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1. 네트워크 관리사 2급 - 공식 홈페이지: https://www.icqa.or.kr/cn/page/network - 협회: 한국정보통신자격협회 - 시험: 필기, 실기 - 검정 기준: 네트워크 관련 업무 수행을 위한 일반적인 운용지식과 구축기술 NOS운영, Packet분석, Monitoring, 인터넷기술, Protocol 등 기초 이론과 실무능력 검정 - 국가 공인 인증 자격증(1급은 아님) 2. 네트워크 관리사 2급 필기시험 - 일정: 2023-11-05(일) - 장소: 대전 서구 계룡로 637 아이티스쿨 정보보호교육원 (성심당 근처다ㅎㅎ) - 시험시간: 09:20까지 입실, 09:30~10:20 시험(50분, 10분 뒤 퇴실 가능) - 결과 발표: 2023-11-07(화) - 지참: 신분등, 볼펜..
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논문을 고른 이유 - 수업 논문 발표용 - 마이크로바이옴 데이터를 이용한 질병 상태 예측이라는 효용성 있는 연구 배경 Colorectal cancer (CRC) 이란? - CRC는 전 세계에서 두 번째로 흔한 암으로 발병률을 서양에서 꾸준히 증가 - 조기발견의 증가되었지만, 1-3기 CRC환자에서 24%는 종양 제거 후 5년 이내 재발, 절반 이상의 사례가 2년 이내 발생 - 수술 후 위험을 계층화(분류)하는 것이 장기적인 관리에 중요하다. 보통 혈액과 대변에서 측정된 몇몇 지표가 중요한 요소임 장에 영향을 미치는 미생물 - Fusobacterium nucleatum: anaerobic oral commensal, promotes colorectal carcinoma and cancer progressi..
Stereotypes About Enterotype: the Old and New Ideas - 저자: Mingyue Chenga and Kang Ning - 저널: Genomics Proteomics Bioinformatics (IF = 6.5, 2019) enterotype에 영향을 주는 요인 - 식단: Bacteroides enterotype 은 고기 위주인 서양식 식단에서 많이 보이고, Prevotella enterotype 은 탄수화물, 단당류가 많은 수렵채집인 식단에서 많이 보임 - 항생제: cefprozil 사용 시 Bacteroides enterotype 의 변화 초래 - 나이: 유아와 노인의 장내 미생물군은 안정적이지 않음, 노인은 Bacteroides ssp의 비율이 풍부 기존 ente..
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Bioinformatic and Statistical Analysis of Microbiome Data - 저자: Yinglin Xia, Jun Sun - 출판사: Springer - 출판일: 2023-05-17 - 원서 가격: 339,980원 (진짜 후덜덜 하다) 목차 1. QIIME2 소개 2. 마이크로바이옴 데이터를 위한 R 소개 3. QIIME2에서 기본적인 데이터 처리 4. Raw 데이터로 부터 Feature와 Feature table만들기 5. assigning taxonomy와 계통수 제작 6. 서열을 OTU로 군집화 하기 7. OTU methods 8. OTU methods그 이상 9. alpha diversity 10. Beta diversity 11. Beta diversity를 위한 ..
Bacterial and archaeal community distributions and cosmopolitanism across physicochemically diverse hot springs - Chanenath Sriaporn - ISME Communications - Metagenome, Hot spring, bacteria, Archea, metabolism Method - 기존 연구의 primer에 대한 한계를 극복하기 위해 전장유전체 분석 사용/ assembly: SPAdes / mapp to contig: Bowtie, binning: MetaBAT, MaxBin, CONCOCT, MAG selection: DAS Tool, Refination: VixBin, quality check..
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작성: 2023-10-16-월 | Sloan's neutral community model(NCM) 이란?NCM은 환경 생태쪽에서 발전한 개념으로 모든 종이 환경에서 중립적이라는 전제를 가지고 있다. 이 모델의 주요 특징은 아래와 같다. 1. 중립성(Neutrality): 메타커뮤니티 내에서는 모든 종이 생태적으로 중립적이다. 이것은 모든 종이 기능적으로 동일한 경쟁능력과 적응성을 가진다는 것을 의미한다 2. 확률적 프로세스(Stochastic Processes): 모델은 확률적 또는 무작위 프로세스(종화, 멸종, 이주 및 이탈)를 포함한다. 3. 제로-합 동태학(Zero-Sum Dynamics): 커뮤니티의 개체 수는 상대적으로 일정하게 유지된다. 즉 모델이 데이터와 일치할 수록 , OTUs들은 ..
