JINetic CODE

UK Biobank(UKB)는 방대한 데이터를 제공하지만,“데이터가 크다고 분석이 곧 정답이 되지는 않는다.”이 말은 UKB 분석을 시작하는 모든 연구자가 기억해야 할 첫 번째 원칙이다. 이번 글에서는 UKB 데이터를 분석할 때 반드시 유의해야 할 핵심 포인트를 정리해본다. 1. 선택 편향 (Selection Bias)UKB 참여자는 모두 자발적으로 모집된 일반인이다.→ 따라서 전 국민을 대표하는 무작위 샘플이 아니다! ⚠️ 예를 들어:건강에 관심이 많은 사람일수록 참여 확률이 높음영국의 특정 지역/계층에 편중될 수 있음📌 이로 인해 특정 질병이나 행동 특성이 과소/과대추정될 가능성이 있다.✔ 분석 결과를 일반 인구집단에 적용할 때는 주의,✔ 외부 검증 세트와 비교하거나, 가중치(weighting) 사..

UK Biobank에는 어떤 데이터가 있을까?UK Biobank(UKB)는 유전정보부터 생활습관, 병력, 영상, 활동 데이터까지말 그대로 “한 사람의 건강 인생 전체를 담은 코호트”라고 할 수 있다.질병은 유전 + 환경 + 생활습관 + 사회적 요인이 함께 작용하므로이 모든 데이터를 통합해서 분석할 수 있어야 정확한 예측이 가능하다. 그래서 한 명의 데이터를 중심으로 멀티모달 데이터가 구성된 것이UKB가 다른 코호트와 차별화되는 가장 큰 이유다.UKB 데이터 구성카테고리내용비고🧬 Genetic DataGenotyping (500K SNP array), Whole Exome Sequencing (WES), Whole Genome Sequencing (WGS)유전체 기반 질병 연구의 핵심📝 Baseline..