Lesson 4 of 22

조직 지도 — 점 19만 개를 찍으면 종양이 보인다

좌표로 그리는 첫 그림 · 현미경 이미지와 겹치기

공간 자료를 받으면 제일 먼저 해야 할 일이 있습니다. 좌표를 그냥 산점도로 찍어 보는 것.

이 한 장으로 아주 많은 것을 알 수 있습니다 — 조직이 몇 조각인지, 잘린 곳이 있는지, 구멍(괴사)이 있는지, 세포가 없는 빈 영역이 있는지. 1분이면 되고, 안 하면 나중에 반드시 후회합니다.

High school점 19만 개를 찍으면

세포 19만 개의 좌표를 그냥 점으로 찍는다. 그것만으로 조직 구조가 보인다.

왜 보이나

세포 밀도가 구조마다 다르기 때문이다.

구조	밀도
종양 덩어리	높음 — 세포가 빽빽
기질 · 결합조직	낮음
혈관 · 빈 공간	거의 없음
괴사 부위	낮음 · 불규칙

유전자를 하나도 안 봤는데 조직학적 구조 가 드러난다.

가장 단순한 그림이 가장 많은 것을 보여 주는 경우가 있다

축 비율을 set_aspect("equal") 로 맞추는 것을 잊지 마세요. 안 그러면 조직이 찌그러져 보입니다.

Python Runs in your browser

# 조각 세포의 좌표를 그대로 찍습니다.
import sp
import matplotlib.pyplot as plt

c = sp.cells()
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(9.5, 8))
for a, s in zip(ax.ravel(), ["WT_ISO", "DDX_ISO", "WT_PD1", "DDX_PD1"]):
    m = c["표본"] == s
    a.scatter(c.loc[m, "x"], c.loc[m, "y"], s=1.5, c="#4c6ef5", alpha=.6)
    a.set_title(s, fontsize=10)
    a.set_aspect("equal"); a.set_xticks([]); a.set_yticks([])
plt.tight_layout()
print("조각은 표본마다 1,500 세포씩입니다. 원본은 표본마다 20~40만 개예요.")
print("점이 적어도 조직의 윤곽은 이미 보입니다.")

High school현미경 이미지와 겹치기

Xenium 은 DAPI 핵 염색 이미지 도 함께 준다. 좌표 점을 그 위에 겹쳐 그릴 수 있다.

겹쳐서 확인할 것

확인	문제가 있으면
점이 핵 위에 있나	좌표계가 어긋남
핵이 있는데 점이 없나	분할이 놓친 세포
핵이 없는데 점이 있나	잘못 만들어진 세포

좌표계 어긋남이 흔한 실수다

이미지는 왼쪽 위가 원점 이고 y 가 아래로 증가한다. 좌표 자료는 수학 관행 대로 y 가 위로 증가할 수 있다.

그러면 겹쳤을 때 위아래가 뒤집힌다. 확인하지 않으면 모른다.

두 자료를 겹칠 때는 좌표계가 같은지부터 확인한다

High school그림을 그리는 것이 분석의 일부다

그림이 답하는 것	표로는 어려운 것
조직이 온전한가	—
절편이 찢어졌나	—
가장자리가 어디인가	—
덩어리가 몇 개인가	—

품질 문제가 그림에서 먼저 보인다

절편이 접혔거나, 기포가 있거나, 일부가 떨어져 나갔거나. 숫자로는 안 보이고 그림으로는 바로 보인다.

공간 자료에서 먼저 그려 보는 것 은 장식이 아니라 필수 품질 검사다.

공간 자료의 첫 품질 검사는 그냥 그려 보는 것이다

격자로 세면 세포가 없는 구멍이 드러납니다. 괴사 부위이거나 혈관, 아니면 절편이 찢어진 자리예요.

Python Runs in your browser

# 세포 밀도를 격자로 세면 조직 구조가 더 또렷해집니다.
import sp, numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

c = sp.cells()
m = c["표본"] == "WT_ISO"
x, y = c.loc[m, "x"].values, c.loc[m, "y"].values

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4.2))
ax[0].scatter(x, y, s=2, c="#4c6ef5", alpha=.6)
ax[0].set_aspect("equal"); ax[0].set_title("cells")
H, xe, ye = np.histogram2d(x, y, bins=40)
ax[1].imshow(H.T, origin="lower", extent=[xe[0], xe[-1], ye[0], ye[-1]], cmap="magma")
ax[1].set_aspect("equal"); ax[1].set_title("density (40x40 grid)")
for a in ax: a.set_xticks([]); a.set_yticks([])
plt.tight_layout()

넓이 = (x.max()-x.min()) * (y.max()-y.min()) / 1e6
print(f"조직이 차지한 사각형 넓이 ≈ {넓이:.1f} mm²")
print(f"조각 세포 {m.sum()}개 → 원본에서는 198,792개가 이 안에 있습니다.")

현미경 이미지와 겹치기

Xenium 은 형광 이미지도 함께 줍니다(morphology.ome.tif). 핵을 염색한 DAPI 채널이죠. 위젯의 조직 사진 단추를 눌러 보세요 — 지금 우리가 다루는 그 조직의 실제 사진입니다.

이미지와 좌표를 겹치려면 단위를 맞춰야 합니다. 이미지는 화소, 좌표는 µm. 2강에서 본 pixel_size = 0.2125 가 여기서 쓰입니다.

화소_x = µm_x / 0.2125 화소_y = µm_y / 0.2125

이 강의가 쓰는 200 × 200 µm 시야는 원본 이미지에서 941 × 941 화소짜리 조각입니다. 위젯에서 그 조각을 실제로 보여 드립니다.

High school밀도 격자라는 도구

점을 그대로 찍으면 겹쳐서 밀도가 안 보인다. 그래서 격자 로 나눠 센다.

단계	하는 일
1	영역을 정사각형 격자로 나눔
2	각 칸의 세포 수를 셈
3	색으로 표시

격자 크기가 결과를 바꾼다

격자	보이는 것
작음 (10 μm)	잡음이 큼 · 세부는 보임
중간 (50~100 μm)	구조가 잘 보임
큼 (500 μm)	구조가 뭉개짐

21강에서 이 문제를 함정 으로 다시 다룬다. 격자 크기는 임의의 선택 이고, 결과를 바꾼다.

해상도를 정하는 것은 무엇을 볼지 정하는 것이다

🤔 Check yourself

공간 자료를 받고 가장 먼저 그려야 할 그림은?

🤔 Check yourself

공간 산점도에서 set_aspect("equal") 을 반드시 해야 하는 이유는?

🤔 Check yourself

세포 밀도 격자에 세포가 전혀 없는 구멍이 보였습니다. 가능한 원인이 아닌 것은?