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티스토리 블로그 운영은 사치인가?사치인지도... 너무 바쁘다.

Genome을 분석할 때, Sequencing, Microarray, Genotyping이 자주 등장하는데,이제 입문한 사람(=나)은 이 용어들이 굉장히 헷갈린다. 전부 다른 기술이고분석 범위, 해상도, 데이터 양, 비용이 모두 다르다. 이 세 용어에 대해 정리해본다. 1. 용어 정리용어정의비교SequencingDNA의 모든 염기 서열을 읽는 것"문장 하나하나를 다 복사하는 느낌"Microarray미리 정해진 DNA 조각에 대해 하이브리다이제이션을 통해 신호를 측정하는 것"어떤 단어가 있는지만 확인하는 느낌"Genotyping미리 선정한 특정 변이(SNP 등)만 검사하는 것"특정 단어만 체크하는 느낌" 우리의 DNA를 한 권의 책이라고 가정했을때 - sequencing은 모든 페이지를 다 읽는 것이고- ..

Omics에 대해 (얕게) 알아보자. 1. Omics- Omics는 생명체를 구성하는 생체 분자들의 전체(all)를 다룬다는 의미를 가진 접이머(-omics)로, 생명 현상의 전체 레벨을 연구하는 학문을 말한다.- '전체'라는 추상적인 의미를 넘어, 생명체를 구성하는 구체적인 생체 분자(DNA, RNA, 단백질 등)를 각 층위별로 연구하는 분야를 의미한다.- 연구 대상(유전자, RNA, 단백질, 지질, 대사체 등)에 따라 여러 분과로 세분화된다.- 이 여러 분과를 통합해서 분석하는 접근을 Multi-omics라고 부른다. 2. Genomics- 유전체학- 한 생명체가 가진 DNA 전체를 연구하는 분야 - promoter, enhancer, non-coding RNA, intron, 등등 DNA 전체를 ..

변이와 관련한 용어들을 알아보자. 1. Locus- 좌위(위치)- DNA 상에서 유전자(gene) 변이(variant)가 존재하는 특정 위치(주소)- 예: 1번 염색체의 123456번째 염기 1-1. Loci- [로싸이]라고 하는데, 여러 개의 locus를 말한다.- 즉, locus의 복수형? 2. Allele- 한국어로 '대립유전자'로 번역되지만, 그냥 이제부터 [얼릴]이라고 부르고 생각하자.- 같은 loucs에는 다양한 염기(A, G, T, C)가 올 수 있는데, 이 때 이 locus에 위치해있는 염기를 [얼릴]이라고 부른다. 3. Variant- 변이- Reference(기준, 참조서열, 정상서열)과 비교했을 때 '달라진' 모든 변화- '어떤 allele이 variant다.' 4. SNP- Sing..

Gene, DNA, Chromosome, Chromatin 나만 헷갈리나?(내) 눈에 보이지 않는 것들이라 그런지 이해가 더 잘 안 간다. 그게 그거 같음.정리해보자..! Genome은 생물체가 가진 전체 DNA를 의미.Chromosome은 DNA가 감겨서 뭉쳐진 조직 형태.Chromatin은 느슨하게 풀린 DNA+단백질 복합체.DNA는 생명의 기본 정보 저장 단위.Gene은 DNA 안의 기능 단위. 1. DNA- Deoxyribonucleic Acid- 생명체의 유전정보를 저장하는 분자- 이중나선 형태- A,T,G,C 네 가지 nucleotide로 구성- 생명 활동의 기본 설계도 2. Gene- 유전자- DNA 중에서 특정 기능(단백질 생산)을 담당하는 구간- 즉, DNA 안에서의 '기능 단위' 3...

