Lesson 8 of 20

상위 200개가 말하는 것

논문 Figure 1C · Supplementary Table 4~6

계단을 오른 유전자가 1,363개, 내린 것이 1,329개입니다. 목록으로는 아무것도 알 수 없습니다. 사람이 읽을 수 있는 크기로 줄여야 합니다.

논문이 한 것은 간단합니다 — 가장 강하게 오른 200개와 가장 강하게 내린 200개만 잘라, 각각이 알려진 생물학적 과정 중 어디에 속하는지를 붙였습니다. 그것이 그림 1C 입니다.

High school상위 200개를 본다는 것

2,692개(1,363 + 1,329)를 다 볼 수는 없습니다. 상위 200개를 골라 자세히 봅니다.

왜 200개인가	내용
사람이 훑어볼 수 있는 크기	2,000개는 눈으로 못 봄
경로 분석에 적당	너무 적으면 통계가 안 나옴
관례	많은 논문이 비슷한 규모를 씀

200이라는 숫자에 마법은 없습니다 — 100이나 500이어도 결론이 비슷해야 튼튼한 결과입니다.

올라간 200개 — 다섯 무리

🧱

각질화와 상피 분화

편평세포 성격으로 쏠린다는 신호입니다. 각질을 만드는 유전자들이 켜집니다.

🔄

세포주기와 증식

더 자주 나눕니다. CDK1 · CCNB1 · NEK2 가 여기 있습니다.

🕸️

상피 구조 재편

세포 밖 그물을 고쳐 씁니다. 기어 나갈 수 있게 됩니다.

🔥

대사 재프로그래밍

특히 당분해와 지질 대사. 빨리 나누려면 재료와 에너지가 필요합니다.

🛡️

스트레스·세포사 저항·염증

죽으라는 신호를 버팁니다.

High school무엇으로 줄을 세울까

기준	상위에 오는 것	주의
Q값	가장 확실한 것	발현 높은 유전자가 유리
기울기 크기	가장 크게 변한 것	노이즈가 섞일 수 있음
둘의 조합	균형	가중치가 자의적

이 연구는 MLM의 통계량으로 줄을 세웁니다. 그러면 "일관되게 계단을 오르는" 유전자가 상위에 와요 — 한두 환자에서만 튄 유전자는 밀립니다.

내려간 200개 — 네 무리

👮

면역 감시

T세포·B세포 신호가 꺼집니다. 이 강의가 가장 눈여겨보는 무리입니다.

🧵

조직 결속

기질 조직의 짜임과 세포골격의 안정. 풀립니다.

📏

유전체 무결성

DNA 를 바르게 지키던 장치가 약해집니다.

💀

세포사 촉진

죽이라는 신호 쪽이 줄어듭니다.

이 그림이 말하는 한 가지

올라간 것과 내려간 것을 나란히 놓으면 짝이 보입니다.

올라감	내려감	합치면
세포주기 · 증식	세포사 촉진	더 나누고 덜 죽는다
상피 구조 재편	조직 결속	붙어 있던 것이 풀린다
염증 신호	면역 감시	불은 나는데 감시자는 없다
대사 재프로그래밍	유전체 무결성	빨리 굴리고 덜 고친다

이것이 조율된(coordinated) 전사 이동 이라는 논문의 표현입니다. 여기저기 흩어진 변화가 아니라 한 방향으로 함께 움직였다는 뜻입니다.

High school상위 목록에서 무엇을 읽나

확인할 것	왜
아는 암 유전자가 있나	있으면 분석이 작동한다는 신호 (양성 대조)
같은 집안이 여럿 있나	그 경로가 통째로 움직였다는 뜻
모르는 유전자가 있나	새 가설의 씨앗
기능이 서로 이어지나	9강의 경로 분석으로 확인

첫 줄이 가장 중요합니다 — 이미 아는 것이 안 나오면 방법을 의심해야 합니다.

'상위 200개' 는 통계가 정해 준 숫자가 아니라 사람이 고른 숫자입니다. 이런 선택이 그림의 모양을 만듭니다.

Python Runs in your browser

# 상위 몇 개를 자르느냐가 결론을 얼마나 바꾸나.
# 아래는 논문 값이 아니라 자르기의 성질을 보기 위한 예시 자료입니다.
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(5)
n = 1363

# 유전자마다 계단 기울기와 소속 과정을 무작위로 줍니다.
과정목록 = ["각질화", "세포주기", "구조재편", "대사", "스트레스", "기타"]
확률     = [0.13, 0.17, 0.11, 0.15, 0.09, 0.35]
과정 = rng.choice(과정목록, n, p=확률)
기울기 = rng.gamma(2.0, 0.5, n)

# 앞의 다섯 과정은 기울기를 조금 더 크게 (진짜 신호가 있다고 가정)
기울기[과정 != "기타"] += 0.6

순서 = np.argsort(-기울기)

for k in [50, 100, 200, 500, n]:
    상위 = 과정[순서[:k]]
    비율 = {p: (상위 == p).mean() for p in 과정목록}
    줄 = "  ".join(f"{p} {비율[p]:4.0%}" for p in 과정목록)
    print(f"상위 {k:>5}개 :  {줄}")

print()
print("적게 자를수록 신호가 있는 과정의 비율이 높습니다.")
print("많이 자를수록 '기타' 가 늘어나 그림이 흐려집니다.")
print("200 은 그 사이에서 고른 값입니다 - 정답은 아닙니다.")

High school목록에서 경로로

유전자 200개를 눈으로 보면 한계가 있습니다. 이름을 다 알 수도 없고, 서로 어떤 관계인지도 모르죠.

유전자 목록으로 보면	경로로 묶어 보면
이름 200개	기능 묶음 10~20개
관계가 안 보임	같은 일을 하는 것끼리 모임
모르는 이름이 많음	아는 경로에 속하면 짐작 가능
비교가 어려움	다른 연구와 경로 단위로 비교

9강과 10강이 이 작업입니다. 유전자에서 길로 올라가는 거예요.

🤔 Check yourself

논문이 계단을 오른 1,363개 전부가 아니라 '상위 200개' 만 과정에 배정한 이유로 가장 적절한 것은?

🤔 Check yourself

그림 1C 에서 어떤 과정의 동그라미가 가장 크다는 것이 뜻하는 바는?