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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..
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- 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..
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- 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 ..
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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..
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ISID학회를 다녀온 후 마이크로바이옴 논문을 요약, 정리해 보았다. 마이크로바이옴 논문 중 대부분은 Omics적인 내용을 담고 있다. 논문 중 국내(연세대)에서 출간된 논문도 마이크로바이옴과 지질, 면역물질에 대한 omics내용을 담고 있었다. 3년 전에 생물정보학을 처음 접했을 당시에도 오믹스가 중요하다는 말을 들었다. 현재 마이크로바이옴 분석을 담당하고 있지만, 아직도 오믹스의 뜻을 잘 이해하지 못했다. 이번 기회에 한번 알아보고자 Jianbiao He BS의 "Application of omics technologies in dermatological research and skin management"를 읽고 정리해 보았다. 결론만 말하자면 기초 분석은 어렵지 않지만, (내가) 실험하기는 어렵다..
1. 리눅스에서 바로 확인하기 for i in ./*.fastq.gz; do echo "${i}: $(echo "scale=0; $(zcat "${i}" | wc -l)/4" | bc)" ; done >>counts.txt 출력물 ↓ ./001AcCUSw_trim_1.fastq.gz: 58358 ./001AcCUSw_trim_2.fastq.gz: 58358 ./001AcLUSw_3_trim_1.fastq.gz: 57066 ./001AcLUSw_3_trim_2.fastq.gz: 57066 ./001AcLUSw_4_trim_1.fastq.gz: 59239 ./001AcLUSw_4_trim_2.fastq.gz: 59239 ./001AcRUSw_1_trim_1.fastq.gz: 61334 ./001AcRUSw_..
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fasta 파일을 Biostrings 패키지를 사용해서 R의 data frame 형태로 바꾸어 보자 library("Biostrings") fastaFile= readDNAStringSet("..ASVs_rep.fastq.txt") seq_name = names(fastaFile) sequence = paste(fastaFile) df
- 링크 : https://microsud.github.io/Tools-Microbiome-Analysis/ Tools for microbiome anlaysis Microbiome data are challenging to analyse. Development of tools and resources for microbiome data science are ever increasing. This website is a resource for researchers to know about the available tools and resources. This is in no way a complete list an microsud.github.io 알파벳 순으로 정렬되어 있음 - 관련 연구실의 데이터베이..