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작성: 2023-10-16 제목 - Vaginal Microbiome Metagenome Inference Accuracy: Differential Measurement Error according to Community Composition - 저널: mSystems (IF = 7.3, 2022-2023) - 제1 저자: Kayla A Carter 배경 엠플리콘 데이터를 사용한 메타게놈 기능 추론 연구는 주로 gut과 oral에 집중되어 있어 vaginal에 대한 연구가 부족하다( reference 서열에서 장은 virginal 샘플보다 10배는 더 많음). vaginal는 다른 장기와 다르게 하나의 Lactobacillus species 종이 우점하여 다양성이 낮은 특성을 가진다. 16S rRNA 데..
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작성: 2023-10-13-금 이전글 [R] Abundance의 평균, 표준편차, N, 95% CI(upper, lower)값 계산해주는 함수 [R] alpha diveristy의 각 index의 Mean, Sd, N, Upper, Lower, 95% CI값과 통계 분석 결과의 p-value값 저장하기 예제 데이터 - QIIME2 tutorial인 moving-picture의 데이터입니다. 사람의 양 손바닥, 혀, 장의 마이크로바이옴 데이터를 담고 있습니다. 현재 저장된 형식은 phyloseq object입니다. phylsoeq형식은 biom format을 차용하여 R에서 편리하게 다루도록 개발된 것으로, metadata와 otu table, taxonomy 그리고 계통정보를 한 번에 저장할 수 있습니다..
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작성: 2023.10.13 논문을 쓸 때, 특정 taxa에 대한 구체적인 abundance값을 기입하는 경우가 많습니다. 보통 "mean: 38.9%, SD 4.3 %"의 형태로 많이 작성되는데요, 이 값들은 어떻게 구하는 것이 좋을까요? 1. 먼저 가장 기본적인 엑셀을 활용할 수 있습니다. - OTU와 taxonomy table을 기반으로 작성된 abundance값으로 함수를 입력하여 구하는 것입니다. - 가장 많이 사용되는 방법이라고 볼 수 있습니다. 2. R의 data.frame형태에서 계산할 수 있습니다. - 약간의 코딩이 필요하지만 chatGPT가 도와줄 것입니다. - R이 익숙한 분이라면, 엑셀보다 훨씬 간단하게 구할 수 있을 것입니다. - 또한 함수로 만들어 놓으면, 다른 샘플에서도 더 간편..
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작성 날짜: 2023.10.11. 수 | 글 작성에 앞서.. shotgun metagenome 분석은 확실히 amplicon 보다 어려운데 16S full-length 분석이 어려운가? 아니다 amplicon이랑 동일하다! 위 글도 amplicon 데이터 분석을 모두 파악하고 있다는 가정 하에 작성하였다. | 개요▶ Dada2란? R을 기반으로 qiime2(리눅스 기반)와 같이 미생물 분석에 사용되는 R 패키지이다. ▶ 튜토리얼 목표 : Dada2로 박테리아의 16S full-length 데이터의 처리와 phyloseq을 통한 시각화▶ 지난 글 참고- Dada2 16S amplicon 분석: https://bio-kcs.tistory.com/entry/R-Dada2-%ED%8A%9C%ED%86..
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p-value값을 ggplot에 수동으로 첨부하기 위한 코드는 아래와 같다. library(reshape2) library(ggplot2) library(ggsignif) options(scipen = 999) # 10e-3 같은 지수 표시를 없앰 # 1. 데이터 추출 data(iris) setosa
출처 Sorbie A, Delgado Jiménez R, Benakis C. Increasing transparency and reproducibility in stroke-microbiota research: A toolbox for microbiota analysis. iScience. 2022 Feb 26;25(4):103998. doi: 10.1016/j.isci.2022.103998. PMID: 35310944; PMCID: PMC8931359. 마이크로바이옴 분야에서 머신러닝이란? 많은 마이크로바이오타 연구는 대부분 적은 샘플 수와 균등하지 않는 그룹으로 이루어진 경우가 많다. 이는 머신러닝에서 오버피팅을 일으킬 수 있다 (Teschendorff, 2019). 사용가능한 샘플의 최소 크기는 주..
