Problem Given: fasta 형식으로 이루어진 대략 1000 길이의 DNA 서열과, 서열의 intron 서열 Return: S의 exon부분이 전사 된 단백질 서열 Sample Dataset >Rosalind_10 ATGGTCTACATAGCTGACAAACAGCACGTAGCAATCGGTCGAATCTCGAGAGGCATATGGTCACATGATCGGTCGAGCGTGTTTCAAAGTTTGCGCCTAG >Rosalind_12 ATCGGTCGAA >Rosalind_15 ATCGGTCGAGCGTGT Sample Output MVYIADKQHVASREAYGHMFKVCA 예제 데이터 풀이 1. RNA서열에서 Intron 서열을 제외한다. 2. 남은 Exon서열을 protein으로 번역한다. 풀이 ## 1. 파일 ..
Bioinformatics
작성 2023.09.04수정 2023.09.26 🟩 Vegan- biplot이란 하나의 그림에 두 개의 데이터를 보여주는 plot이다. - Vegan 패키지는 환경데이터를 처리 및 분석에 사용된다. 마이크로바이옴 데이터와 환경데이터는 샘플이름이 열에, 환경 또는 미생물의 이름이 행에 위치(혹은 그 반대)하는 feature table을 분석에 이용하기 때문에, 많은 분석 방법을 공유한다.- 이 중에서 vegan의 envfit 함수를 이용한 biplot을 phyloseq object를 사용해 그려보자.- 위처럼 샘플을 point로 나타내고, 관련 메타데이터를 arrow로 그리거나, feature(ASV)를 arrow로 표시하는 경우가 있다. 🟩 Example data- QIIME2 tutorial ..
- 작성 : 2023.08.29 1. MicrobiomeMarker 패키지에 대해서 - 논문 : Cao, Y., Dong, Q., Wang, D., Zhang, P., Liu, Y., & Niu, C. (2022). microbiomeMarker: an R/Bioconductor package for microbiome marker identification and visualization. Bioinformatics (Oxford, England), 38(16), 4027–4029. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac438 - 인용수 : 34 (2023.08.29 기준) - 공식 문서 : https://yiluheihei.github.io/microbiomeM..
작성: 2023-08-25 Metacoder란? - 공식 튜토리얼 : https://grunwaldlab.github.io/metacoder_documentation/workshop--05--plotting.html - 논문 : Foster, Z. S., Sharpton, T. J., & Grünwald, N. J. (2017). Metacoder: An R package for visualization and manipulation of community taxonomic diversity data. PLoS computational biology, 13(2), e1005404. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005404 - 인용수: 498(2023.08.25 기준..
Rearrangements Power Large-Scale Genomic Changes 개놈의 재배열은 이후 표현형에 치명적이거나 심각한 손상을 입힌다. 특히 유사한 DNA구간(한 염색체 내) 간의 재배열을 많이 볼 수 있다. 이때 각 유전체 블록들이 재배열 될 수 있는 경우를 구하기 위해 순열을 이용할 수 있다. Problem Given : 7 이하의 양의 정수 output : n 길이를 가진 순열(순서는 중요하지 않음) 예제 데이터와 결과 Sample Dataset 3 Samplpe output 6 # 순열의 개수 : n 1 2 3 # 순열 예시 (순서는 상관없음) 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1 - 3*2*1 = 6 - 만약 n = 7이라면, length는 7*6*5*4*3*2..
- Tutorial : https://krassowski.github.io/complex-upset/articles/Examples_R.html Examples - R ComplexUpset krassowski.github.io - 관련 패키지 : https://yulab-smu.top/MicrobiotaProcessWorkshop/articles/MicrobiotaProcessWorkshop.html Workshop of microbiome dataset analysis using MicrobiotaProcess MicrobiotaProcessWorkshop yulab-smu.top - 시각화 예시 각 그룹간 공통적으로 공유하는 taxa 가 제일 왼쪽(노란색 바) 이며 다른 군은 모든 그룹에서 공유하고..
