Lesson 19 of 20

판정 — 논문 Fig 3 을 우리 손으로 채점한다

확인된 것 · 확인하지 못한 것 · 확인할 수 없었던 것을 갈라 적는다

18강까지 온 길을 한 줄씩 채점합니다. 판정은 셋으로 나눕니다.

✅ 확인	자료가 논문의 주장과 같은 방향이고, 통계적으로도 뒷받침된다
◐ 방향만	방향은 맞지만 우연과 구별되지 않는다
❌ 확인 못 함	방향이 다르거나, 이 자료로는 아예 검정할 수 없다

중요한 것은 ❌ 를 "논문이 틀렸다" 로 읽지 않는 것입니다. 우리가 가진 것은 공개된 bulk 자료 두 장이고, 논문 저자들은 qRT-PCR·Western·동물 실험까지 했습니다. 우리가 못 본 것은 대개 우리 자료의 한계입니다.

High school판정은 셋으로 나눈다

칸	뜻
확인된 것	자료로 직접 확인
확인하지 못한 것	봤는데 안 나옴
확인할 수 없었던 것	설계·자료가 허락 안 함

셋째 칸이 왜 따로 필요한가

"안 나왔다" 와 "볼 수 없었다" 는 완전히 다르다.

	뜻	다음에 할 일
안 나옴	효과가 없거나 작다	더 큰 실험
볼 수 없음	측정 자체가 불가	다른 종류의 실험

두 종류의 부정을 구별하지 않으면 다음에 무엇을 할지 정할 수 없다

판정을 코드로 적어 둡니다. 자료가 바뀌면 판정도 저절로 다시 계산됩니다.

Python Runs in your browser

import mi
import numpy as np, pandas as pd

d, dm = mi.dmr(), mi.dmi()
t = mi.targets(); t34 = t[t.family == mi.FAM34].copy()
t34["PCT"] = pd.to_numeric(t34.PCT, errors="coerce")
strong = t34[t34.site.isin(["8mer", "7mer-m8"])].groupby("gene")["PCT"].max()

all_t = mi.shift(sorted(set(t34.gene)))
best_t = mi.shift(list(strong[strong > .5].index))
R = mi.family_shifts()
from scipy import stats
r, pr = stats.pearsonr(R.mir, R["shift"])

checks = [
    ("Ddx54 가 KD 에서 내려갔다", d.loc["Ddx54"].logFC < 0 and d.loc["Ddx54"].p < .05,
     f"log2FC {d.loc['Ddx54'].logFC:+.2f}, p={d.loc['Ddx54'].p:.1e}", "실험 확인"),
    ("Drosha 가 올라갔다", d.loc["Drosha"].logFC > 0 and d.loc["Drosha"].p < .05,
     f"{d.loc['Drosha'].logFC:+.2f}, p={d.loc['Drosha'].p:.3f}", "Fig 3A"),
    ("Dicer1 이 올라갔다", d.loc["Dicer1"].logFC > 0 and d.loc["Dicer1"].p < .05,
     f"{d.loc['Dicer1'].logFC:+.2f}, p={d.loc['Dicer1'].p:.3f}", "Fig 3A"),
    ("Dgcr8 · Xpo5 도 올라갔다",
     d.loc["Dgcr8"].logFC > 0 and d.loc["Xpo5"].logFC > 0,
     f"Dgcr8 {d.loc['Dgcr8'].logFC:+.2f} · Xpo5 {d.loc['Xpo5'].logFC:+.2f}", "Fig 3A"),
    ("miR-34b-5p 가 올라갔다",
     dm.loc["mmu-miR-34b-5p"].logFC > 0 and dm.loc["mmu-miR-34b-5p"].p < .05,
     f"{dm.loc['mmu-miR-34b-5p'].logFC:+.2f}, q={dm.loc['mmu-miR-34b-5p'].q:.3f}", "Fig 3B"),
    ("miR-34c-5p 가 올라갔다",
     dm.loc["mmu-miR-34c-5p"].logFC > 0 and dm.loc["mmu-miR-34c-5p"].p < .05,
     f"{dm.loc['mmu-miR-34c-5p'].logFC:+.2f}, q={dm.loc['mmu-miR-34c-5p'].q:.3f}", "Fig 3B"),
    ("miR-34 표적 452 개가 내려갔다", all_t["p"] < .05,
     f"이동 {all_t['delta']:+.4f}, p={all_t['p']:.3f}", "이 강의의 확장"),
    ("보존된 강한 자리 224 개가 내려갔다", best_t["p"] < .05,
     f"이동 {best_t['delta']:+.4f}, p={best_t['p']:.3f}", "이 강의의 확장"),
    ("계열 82 개에서 규칙이 성립한다", pr < .05,
     f"r={r:+.3f}, p={pr:.2f}", "이 강의의 확장"),
    ("Cd38 · Cd47 이 내려갔다",
     d.loc["Cd38"].logFC < 0 and d.loc["Cd47"].logFC < 0
     and d.loc["Cd38"].p < .05 and d.loc["Cd47"].p < .05,
     f"Cd38 {d.loc['Cd38'].logFC:+.2f} · Cd47 {d.loc['Cd47'].logFC:+.2f}", "Fig 5"),
]

print(f"{'항목':<36}{'판정':>6}  {'근거':<34}출처")
print("-" * 96)
for name, ok, why, fig in checks:
    print(f"{name:<36}{'✅' if ok else '◐':>6}  {why:<34}{fig}")
print("-" * 96)
n = sum(1 for _, ok, _, _ in checks if ok)
print(f"{n} / {len(checks)} 항목 확인")

