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2024-04-18 업데이트 이전 편 [QIIME2 튜토리얼] “Moving Pictures” (1)2024.04.18.업데이트 마이크로바이옴을 공부하면 아마 가장 먼저 배우게 되는 것이 이 QIIME2의 사용법입니다. Moving pictures tutorial을 참고하여 각 단계별로 세세하게 알아봅시다.🙉 분석 데이터 관찰bio-kcs.tistory.com - .qzv 포맷 파일은 www.view.qiime2.org에 드래그 앤 드랍하면 볼 수 있다.- 통계학 적인 개념보단 qiime2 tool에 대한 설명 위주의 글이다. 06. Generate a tree for phylogenetic diversity analyses계통수를 만들기 위해서는 먼저 서열을 정렬해 주어야 합니다. 이때 QI..
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수정: 2024-04-28-일 UNITE 홈페이지 : https://unite.ut.ee/repository.php참고 : https://forum.qiime2.org/t/fungal-its-analysis-tutorial/7351#fungal-its-analysis-mock-communities-and-more-fun-1 | qiime2 환경에서 classifier 만들기 1) classifier를 만들기 위한 준비 파일 다운로드- 공식 홈페이지에 QIIME2 전용 파일이 준비되어 있다. qiime2 형식으로 만들기 위해서는 fasta 형식과, taxa데이터가 각각 파일로 저장되어 있어야 한다. 이 글의 수정된 날짜를 기준으로 가장 최신 버전은 10.0이다. 각 database를 다운로드하면..
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- 교육용으로 R스크립트를 적으려고 하는데 역시 바로 실행해서 이해할 수 있게 주피터나 코랩을 쓰는것이 가장 좋다는 생각이 들었다 - 주피터는 쓰고 있는데 콘다설치 등등 어려운점이 많고 코랩은 구글 아이디만 있으면 되니 더욱 간편하다 - 구글 드라이브와 연결은 되는게 결국 구글 드라이브에 있는 파일을 colab 세션에 다운받아서 사용하는 것으로 완벽한 동기화는 아닌듯 하다 1. 코랩에 구글 계정 연결 2. R 환경에서의 colab session 만들기 - https://colab.research.google.com/#create=true&language=r 로 접속하기 - ~.ipynb라고 되어있지만 아래 코맨드를 입력하면 4.2.0 버전의 R이 실행됨을 알 수 있음 3. google drive 연동하기..
연구실 홈페이지를 만들기 위해 여러 연구실 홈페이지를 보는 도중에 미생물, 단백질 연구를 하는 랩을 찾게되었다 (https://fraserlab.com/ ) 이렇게 상세하게 연구실 생활부터, 복지, 정신건강, 미팅(https://fraserlab.com/compact/)에 관해 적어놓은 연구실 홈페이지는 처음보는 터라 구경을 좀 하다가 작성한 논문(https://www.nature.com/articles/s41591-021-01552-x)을 보았다 제목은 "Reporting guidelines for human microbiome research: the STORMS checklist" 로 The STORMS checklist provides guidance for concise and complete ..
1. 내가 공부한것을 정리, 복습을 위한 게시글 2. 한국어로 잘 설명되어있지 않은 개념 정리 - 이미 다른 블로그등에 정리되어있는 중복글은 작성하지 말 것 3. 그냥 적고 싶은것 적기 4. 일주일에 게시글 하나 이상 적기
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공고 : SW융합 클러스터 홈페이지 일시 : 2021.11.16~11.18 (3일차) 장소 : 한국전자기술연구원 전북지역본부 교육내용 : python기초/농생명 데이터 분석(Nympy, pandast사용) 강사 : 김은연 박사님(한길소프트 대표) 0. 강의에 앞서.. 데이터 마이닝 =/= 머신러닝 데이터 마이닝 : 데이터 안에 있는 잠재적인 패턴을 찾는 것 머신러닝 : 기계에 학습 시키는 것 데이터 마이닝 프로세스 둘 다 상업적 이해를 기반으로 시작 -> 데이터 전처리 -> 모델링 -> 결과 평가 -> 업그레이드 예측까지 하면 머신러닝 결과만 나오면 데이터 마이닝 인공지능에 왜 파이썬을 사용하는가? 머신러닝, 딥러닝 라이브러리 존재, 통계 툴도 존재, 시각화도 좋음 그리고 무료임!! 물론 R도 시각화하기..
