석박사의 공간전사체 데이터셋 첫걸음

세포가 어디에 있는지까지
적혀 있는 자료입니다

단일세포 RNA-seq 은 세포를 조직에서 뜯어내 읽습니다. 그 순간 어디에 있었는지가 사라지죠. Xenium 공간전사체는 조직을 그대로 둔 채 읽습니다. 그래서 세포마다 x·y 좌표가 있고, mRNA 분자 하나하나에도 좌표가 있습니다.
종양 한 장에 세포 198,792개, 분자 9,548만 개. 이 20강은 그 좌표를 읽는 법입니다.

🐍 Python📍 분자 좌표🔬 조직 이미지 ✂️ 세포 분할🧪 음성 대조군🧭 이웃 분석🎨 슬라이딩 갤러리🇰🇷 한국어

1강 시작하기 →

이렇게 배웁니다

📍분자 하나하나

세포가 아니라 mRNA 분자가 자료의 최소 단위입니다. 시야 하나(200×200 µm)에서 분자 356,319개의 좌표와 품질점수를 직접 만집니다.

🔬진짜 조직 사진 위에

같은 시야의 DAPI 현미경 이미지를 그대로 씁니다. 분자와 세포 경계를 그 위에 겹쳐 그리면 자료가 무엇을 뜻하는지 한눈에 보입니다.

🧪스스로 재는 오차

Xenium 은 음성 대조군 649종을 함께 넣어 찍습니다. 거짓양성률을 내가 직접 계산해 볼 수 있는 드문 자료입니다.

🧭위치가 답하는 질문

"T세포가 종양 안까지 들어왔는가, 가장자리에 머무는가" — 단일세포로는 답할 수 없고 공간 자료만 답할 수 있는 질문을 풉니다.

전체 커리큘럼

좌표가 있는 자료 — 세포를 뜯어내지 않고 읽는다

공간전사체란 무엇인가 · GSE285341 이 주는 파일 열두 가지

실험 기록 읽기 — 이 자료가 어떻게 만들어졌는지

experiment.xenium · 패널 · 화학 버전 · 픽셀 크기

세포 표 — 한 줄이 세포 하나, 그리고 좌표가 붙어 있다

cells.csv 의 열 열네 개 · 면적과 핵

조직 지도 — 점 19만 개를 찍으면 종양이 보인다

좌표로 그리는 첫 그림 · 현미경 이미지와 겹치기

분자 하나하나 — 자료의 진짜 최소 단위

transcripts.zarr · x·y·z 좌표를 가진 점 9,548만 개

품질 점수 — 이 점을 믿을 것인가

codeword 해독 · Q20 문턱 · 걸러 낸 뒤 남는 것

음성 대조군 — 거짓양성률을 내가 직접 잰다

있을 리 없는 탐침 649종 · 세포당 거짓 분자 0.31개

표적 패널 — 전사체 전체가 아니다

5,006개만 본다는 것의 뜻 · 내 표지자가 없을 때

세포 분할 — 어디까지가 한 세포인가

핵 염색 · 경계 다각형 · 분할이 바뀌면 자료가 바뀐다

분자를 세포에 배정하기 — 직접 해 본다

점이 다각형 안에 있는가 · 남는 분자 · 새어 나간 분자

행렬이 만들어지는 순간 — 여기서 단일세포와 만난다

세포 × 유전자 · 하지만 좌표를 잃지 않는다

공간 자료의 품질관리 — 표본마다 품질이 다르다

전사체 수 · 면적 · 그리고 DDX_PD1 문제

군집과 세포 유형 — 좌표를 쓰지 않고 먼저 나눈다

발현만으로 군집 · 표지자로 이름 붙이기

지도에 색칠하기 — 발현으로 나눈 것이 공간에서 말이 되는가

세포 유형 지도 · 종양 덩어리와 기질 · 밀도 격자

슬라이딩 갤러리 — 공간 데이터셋을 30초에 훑는다

분자에서 조직까지 열여섯 장면

이웃 분석 — 누가 누구 옆에 있는가

kNN · 이웃 구성 · 관측 대 기대 농축

침윤 정도 재기 — 안까지 들어왔는가, 문 앞에 있는가

이 강의 전체가 향해 온 질문

T세포를 다시 나눈다 — 5,006개 패널로 어디까지 되나

논문 Fig. 8A·8B · 들어온 T세포가 어떤 T세포인가

논문 Fig 8 을 견준다 — 효과 T세포는 어디에 있나

논문 Fig. 8C·8D · 네 방향 주장 중 몇 개가 맞나

네 조건 비교 — 그리고 결론을 흔들어 본다

민감도 분석 · 품질 차이가 만든 결과인가

공간 자료의 함정 — 눈에 보이기 때문에 더 위험하다

분할 · 새어 나감 · 절편 · 가장자리 · 격자 크기

우리가 본 것과 못 본 것 — 좌표가 답하는 질문

22강 정리 · 두 자료를 겹쳐 읽기 · 다음으로