데이터 과학

PiDog에 프로그램을 넣는 방법PC → microSD에 Raspberry Pi OS 설치 → microSD를 PiDog의 Raspberry Pi에 장착 → 부팅 → Wi-Fi 연결 → SSH 접속 → PiDog 프로그램 설치 https://www.raspberrypi.com/software/ Raspberry Pi software – Raspberry PiFrom our operating system to our GitHub repos, explore the software that powers our technologywww.raspberrypi.com PiDog는 Raspberry Pi를 메인 컨트롤러로 사용하기 때문에 프로그램 역시 Raspberry Pi에 설치하여 실행합니다. 가장 편리한 방법..

AlphaFold 2의 Evoformer에서 AlphaFold 3의 Pairformer와 Diffusion, 그리고 RoseTTAFold의 3-Track Network까지단백질 구조 예측 기술은 AlphaFold 2의 등장 이후 매우 빠르게 발전하였습니다. AlphaFold 2는 단백질 서열과 진화 정보를 바탕으로 아미노산 사이의 관계를 분석하고 이를 3차원 구조로 변환하는 방식을 사용하였습니다. 이후 AlphaFold 3에서는 이러한 구조를 더욱 확장하여 단백질뿐 아니라 DNA, RNA, 리간드, 이온 등 다양한 생체분자 사이의 상호작용까지 예측할 수 있도록 설계되었습니다.이 과정에서 AlphaFold 2의 핵심 구성요소였던 Evoformer는 AlphaFold 3에서 Pairformer 중심의 구조로..

AlphaFold 3 PAE Heatmap을 이용한 qhr63290.2 구조 분석AlphaFold 3로 단백질 구조를 예측한 뒤에는 단순히 3차원 구조가 만들어졌다는 사실만으로 결과를 판단해서는 안 됩니다. 특히 크기가 큰 단백질이나 여러 구조 영역으로 이루어진 단백질에서는 각 부분의 구조는 잘 예측되더라도 서로 다른 영역 사이의 상대적인 위치가 불확실할 수 있습니다.이러한 구조적 불확실성을 확인할 때 매우 유용한 지표가 **PAE(Predicted Aligned Error)**입니다. PAE는 단백질의 한 부분을 기준으로 구조를 정렬했을 때 다른 부분의 상대적인 위치가 얼마나 정확하게 예측되었는지를 나타냅니다.이번에는 AlphaFold 3로 예측한 qhr63290.2 단백질의 실제 결과를 이용하여 PA..

AlphaFold 3 예측 결과의 신뢰도 평가: pLDDT, PAE, pTM, ipTM과 PyMOL 분석 예시 :QHR63290.2, Spike glycoproteinhttps://tsyoon.tistory.com/240 알파폴드2(AlphaFold2)를 이용한 SARS-CoV-2 Spike Glycoprotein(QHR63290.2) 구조 예측1. 개요이 문서는 Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2)의 스파이크 단백질(QHR63290.2, Spike glycoprotein)에 대해 AlphaFold2/ColabFold를 활용하여 구조를 예측하는 절차와 해석 방법을 정리한 것입tsyoon.tistory.com AlphaFold 3를 이..

AlphaFold2의 핵심 구조, Evoformer란 무엇인가AlphaFold2를 이해할 때 가장 중요한 구성 요소 가운데 하나가 바로 Evoformer입니다. Evoformer는 단백질 서열의 진화적 정보와 아미노산 사이의 관계 정보를 반복적으로 분석하여, 최종적으로 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 필요한 특징을 만들어 내는 핵심 신경망 구조입니다.쉽게 말하면 Evoformer는 다음과 같은 문제를 해결하는 역할을 합니다.어떤 아미노산 위치들이 서로 관련되어 있는가?여러 단백질 서열에서 어떤 위치들이 함께 변화하는가?서열에서는 멀리 떨어져 있지만 3차원 구조에서는 가까울 가능성이 있는 아미노산은 무엇인가?여러 아미노산 사이의 관계가 전체 단백질 구조에서 어떻게 연결되는가?Evoformer라는 이름은..

