 그리고 다음 실험에 필요한 규모 를 계산한다.

할 수 없는 것을 명확히 하면 무엇이 필요한지가 정해진다

같은 자료라도 무엇을 묻느냐에 따라 쓸 수 있는 검정이 달라집니다.

Python 브라우저에서 실행

# 조건 사이 차이를 검정할 수 있나 - 14강과 다른 질문이다
import inn
import pandas as pd
from math import comb

print("14강에서는 **한 마리 안에서** 세포를 갈랐습니다 -> 세포 순열이 맞았습니다.")
print("여기서는 **조건끼리** 견줍니다 -> 섞어야 할 것은 **마우스**입니다.")
print()
n = 4
print(f"표본(마우스) {n}마리 · 군마다 1마리")
for k, 설명 in [(1, "하나 대 셋"), (2, "둘 대 둘")]:
    c = comb(n, k)
    print(f"  {설명:<10}{c:>3}가지 -> 가장 작은 p = {1/c:.3f}")
print()
print("**0.05 아래를 만들 수 없습니다.** 세포가 3천 개여도 그렇습니다.")
print()
print("세포를 독립 표본으로 세면 p 가 아주 작게 나오지만 - 그건 **가짜 반복**입니다.")
print("같은 마우스에서 나온 세포는 독립이 아니에요.")
print("(`/checkpoint` 15강에서 자세히 다뤘습니다.)")

고등학생그래도 볼 수 있는 것

볼 수 있는 것	조건에 무관하기 때문
어느 DC 아형이 어떤 유전자를 발현하나	세포 사이의 관계
성숙 표지와 이동 표지의 상관	세포 안의 관계
cDC1 이 실제로 CLEC9A 를 발현하나	배정의 검증

마지막 줄이 중요한 확인이다

배정한 cDC1 이 알려진 표지를 실제로 발현하는지 확인하면 배정 자체가 믿을 만한지 알 수 있다.

이것은 양성 대조 다. 아는 것이 나와야 모르는 것도 믿을 수 있다.

조건 비교를 못 해도 세포 사이의 관계는 물을 수 있다

🤔 확인 문제

11강의 배정을 조건끼리 견줄 때 세포가 아니라 마우스를 섞어야 하는 이유는?

🤔 확인 문제

NK/DC 비가 0.05 에서 0.57 로 오른 것을 정확히 읽은 것은?

🤔 확인 문제

군마다 마우스 한 마리인 실험 결과를 쓰는 올바른 방법은?