2024. 12. 5. 17:542024.12.05.

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2024. 12. 1. 00:42[Python] If 문

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[팀프로젝트] 팀 프로젝트의 서막
BIOLOGY/Bioinformatics2024. 12. 1. 00:41[팀프로젝트] 팀 프로젝트의 서막

본 게시글 내용은 학부 '생물정보학(Bioinformatics)' 강의에서 교수님 지도 하에 진행된 팀프로젝트 입니다.    바야흐로 2024년 10월 30일 인생은 실전이라 했다. NGS가 어떻고 DNA-seq, RNA-seq이 어떻다는 걸 머릿 속에만 있다면 과연 이것은 우리가 알고 있다고 할 수 있을까? 도구를 쥐어주었으면 써야하지 않겠는가. 이제 종강까지 대장정 프로젝트를 시작할 것이다. 우리는 NGS 모델을 이용하여 현재 밝혀져있는 DNA와 RNA 시퀀스를 가지고 alignment를 진행하여 우리가 관심있는 유전자에 관계성을 찾아 해석을 해보려 한다. 우리가 진행할 sequencing은 RNA-seq이다. Sequencing 중 가장 간단하고 알아낼 것들이 많은 sequencing이다. 앞서 설..

2024. 12. 1. 00:402024.11.30.

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일탈
LIFESTYLE/Bravo My Life2024. 11. 10. 21:16일탈

술만 먹으면 얼굴이 빨개지는 내 자신이 싫다. 그래서 나는 술을 거의 마시지 않는다. 그래도 한 번쯤은....

2024. 11. 10. 19:062024.11.10.

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2024. 10. 26. 19:322024.10.26.

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2024. 10. 25. 21:442024.10.25.

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2024. 10. 22. 20:24데이터 수집부터 Alignment까지

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DNA 온라인 스토어
BIOLOGY/Bioinformatics2024. 10. 20. 21:06DNA 온라인 스토어

본 게시글은 학부 '생물정보학(Bioinformatics)' 강의를 토대로 필자가 이해한 내용을 정리하였습니다.  데이터가 어떻게 생겨나는지 알아보았다. 언급했던 회사에 취직하지 않는 이상 우리가 직접 만들어내는 일은 없지 않을까. 그래서 한낱 머글에 불과한 우리는 연구진들이 만들어 놓은 데이터를 다운받아서 사용할 것이다. 데이터가 의미를 가지고 공신력이 생기려면 어디에 보관되어있는지 기록되어 있고, 누구나 다운로드 받을 수 있어야 한다. Data가 Deposit되어 있어야 한다는 것. 이제 데이터를 쇼핑하러 가자.    미국 : NCBI유럽 : EBI일본 : DDBJ중국 : CNBGNG한국 : KBDS 중국은 현재 NCBI와 정보를 공유하고 있지 않다. NCBI와 같은 사이트는 일종의 클라우드 개념이라..

Chapter 4. Fundamentals of Molecular Biology
BIOLOGY/Cell Biology2024. 10. 20. 20:25Chapter 4. Fundamentals of Molecular Biology

본 게시글은 학부 '세포생물학' 강의와 'The Cell : A Molecule Approach - Geoffrey M.Cooper' 교재를 토대로 필자가 이해한 내용을 정리하였습니다.    4.1 Heredity, Genes, and DNA 유전자와 염색체(Genes and Chromosomes)  유전자(Genes) : 유전 인자대립 유전자(Alleles) : 각각의 형질은 부모로부터 하나씩 상속받은 유전자의 복사본  노란색(Y) : 우성, Dominant녹색(y) : 열성, Recessive유전자형(Genotype) : 유전적 구성표현형(Phenotype) : 물리적 외형        염색체(Chromosomes) : 유전자를 운반하는 매개체이배체(Diploid) : 각 염색체의 두 복사본을 가진다..

데이터 만들기 a.k.a 데이터 생산
BIOLOGY/Bioinformatics2024. 10. 19. 20:50데이터 만들기 a.k.a 데이터 생산

본 게시글은 학부 '생물정보학(Bioinformatics)' 강의를 토대로 필자가 이해한 내용을 정리하였습니다.   생물학을 정진하는 3, 4학년에게도 NGS는 생소할 것이다. 물론 알아본 데이터들이 어떻게 생기는 지는 중요하지 않다. 우리가 직접 생산하는 집단이라면 이들이 중요할 수는 있겠으나 이제 대부분 업체가 생산한다. 우리가 DNA, RNA sample을 PREP을 해야하겠지만, DNA 또는 RNA 상태로 그냥 보내면 그것들을 데이터로 받아볼 수 있다. 이러한 이유로 데이터가 어떻게 생겼는지 아는 것이 중요하다. Youtube 사이트에 회사들이 잘 설명해 놓았다.   Illumina - short readPacBio - Long read, 일루미나에 비해 방식이 완전 다르다. Long read 방..

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