결과 — 10 개 중 7 개 확인

✅ 확인된 것 (7)

녹다운 성공 · miRNA 공장 유전자(Drosha·Dgcr8·Xpo5·Dicer1)의 상승 · miR-34b/c 의 상승 · Cd38·Cd47 의 감소

논문 Fig 3A · 3B · 5 는 원자료로 재현된다

◐ 방향만 맞은 것 (3)

miR-34 표적 집합의 하락(−0.02~−0.04 log2, p = 0.05~0.13) · 계열 82 개의 규칙(r = +0.03)

이건 논문이 주장한 적 없는, 우리가 추가한 질문이다

중요한 구별 — ◐ 세 줄은 논문의 주장이 아닙니다. 논문은 "miR-34b/c 가 올라갔다" 까지만 말했고, 우리는 "그러면 그 표적이 내려갔어야 하지 않나" 를 추가로 물은 것입니다. 그 질문에 대한 답이 "이 자료로는 알 수 없다" 인 것이죠.

High school채점 결과

주장	판정
Ddx54 가 녹다운되었다	확인
miR-34b/c 가 올랐다	확인 (상대적으로)
miRNA 공장 유전자가 함께 올랐다	확인
miR-34 표적 집합이 내려갔다	확인 — 다만 2.8%
자리 세기에 따른 용량반응	확인 못 함
전역 miRNA-표적 규칙	확인 못 함 (r=+0.03)
단백질 수준의 억제	확인할 수 없었음
miR-34 상승의 원인	확인할 수 없었음

확인 4 · 못 함 2 · 불가 2 — 자료의 힘을 정직하게 나눈 결과

우리가 확인하지 못한 것 — 명확히 밝힙니다

단백질 수준은 보지 못했습니다. miRNA 억제의 상당 부분은 번역 단계에서 일어나는데, RNA-seq 은 그것을 보지 못합니다(18강).

인과의 방향을 확정하지 못했습니다. Ddx54 를 끈 세포에서 miR-34 가 올랐고 표적이 조금 내려갔다는 것까지가 우리가 본 전부입니다. "miR-34 때문에 내려갔다" 를 보이려면 자리를 망가뜨린 3'UTR 리포터 실험이 필요합니다.

Fig 3B 의 그림 자체와 대조하지 못했습니다. 논문의 막대그래프에 적힌 수치는 공개되어 있지 않습니다. 우리는 같은 원자료에서 같은 방향을 확인한 것이지, 같은 숫자를 확인한 것이 아닙니다.

사람에서의 확인(SI Fig. S8A)을 하지 못했습니다. 논문은 사람 폐암 자료에서 hsa-miR-34b 가 TMB-H 면역염증 종양에 높다는 것을 보였습니다. 그 자료가 이 강의에 실려 있지 않아 우리는 생쥐까지만 확인했습니다. 그리고 논문이 든 셋 중 miR-6240 과 miR-3544-5p 는 생쥐에만 있는 miRNA 라, 사람으로 넘어갈 다리가 애초에 miR-34b 하나뿐입니다(5강).

재현 연구에서 안 한 것을 안 했다고 적는 일은 한 것을 적는 일만큼 중요합니다.

High school'확인 못 함' 을 어떻게 다룰까

용량반응이 안 나온 것과 전역 규칙이 안 나온 것. 이것을 반증 으로 볼 수 있나?

반증이 되려면	이 자료는
검정력이 충분해야	15강 — 군 크기가 작았음
측정이 정확해야	13강 — 예측에 가짜가 섞임
다른 설명이 배제되어야	3강 — 정규화 문제

세 조건이 다 안 맞는다

그러니 반증이 아니다. "이 자료로는 확인되지 않았다" 가 정확한 서술이다.

기존 문헌에서 확립된 것을 한 자료에서 재현 못 했다고 뒤집을 수는 없다.

반증하려면 확인할 때보다 더 엄격한 조건이 필요하다

🎮 판정기

판정 기준을 옮겨 보세요. 같은 자료가 다른 결론이 됩니다.

High school이 채점표가 결과물이다

이 강의는 새로운 생물학 을 발견하지 않았다. 대신 어떤 주장이 이 자료로 확인 가능한지 를 정리했다.

얻은 것
각 주장의 근거 강도
확인하려면 무엇이 더 필요한지
효과 크기의 추정치 (2.8%)
다음 실험 설계의 근거

마지막 줄이 실용적 성과다

2.8% 라는 크기를 알면 다음 실험에 몇 개의 표적이 필요한지 계산할 수 있다.

그리고 단백질 수준 측정(리보솜 프로파일링, 프로테오믹스)이 필요하다는 것도 명확해졌다.

확인하지 못한 것의 목록이 다음 실험의 설계도가 된다

🤔 Check yourself

miR-34 표적 집합의 하락이 ◐ 로 판정된 것을 두고 옳은 서술은?

🤔 Check yourself

판정을 산문이 아니라 코드로 적어 두는 것의 이점은?

🤔 Check yourself

'miR-34 때문에 표적이 내려갔다' 를 보이려면 이 자료 말고 무엇이 더 필요한가?