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- 수정 2023-03-22 : 오개념 수정 🟦 Alpha diversity란? - Alpha diversity는 한 sample내의 종 다양성을 말한다. Alpha diversity를 이해하기 위해 아래 데이터를 사용해보자. 이 데이터는 한 바다에 5종의 생물이 발견되었음을 가정한다. Species Number (n) n(n-1) p pInp p^2 Sea holly 2 2 0.1333333 -0.26862 0.017769 Sand couch 8 56 0.5333333 -0.33527 0.284409 Sea bindweed 1 0 0.0666666 -0.18042 0.004436 Sporobolus pungens 1 0 0.0666666 -0.18042 0.004436 Echinophora spinos..
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수정: 24.10.15- 예제데이터와 분석 코드 포함 1. Beta diversity란?마이크로바이옴 연구에서 beta diversity란 미생물 군집의 다양성을 분석하기 위한 단계이며, 이는 각 샘플 혹은 샘플이 포함된 집단(질환군 vs. 정상대조군) 사이의 차이를 측정하여 얻어진다. 가장 많이 사용되는 방법은 각 비교 집단 간 유사성 혹은 비유사성을 사용하며, 미생물의 풍부도, 미생물의 계통 간 거리가 사용되기도 한다. 2. Beta diversity 분석 방법가장 대표적인 접근 방법은 총 4가지로 나눌 수 있다. - Bray-Curtis dissmilarity: 샘플 간 미생물 분포의 차이에 따라 측정 - Jaccard index: 집단 간 미생물의 존재/부존재에 따라 측정- weighted..
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qiime에서 통계적인 유의성을 보기 위해 아래와 같은 diversity beta-group-significance 를 실행하였다. qiime diversity beta-group-significance \ --i-distance-matrix ~\ --m-metadata-file ~ \ --m-metadata-column ~ \ --p-method anosim \ --output-dir ~ 위 함수의 결과 파일은 아래와 같다. 이 결과파일을 어떻게 해석하는것인지 알아보자. | ANOSIM 📌 ANOSIM 이란? (위키백과) Analysis of similarities (ANOSIM) is a non-parametric(비모수성) statistical test widely used in the field ..
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qiime tools import --show-importable-types ortable-types Bowtie2Index DeblurStats DistanceMatrix EMPPairedEndSequences EMPSingleEndSequences ErrorCorrectionDetails FeatureData[AlignedProteinSequence] FeatureData[AlignedRNASequence] FeatureData[AlignedSequence] FeatureData[BLAST6] FeatureData[Differential] FeatureData[Importance] FeatureData[PairedEndRNASequence] FeatureData[PairedEndSequence] Fe..
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2024.04.18.업데이트 마이크로바이옴을 공부하면 아마 가장 먼저 배우게 되는 것이 이 QIIME2의 사용법입니다. Moving pictures tutorial을 참고하여 각 단계별로 세세하게 알아봅시다.🙉 분석 데이터 관찰하기- QIIME tutorial 홈페이지: https://docs.qiime2.org/2024.2/tutorials/moving-pictures/- 관련 영상: https://www.youtube.com/watch?v=RcdTZE8VbJg&list=PLOCEVoX6zu2Ii8RD7i9Oi7Pbot_5WF08n QIIME2의 moving-picture tutorial에서 사용된 데이터는 사람의 마이크로바이옴 데이터입니다. 이 데이터는 항생제 사용에 관하여 두 명의 대..
