Lesson 14 of 20

【실습】 네 조건에서 케모카인 축을 잰다

GSE285341 Xenium · 그리고 깊이라는 함정

13강의 물음을 자료로 던집니다 — 조건마다 케모카인 축이 다른가.

그런데 먼저 확인할 것이 있습니다.

High school네 조건에서 케모카인 축을 잰다

13강의 물음을 자료로 던진다 — 조건마다 케모카인 축이 다른가.

볼 유전자	역할
CXCL9 · CXCL10	T세포를 부르는 신호
CXCR3	받는 쪽
CXCL12	기질에 붙잡는 신호 (12강)

기대

치료가 효과적이라면 CXCL9/10 이 올라 T세포를 더 부를 것이다.

예측을 먼저 적으면 결과가 예상 밖일 때 알아챌 수 있다

median_tx = 세포 하나에서 읽힌 전사체 수의 중앙값입니다.

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# 먼저 - 표본마다 얼마나 깊게 읽혔나
import trf

print(trf.depth_note().to_string())
print()
print(trf.facts()["note_depth"])

High school깊이라는 함정

3강에서 예고한 문제가 여기서 터진다.

케모카인은 발현이 낮다

유전자 종류	세포당 전사체
구조 단백질 (액틴 등)	수십~수백
케모카인	0~몇 개

그러면 깊이 차이에 취약하다

조건 A 가 세포당 100개, 조건 B 가 50개 잡혔다면 발현이 낮은 유전자일수록 B 에서 더 많이 놓친다.

그러면 "B 에서 케모카인이 낮다" 는 관찰이 기술적 차이 일 수 있다.

발현이 낮은 유전자를 조건 간 비교할 때는 깊이를 반드시 맞춰야 한다

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# 얼마나 눌리나 - 잡힌 세포 비율로 확인
import trf

d = trf.cells()
유전자 = ["Cxcl9", "Cxcl10", "Ccl2", "Cxcl12", "Cd3e", "Pecam1"]
print(f"{'조건':<26}" + "".join(f"{g:>9}" for g in 유전자))
for s in trf.ORDER:
    t = d[d["표본"] == s]
    print(f"{trf.COND[s]:<26}" + "".join(f"{100*(t[g] > 0).mean():>8.1f}%" for g in 유전자))
print()
print("DDX_PD1 에서 모든 유전자가 낮습니다 - 생물학이 아니라 깊이 때문입니다.")

「대식세포와 골수계 첫걸음」 19강이 같은 방법을 씁니다.

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# 깊이에 안전한 방법 - 같은 표본 안의 '비' 를 쓴다
import trf

d = trf.cells()
print("Cxcl9/10 을 Pecam1(내피 표지) 로 나눈 비")
print(f"{'조건':<26}{'Cxcl9/10':>10}{'Pecam1':>9}{'비':>8}")
for s in trf.ORDER:
    t = d[d["표본"] == s]
    a = trf.score(["Cxcl9", "Cxcl10"], t).mean()
    b = t["Pecam1"].mean()
    print(f"{trf.COND[s]:<26}{a:>10.4f}{b:>9.4f}{a/b:>8.3f}")
print()
print("분자와 분모가 같은 깊이를 겪으므로 깊이 효과가 상쇄됩니다.")

High school깊이를 맞추는 방법

방법	내용
정규화	세포당 총합으로 나눔 — 부분적 해결
다운샘플링	깊은 조건의 전사체를 무작위로 버림
발현 세포 비율	양이 아니라 몇 %가 발현하나
깊이를 공변량으로	회귀에 넣음

세 번째가 간단하고 효과적이다

"세포당 몇 개" 대신 "발현하는 세포가 몇 %" 를 본다.

그런데 이것도 깊이에 영향받는다 — 깊이가 얕으면 발현 세포도 덜 잡힌다.

그래서 다운샘플링이 가장 확실하다

인위적으로 같은 깊이 로 맞춰 비교한다. 정보를 버리지만 공정한 비교 가 된다.

공정한 비교를 위해 정보를 버리는 것이 정당할 때가 있다

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# 그리고 깊이에 완전히 안전한 방법 - 세포형 '비율' 을 쓴다
import trf

c = trf.comp()
print("비율은 전사체 깊이와 무관합니다 - 세포를 세는 것이니까요.")
print(f"{'조건':<26}{'림프구%':>9}{'골수세포%':>10}{'대식세포%':>10}{'섬유아%':>9}")
for s in trf.ORDER:
    tot = c[s].sum()
    print(f"{trf.COND[s]:<26}" + "".join(f"{100*c.loc[k, s]/tot:>9.2f}"
                                          for k in ["림프구", "골수세포", "대식세포", "섬유아세포"]))
print()
print("이 강의의 뒷부분(16~19강)이 발현이 아니라 **위치와 비율** 을 쓰는 이유입니다.")

High school이 실습에서 얻는 것

얻는 것	못 얻는 것
어느 세포가 케모카인을 만드나	단백질 수준
조건 간 발현 방향	유의성 (n=1)
깊이 보정의 효과	실제 기울기

첫 줄이 조건과 무관하게 값어치가 있다

"CXCL9 를 만드는 것은 대식세포다" 같은 관찰은 조건 비교가 아니라 세포 사이의 관계 다.

n=1 이어도 답할 수 있다.

개체 수가 부족해도 세포 사이의 관계는 물을 수 있다

🤔 Check yourself

표본마다 세포당 전사체가 열 배 다른 것이 왜 문제인가?

🤔 Check yourself

'비' 를 쓰는 것이 깊이에 안전한 이유는?

🤔 Check yourself

이 강의 뒷부분이 발현 대신 위치·비율을 쓰는 이유는?