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생물학 논문의 기본은 실험군과 대조군을 비교하는 것이다. 예를들면 카페인을 많이 마시면 머리가 나빠진다고 주장하고싶으면 커피를 매일 마신 그룹과 물을 매일 마신 그룹을 비교하면 된다. scRNAseq도 마찬가지이다. scRNAseq은 대조군 만으로도 도출해낼 수 있는 정보가 많지만, 실험군과 비교하였을때 얻어낼 수 있는 정보의 양과 질을 극대화할 수 있다. Integration 이란, 비교하고 싶은 두 그룹을 하나의 벡터공간상에 투여하는 것을 말한다. 두 그룹은 같은 벡터공간에 존재하게되어 cell cluster를 직접 비교할 수 있고 그룹별 batch effect 보정을 하는 알고리즘,통계 기법의 발전으로 신뢰도를 더해가고 있다.import scanpy as scimport pandas as pdsc..

nature biotechnology에 실린 pair-cell sequencing을 이용한 liver endothelial heterogeneity 를 연구한 내용이다. single-cell RNA seq은 cell subtype 연구에 필수불가결한 아주 강력한 데이터이다. 하지만 cell 의 위치정보는 잃어버린다는 단점이 있다. 이 단점을 극복하기 위한 방법으로서 paried-cell 을 sequencing하는 방법을 제시하고 있고 biology 적인 내용보다 실험테크닉에 의미를 두고 있고 그래서 biotechnology에 실린 것 같다.   일반적인 scRNAseq flow이다. barcode 1개에 cell 1개를 붙여 droplet을 만들고 (한 방울) sequencing 한다. 이 논문에서는 이..

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..

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..

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..