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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..

통계학은 현대 사회에서 필수적인 학문으로 자리 잡고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 강의에서는 통계학의 기초 개념부터 현대적 활용까지 폭넓게 다루었습니다. 아래는 주요 내용을 정리한 요약입니다.1. 통계학의 정의와 어원통계학은 영어 ‘Statistics’에서 유래했으며, 이는 라틴어 ‘Status’(국가)를 기반으로 발전했습니다.어원적으로 "자료를 통합하여 계산하는 학문"이며, 국가 경영과 통치에 필요한 학문으로 시작되었습니다.2. 통계학의 역사와 발전과거에는 경제 관련 자료(농산물 생산량, 교역량, 실업률, 세금 등) 분석에 초점이 맞춰져 있었고, 주로 상과대학에서 다뤘습니다.현재는 수학적, 과학적 체계를 갖춘 학문으로 발전했으며, 의학, 생물학, 공학, 사회과학 등 다양한 분야에서 활..

Cre-loxP system은 유전자를 특정 시점과 원하는 위치(뇌, 간 등) 에서 knock-out 시키는 유전자 편집 기술이다. 요즘 읽는 논문에서 자주 등장하는 실험스킬이라 refernece 를 찾아서 정리해보았다. 마침 이 실험기법에대한 review article을 찾알 수 있었다. 논문 제목은 Mouse Cre-LoxP system: general principles to determine tissue-specific roles of target genes 이다. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30671100/loxP system is widely used as an integral experimental tool for" data-og-title="Mouse Cre-..

Re-assess quality control and cell filteringsc.pl.umap( adata, color=["leiden", "predicted_doublet", "doublet_score"], # increase horizontal space between panels wspace=0.5, size=3,)  sc.pl.umap() : UMAP 을 통해 차원 축소된 데이터를 시각화 한다.color=["leiden", "predicted_doublet", "doublet_score"] : 각각의 UMAP 플롯에서 색상을 지정하는 기준이다. 첫번째 그래프는 클러스터별로 색깔을 입힌 것이다. doublet score 를 보며 threshold 를 조절해볼 수 있고 ..