3강 / 20강

【실습】 좌표가 붙은 세포 10만 개를 연다

GSE285341 Xenium · 조건마다 25,000개

이 강의가 쓰는 표는 하나입니다. 앞의 강의들과 다른 점은 열 두 개입니다.

열	무엇
`x` `y`	좌표 (µm). 조직 슬라이드 위의 자리
`종양거리`	가장 가까운 종양세포까지의 거리 (µm)
`세포형`	「공간전사체 첫걸음」이 붙인 이름표 — 일곱 가지
`표본` `전사체`	네 조건 · 이 세포에서 읽힌 전사체 수
나머지 53열	유전자 하나씩 — log1p(CP10K)

좌표가 있다는 것이 이 강의의 전부입니다. 흩어서 세면 사라지는 것을 여기서는 볼 수 있습니다.

고등학생좌표가 붙은 세포 10만 개

이 강의는 공간전사체 자료를 쓴다. 세포마다 x, y 좌표 가 있다.

자료	내용
GSE285341 (Xenium)	조건 4개
조건당 세포	약 25,000개
전체	약 10만 개

왜 공간 자료가 필요한가

"들어왔나" 는 위치의 물음 이다. 발현 자료로는 얼마나 있나 까지만 안다.

"어디에 있나" 를 물으려면 좌표가 있어야 한다 — 다른 방법이 없다

Python 브라우저에서 실행

# 표를 열고 생김새를 본다
import trf

d = trf.cells()
print(f"{len(d):,} 줄 x {d.shape[1]} 열")
print()
print(d[["표본", "세포형", "x", "y", "종양거리", "전사체", "Cd3e", "Cxcl9"]].head(6).to_string())

Xenium 은 표적 패널(5,006 유전자)이라 원하는 것이 늘 있지는 않습니다.

Python 브라우저에서 실행

# 이 강의가 보는 유전자 53개
import trf

g = trf.genes()
print(f"유전자 {len(g)}개 · 축 {len(trf.axes())}가지")
print()
for name, gl in trf.axes().items():
    print(f"  {name:<16}{' · '.join(gl)}")
print()
print("패널에 없던 유전자:", trf.facts()["missing_genes"])

고등학생조건당 25,000개라는 규모

세는 단위	이 자료
세포	10만
절편	조건당 1
개체	조건당 1

세포 수가 표본 수가 아니다

같은 절편의 세포들은 독립이 아니다. 같은 개체, 같은 절편, 같은 처리 조건을 공유한다.

10만 개로 검정하면 아주 작은 차이도 유의하게 나온다. 그 p 값은 의미가 없다.

그럼 무엇을 할 수 있나

효과 크기와 방향을 보고하고 가설로 적는다. 그리고 세포 사이의 관계 는 물을 수 있다.

개체 수가 통계적 표본 크기다 — 세포 수가 아니라

회색이 나머지 세포 전부, 빨강이 림프구입니다. 두 조건이 눈에 띄게 다릅니다.

Python 브라우저에서 실행

# 조직 지도를 한 장 그려 본다
import matplotlib.pyplot as plt
import trf

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
trf.draw("WT_ISO", "림프구", ax=axes[0])
trf.draw("DDX_PD1", "림프구", ax=axes[1])
plt.tight_layout()
plt.show()

고등학생공간 자료를 열자마자 할 일

순서	확인
1	좌표를 그냥 찍어 본다
2	세포당 전사체 수 분포
3	조건 간 품질 차이
4	세포 유형 배정이 되나

1번이 가장 값싸고 유용하다

점만 찍어도 조직 구조 가 보인다 — 종양 덩어리, 기질, 빈 공간.

그리고 품질 문제 도 그림에서 먼저 보인다 — 절편이 찢어졌거나, 일부가 비었거나.

공간 자료의 첫 품질 검사는 그냥 그려 보는 것이다

고등학생14강에서 만날 함정 — 깊이

조건마다 세포당 전사체 수 가 다를 수 있다.

영향	내용
발현이 낮은 유전자를 놓침	케모카인은 발현이 낮은 편
세포 유형 배정이 흔들림	표지가 0 으로 잡힘
조건 비교가 오염됨	기술적 차이가 생물학으로

특히 케모카인에서 심각하다

CXCL9/10 은 발현이 낮고 소수 세포만 만든다. 그러면 깊이가 얕은 조건에서 체계적으로 적게 잡힌다.

그것을 "케모카인이 줄었다" 로 읽으면 틀린다.

발현이 낮은 유전자일수록 측정 깊이의 차이에 취약하다

🤔 확인 문제

좌표가 있어야만 답할 수 있는 물음은?

🤔 확인 문제

25,000개를 '균일 무작위' 로 뽑은 것이 중요한 이유는?

🤔 확인 문제

표본마다 뽑힌 비율이 다른 것(6.3%~12.6%)이 영향을 주는 것은?