18강 / 20강

전사체 수를 읽는다 — 네 조건의 숫자가 말하는 것

SI 「(1) WT+isotype 198,792 ... (4) KD+anti-PD1 217,301 transcripts」

논문이 Xenium 으로 얻은 전사체 수입니다.

조건	전사체 수
WT DDX54 + 아이소타입	198,792
DDX54 KD + 아이소타입	342,508
WT DDX54 + 항-PD1	397,786
DDX54 KD + 항-PD1	217,301

가장 적은 것과 가장 많은 것이 2배 차이입니다.

이 차이가 생물학적일까요, 기술적일까요?

🧬

생물학적

그 조건에서 정말 RNA 가 많다

📏

조직 면적

절편이 더 컸다

🔬

기술적

RNA 품질 · 프로브 효율이 달랐다

구별할 수 없습니다. 그래서 절대 수를 그대로 견주지 않습니다.

고등학생네 조건의 숫자가 말하는 것

SI에 조건별 전사체 수가 적혀 있습니다 — 198,792에서 217,301까지요.

이 숫자가 뜻하는 것	내용
검출된 전사체 총수	탐침이 잡은 분자 수
절편의 면적에 비례	조직이 크면 많음
RNA 품질에 좌우	17강 — DV200
세포 수에도	—

조건 간 비교를 하려면 면적이나 세포 수로 정규화해야 합니다.

고등학생총수를 그대로 비교하면 안 된다

조건 A가 많다면	가능한 이유
발현이 실제로 높음	—
절편이 더 큼	기술적
세포가 더 빽빽함	—
RNA 품질이 더 좋음	기술적

"많다"의 이유가 넷 중 어느 것인지 가려야 합니다.

논문이 '비율' 로 보고한 이유가 여기 있습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 절대 수를 그대로 견주면 안 되는 이유
조건 = [
    ("WT + 아이소타입",  198_792),
    ("KD + 아이소타입",  342_508),
    ("WT + 항-PD1",     397_786),
    ("KD + 항-PD1",     217_301),
]

전체 = sum(c for _, c in 조건)
print(f"{'조건':<18}{'전사체':>10}{'전체 대비':>10}{'최소 대비':>10}")
print("-" * 50)
최소 = min(c for _, c in 조건)
for 이름, c in 조건:
    print(f"{이름:<18}{c:>10,}{c/전체:>9.1%}{c/최소:>9.2f}배")

print()
print(f"최대/최소 = {max(c for _,c in 조건)/최소:.2f}배")
print()
print("이 차이를 생물학으로 읽으면 안 됩니다. 왜냐하면:")
print("  · 절편 면적이 다르면 세포 수가 다르다")
print("  · RNA 품질(DV200)이 다르면 프로브가 덜 붙는다")
print("  · 같은 조직도 자른 자리에 따라 다르다")
print()
print("그래서 세포 수로 나누거나(세포당 전사체), 조건 안에서")
print("세포 종류의 '비율' 을 봅니다 — 논문이 한 것이 후자입니다.")

고등학생세포당으로 바꾸기

정규화 방법	내용
세포당 전사체 수	세포 분할이 필요
면적당	간단 · 세포 밀도 차이는 못 걷음
총합으로 나눔	상대 비율

세포 분할(segmentation)이 공간 자료의 가장 어려운 단계입니다.

DAPI로 핵은 보이지만 세포 경계는 안 보여요. 그래서 핵 주변으로 확장하거나, 세포막 염색을 추가합니다.

고등학생패널이 정하는 한계

패널 방식	내용
정해진 유전자만 봄	패널에 없으면 영영 못 봄
패널 설계가 결정적	어떤 세포를 구분할지 미리 정함
새 세포 유형	발견하기 어려움

그래서 단일세포로 먼저 탐색하고, 패널을 설계해 공간으로 가는 순서가 흔합니다.

🤔 확인 문제

네 조건의 전사체 절대 수를 그대로 견주면 안 되는 이유는?