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논문에서 그래프에 색을 넣을 때 색맹을 고려할 수 있다. 아래 reference에서 8가지 색상의 color paletter를 제공하는데, red-green color blindness를 가진 사람들도 색을 구분할 수 있다. 이는 다음과 같은 색으로 구성된다. Black: RGB (0,0,0), #000000, Orange: RGB (230,159,0), #e69f00, Sky blue: RGB (86,180,233), #56b4e9, Bluish green: RGB (0,158,115), #009e73, Yellow: RGB (240,228,66), #f0e442, Blue: RGB (0,114,178), #0072b2, Vermillion: RGB (213,94,0), #d55e00, Reddish ..

아래 reference에 둘의 차이가 잘 설명되어 있다. 요약하자면, taxonomy는 organisms의 명명과 분류와 관련이 있다면, phylogeny는 organsisms의 진화적 관계와 관련이 있다. 그래서 taxonomy는 evolutionary history에 대해서는 관심이 없지만, phylogeny에서는 evolutionary history를 밝히고자 한다. Phylogeny는 taxonomy을 위해 사용될 수 있다 (Phylogenic tree를 바탕으로 organisms을 명명하고 분류할 수 있다). Reference https://www.differencebetween.com/difference-between-taxonomy-and-vs-phylogeny/ # 용어 phylogeny,..

먼저 -omics란 -ome에 대해 연구하는 학문이다. 여기에서 -ome은 특정 집합체를 의미한다 [1]. Genome을 연구하는 genomics Transcriptome을 연구하는 trancscriptomics Proteome을 연구하는 proteomics Metabolome을 연구하는 metabolomics Metagenome을 연구하는 metagenomics Epigenome을 연구하는 epigenomics 이때 Multiomics란 2개 이상의 -ome을 종합적으로 연구하는 학문을 말한다. 다양한 -ome 간의 상호작용을 연구하여 새로운 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다 [2]. 그 중에서 세포 내 유전적 정보의 흐름에 따라 genomics, transcriptomics, proteomics, ..

Microbiome, microbiota, metagenome 모두 비슷한 용어 같지만, 실제로는 차이가 있다. Microbiome: 특정 환경에 사는 미생물 + 미생물의 유전자 Microbiota: 특정 환경에 사는 미생물 Metagenome: 특정 환경에 존재하는 모든 유전자 (이를 연구하는 학문이 metagenomics) 그래서 구분하여 사용하는 것이 좋다. Reference https://atlasbiomed.com/blog/whats-the-difference-between-microbiome-and-microbiota/

CSV (TSV) 파일 읽기 import csv import pandas as pd # read CSV files with open('input.csv') as f: cr = csv.reader(f) for row in cr: print(row) # read CSV files (using pandas) data = pd.read_csv("input.csv", keep_default_na=False) for index, row in data.iterrows(): print(index, row['c1']) # read TSV files with open('input.tsv') as f: tr = csv.reader(f, delimiter='\t') for row in tr: print(row) # read ..

SVG 파일은 아무리 확대해도 픽셀이 깨져서 보이지 않는다는 장점이 있다. 그래서 웹페이지나 논문 데이터로 사용하기에 적절하다. 내 경우에는 1) 웹페이지 화면을 캡쳐한 PNG 파일에서 2) 일부를 떼어내고 3) 추가로 더 꾸민 후 4) SVG 파일로 만들고 싶었다. 검색해보니, 일단 PNG 파일을 SVG 파일로 변환하는 것은 오믈렛을 계란으로 바꾸는 일로 비유되고 있었다. 그래서 나는 그냥 일러스트레이터에 PNG 파일을 붙여넣기 한 후 SVG로 저장하였다. 다음의 과정으로 진행하였다. 웹페이지 캡쳐함 (PNG 형식) PNG파일을 포토샵에서 불러옴 (파워포인트에서 불러오면 화질이 낮아진다/ 한편, 일러스트레이터에서 불러오면 그림의 일부분을 자르기가 어렵다-내 기준) 포토샵에서 일부분 선택 후 일러스트레이..

웹페이지를 고해상도로 전체 화면 캡쳐하고 싶을 때 어떻게 하면 좋을 지 다음 링크에 잘 나와있다. https://davidaugustat.com/web/take-ultra-high-resolution-screenshots-in-chrome How to Take Ultra High Resolution Screenshots in Chrome (4K, 8K, …) Google Chrome has a built-in functionality to take screenshots of a website, that have a higher resolution than your screen. I show how to make use of that. davidaugustat.com 확실히 그냥 [F12]>[Capture..

간단하게는 추정치의 표준 편차 (Standard deviation)를 표준 오차 (Standard error)라고 이해하면 된다. 예를 들어, 데이터의 퍼져 있는 정도를 제시할 때는 표준 편차를 써야한다 (참고: 하지만 population SD는 알 수 없기 때문에 population SD의 불편추정량인 sample SD를 써야하고, 이를 계산하기 위해 편차 제곱의 합을 n-1로 나눠준 후 제곱근 한다). 한편, '표본평균'의 경우에는 추정치이므로, '표본평균'의 퍼져 있는 정도를 제시할 때는 표준 오차를 써야한다. 혹은 아래와 같이, 표준 편차는 편차 (관측값과 평균의 차이, deviation) 제곱의 평균을 제곱근 한 것이고 (population SD), 표준 오차는 오차 (추정값과 참값의 차이, e..

네트워크 그래프 (Network graph)를 그려 웹으로 보여줘야할 필요가 있을 때 Flourish라는 툴을 사용할 수 있다. Flourish | Data Visualization & Storytelling Beautiful, easy data visualization and storytelling flourish.studio 위 툴을 사용하면 다음과 같은 네트워크 그래프를 웹에서 표시할 수 있다. 사용 방법 사용 방법은 굉장히 간단하다. 먼저 회원가입을 한 후 templates에서 Network graph를 선택한다. 이후 단계는 크게 3단계로 나뉜다. 1. Data 먼저 네트워크 그래프를 만들고자 하는 데이터를 업로드한다. Links 데이터는 점 두개가 얼마의 값으로 연결되어 있는지에 대한 데이터이..

내용 구성 Peryton (https://dianalab.e-ce.uth.gr/peryton/)은 실험적으로 검증된 microbe-disease 관련성을 확인해볼 수 있는 데이터베이스이다. Microbe-relaed disease에 대한 1) 새로운 가설을 세우거나, 2) 발견에 대한 cross-validation에 이용할 수 있다. 유사한 데이터베이스에는 Disbiome (https://disbiome.ugent.be/home)과 gutMDisorder (http://bio-annotation.cn/gutMDisorder/)이 있다. Peryton이 위 데이터베이스보다 더 나은 점은 1) 질병군-정상군 비교 데이터 뿐 아니라 질병군-다른질병군 비교 데이터까지 다룸, 2) Visualization을 제공..