Spruce up your ggplot2 visualizations with formatted text - RStudio https://www.rstudio.com/resources/rstudioconf-2020/spruce-up-your-ggplot2-visualizations-with-formatted-text/ Spruce up your ggplot2 visualizations with formatted text The ggtext package provides various functions to add formatted text to ggplot2 figures, both in the form of plot or axis labels and in the form of text labels or ..
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- 일시 : 2023.01.27.(금) / 11:00 ~ 12:00 (1부), 14:00 ~ 16:00 (2부) - 연사 : 박광현 교수님(남부대학교 응급구조학과) ⬛ Session1 : 논문 살펴보기 ◼ 논문의 필수요소 - clearly = logically = smooth transition - 논리성 - 객관성 : 제 3자 관점에서 기술 - 독창성 - 완전성/간결성 - 데이터는 괜찮은데 뭔가 부족한 점이 있다면? 그것은 뭐가 빠졌는지 아닌지 아는 완전성 - 간결성 : 쓸데 없이 반복하지 마라 - 신빙성/재현성 - 설득성 ◼ 영어 논문에 대하여 - 사면 된다. 그러나 그 편집자들에게 명확하게 전달하기 위한 영어는 필요하다 - 그러나 영어는 살 수 있지만 논리는 살 수 없다. - 논문에서 가장 중요한 ..
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Unclassified된 species를 blast돌리기 위해 phyloseq 개체에서 추출한 계통을 fasta포멧으로 만들고자 했다. 원래 엑셀로 정렬을 하는 방법도 있고, 리눅스 상에서 간단하게 변경하는 방법도 있지만 역시 뭐니뭐니 해도 R로 하는 것이 가장 간편하다. fasta 포멧으로 만들기 위해 서열과 이름으로 data frame만들기 df
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- 저자 : Ruairi Robertson, PhD - 출처 : https://blog.microbiomeinsights.com/shotgun-metagenomic-sequencing-determining-depth Shotgun Metagenomic Sequencing: Determining Depth Before conducting a microbiome study with shotgun metagenomic sequencing, it is important to consider how deeply you will sequence your samples. blog.microbiomeinsights.com ※ 이 글은 microbiome insights사의 "Shotgun Metagenomic Sequ..
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🟦 R의 자료구조 R에서는 여러 자료구조가 존재한다. 기본적으로 아래 4개와 같은 자료구조가 사용된다. Vectors : 한 가지의 데이터 타입으로 이루어진 1열의 데이터 Matrix : 한 가지의 데이터 타입으로 이루어진 행과 열로 구성된 데이터의 모음 Arrays : 한 가지의 데이터 타입으로 이루어진 여러 레이어의 Matrix로 구성된 데이터 Dataframes : 한 가지의 데이터 타입이 아닌 숫자, 글자, factor등 의 여러 데이터 타입으로 이루어진 행과 열 데이터 Lists : 위의 여러 데이터 타입의 모음 🟦 티블(Tibble)이란? Tibble은 새로운 타입의 data frame이다. Tibble 특징 1. 데이터 타입을 아래와 같이 Colunm 이름 밑에 로 표시한다. 문자형(char..
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◼ 출처 - 2006 한국 생물 정보학 백서, 부록9 생물 정보학 관련 용어 및 정의 (생물학연구정보센터) ◼ 지필 - 생물학연구정보센터 소 장 : 김상욱 - 생물학연구정보센터 부소장 : 정동수 - 생물학연구정보센터 연구원 : 김수정, 박지민, 유숙희, 이강수 장영옥, 조점희, 최용주, 한건영 ◼ 링크 : https://ibric.org/myboard/read.php?id=2337&Board=report 2006 한국의 생물정보학 백서 - 목 차 -제1장. 연구단체 11. BIT 연구기관협의회 32. 바이오벤처 453. 대학 994. 연구센터 1175. 학회... ibric.org - 2006년 판이라 용어가 조금 다르거나, 오래된 프로그램 혹은 변동된 내용이 존재함. 그러나 매우 유익하다. - 2006..
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◼ 선택 이유 - 마이크로바이옴을 이용한 법의학적 분석에 초점을 맞춘 주제가 흥미를 불러일으킴 - 환경과 사람의 마이크로바이옴 데이터의 단순 비교 이외에 어떠한 차별점이 있을까? Diurnal variation in the human skin microbiome affects accuracy of forensic microbiome matching - 저자 : David Wilkins, Xinzhao Tong, Marcus H. Y. Leung, Christopher E. Mason & Patrick K. H. Lee - 저널 : MICROBIOME(IF = 14.35, 2021) ⬛ BACKGROUND - 사람의 피부 마이크로바이옴은 시간이 지나도 일정 부분 안정적이기 때문에, 최근 이를 이용한 법의학..
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수정 : 2023.05.08 내용 추가: 2024.01.10 ▶ 이전 글 : Cutadapt설치하기 [Cutadapt] 01.Linux에 Cutadapt 4.2 ver 설치하기 🟦 공식 가이드 https://cutadapt.readthedocs.io/en/stable/installation.html Installation — Cutadapt 4.2 documentation Because Cutadapt development happens on Linux, this is the best supported platform, but it should also run on macOS and Windows. I bio-kcs.tistory.com 16s rRNA 데이터를 분석하기 위해서 시퀀싱 과정에서 서열에 부..
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⬛ 시계열 데이터 란? 시계열(時系列, time series)은 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열을 말한다. 시계열 해석(time series analysis)라고 하는 것은 이런 시계열을 해석하고 이해하는 데 쓰이는 여러 가지 방법을 연구하는 분야이다. 예컨대, 이런 시계열이 어떤 법칙에서 생성되어서 나오느냐는 기본적인 질문을 이해하는 것이 궁극적인 목표라고 할 수 있다. 시계열 예측(time series prediction)이라고 하는 것은 주어진 시계열을 보고 수학적인 모델을 만들어서 미래에 일어날 것들을 예측하는 것을 뜻하는 말이다. 일반적으로 이런 방법들은 공학이나 과학계산, 혹은 금융시장에서의 주가 예측 등에서 많이 쓰인다. ⬛ 일반적인 시계열 분석 예제 - 출처 : 날씨마루 ⬛ 마이..
⬛ Heidi H.kong - NIH(National Institutes of Health) - Google Sholar ⬛ Elizabeth A. Grice - Google Sholar ⬛ Julia A Segre - NIH(National Institutes of Health) - Google Sholar ⬛ 세 분이 작성한 논문 들 - The skin microbiome - Topographical and temporal diversity of the human skin microbiomeThe skin microbiome - Temporal shifts in the skin microbiome associated with disease flares and treatment in children w..
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phyloseq 개체로 그린 plot_richness()에서 가장 큰 이유는 outlier 이 삭제되지 않는다는 것이다. https://stackoverflow.com/questions/73544659/geom-points-are-not-placed-on-the-boxplot geom points are not placed on the boxplot? I don't know how to align the dots to each belong to it is box plot. Why they are appearing like that? I found this post, but it is answering the dodging part which is not part of my code here is my s..