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08. 유전자 목록의 공통 기능 찾기

아웃라이어 유전자 100개를 얻어도 이름을 하나씩 검색해서는 전체 경향을 보기 어렵습니다. 알려진 기능별로 유전자를 묶고, 후보 목록에 유난히 많이 들어온 기능을 찾으면 탐색 범위를 줄일 수 있습니다.

이 수업의 질문: 후보 유전자 목록에 어떤 생물학적 기능이 통계적으로 몰려 있는가?

에러 로그 100줄을 서비스 태그로 GROUP BY해 특정 서비스의 로그가 예상보다 많이 모였는지 찾는 장면과 닮았습니다. 여기서는 로그 대신 유전자, 서비스 태그 대신 pathway와 GO term을 사용합니다.

입력조인할 지식 베이스처리출력
후보 유전자 목록유전자 → 기능·pathway 매핑기능별 겹침 수를 세고 우연한 정도 계산강화된 term, 겹친 유전자, p-value

1. 목록을 기능별로 집계한다

섹션 제목: “1. 목록을 기능별로 집계한다”

아웃라이어 유전자 목록(예: 상위 100개)을 얻었으면, 이들이 어떤 생물학적 기능에 얽혀 있는지 봅니다.

g:Profiler / NetworkAnalyst 같은 기능 강화(enrichment) 분석 도구는, 유전자 리스트를 입력받아 “이 목록 안에 어떤 pathway·GO term에 속한 유전자가 많이 들어 있는지” 를 통계적으로 알려 줍니다. p-value, 다중검정, 배경 유전자 집합이 결과를 어떻게 바꾸는지는 통계적 검정과 다중검정을 참고하세요.

개념을 SQL 모양으로 옮기면 먼저 다음 집계를 떠올릴 수 있습니다. 실제 enrichment는 이 겹침 수뿐 아니라 각 기능의 크기와 배경 유전자 수를 함께 사용해 우연히 이만큼 겹칠 확률을 계산합니다.

SELECT annotation.term, COUNT(*) AS overlap
FROM candidate_genes
JOIN annotation USING (gene_id)
GROUP BY annotation.term
ORDER BY overlap DESC;

단순히 overlap이 큰 term이 항상 중요한 것은 아닙니다. 유전자 5,000개가 속한 넓은 term은 우연히도 많이 겹칩니다. 분석 도구는 분석에서 검출 가능했던 전체 유전자를 배경 집합으로 두고, term의 원래 크기에 비해 후보가 얼마나 과하게 들어왔는지 검정합니다.

GSE251845 ORA 실습에서는 Tumor-up·Tumor-down 목록을 나누고 background를 지정한 뒤, 겹친 유전자와 보정 p-value를 결과표에서 확인합니다.

g g 결과: GO receptor-mediated endocytosis, GO cytoskeleton, KEGG의 HIF-1 signaling pathway 등이 유의하게 강화됨

상위 100개 아웃라이어를 g:Profiler에 넣은 결과. HIF-1 신호(저산소 적응·악성화), cytoskeleton(세포 이동·전이), receptor-mediated endocytosis(신호 수용체 체내화·증폭) 등 종양과 맞닿은 term이 유의하게 떴다.

골육종·암 term이 직접 나오지 않더라도 목록이 틀렸다는 뜻은 아닙니다. 기능 이름의 범위, 데이터베이스의 주석, 후보를 고른 기준에 따라 더 일반적인 신호 전달이나 세포 구조 term이 먼저 나올 수 있습니다. 결과는 표적을 찾는 탐색 범위를 좁히는 인덱스로 사용하고, 문헌과 변이·단백질 데이터를 함께 확인해 인과에 접근합니다.

정리

섹션 제목: “정리”

기능 강화 분석은 유전자 하나의 역할을 판정하지 않습니다. 후보 목록 전체에서 예상보다 자주 나타나는 기능 묶음을 찾습니다.

후보 유전자 목록 → pathway·GO 데이터베이스와 대조 → 과대표현된 기능과 p-value → 후속 문헌 조사

결과는 후보 목록을 만든 기준과 배경 유전자 집합에 따라 달라집니다. 암 관련 term이 나오지 않았다고 목록이 틀린 것도 아니고, term이 나왔다고 인과가 입증된 것도 아닙니다.

다음 한 샘플의 pathway 활성도 보기에서는 유전자 하나가 아니라 관련 유전자 묶음의 움직임을 봅니다. 정렬 결과를 필드 단위로 확인해야 할 때는 SAM/BAM 한 줄 읽기를 참고하세요.

출처

섹션 제목: “출처”