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2022-11-22 드디어 연구실에 서버가 배송되었다. 깜빡하고 랙을 주문하지 않는 바람에 상자 위에 놓여있긴 하지만,, 일단 miniconda와 qiime을 순서대로 설치했다. 그 다음 서버 R을 설치해보았다. 현재 쓰고있는 OS 는 centOS이다. R은 깔렸지만 Rstudio가 설치되지 않는다. 그래서 WSL로 사용중인 Ubuntu에도 이와 같은지 설치를 해보았다. 안되면 뭐 jupyter notebook쓰면 되지! 준비 sudo apt-get update R 설치 sudo apt install r-base server R 다운로드(최신버전으로) https://dailies.rstudio.com/rstudio/elsbeth-geranium/server/jammy-amd64/ # 2022-11-22 ..
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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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🟦 Speechify 다운로드(Chrome기반 브라우저 가능) Speechify Text to Speech Voice Reader Read aloud any Google Doc, PDF, webpage, or book with text to speech (TTS). Natural sounding voices in 30+ languages & 130 voices. chrome.google.com 🟦 Speechify 소개 영상 https://www.youtube.com/watch?v=eXyBZfpOb7k 🟦 장점 👍 텍스트를 인식하면 실시간으로 어디를 읽고 있는지 표시해준다 . 👍 목소리를 다양한 사람으로 변환할 수 있다. 지금은 Mr.President라고 표시되어있는 오바마 목소리로 자주 듣는데 스눕독 ..
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마이크로 바이옴 네크워크 분석을 위해 Netcomi를 써보려하던 참이었다. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.02.24.432662v1.full 이 논문에서 코드를 제시해주고 있기도 해서 다운로드만 하면 손쉽게 분석이 가능할줄 알았다. 하지만 내가 이걸로 1시간 넘게 머리를 싸맬 줄이야... 일단 시도해볼것은 아래와 같다 1. 제작자의 설명에 따라 설치 단계를 밟아가기 # Required packages install.packages("devtools") install.packages("BiocManager") devtools::install_github("GraceYoon/SPRING") devtools::install_github("zdk123/Spiec..
프로젝트 데이터를 LefSe분석을 통해 minor한 taxon에서 각 그룹간의 차이를 보려고 한다. library(microbiomeMarker) phyloseq.group1
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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..
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- Moving Picture data를 이용해 microbiomeMarker 로 분석을 해보려는데, clagoram이 그려지지 않았다. - cladogram이란 lefse분석 이후 각 그룹을 대표하는 biomarker 생물들을 각 정렬하고 어떤 type에서 많이 상대적으로 나타나는지 보여주는 그림이다. - 아래와 같이 나타남 일단 패키지 설치 하고 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) { install.packages("BiocManager") } BiocManager::install("microbiomeMarker") library(microbiomeMarker) # Moving Picture 데이터로 만든 phyloseq [ps]를 1. 1..
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작성일 : 2022.10.20 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) { install.packages("BiocManager") } BiocManager::install("microbiomeMarker") 이걸로 처음에 다운받고 공식 튜토리얼(https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/microbiomeMarker/inst/doc/microbiomeMarker-vignette.html) 을 하려고 보니 library(microbiomeMarker) # data(kostic_crc) kostic_crc mm_test
👩💻 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(..
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날짜별 기록 파일이 필요하던 찰라에 날짜가 제목인 빈 txt 파일이 필요해서 코드를 짰다. 가장 도움이 되었던 것은 이 링크 클릭 # 파일 생성 함수 def mk_txt(year,month) : month= str(month) year = str(year) list = [] if month in ['1','3','5','7','8','10','12'] : for i in range(1,32) : day = str(i).zfill(2) list.append(year+month+day) elif month in ['4','6','9','11'] : for i in range(1,31) : day = str(i).zfill(2) list.append(year+month+day) else : for i in r..
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🟦 간단 요약 [RNA-seq Data 결과 해석] Fold change > 0 : 발현 증가 Fold change 유의) 🟦 Fold change와 p-value의 차이 Fold change는 크기 비교이며, FDR/P-value는 분포 비교이다. 예시 이미지로 간단하게 이해해 보자. WT(Wild Type)과 KO(Knock Otu)타입을 비교한 데이터이다. 각각 이미지에서 평균 값의 차이는 같지만, 분포양상(분산)이 다르다. 각 값의 Fold change 값이 같을 때, 위는 p value 작으며, 아래는 p value가 크다. 왜 그런가? 이는 분포가 좁은 WT과 KO 타입에서..
