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토요일밤이다. 오늘은 논문읽는 속도가 좀 떨어진다. 항상 비슷한 패턴인데 평일날 열심히 공부하고, 실험하고 토요일은 반 정도 힘빼고 하는 것같다. 다음주 월요일에 저널미팅 발표가 있어서 내일은 PPT 준비해야 한다. 더 집중도 안되고해서 이번주 기록 남기고 자야겠다. Trouble shooting + etc ..  이건 약간 기믹인데 보통은 cell cluster를 UMAP1,2로 2차원으로 그리지만 UMAP3까지 3차원으로 그려봤다. 입체적으로 cell cluster 간의 거리를 더 직관적으로 파악할 수 있다.  nature 논문에서 3차원 UMAP 을 보고 따라서 해본건데, 봤던 그림에선 cluster가 깔끔하게 나눠서 겹치는게 없었다. 내가 그린건 암 오가노이드처럼 생겼다.ㅋㅋ  plotly로 그렸..

https://lms.kmooc.kr/course/view.php?id=13669 K-MOOC www.kmooc.krK-mooc 강좌 R을 활용한 통계학 개론을 정리한 내용입니다. 1. 확률의 정의확률은 미래의 불확실한 사건에 대해 자료를 근거로 객관적이고 합리적으로 발생 가능성을 제시하는 통계학의 주요 역할 중 하나입니다.통계적 실험 결과를 바탕으로 사건의 가능성을 수치화하여 예측합니다.2. 확률과 통계적 실험통계적 실험:실행 전에는 결과를 알 수 없는 행위.예: 동전 던지기, 주사위 굴리기, 약물 실험.표본공간 (Sample Space, S):실험에서 나타날 수 있는 모든 결과의 집합.예: 주사위를 던졌을 때, 표본공간은 {1, 2, 3, 4, 5, 6}.단순사건 (Elementary Event):표..

대학원생활 1달차 느낀점을 정리해보고자 한다. 피곤하고 일요일저녁이라 쓰기 굉장히 귀찮아서 대충 생각나는대로 휘갈길 예정이니 감안해주세요. 1. 양질의 세미나서울대학교에와서 좋은 점 중 하나는 질 좋은 세미나를 매주 들을 수 있다는 것이다. 아직 학생등록이 안되어서 받지 못한 세미나 메일이 많아서 다 듣지 못하는게 아쉽다. 바이오뿐만 아니라 인문학,음악 등 다양한 분야의 세미나가 열리고 무료로 들을 수 있다. 이번주에는 2024 노벨화학상 알파폴드 연구실에서 연구하셨던 교수님이 오셔서 강의 해주시고 갔다. 저번 주에는 cancer genomics 강의를 들었는데 너무 재밌게 감동적으로 들었다. 이런 강의의 특징은 오랜 경험을 지닌 해본사람만 아는 노하우를 전달 받을 수 있다는 것이다. 검색해도 나오지않는..

혼자서 scRNAseq 공부하고 figure를 만드려하니 어려움이 있다. 대충 어떤실험인지 알겠으나 어떻게 해야할지 쉽게 풀리지 않는다. tutorial 과 reference 최대한 다양하게 접하고 내가 갖고 있는 데이터에 적용시키려고 한다. nature 급 저널에서 소개하는 workflow를 읽어보고 부족했던 부분을 채워보려한다. 물론 이 논문한권으로 빈틈이 다 메꿔질거라 기대하지 않는다. IntroductionscRNAseq 은 크게 2가지 task로 진행한다. 1) generation of the expression matrix 2) analyses of the expression matrix. 1번은 cellranger, 2번은 scanpy로 분석하는 단계를 말하는 것 같다. 이 논문에서는 2단계..

SKN AI 캠프에서 만난 친구들과 Dacon 대회에 참가하였다. 우연히도 바이오데이터를 활용한 인공지능 대회가 있었고 배경지식을 이용해서 AI 적용해볼 기회를 가질 수 있었다. 나는 주로 데이터 전처리를 담당했고 팀원들이 다양한 머신러닝 기법을 적용해보면서 성능을 끌어올리는데 집중했다. 간단하게 데이터와 어떤 방식으로 접근하고 발전시켰는지 정리해 보겠다. 먼저 주어진 데이터이다. 데이터를 보면 아미노산 변이정보가 HGVS (Human Genome Variation Society) 표기법으로 나와있다. 정상인은 WT(wild type) 변이가 생긴것은 어떤 아미노산이 어디 위치에서 어떤 아미노산을 바꼈는지 나타낸다. 예를들어 R895R은 아미노산 R이 895위치에서 아미노산R로 변이된 것. 즉 침묵돌연..

https://lms.kmooc.kr/course/view.php?id=13669 K-MOOC www.kmooc.krK-mooc 강좌 R을 활용한 통계학 개론을 정리한 내용입니다. 1. 중심 측도중심 측도는 자료의 중심을 나타내는 값으로, 대표적으로 **표본평균(sample mean)**과 **표본 중앙값(sample median)**이 있습니다.1.1. 표본평균 (Sample Mean)정의: 자료값의 합을 자료의 개수로 나눈 값.수식:특징: 자료의 무게중심에 해당하며, 자료 전체의 평균적인 위치를 나타냄.단점: 이상치(outlier)에 매우 민감함.1.2. 표본 중앙값 (Sample Median)정의: 자료를 크기순으로 정렬했을 때 가운데 위치한 값.홀수 개 자료: 중앙값은 가운데 값.짝수 개 자료: ..

1. 모집단(Population)이란?모집단은 분석하고자 하는 전체 대상을 의미합니다.통계학에서 population은 단순히 '인구'를 뜻하는 것이 아니라, 관심을 갖고 분석하려는 모든 대상의 집합을 의미합니다.예를 들어, 대한민국의 모든 유권자가 지지도를 분석하고자 할 때의 모집단이 됩니다.한자로 “어미 모(母)”를 사용하여, 전체 집합을 나타냅니다.2. 표본(Sample)이란?표본은 모집단에서 일부를 추출한 부분집합입니다.모집단의 특성을 추정하기 위해 특정 기준에 따라 선택된 자료입니다.예를 들어, 대한민국 유권자 중 1,000명을 무작위로 선택하여 여론조사를 진행하는 경우, 이 1,000명이 표본이 됩니다.3. 표본추출(Sampling)이란?모집단에서 표본을 뽑아내는 과정을 표본추출이라고 합니다.표..

매주 저널미팅을 하는데 내 차례는 3주에 한번씩 온다. 매번 읽은 논문을 journal review 카테고리로 만들어 정리하려 한다. 논문의 제목은 Single-Cell Transcriptomics Reveals Zone-Specific Alterations of Liver Sinusoidal Endothelial Cells in Cirrhosis 이고 cmgh 저널(IF=7.1) 에 실린 논문이다, 이 논문을 고른 이유는 내가 하는 연구와 직접적으로 관련이 있고 논문에서 사용하는 연구 방법론 자체가 똑같기 때문에 내가 무엇을 해야하는지, 어떻게 해야하는지 감을 잡을 수 있었다. 특히, scRNAseq 부분에서 새롭게 알게된 부분이 많았기에 다음논문도 scRNAseq technic 위주로 찾아 읽으려 한..