**Copy number 유전자 변화(CNV, Copy Number Variation)**는 염색체의 특정 구간이 **정상(보통 2개)**보다 - **더 많아지거나(증폭, amplification)** - **더 적어지는(결실, deletion)** 변화를 말해요. 유전자 “서열”이 바뀌는 돌연변이(SNV)랑 달리, **유전자/구간의 “개수”가 통째로 늘거나 줄어드는 구조 변화**예요. 단일세포/암 연구에서 중요한 이유는: - 암세포는 특정 염색체 구간이 **통째로 증폭/결실**되는 경우가 많고(예: oncogene 증폭, tumor suppressor 결실) - 이 패턴이 **종양 세포 vs 정상 세포**를 구분하거나, **클론(아형)**을 나누는 힌트가 되기 때문이에요. --- ## inferCNV가 뭐야? **inferCNV**는 “**single-cell RNA-seq 발현값으로부터 CNV 패턴을 간접 추정(infer)**”하는 방법/도구예요. 원래 CNV는 DNA로 보는 게 정석인데, inferCNV는 **발현을 염색체 위치 순서대로 정렬**해서, - 어떤 염색체 구간의 유전자들이 **전반적으로 같이 높게 발현**되면 → **증폭 가능성** - 전반적으로 같이 낮게 발현되면 → **결실 가능성** 이라고 추정해요. (개별 유전자 1~2개가 아니라 **연속된 구간의 “덩어리 패턴”**을 봄) --- ## inferCNV가 하는 일 (직관) 1. 유전자들을 **염색체 좌표(Chr, start/end)** 순서로 줄 세움 2. 각 세포에서 발현을 보고, **reference(정상으로 믿는 세포군)** 대비 얼마나 위/아래인지 계산 3. 노이즈를 줄이기 위해 **스무딩(이웃 유전자 창 평균)** 같은 처리를 함 4. 결과를 **heatmap**으로 보여줘서, 세포별로 “증폭/결실처럼 보이는 띠”가 있는지 확인 --- ## 입력으로 보통 필요한 것 - **raw count matrix** (gene × cell) - **cell annotation**: 어떤 세포가 tumor 후보인지, 어떤 세포가 reference(정상)인지 - **gene order file**: 각 유전자의 염색체 위치 정보(필수) --- ## 결과 해석(핵심) - heatmap에서 **연속된 넓은 구간**이 빨갛게(↑) 또는 파랗게(↓) 뜨면 CNV-like 패턴 - 그 패턴이 특정 세포 집단에만 뚜렷하면 → **그 집단이 종양/클론**일 가능성 - 반대로 정상 면역세포 같은 reference는 대체로 평평한 패턴 --- ## 주의점 (엄청 중요) inferCNV는 **DNA CNV를 “확정”하는 도구가 아니라 “추정”**이에요. - **세포 상태/활성화**(예: IFN response, 스트레스), 배치 효과로도 구간별 발현이 흔들릴 수 있음 - scRNA는 드롭아웃이 커서 노이즈가 많음 - **reference 선택이 결과를 좌우**함 (정상 세포가 섞여있거나 reference가 부정확하면 왜곡) 그래서 보통은: - inferCNV로 **종양성 세포 후보/클론 구조**를 잡고, - 가능하면 **DNA 기반 CNV(Exome/WGS/CopyKAT 등)나 다른 증거**로 교차검증해요.