Intern course
연구실 합류 후 3개월간 연구에 필요한 기초적인 컴퓨터 활용 및 데이터 프로그램 분석에 필요한 교육 및 학습을 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
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 교수님들과 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 프로그램 언어를 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.