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생각보다 괜찮은 주제인가보네요 GWAS포스팅에 요즘 사람들이 보러 들어오네요... ㅎㅎ 마무리좀 지어야긴하는데 ㅎㅎ 정리할 시간이 조금 없네요!! 다음주 이후부터 다시 공부해서 포스팅 하도록하겠습니다! GWAS 내용은 대략적으로 알기 때문에 약간의 사실적인 논리를 곁들이기위해 공부후에 올리도록하겠습니다. ㅎㅎ 매일 꾸준히 올린다는게 참.. 지켜지기가 힘드네요! 매일 포스팅하시는 모든분이 멋있어 보입니다. ㅎㅎ 2020. 8. 22.
[기본개념] 염기의 변이에 대한 이야기 핵산 염기의 변화는 위와 같이 총 6가지 형태로 되어집니다. 이러한 정보를 봤을때 들었던 생각은 Transversion이 좀 더 많이 일어날텐데 실제로 그럴까? 라는 생각과 Transition과 Transversion사이에 synonymous, nonsysnonymous의 빈도가 얼마나 차이가 날까? 라는 생각이 들었습니다. 물론! 내가 생각한 것들은 다른 학자들이 연구를 했을 가능성이 높죠! 그래서 찾아보니! 가지의 수를 보면 확률적으로 Transversion이 더 많이 발생해야하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. A - G 혹은 C - T의 변화가 더 많이 관찰되어집니다. (연구로는 절반 이상?!, 나중에 연구 논문 첨가 하겠습니다.) Transition의 경우 Silent 변이에서 더 많이 발견되었고.. 2020. 8. 18.
연구를 하면서 느낀 단점들 6년정도를 연구하면서 느낀 담점들 너무 대충대충이다. 조금 더 정확하게 알아보고 넘어갔더라면 지금은 최소 명확하게 아는것이 더 많았을 것이라 생각이 듭니다. 늦었지만 지금이라도 꼼꼼히 공부하려고 합니다. 여러분들도 꼭 모르는것이 있으면 꼭 짚고 넘어가세요. 결과는 돌아 자기에게로 옵니다. 후회는 한번이면 족하고 다음부터는 더 나은 연구자, 학생이 되도록 노력해야합니다. 후회하고 자책할 시간에 하나라도 더 보는게 이득입니다. 물론 저도 그런생각을 갖고잇지만 가끔은 후회 자책을 합니다. 그래도 노력이라는 것을 하세요. 노력은 무엇이냐? 항상 신경쓰는것이죠. 목표를 잡고 신경쓰는 것이 바로 노력인것 같습니다. 그게 익숙해지면 습관이 되겟죠. 이러한 습관이 쌓여야지 무엇인가를 잘 할 수 있을 것 같습니다. 세상.. 2020. 8. 15.
약물의 유사도를 구해보자! (tanimoto, jaccard, fmscR) 약물은 각자의 Target에 작용하는 작용기들이 있습니다. 그렇기 때문에 사람들은 유사한 약물일수록 비슷한 기능을 할거다 라고 생각을 하게 됩니다. (실제로도 그러는 경우가 있죠. 예를 들어 탈모약들!) 그래서 약물의 유사도를 측정을 하게 되는데 주로 많이 사용되는 방법중 하나가 tanimoto coefficient입니다. (사실 tanimoto밖에 안배웠어요... 다른 방법도 아시면 아래 댓글남겨주세요) jaccard similarity라고도 하는 tanimoto 방식은 많은 곳에서 사용이 되고 있습니다. 예를들어 이미지분석에서 많이 사용이 되는 것으로 알려져있습니다. tanimoto coefficient의 식은 다음과 같습니다. 화합물에 유사도를 얻기 위해서는 유사도의 기준이 있어야겠죠 . 이 기준은.. 2020. 8. 12.
화합물 파일 구조 (mol, sdf file 구조) drug screening이란 약물 테스트라고 생각하면됩니다. 소변안에 drug screening한다는 것은 뽕쟁이를 찾는다는 말이기도 합니다. 그런데 여기서 말하고 싶은 drug screening이란 새로운 약물을 찾는 것입니다. 그러기 위해서는 화합물들의 정보를 컴퓨터로 불러와서 분석을 진행해야하는데 화합물들의 정보 (원소의 위치, 분자량의 정보 등등)들은 mol, sdf file format으로 저장되어집니다. 오늘은 이 mol, sdf file format에 대해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. 두둥탁! mol file은 아주 기본적인 화합물 format으로 안에 정보에는 많은 정보들을 포함하고 있는데 1. 원소들의 x-y-z좌표 정보들을 포함하고 있습니다. 2. bond 결합의 정보 3. 화합물.. 2020. 8. 12.
[기본개념] Variant Calling 할때 주의점 Variant calling을 할때 주의해야할 점이 있습니다. 저 같은 경우는 예전 VCF에 변이가 있으면 아 있구나 하고 분석에 포함을 시켰습니다. 그러다 실제 변이확인을 위해 sanger sequencing을 진행했는데 변이가 안나오는 경우를 겪었습니다. (결과를 확인하는데 키보드탁! 글자 조각들이 드래곤볼이 되어 흩어졌죠.) 왜 그랬던 걸까요? 우리가 분석해야할 VCF안에 변이는 1. Single cell에서 나온 것이 아닙니다. 2. 시퀀싱오류에 의한 변이들이 있을 수 있다. 3. Normal세포도 분명히 있다. (normal세포에서도 약간의 차이나는 변이들도 있을가능성) - 조직을 추출할때 암부분만 골라서 추출하기 힘들고, Rare한 조직의 경우 어쩔수 없이 normal데이터가 같이 뽑힙니다. .. 2020. 8. 7.

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