JBSM Internship
신규 인원도 기초부터 단계적으로 학습할 수 있도록, 연구실 합류 후 3개월 동안 R과 Linux를 비롯한 생물정보학 기초 교육부터 실제 마이크로바이옴 데이터 분석 및 결과 해석까지 체계적인 교육과 실습을 지원합니다.
1 month [마이크로바이옴 분석을 위한 프로그램 학습 과정] : R & Linux & 생물정보학 기초
2 month [마이크로바이옴 분석을 위한 프로그램 숙달 과정] : Microbiome & QIIME2 & DADA2
3 month [실제 예제 데이터를 사용한 실습 과정] : 예제 데이터 분석 & 마이크로바이옴 결과 토의 및 해석
Our Research Areas
피부 마이크로바이옴이란?
피부 마이크로바이옴은 피부에 서식하는 세균, 진균, 바이러스 등 다양한 미생물과 이들의 유전정보 및 주변 환경을 포괄하는 개념입니다. 이러한 미생물은 숙주의 면역 반응 조절, 미생물 간 상호작용 및 미생물 유래 대사물질의 작용 등을 통해 피부 기능과 항상성 유지에 중요한 역할을 합니다.
피부 미생물 군집은 숙주의 상태, 신체 부위, 연령, 생활환경 등 다양한 요인에 따라 그 구성과 특성이 달라지는 것으로 알려져 있습니다.
우리 연구실에서는 어떤 연구를 수행할까요?
우리 연구실에서는 다양한 피부 질환에서 나타나는 미생물 군집의 특성과 변화를 중점적으로 연구하고 있으며, 피부 마이크로바이옴과 피부 질환 사이의 연관성을 이해하고자 합니다.
또한 피부 유래 세균과 진균의 분리·배양 및 동정 연구를 수행하며, 다양한 오믹스 분석을 추가적으로 활용하여 숙주–미생물 간 상호작용을 다각도로 연구하고 있습니다.
우리 연구실에서는 어떤 방법으로 연구할까요?
주로 피부 면봉을 이용하여 피부 표면의 미생물을 채취하고 있으며, 이를 통해 피부 마이크로바이옴의 구성과 특성을 연구하고 있습니다.
또한 연구 목적에 따라 모발, 피부 조직 등의 검체와 각질층 테이프 스트리핑 등 다양한 채취 방법을 활용하고 있습니다.
채취한 검체는 어떻게 분석할까요?
차세대 염기서열 분석 기술을 활용하여 미생물 군집의 구성과 다양성을 분석하고, 통계적 방법을 통해 연구 결과를 해석합니다.
또한 세균과 진균의 분리·배양 및 동정을 수행하며, 연구 목적에 따라 전사체·단백질체·대사체 등 다양한 오믹스 분석을 활용하고 있습니다.
Microbiome Analysis
R 이란?
통계 분석과 데이터 시각화에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
데이터 전처리와 통계 분석을 수행할 수 있습니다.
분석 결과를 그래프와 그림으로 시각화할 수 있습니다.
우리 연구실에서 R을 사용하는 이유는?
마이크로바이옴 데이터를 통계적으로 분석하고 시각적으로 확인하기 위해 사용합니다.
데이터를 그래프로 표현해 결과를 직관적으로 이해할 수 있습니다.
Linux란?
다양한 분석 프로그램을 실행하고 데이터를 처리하는 데 널리 사용되는 운영체제입니다.
대용량 데이터 처리와 반복적인 분석 작업을 효율적으로 수행하는 데 적합합니다.
우리 연구실에서 Linux를 사용하는 이유는?
마이크로바이옴 raw data를 분석 가능한 형태로 가공하고 전처리하기 위해 사용합니다.
우리 실험실 서버 환경을 활용하여 대용량 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
R, Linux로 만들어진 결과는 어떻게 나올까요?
Linux를 이용해 마이크로바이옴 raw sequencing data를 전처리하고 분석 가능한 형태로 정리합니다.
R을 이용해 통계 분석을 수행하고 결과를 그래프와 그림으로 시각화합니다.
최종적으로 균의 구성, 다양성, 그룹 간 차이, 특정 균의 증감 등을 확인할 수 있습니다.
피부 마이크로바이옴 분석 결과는 어떻게 해석할까요?
매주 진행되는 Journal Club을 통해 피부 마이크로바이옴 및 피부 질환에 관련한 연구를 교수님, 연구원들과 함께 공유하며 학습하는 시간을 가질 수 있습니다.
또한 Project Meeting을 통해 연구원들이 발표하는 주제나 교수님의 피드백을 접하며, 마이크로바이옴 데이터를 연구 주제와 연관 지어 해석하는 관점을 배울 수 있습니다.
충분한 데이터 검토와 토의를 거친 연구 결과는 학회 포스터, 구연 발표 및 논문 출판으로 이어질 수 있습니다.
Q&A
R이나 Linux 같은 운영체제를 배우지 않았더라도 괜찮을까요?
↳ 네, 관련 경험이 없거나 부족하셔도 괜찮습니다.
↳ 실제로 연구실 구성원 중에는 사전 프로그램 경험 없이 입학 후, 교육을 받으며 연구를 수행하고 있는 경우도 있습니다.
↳ 다만 주 업무가 Excel, R, Linux 등으로 이루어지기 때문에, 사전에 관련 지식을 접해본다면 연구에 도움이 될 수 있습니다.
실제 입학 후 주로 어떤 업무를 하게 되나요?
↳ 기초적인 프로그램 학습이 완료된 후에는, 연구실 진행 상황과 관심 분야에 따라 연구 주제 또는 과제를 배정받아 수행합니다.
↳ 연구를 수행하기 위해 환자 및 연구 대상자의 정보와 샘플 정보를 정리하고, 시퀀싱 데이터를 분석하게 됩니다.
↳ 최종적으로 시각화된 데이터를 바탕으로 마이크로바이옴 특성과 해당 연구 주제의 연관성을 확인하고 해석합니다.
JBSM Internship — Image Credits: R logo © R Foundation (CC BY-SA 4.0, modified). Tux © Larry Ewing, created using GIMP.
JBSM Internship — Contributors: Soyeon Kim and YunHwan Park.