데이터 과학

코로나 19 관련 연구는 현재도 진행 중입니다. 현대에 들어서면서 가장 큰 영향력을 끼쳤던 바이러스중에 하나일 겁니다. 이전 팬데믹은 대체로 H1N1 계열인 신종플루였다면 코로나 계열이 끼친 것은 처음이었고, 전 세계를 마비시킬 정도로 영향력이 어마 했기 때문입니다. 코로나 바이러스에 대한 연구는 2010년도부터 홍콩 사스에 대한 자료를 보고 시작하였습니다. 그 이우에 MERS가 우리나라에 나타나면서 관심이 많아졌었죠. NCBI에서 블라스트를 통해 서열 비교를 한다면 누구나 쉽게 바이러스에 대해 비교 분석하고 그 내용을 연구할 수 있습니다. 그런 의미에서 PUBMED에 실려 있는 논문하나 소개 합니다. 데이터 마이닝으로 코로나와 그 친구들을 분석한 내용인데 서열비교에 대한 내용입니다. 이러한 연구는 이전..

NCBI에서 서열을 찾아서 블라스트에서 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 서열 검색방법은 NCBI를 접속 한 이후 학명(scientific name)으로 찾아야 합니다. 많이 쓰는 단어로 검색을 해도 되는데 학명으로 찾으면 좀 더 정확히 찾을 수 있습니다. 그리고, 비교 할 범위나 부위 같은 대상이 명확해야 서로 정확한 위치의 서열비교가 가능합니다. 코로나의 ORF와 메르스의 spike 서열을 비교하면 정확한 비교가 아니겠죠. NCBI 사이트에 접속합시다. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ National Center for Biotechnology Information UNITE A new NIH initiative to end structural racism and achiev..

바이오파이썬에서 계통수를 그리는 방법을 알아보겠습니다. 우선, 5개정도의 핵산 서열을 찾아서 실험을 위한 표본으로 만들어 놓습니다. MEGA-X에서 서열분석을 통해 정렬을 해 놓으면 좀 편합니다. sample0822.fasta는 정렬하기전에 NCBI에서 찾은 파일입니다. 5개의 spike 핵산을 다음과 같습니다. >AY463060.1 SARS coronavirus ShanghaiQXC2 >KJ650296.1 Middle East respiratory syndrome coronavirus isolate KFU-HKU 19Dam >NC_004718.3 SARS coronavirus Tor2 >MN996531.1 Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 isolat..

Kaggle에서 예제로 사용되는 MN908947.fasta는 2020년 코로나 바이러스 버전으로 변이가 일어난 2021년 데이터와는 다릅니다. 그래서 현재 변이를 주도하는 코로나 핵산서열을 가지고 간단히 실험을 진행해 보겠습니다. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/MZ021506.1 Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 isolate SARS-CoV-2/hum - Nucleotide - NCBI no features Feature First Previous Next Last Details www.ncbi.nlm.nih.gov 위 파일을 다운로드 받아 주피터 노트북에 업로드 해 봅시다. 이제는 SeqRecord 함수를 이용해서..