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용어 정리 1. Sample space, Event, Outcome 확률에 대해 이해하기 전에 위 세 가지 개념을 먼저 이해하면 좋다. Sample space는 모든 가능한 outcome의 집합이며, Event는 sample space의 subset이고, Outcome은 sample space의 element이다. 예를 들어, 동전을 두 번 던진다고 할 때, sample space={HH, HT, TH, TT}가 되고, 첫 번째 동전이 앞면일 사건 A (event)는 {HH, HT}이며, HH와 HT 각각이 outcome이라고 이해하면 쉽다. 2. 확률 (Probability distribution, Probability measure) 확률은 data generation process를 설명하는 언어이..

굉장히 간단히 for loop 내부에서 terminal commands를 수행할 수 있다. for idx in range(10): !touch {idx}.txt 위 코드를 수행하면 1.txt ~ 10.txt가 생성된다. Reference stackoverflow.com/questions/46920538/running-for-loop-terminal-commands-in-jupyter

Sequence similarity와 sequence identity는 서로 다르다. 그 차이를 아래 URL에서 잘 설명하고 있는데 이를 요약하면 다음과 같다. Identity: 일치하는 character count를 바탕으로 계산 (공통점에 집중). [일치하는 character 수]/[짧은 쪽 길이] Similarity: Edit distance를 바탕으로 계산 (차이점에 집중). 1-([edit distance]/[짧은 쪽 길이]) 예를 들어, 아래의 sequence set이 있을 때, CGCATCA CGCAT CGCATAA Identity와 simiarity 값은 아래 표와 같다. Between Identity (%) Similarity (%) 1 X 2 100.0 (5/5) 60.0 (1-2/5)..

1. 실행을 기다리는 cell을 수정한 후, 다시 실행 예약을 시키면 수정한 대로 바로 돌아갈까? 예를 들면, 아래와 같은 상황이다. 첫 번째 cell이 실행되는 중에 두 번째 cell의 내용을 아래와 같이 수정하고, 다시 [CTRL]+[ENTER]로 실행 예약을 시키면 두 번째 cell에서 Hello Blog가 출력될까? . . . 잘 출력된다! 그런데 두 번째 cell의 Hello가 출력되기까지 5초 정도가 걸렸다. 즉, 내 생각에는 이전에 예약해두었던 작업이 다 돌아가고 (출력은 없이), 새로운 작업이 시작되는 것 같다. 그래서 정말 오래 걸리는 작업을 예약했다가 수정해야하는 상황이라면 kernel session을 shut down한 후에 다시 예약을 걸어두는 것이 시간을 절약하는 방법이 될 수 있..

Amplicon data를 분석할 때 주로 사용하는 QIIME2의 plugins를 정리하였다. 전체 plugin 목록 (2021.4 기준) 주로 사용하는 plugin과 pipeline, methods, visualizers는 bold로 표시하였다. alignment: Plugin for generating and manipulating alignments. Methods mafft: De novo multiple sequence alignment with MAFFT mafft-add: Add sequences to multiple sequence alignment with MAFFT. mask: Positional conservation and gap filtering. composition: Plugi..

QIIME과 관련된 data resources가 QIIME doc에 소개되어있다. 그 종류에는 다음이 있다. Taxonomy classifiers for use with q2-feature-classifier Alignment method가 아니라 machine learning based method로 taxnomic assignment를 하기 위해서는 classifier가 필요하다. 물론 classifier를 직접 만들 수 있지만 (실제로는 직접 만드는 것이 더 좋다, 아래 link 참조), 이미 만들어 놓은 classifier도 QIIME에서 제공한다. Naive Bayes classifier (Silva) Naive Bayes classifier (Greengenes) Silva 99% OTU, G..

해당 내용은 QIIME 2 Tutorial을 바탕으로 작성된 글로, Reference의 URL에서 원본 내용을 확인할 수 있습니다. Amplicon data를 분석하여 representative sequences set(16S rDNA)을 얻었을 때, 각각의 sequence가 어느 세균으로부터 유래했는지를 알고 싶을 수 있다 (추후 composition 분석 등이 가능). 그러기 위해서는 이를 확인해주는 classifier가 필요한데, 어떻게 classifier를 만들 수 있는지 알아보는 튜토리얼이 QIIME2 tutorial에 소개되어 있다. 💡 참고로 classifier를 train하는 이유는 machine-learning-based classification method를 쓰기 위해서다. Align..

화면 녹화 [Windows Key]+[G] GeForce Experience가 있다면 [ALT]+[Z]로도 가능하다. 화면 캡쳐 [Windows Key]+[SHIFT]+[S] 윈도우 잠금 [Windows Key]+[L] 이모지 (Emoji) 😎 [Windows Key]+[;] 작업창 이동 1 [Windows Key]+[Tab] 작업창 이동 2 [ALT]+[Tab] 참고) 크롬 탭 이동 [CTRL]+[Tab] 바탕화면 표시 [Windows Key]+[D] 활성창 최대/최소화 [Windows Key]+[↑]/[↓] 활성창 좌우 배치 [Windows Key]+[←]/[→] 클립보드 확인 [Windows Key]+[V] # 윈도우 단축키

Branch 관리에 대한 포스팅이다. 아직 부족한 점이 많은데, 새로 알게되거나 수정해야할 내용이 있으면 업데이트할 예정. 현재 내가 어떤 식으로 개발을 하고 있는지에 대한 내용으로 이해하면 될 것 같다. 작업 환경 세팅 위 그림이 전체적인 작업 환경이다. 특정 서비스에 대하여 여러 개발자가 협업하는 상황에서 Upstream repository의 master branch는 현재 서비스되는 내용으로 이해하면 된다. 이 서비스 업데이트에 참여하기 위해 내 개인 GitHub 계정에서 Upstream repository를 folk한다. 그러면 '[관리자 계정]/[프로젝트 명]'과 별개로 '[내 계정]/[프로젝트 명]'이 생성된다. 전자가 Upstream repository, 후자가 Origin repositor..

Multiple Testing Correction - 다중 비교를 위한 보정(Multiple Testing Correction)은 다수의 가설을 점정할 때 유의수준 α에서 n개의 true H0 중 잘못 기각하는 H0 (false positive)의 수가 평균적으로 αn개가 될 수 있을 때 이를 보정하여 false positive의 수를 줄이는 방법이다. (참고: 평균적으로 αn개가 되는 이유는 under the null에서 p-value는 uniform distribution[0,1]을 갖기 때문. 한편 alternative가 true일 때는 p-value가 uniform distribution을 따르지 않고 보통 작은 값을 갖게 된다) Family-wise error rate (FWER) control..