Lesson 19 of 20

【실습】 'M1 유사' 라는 이름은 이름값을 하나 — 그리고 조직에서 다시 본다

논문 Fig. 7E·G · GSE285341 Xenium

18강에서 '순환 단핵구' 이름표를 검증했습니다. 이번에는 반대쪽 — 'M1 유사 단핵구' 입니다.

같은 원칙입니다. 이름에 쓴 유전자(Ace · Cd300a · Adgre4)는 검증에 쓰지 않습니다. 논문 Fig. 7E 의 세 축을 씁니다 — 병원체 인식 · 활성산소 · M1 전사인자.

High school이번에는 반대쪽

18강에서 '순환 단핵구' 이름표를 검증했다. 이번에는 반대쪽 — 'M1 유사' 다.

같은 논리를 적용한다

물음
M1 이름표를 붙일 때 쓰지 않은 표지로 확인하면 어떤가
M1 의 기능적 특징(항원제시 · 살균)이 실제로 높은가
조직에서도 그 세포가 구별되나

세 번째가 이 강의의 새로운 시도다

공간전사체(Xenium) 자료로 조직 안에서 그 세포를 다시 본다.

해리한 자료에서 정의한 것이 조직에서도 보이는지 확인한다

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# 세 축이 이름표와 겹치지 않는지 확인
import mye

이름표지 = set(mye.fig7_markers()["M1 유사 단핵구"])
print("M1 유사 이름에 쓴 유전자:", 이름표지)
print()
for ax, gl in mye.M1_AXES.items():
    print(f"  {ax:<12}{' · '.join(gl)}   겹침: {이름표지 & set(gl) or '없음'}")

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# 세 축으로 여섯 아형을 견준다
import mye

t = mye.axis_by_subtype(mye.M1_AXES)
print(t.to_string())
print()
for ax in t.columns:
    최고 = t[ax].idxmax()
    print(f"  {ax:<12} 1위: {최고}  ({t.loc[최고, ax]:.3f})")

High school공간 자료로 넘어갈 때

	단일세포 (해리)	Xenium (공간)
유전자 수	전체 전사체	수백 개 패널
위치	잃음	유지
세포 경계	명확	추정해야 함
세포당 깊이	깊음	얕음

첫 줄이 큰 제약이다

Xenium 패널에 M1 표지가 다 들어 있지 않을 수 있다. 그러면 단일세포에서 쓴 점수를 그대로 못 쓴다.

패널에 있는 유전자만으로 다시 정의 해야 한다. 그러면 같은 이름의 다른 정의 가 된다.

플랫폼이 다르면 같은 이름이라도 정의가 달라진다

다른 기술로 다시 본다 — 공간전사체

지금까지는 조직을 흩어서 세포를 하나씩 읽었습니다. 같은 실험의 다른 자료가 있습니다 — Xenium 공간전사체. 조직을 흩지 않고 자리 그대로 읽은 것입니다.

기술이 다르면 편향도 다릅니다. 두 기술이 같은 방향을 가리키면 훨씬 믿을 만해집니다.

High school조직에서 본다는 것의 값어치

공간 자료로만 알 수 있는 것
M1 유사 세포가 종양 어디에 있나 (중심 · 가장자리)
T세포와 가까이 있나
암세포와 접촉하고 있나
다른 골수세포와 구역이 나뉘나

위치가 기능을 시사한다

M1 유사 세포가 종양 가장자리 에 몰려 있고 T세포와 가까이 있다면, 항원제시 역할 이 그럴듯하다.

종양 중심 저산소 부위 에 있다면 이름과 달리 다른 일을 하고 있을 수 있다.

위치는 기능의 증거는 아니지만 기능 가설을 크게 좁혀 준다

깊이가 다른 자료를 그대로 견주는 것은 「공간전사체 첫걸음」 18강이 다룬 함정과 같습니다.

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# 공간 자료를 열어 본다 - 먼저 함정부터
import mye

print(mye.spatial().to_string())
print()
print("맨 아래 줄을 보세요. 세포당 전사체가 189 에서 715 까지 - 거의 네 배 차이입니다.")
print("이 상태로 CPM 을 표본끼리 바로 견주면 안 됩니다.")

비를 쓰면 분모와 분자가 같은 깊이를 겪으므로 깊이 효과가 상쇄됩니다.

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# 깊이가 달라도 견줄 수 있는 값 - 같은 표본 안의 두 유전자 비
import mye

print("Ace / Vcan   (M1 유사 표지 / 순환 단핵구 표지)")
for k, v in mye.spatial_ratio("Ace", "Vcan").items():
    print(f"  {k:<10}{v:>8.4f}")
print()
print("Nos2 / Mrc1  (M1 기능 / M2 기능)")
for k, v in mye.spatial_ratio("Nos2", "Mrc1").items():
    print(f"  {k:<10}{v:>8.4f}")
print()
print("두 비 모두 DDX_PD1 에서만 크게 뜁니다.")

High school이름값을 하는가 — 정리

검증 층	결과의 해석
독립 표지와 일관	이름표가 실재하는 상태를 가리킴
기능 표지와 일관	기능적으로도 의미 있음
조직에서도 구별	해리 인공물이 아님
위치가 기능과 맞음	가장 강한 지지

네 층을 다 통과하면

그 이름표는 믿을 만하다. 한두 층에서 걸리면 제한적으로 쓰거나 이름을 바꾼다.

그리고 어느 층에서 걸렸는지 적는다

"조직에서는 구별되지 않았다" 는 문장이 있으면 독자가 해리 인공물일 가능성 을 고려할 수 있다.

검증은 통과/실패가 아니라 어느 층까지 확인되었나로 보고한다

🤔 Check yourself

공간 자료에서 CPM 을 표본끼리 바로 견주면 안 되는 이유는?

🤔 Check yourself

'M1 유사' 이름표가 병원체 인식 축에서 꼴찌였습니다. 어떻게 결론지어야 하나?

🤔 Check yourself

두 다른 기술이 같은 방향을 가리키는 것이 왜 중요한가?