바이오 대표

""The glutamate/GABA-glutamine cycle: aspects of transport, neurotransmitter homeostasis, and ammonia transfer" 요약 읽고 유투브 찾아봤는데 너무 설명쉽게 알려준 영상 있어서 이를 이용합니다. 참고: https://www.youtube.com/watch?v=wP9QD-5FL5U 뉴런/뇌세포는 [1]Excitatory (흥분성) [2]Inhibitory (억제성) 두 역할을 합니다. 흥분성 일 때, 뉴런은 다른 뉴런들을 자극해, 전기 메세지에 반응하고 전달하도록 하는 반면, 억제성 뉴런은 해당 반응을 억제하는 역할을 합니다. 뉴런이 흥분성인지 억제성인지는 세포막을 기준으로 주위의 전압 값에 의해 결정됩니다. 밖보다 뉴런..

Single-cell network biology Network 찾는 방법 Bulk RNAseq 에서는 Boolean networks, Bayesian networks, ordinary differential equations (ODEs), information theory, regression, and correlation18,19,20 와 같은 방법이 사용되었습니다. scRNAseq 에서도 위의 방법 사용 가능하지만, 싱글셀로만 얻을 수 있는 정보를 이용하기도 합니다. 예로, trajectory analysis (psueotime 정보) 를 기반으로 하는 방법이 있습니다. 즉, 세포들이 특정 developmental/differentiation 상태에 있다고 가정하고 시간대로 나열한, time-ord..

요약 2개의 다른 subspecies mice (M.m.castaneus 와 M.m.domesticus) 를 이용하여서 background noise 실험을 진행하였다. 사용된 Mice들은 imbred(근친계) 임으로 99% 유전자가 동일하고 homozygous SNP을 이용해서 ~7000 유전자의 subspecies를 구별해 낼 수 있다. 즉, SNP을 이용하여 cell 의 endogenous, exogenous UMI 가 구별이 되고 이를 이용해서 background noise를 계산할 수 있다는 뜻이다. 논문 실험에서는 총 5개의 replicate (3 scRNAseq, 2 snRNAseq)에서 background noise를 계산하였고, 꽤 variability 가 큰 noise 값을 보였다 (3..

요약 보통 reference cell type annotation은 scRNAseq의 gene expression 을 기반으로 만들어졌다. 따라서 새로운 데이터의 scRNAseq을 annotate하는 것은 어느정도 쉽지만 다른 modality 갖는 데이터, 즉 gene expression이 아닌 정보를 갖는 데이터 (scATACseq, scCUT&Tag, CyTOF-protein)를 annotate하는데는 어려움이 있다. 따라서 해당 논문에서는 “dictionary learning” 기술을 이용한다. 쉽게 설명하자면 예를 들어, [1] RNA+ATAC정보를 담고있는 10x multiome 을 bridge로 이용하는 것이다. 현존하는 [2] RNA annotated reference 를 [1]scRNA+s..