- 작성 : 2023.08.22 Saxena, R., Mittal, P., Clavaud, C., Dhakan, D. B., Hegde, P., Veeranagaiah, M. M., Saha, S., Souverain, L., Roy, N., Breton, L., Misra, N., & Sharma, V. K. (2018). Comparison of Healthy and Dandruff Scalp Microbiome Reveals the Role of Commensals in Scalp Health. Frontiers in cellular and infection microbiology, 8, 346. https://doi.org/10.3389/fcimb.2018.00346 Title : Comparis..
Suzuki, K., Inoue, M., Cho, O., Mizutani, R., Shimizu, Y., Nagahama, T., & Sugita, T. (2021). Scalp Microbiome and Sebum Composition in Japanese Male Individuals with and without Androgenetic Alopecia. Microorganisms, 9(10), 2132. https://doi.org/10.3390/microorganisms9102132 Title : Scalp Microbiome and Sebum Composition in Japanese Male Individuals with and without Androgenetic Alopecia 1. 논문 ..
작성 : 2023.08.17 논문을 보는 목표 1. Skin microbiome은 지질, 성별에 따른 영향이 크다. 이를 알아보기 위해 사춘기 변화에 따른 남녀 간의 마이크로바이옴을 알아보자. 2. 논문의 논리 구조, figure에 따른 메시지 전달을 고려하자. 3. discussion 쓰는 법 배우자 1. introducton 사춘기(puberty)가 지나면서 가장 뚜렷하게 나타나는 변화는 얼굴 피부의 지질 증가이다. 이는 lipophilic 마이크로바이옴의 서식을 증가시킬 수 있다. 이를 알아보기 위해 남녀의 사춘기 변화에 따른 박테리아, 진균의 변화를 살펴보았다. ⇒ 각 사춘기에 따른 미생물의 조성 변화를 관찰하고, 성별에 따른 차이에 집중하자 2. Methods - 대상자는 여4, 남 8/ 6-1..
- 작성 2023.08.14 - 출처 : Sadowski, T., Klose, C., Gerl, M. J., Wójcik-Maciejewicz, A., Herzog, R., Simons, K., Reich, A., & Surma, M. A. (2017). Large-scale human skin lipidomics by quantitative, high-throughput shotgun mass spectrometry. Scientific reports, 7, 43761. https://doi.org/10.1038/srep43761 Large-scale human skin lipidomics by quantitative, high-throughput shotgun mass spectrometry The ..
풀이 날짜 : 2023-08-09(Python) 더보기 Pitfalls of Reversing Translation 연구자가 새로운 단백질을 발견할 때, 그들은 단백질에서 번역되어진 mRNA 서열을 추론한다. 이는 게놈에서 이 단백질과 관련된 위치한 유전자를 알아낼 수 있기 때문이다. 불행하게도, 어떠한 RNA 서열은 특별한 단백질 서열로 번역될 수 있지만, 그 반대 과정을 알아내려면 많은 그럼직한 RNA 서열을 유추해야 한다. 이는 하나의 단백질을 코딩하는데에 있어서 여러 RNA codon이 사용되기 때문이다. 일부 파이썬 버전에서는 int의 범위가 크지 않아서, 숫자를 저장하지 않고 조작하는 시스템을 고안해야 한다. | Problem 모듈러 함수란? 8시에서 4시간이 지나면 2시로 표현하듯이, 각 값..
작성날짜 : 2023.08.04 수정 : 2023.08.16 - 참고용으로만 작성, 원문을 읽는 것을 추천 - 잘 모르는 부분에 🤔 표시하고 나중에 다시 찾아보기 1. ANCOM-Ⅱ를 써야 하는 이유 최근 논문(Nearing, J.T., 2022)에서 ALDEx2와 ANCOM-Ⅱ가 Microbiome데이터의 differential abundance analysis에 사용하기 적합한 도구라고 소개 2. ANCOM-Ⅱ는 어떻게 marker를 탐지하는가? - 논문 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5682008/ ANCOM-Ⅱ소개 - 마이크로바이옴 데이터의 특징은 0 값이 매우 많다는 것이다. 보통 이때 1 값(pseudo-count)을 더하여 0 값을 없애버..
