22강 / 22강

우리가 본 것과 못 본 것 — 좌표가 답하는 질문

22강 정리 · 두 자료를 겹쳐 읽기 · 다음으로

우리가 본 것과 못 본 것 — 좌표가 답하는 질문
단일세포는 무엇이, 공간전사체는 어디에. 둘을 겹쳐야 이야기가 완성됩니다.

1강에서 우리 앞에 있던 것은 48 GB 짜리 파일 더미였습니다. 지금은 그 안에서 분자를 꺼내고, 세포로 묶고, 이름을 붙이고, 누가 누구 옆에 있는지까지 재어 봤습니다.

22강에서 한 일과 하지 않은 일을 눌러 확인해 보세요.
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우리가 실제로 확인한 것

✔자료의 정체 — Xenium Prime 5K 패널(표적 5,006) · FFPE · 픽셀 0.2125 µm · 네 조직에서 세포 1,156,387개, 분자 5.7억 개
✔분자 수준 — 200×200 µm 시야에서 분자 356,319개의 좌표·품질을 직접 다루고, Q20 비율을 직접 계산
✔거짓양성률 — 음성 대조군 649종으로 세포당 거짓 분자 0.31개를 확인. 저발현 유전자일수록 위험함도 정량화
✔분할과 배정 — 경계 다각형을 직접 읽고, 점-다각형 판정을 짜서 분자를 세포에 배정. 파일의 transcript_counts 와 대조
✔세포 유형 지도 — 좌표를 빼고 군집한 결과가 조직 구조와 맞아떨어지는 것을 확인
✔침윤 — 림프구 비율 3.0 → 3.1 → 5.5 → 11.4%. 단일세포 자료(2.4 → 2.2 → 3.3 → 21.3%)와 같은 방향
✔스트레스 검사 — QC 문턱을 15배 올려도 DDX_PD1 이 3.7~4.7배 높음을 유지

우리가 확인하지 못한 것

✖통계적 유의성 — 조건마다 생쥐 한 마리, 절편 한 장. 세포를 n 으로 세면 유사복제다
✖"종양 속으로 파고들었다" — 림프구는 늘었지만 종양세포와의 이웃 농축은 오히려 낮았다(0.34). 무리 지어 기질 쪽에 있는 모습
✖T/NK/B 세분 — 세포당 분자가 적어 Cd3e 검출률이 낮다. 림프구를 하나로 묶어 다뤘다
✖3차원 구조 — 절편 한 장은 종양의 한 단면일 뿐
✖분할을 다시 해 보기 — 원본 이미지가 표본당 4.6~8.8 GB라 이 강의에서는 제조사 분할을 그대로 썼다
✖패널에 없는 유전자 — Krt8·C1qa·S100a8·Cd74 등은 아예 볼 수 없었다
1강에서 열지도 못했던 자료가 이제 스무 줄이면 결론까지 갑니다.
Python 브라우저에서 실행

두 자료를 겹쳐 읽기

이 논문은 같은 질문을 두 가지 기술로 물었습니다. 그 결과를 나란히 놓아 보면 각 기술의 성격이 드러납니다.

단일세포 (GSE268555)공간전사체 (GSE285341)
세포40,100 (CD45⁺만)1,156,387 (모든 세포)
유전자32,2855,006
세포당 분자수천수백
위치없음있음
T·NK 세분가능어려움
종양 대비 비율불가능 (분모가 면역세포)가능
이웃 관계불가능가능
림프구 증가 방향2.4 → 21.3%3.0 → 11.4%

두 기술은 서로의 약점을 메웁니다. 절대적인 수치는 다르지만 (분모가 다르니 당연합니다) 방향과 상승효과의 모양은 일치합니다. 서로 독립적인 두 실험이 같은 결론을 낼 때, 그 결론은 훨씬 믿을 만해집니다.

여기서 이어지는 강의

이 강의는 좌표 자료를 다루는 법을 맡았습니다. 그 값이 무슨 뜻인지는 대개 다른 과목에 있어요.

더 알고 싶은 것어디로
왜 T세포가 종양 안까지 못 들어오나 · 배제 표현형 · TLS/traffic 전체
17강의 거리 도구로 논문 Fig. 5 를 채점하기/traffic 16·17·19강
18·19강에서 나눈 T세포 아형을 세포로 배우기/tcell 전체
같은 논문의 단일세포 쪽 · 이 자료를 의심하는 법/immune 전체
지도에서 본 골수세포가 무슨 세포인가/myeloid 전체
암세포가 면역을 피하는 수단 전체/escape 전체
H&E 로 침윤을 세는 고전적인 방법/til · /cytohist
🤔 확인 문제
이 강의가 단일세포 자료로는 답할 수 없다고 한 질문은?
🤔 확인 문제
단일세포는 21.3%, 공간전사체는 11.4% 였습니다. 이 차이의 가장 큰 이유는?
🤔 확인 문제
이 강의가 마지막으로 강조한 태도 중 새 기술이 나와도 그대로 통하는 것은?