TurtleBot3와 ROS 2 이해하기 이 내용은 Gazebo에서 TurtleBot3 자동 전진 후 정지 이어서 작성된 내용입니다. https://tsyoon.tistory.com/265 ROS 2 구현 예제 - Gazebo에서 TurtleBot3 자동 전진 후 정지ROS 2 구현 예제: Gazebo에서 TurtleBot3 자동 전진 후 정지 ROS 2 Python 노드가 /cmd_vel 토픽으로 속도 명령을 발행하여 TurtleBot3를 5초 동안 전진시킨 뒤 정지시키는 예제 ROS 2 Jazzy Python Gazebo TurtleBot3 Burgertsyoon.tistory.com 센서, 이동, SLAM, 자율주행까지 연결되는 모바일 로봇의 기본 구조TurtleBot3는 ROS 2를 학습할 때 가..

독립적인 두 데이터 차이의 분산두 확률변수 X와 Y가 서로 독립일 때, 두 변수의 차이에 대한 분산은 다음과 같습니다.Var(X - Y) = Var(X) + Var(Y)처음 이 공식을 보면 조금 이상하게 느껴질 수 있습니다.X에서 Y를 빼는데 왜 분산은 빼지 않고 더하는 것일까요?간단한 확률분포를 이용하여 직접 확인해 보겠습니다.1. 두 개의 독립적인 확률변수 만들기서로 독립적인 두 변수 X와 Y가 각각 다음의 값을 가질 수 있다고 하겠습니다.X는 1 또는 3의 값을 각각 50%의 확률로 가집니다.X = {1, 3}Y도 2 또는 4의 값을 각각 50%의 확률로 가집니다.Y = {2, 4}그리고 X의 결과와 Y의 결과는 서로 영향을 주지 않는다고 가정합니다.따라서 X와 Y는 서로 독립입니다.2. X의 평균..

두 데이터 차이값의 분산과 증명통계학에서는 두 데이터의 차이를 이용하여 새로운 데이터를 만드는 경우가 많이 있습니다.예를 들어 같은 학생의 수업 전 점수와 수업 후 점수의 차이를 분석하거나, 두 집단의 측정값 차이를 분석하는 경우가 있습니다.두 데이터 X와 Y의 차이를 다음과 같이 정의하겠습니다.D = X - Y이때 차이값 D의 분산은 단순히 X의 분산에서 Y의 분산을 빼서 계산하지 않습니다.두 변수의 차이에 대한 분산은 다음과 같습니다.Var(X - Y) = Var(X) + Var(Y) - 2Cov(X,Y)여기에서Var(X) : X의 분산Var(Y) : Y의 분산Cov(X,Y) : X와 Y의 공분산을 의미합니다.특히 X와 Y가 서로 독립이라면 공분산은 0이 됩니다.Cov(X,Y) = 0따라서Var(X ..

이전 판단스에서 분석했던 포켓몬 데이터를 오렌지3로 분석했습니다. https://tsyoon.tistory.com/217 오렌지(ORANGE, 인공지능 시각화 툴)인공지능을 처음 시작하는 분들에게 소개하는 시각화 하는 툴입니다. 인터페이스가 SPSS 클레멘타인과 비슷하며 프로그래밍을 잘 몰라도 마우스 클릭 몇 번만 하면 사용을 할 수 있는 프로그tsyoon.tistory.com 판다스로 분석했던 포켓몬 데이터 https://tsyoon.tistory.com/161 판다스로 분석하는 포켓몬캐글에서 판다스 소스를 보다가 포멧몬들의 능력치를 분석하는 자료들이 있어서 링크를 걸어 봅니다. 내용이 재미있고, 판다스를 처음 배우는 사람들에게 도움이 될 것 같습니다. 챗GPT는 포켓tsyoon.tistory...