Bioinformatics 쪽에 입문 하게 되며 정식으로 Genetics, Genomics와 마주하게 되었다. Genetics는 "유전학"Genomics는 "유전체학" 을 뜻한다고 하는데, 사실 둘의 차이가 와 닿지 않는다.그래 유전... 하고 연관이 있다는 걸 알 겠는데 그래서 Genetics와 Genomics는 대체 뭐가 다른걸까? 이 둘은 연구 범위와 관심 대상이 다른데, 확실하게 구분하기 위해 좀 더 알아보자! 1. Genetics란?Genetics, 즉 유전학은"부모로부터 자식에게 유전되는 형질(특징)을 연구하는 학문"이다.- DNA라는 물질을 통해 유전 정보가 전달되며,- 유전 정보의 기본 단위는 gene이고- genetics는 개별 유전자나 소수의 유전자가 어떤 형질(phenotype, tr..

우연히 알고리즘에 걸린 영상 하나를 보게되었다:https://youtube.com/shorts/puK2uOOR9zM?si=fD1wUPS5iD0zi9w7 "모국어로 교육받을 수 있음에 감사하라"는 메시지가 담긴 영상이었다. 뒤돌아 생각해보면, 대학에 입학했을 때 나는 불만이 많았다.한국어로 충분히 설명할 수 있는 강의가 영어로 진행되거나,한국어로 수업을 듣고는 시험 문제를 영어로 풀어야 하는 상황들이 어색하고 불합리하게 느껴졌다.왜 굳이 이렇게까지 해야 하나, 반발심도 들었었다. 하지만 지금은 어느정도 현실을 받아들이게 되었다.내가 알아야 하는 최신 연구들은 거의 모두 영어로 발표된다.나 역시 연구 성과를 세계에 알리려면 영어로 논문을 쓰는 것이 당연하다.요즘 영어의 벽을 더 크게 느끼고 있었던 터라, ..

통계 수업 첫날: 어? 너무 쉽잖아? TOO EASY 그 다음주: 어? 갑자기? 아니 그 변수가 왜...? 아니 그 테스트를 왜...? 아니..? 왜? 아니 무슨 test가 이렇게 많아? 그 다음주: 네? 뭘 자꾸 검정을 해요? 검정을 위해 검정을 또 한다고? 근데 그 검정 결과를 보고 또 다른 검정을 한다고? 아직 개론인데 고난도에 멘붕 개론이라며...나 연구할 수 있나..?

1. 연관 ≠ 인과두 변수 사이에 통계적으로 함께 움직이는 경향이 있다고 해서, 꼭 원인-결과 관계가 있는 건 아니다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 익사 사고 수가 함께 늘어난다고 해서, 아이스크림이 익사의 원인이라고 말하긴 어렵다. 여름이라는 공통 원인(Confounder) 때문이다. 2. 인과란 무엇인가?우리가 알고 싶은 건 진짜 원인, 즉 "T를 바꿨을 때 Y가 바뀌는가?"에 대한 답이다.이를 인과 효과(Causal Effect)라고 부른다.인과(Causal Effect) = ATT (Average Treatment effect on the Treated) 즉, 처치를 받은 집단에 대해 그 처치가 없었더라면 나왔을 결과와 실제 결과의 차이를 말한다.하지만 현실에서는 이런 비교가 어렵다.왜냐면… ..

제목에 이미 Hint가 있지만,다음 퀴즈를 풀어보시오. 다음 중 Method 섹션에서 권장되는 서술 방식은?A. 과거형 능동태 중심: “We measured the data”B. 현재형 능동태 중심: “We measure the data”C. 과거형 수동태 중심: “The data were measured”D. 미래형 수동태 중심: “The data will be measured” 내가 지금 이 포스팅을 작성하고 있는 이유는, 내가 이 퀴즈에서 오답을 골랐기 때문이다^^! 과학 논문에서 ‘내가 무엇을 했는가’보다 더 중요한 건, ‘무엇이 어떻게 처리되었는가’입니다.즉, 내가 주인공이 아니고 절차와 결과가 주인공이다.독자들은 '내가' 얼마나 열심히 연구했는지, '내가' 어떤 방법으로 연구했는지가 아니라'무..