바이오 대표

CITE-seq 은 single cells 에서의 [1] Transcripts [2] Extracellular proteins 의 quantification 을 동시에 구할 수 있다. 기본 scRNA-seq (single cell RNA-seq) 으로는 알아 낼 수 없는 post-transcriptional gene regulation 이나 cell-surface protein levels 와 같은 phenotypic information을 알수 있다. CITE-seq 데이터를 이용해서 DE Analysis 를 진행해보았다. 가장 대표적인 R Bioconductor package CiteFuse 를 이용하였다. CiteFuse 는 transcript data와 protein data 를 구별하여 다루고 ..

EdgeR 은 RNA counts data로부터 DE (Differential Expression) Analysis 를 진행한다. EdgeR 이 제공하는Functions: DGEList - 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록, List-based data 태로 변환 ([1] counts [2] samples) filterByExpr cacNormFactors estimateDisp ### Covid- 19 Patients vs Healthy Control DE Analysis ### 해당 글에서 다룰 DE (differntial Expression) Analysis 는 4가지의 실험중 RNA-Seq data 를 R bioconductor edgeR 을 이용한 실험이다. 17 명의 Covid-19 pa..

해당 프로젝트는 MHC-II 를 genotyping 하는 11개의 Tools/algorithms 을 benchmarking 하는 것이다. 그 과정에서 Version difference, input data type, annoation method 등과 같은 많은 문제들을 debugging하였다. 또한 중복 노동을 줄이기 위하여 bash를 이용한 autopipelines을 만들었다. Benchmarking에서만 끝낸것이 아니라 모든 결과들을 통합해 metaclassicier 을 이용해 2% accuracy improvement를 해냈다. (해당 프로젝트는 1000G, TCGA 에서의 WES, WGS, RNA-seq 데이터를 R, python, linux, bash 를 이용하여 진행하였다. ) Abstrac..

여러 -omic 데이터를 통합하여 (more data, potential to more power) 우리는 complex biological big data 를 분석할 수 있다. ( Genomics, Transcriptomics, Proteomics, Epigenomics ) * Epigenome: DNA나 히스톤단백질에 직접 결합하여 유전자의 발현을 직접 조절하는 화학물질과 단백질의 집합체 Abstract To understand the human responses to the virus (COVID-19), especially in the Immune response. 따라서, 해당 페이퍼의 목표는 COVID-19로인한 면역 반응에서 큰 역할을 하는 immune genes를 발견하는 것이다. 사용한 ..