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🟦 BLAST란?| BLAST = basic local alignment sequence tool -BLAST는 밝혀진 지놈 또는 단백질 서열들을 데이터베이스화 해서 새로 밝혀낸 서열들의 상동성(유사성)검사를 실시하여 새로 밝혀진 서열이 어떤 기능이나 어떤 종류의 서열인지 찾아내는 것이다. - NCBI는 command line 기반의 BLAST+프로그램을 제공한다. | BLAST 종류 : blastn, blastp, blastx, tblastm, tblastx (NCBI) - query(분석하고자 하는 서열)를 reference서열에 alignmet하여 어떤 친구와 가장 비슷한지 알아낸다. - blast : query(nucleotide) ▶ reference(nucleotide) - b..
⬛ 관련 글 | R상에서 fas/fasta로 바꾸기 | Linux에서 fastq 파일 다루기 ⬛ Input 일단 아래와 같은 포멧의 csv파일을 만들어 줍니다. less sequences.csv # Genex AAAAA # Geney TTTTT # Genez GGGGG 리눅스 상에서 아래 스크립트를 입력 합니다. awk -F , '{print ">"$1"\n"$2}' sequences.csv > sequences.fas ⬛ Output 결과 파일을 아래와 같습니다. less sequences.fas # >Genex # AAAAA # >Geney # TTTTT # >Genez # GGGGG ⬛ Reference - https://www.biostars.org/p/423573/ - https://www.bi..
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◼ 링크 : https://www.bioin.or.kr/EventEdc.do?num=316883&cmd=view&cl_code=all&searchType=all&pre_seq=&next_seq=&bid=semina&s_key=all&s_str=&sdate=2022/01/01&edate=2022/12/31 BioIN(바이오인) www.bioin.or.kr LAIDD는 보건복지부, 한국보건산업진흥원의 지원을 받아 구축한 국내 최초의 AI와 제약 바이오 분야의 융합 교육 플랫폼으로 신약개발에 필요한 AI, Chemoinformatics, Bioinformatics, 제약, 의료 등 관련 분야의 기초 지식 및 응용 기술을 습득할 수 있는 곳입니다. 🟦 LAIDD 목표 🟦 러닝트랙 🟦 강좌 - 총 90여 개의 강..
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◼링크 : https://www.kola.kr/main/index.jsp 🟦KOLA란? - 구 k-gol강의 사이트 - 생물정보학, 바이오 데이터에 대한 분석 강의 사이트 🟦 특징 - 수강신청기간에 따로 제약이 있지 않음 - 수강 후 한 달 내에 수강 시, 수료증 제공 🟦 추천 강의 👍 '한국바이오협회 교육과정'인 생물정보학 기초 강의를 추천 - NGS 개념부터 여러 분석 기초 이론을 짧은 강의로 설명해줌(한 강의당 10분 * 5개) - 기본 이론을 다질 수 있음 🟦 아쉬운점 - 의료 인공지능 강의는 아주대 참여 교육생들만 들을 수 있다. 이런 강의가 절반을 넘는다. - 즉, 기초강의만 공개고 나머지는 들을 수 없음 - 강의 영상이 대학 강의 수준부터, 세미나처럼 깔끔한 강의까지 다양하다. 일부는 오디오..
- 주최 : Microbiome Insight - 강사 : Ruairi Robertson, PhD - 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=SDbYFCAHX8s Microbiome Insight에서 이메일 왔길래 클릭해보니 아래 강의 영상을 보내줬다. 간단한 비교 영상이지만 도움이 될 것 같아 정리해본다. 🟦 16s rRNA Sequencing ◾ 16S rRNA gene 를 타깃으로 하며, output은 16s rRNA의 유전자의 read 조각들 이다 ◾ 여러 Pipeline(Qiimw, Muthur, Dada2)을 사용해 생물정보학 방법으로 분석 🟦 Shotgun Metagenomic Sequencing ◾ all genomic DNA 를 타깃으로 한다 ◾ 과정 1. ex..
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- 일시 : 2022.12.04, 11:00~12:00 - 장소 : 전북대학교 생명과학과 401호 - 강의 : 한림대학교 김봉수 교수님(Cj bioscience/ Chunlab) 1. 마이크로 바이옴 이란? 마이크로 바이옴의 정의 - microbiome 의 정의는 microbiota + Activity를 포함하는 개념이다. 즉 각 미생물의 종과 더불어 그 환경에서 각 종이 어떤 역할을 하는지 알아내는 학문이다 - 즉 환경에 대한 이해가 매우 중요하다 - Holobiont는 최근 등장한 개념으로 미생물 + 숙주 + 환경을 더불어 일컫는 말이다. 이들의 공동체가 공진화하는 진화적 뜻을 포함하고 있다 - Microbiome study란 단순히 Structure(Composition)만 보는 것이 아니라, 각 ..
