13강 / 20강

【실습】 112개 클러스터를 탐험한다

Zhu, Dann et al. (2026) SI Table S4 — cluster annotations

112개 클러스터의 전체 목록이 있습니다. 각 클러스터에는 수동 주석(annotation), KEGG · Reactome · CORUM 경로 매핑, 그리고 조건 특이성이 기록되어 있습니다.

고등학생112개 클러스터

이 스크린에서 112개의 클러스터가 나왔습니다. 크기와 성격이 제각각이에요.

클러스터 유형	특징
알려진 경로와 일치	TCR 신호, 리보솜, 미토콘드리아 등 — 검증 역할
알려진 경로의 일부	경로가 여러 클러스터로 쪼개짐
새로운 조합	교과서에 없던 묶음 — 가장 흥미로움
작고 애매한 것	노이즈일 수도

클러스터 79 (Th17 분화)를 자세히 봅시다.

항목	내용
멤버	IRF4, BATF, STAT3, JUNB, IPMK, NUP188
크기	6개 유전자
조건 특이성	모든 조건에서 활성
크론병 연관	OR = 58.2 (p < 0.001)
류머티스 관절염	OR = 3.0
천식	OR = 3.1

고등학생탐험할 때 물을 것

질문	왜
몇 개의 유전자가 들어 있나	2~3개짜리는 우연일 수 있음
알려진 유전자가 몇이나 있나	이름을 붙일 근거
어느 조건에서 만들어졌나	조건마다 클러스터가 다름
내부의 유사도가 얼마나 높나	느슨한 묶음인가 단단한 묶음인가
모르는 유전자가 있나	새 가설의 씨앗

마지막 줄이 가장 값집니다 — 알려진 것들 사이에 끼어 있는 모르는 것이 발견의 출발점입니다.

클러스터 크기는 4개부터 195개까지 다양합니다

Python 브라우저에서 실행

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 클러스터 크기 분포 시뮬레이션
np.random.seed(42)
sizes = np.concatenate([
    np.random.randint(4, 10, size=40),
    np.random.randint(10, 30, size=35),
    np.random.randint(30, 80, size=25),
    np.random.randint(80, 196, size=12),
])[:112]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.hist(sizes, bins=20, color='#1ABFB0', alpha=0.7, edgecolor='#0d1117')
ax.axvline(6, color='#f85149', linestyle='--', label='Cl.79 Th17 (6개)')
ax.axvline(104, color='#58a6ff', linestyle='--', label='Cl.9/10 SAGA (104개)')
ax.set_xlabel('클러스터 크기 (유전자 수)')
ax.set_ylabel('클러스터 수')
ax.set_title('112개 클러스터의 크기 분포')
ax.legend()
ax.spines[['top','right']].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

고등학생22번 클러스터 — TCR signaling

이 스크린의 기준점 역할을 하는 클러스터입니다.

특징	내용
구성원	CD3 복합체, ZAP70, LAT 등 신호 전달 사슬
Rest에서	거의 아무 변화 없음
Stim에서	수천 개 유전자가 흔들림
내부 유사도	매우 높음 — 같은 사슬의 연속 단계

이 클러스터가 양성 대조입니다. 여기서 큰 신호가 안 나오면 실험 자체를 의심해야 해요.

고등학생클러스터를 다음 실험으로 잇기

발견	다음 실험
모르는 유전자가 알려진 경로에 끼어 있음	그 유전자가 그 경로에서 무슨 일을 하나 — 개별 실험
알려진 경로가 여러 클러스터로 쪼개짐	실제로 하위 모듈이 있나 확인
조건마다 클러스터가 재편됨	시간에 따른 경로 재구성
내 표적이 큰 클러스터에 속함	중복성 우려 — 다른 구성원이 대신할까

클러스터는 답이 아니라 가설의 지도입니다.

🤔 확인 문제

112개 클러스터에 속한 유전자는 전체의 약 몇 %인가요?