Bioinformatics

1. 서론 생물정보학 분야는 코딩이 결코 빠질 수 없는 분야일까요? 제 주변에 생물정보학에 대해 물어보는 많은 분들이 코딩을 배우는 것에 대한 허들을 많이 느끼곤 합니다. 오히려 코딩이 생물정보학에 대한 접근성을 낮추는 셈입니다. 사실 모두가 공감하실 겁니다. 코드를 입력하는 시간보다 업데이트나 설치가 더 어렵다는 것을…🙉 그러나 QIIME 같은 도구를 사용하면 시각적으로 결과를 보여주는 Qiime View를 제공하기도 하며, 결과를 간단하게 확인할 수 있게 하고, 여러 편리한 도구들이 많이 출시되었습니다. 여러 오픈 소스들의 장점은 무료이면서, 모두가 사용 가능하지만, 반대로 말하면 누구나 만들 수 있고, 이에 대한 검증은 어렵다는 것입니다. 반대로 많은 전문 프로그램들도 GUI(Graphical Us..

2024.03.13. 수 개요박테리아 엠플리콘 분석에서 마커 유전자로 16S rRNA의 V3 V4 영역이 가장 많이 사용된다. 대략적인 길이는 약 ~465 bp이다. 엠플리콘 데이터는 DADA2의 denoising과정을 통해 퀄리티를 필터링하고 paired-end 서열을 합쳐준다. 이때 merge를 위해서는 적어도 12(최적 20nt) nt 이상 겹치는 영역이 존재해야 한다.  그러므로 V3-V4 서열을 필터링할 때, 너무 짧지도 혹은 길게 자르지 않도록 주의해야 한다. 그러면 어떤 길이로 잘라야 최적의 퀄리티를 얻을 수 있을까? 이에 대한 실행 코드를 소개한다. (참고: "Many loss in V3-V4 filterAndTrim",  https://github.com/benjjneb/dada2/iss..

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논문 Leung, M.H.Y., Tong, X., Bastien, P. et al. Changes of the human skin microbiota upon chronic exposure to polycyclic aromatic hydrocarbon pollutants. Microbiome 8, 100 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00874-1 Changes of the human skin microbiota upon chronic exposure to polycyclic aromatic hydrocarbon pollutants - Microbiome Background Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are of ..

이전 글의 하이퍼링크가 모두 삭제되어 버려서 재작성 1. QIIME2 관련 tutorial | qiime2 공식 tutorial [QIIME2] "Moving Pictures” tutorial https://docs.qiime2.org/2023.9/tutorials/moving-pictures/ | fungi (ITS) 분석 tutorial [QIIME2 forum] Adam_Rivers, Q2-ITSxpress: A tutorial on a QIIME 2plugin to trim ITS sequences https://forum.qiime2.org/t/q2-itsxpress-a-tutorial-on-a-qiime-2-plugin-to-trim-its-sequences/5780 [QIIME2 forum]..

네트워크 분석에서 끝낸다음 결과를 섣부르게 단정 짓지 말자. 모든 분석법이던 장단점과 고찰해야 할 점이 분명하게 존재한다. Karoline Faust 교수님은 미생물 데이터에서 네트워크 분석에 대한 주의점을 몇 가지 나열하고 있다. 실제 데이터를 다룰 때 이점을 명심하면서 다루는 것이 좋을 것 같다. - Faust, K. Open challenges for microbial network construction and analysis. ISME J 15, 3111–3118 (2021). https://doi.org/10.1038/s41396-021-01027-4 - Citations: 84 마이크로바이옴 네트워크 분석의 연결은 모두 상대적인 abundance에 따른 관계를 말한다. 그러나 각 미생물의 풍..

작성: 2024.01.31 Mendelian randomization는 최근 많이 떠오르는 분석 법으로 질병(outcome)의 원인(exposures)을 파악하기 위해 SNP변이값을 사용한다. MR분석의 가정은 1) exposures과 outcome이 높은 상관관계를 보여야 하고, 2) SNP는 exposures에 영향을 미쳐야 하며, 3) 특정 exposures 외에 경로로 outcome에 영향을 미치지 않아야 한다. Xu, W., Zhang, L., & Song, X. (2024). Exploring the link between gut microbiota and alopecia areata: a two-sample Mendelian randomization analysis. International..