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- 작성 : 2022.12.01 🟦 알파폴드2 - 지난 2020년 11월, 알파고를 개발한 것으로 잘 알려진 인공지능 회사 구글 딥마인드가 ‘알파폴드2(AlphaFold2)’를 발표했다. 단백질 구조 예측 인공지능인 알파폴드2는 작년 12월에 있었던 단백질 구조 예측 능력 평가 대회(CASP)에서 92.4점으로 1위를 기록 - 이 프로그램은 먼저 그동안 축적된 단백질 구조 데이터와 아미노산 배열을 학습. 그다음 이를 토대로 하여 새로운 아미노산 서열로부터 구조를 예측. 이전 방식이 분석하는 데 몇 주에서 몇 달까지 소요하던 것에 비해, 딥러닝과 텐션 알고리즘을 결합한 알파폴드2는 고작 하루 이틀 만에 결과를 내놓 - 2021년 7월 15일 딥마인드측은 알파폴드2의 개발 과정이 담긴 논문과 소스코드를 공개..
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작성 : 2022-11-28 수정 : 2023-03-21 🟥 Beta diversity란? 마이크로 바이옴의 기본 분석 단계는 아래와 같다. 1. alpha diversity → 2. beta diversity → 3. Taxonomy composition 이 중 beta diversity는 각 샘플 간의 다양성을 비교하는 방법이다. 이는 데이터 분석 단계의 clustering(군집분석)에 해당하며, 생물학적 군집을 비교(clustering)할 때 뿐만 아니라 여러 데이터 분석에서도 쓰이는 단계이다. Beta diversity에 쓰이는 거리 계산 방법은 크게 두 부류로 나눌 수 있다. Qualitative vs. Quantitive diversity | 질적(qualitative) 다양성 - read의 ..
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현재 우리 연구실에서도 피부 마이크로바이옴은 swab으로 샘플링하고 있다. 그러나 이러한 방식은 피부 외부의 미생물만 관찰할 수 있다는 단점이 있다. 그에 비해 biopsy(생검)은 피부 조직을 직접 채취하여, 진피의 미생물도 관찰할 수 있다. ⬛ Introduction (기존 연구) 기존에는 skim microbiota에 대한 swab, scrapes(문질러서 채취), biopsies(생검)의 sampling 방법의 결과가 동일하다는 연구 결과가 있었다. (기존 연구의 한계) 우리가 건선에 대해 조직생검을 통한 미생물군 분석 결과, swab과는 다른 양상을 보였다 (연구 방법) 정상인 16명의 swab과 biopsies의 미생물군을 비교해보았다 - swab은 영하 80도에 보관 후 DNA extract..
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작성 : 2022-10-24수정 : 2023-06-04 (microbial 패키지 추가) 🟦 목표1. Microbiome의 marker 미생물을 찾는데 많이 사용되는 LefSe 분석에 대해 알아보고2. R을 이용하여 분석을 후 시각화해 보자 🟦 LefSe 분석이란?LDA (linear discriminant analysis)란이는 차원축소 방법 중 하나로, 간단히 말해 기존의 데이터의 class들을 잘 나눌 수 있는 선을 찾고 새로운 데이터가 나타났을 때 사전에 찾은 선을 기준으로 어떤 class인지 분류해 주는 알고리즘이다(출처 : https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=ysd2876&logNo=221212453..
👩💻 Microbiome분석 단계 1) Preprocessing decontam 2) OTU clustering 3) Taxonomy classification 1 2 4) Diversity - Alpha diversity - Beta diversity 1 6) Differential abundance analysis 7) Functional analysis 8) Network analysis(Correlation) 1 +) Machine learning 🟦 Pemanova(permutational multivariate analysis of variance)란? 비모수적 검정법으로 귀무가설(null hypothesis, H0)는 "각 공간으로 정의된 그룹안에 centroid(중심점)와 dispersi..
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박테리아 데이터의 taxonomy classification에 쓰이는 marker gene인 16s rRNA에는 9개의 variable 한 영역이 있다. 이 영역을 활용하여 분류하게 된다. 보통 Gut microbiome의 경우 taxonomy marker gene으로 V4, V3-4를 많이 사용한다. 그렇다면 V1-V9으로 classification 하는 것과 얼마나 큰 차이가 날까? (회사 바이 회사이지만 두 가지 종류의 시퀀싱의 실제 가격차는 할인 받으면 약 4만 원 정도) 인간 질병에서 V영역에 관한 연구중 가장 유명한 논문은 A detailed analysis of 16S ribosomal RNA gene segments for the diagnosis of pathogenic bacteria(..
