전체 글75 DNA와 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)의 차이점에 대해서 알아봐요. 제가 앞에서 작성한 글에서, 단일염기 다형성 (SNP)에 대해서 알아보았습니다. 하지만 DNA와 SNP의 차이점이 와닿지 않는 분에 대해서 아래와 같이 설명드리려고 합니다. 1. DNA란?DNA는 마치 책처럼 생명체에 대한 모든 정보를 담고 있는 유전 정보의 저장소입니다.예를 들어, 아래와 같은 긴 문자열이 DNA의 일부라고 생각해 볼게요 DNA: A A G C C T A G G T A C C G T A ↑ 염기 (A, T, C, G) 이 염기 하나하나가 알파벳처럼 모여서 문장(=유전자)을 만들고, 그 문장이 단백질이라는 결과물로 이어지게 됩니다. 2. SNP란?SNP는 이 DNA 책 속의 철자 하나가 사람마다 조금씩 다른 경우입니다.예를 들어, 사람DNA 서열 (일부)A.. 2025. 4. 16. ADC(Antibody-Drug Conjugates)나 CAR-T 치료제 타겟 단백질의 정량적 공간 분석에 대해서 알아봅시다. ADC(Antibody-Drug Conjugates)나 CAR-T 치료제 개발에서, 타겟 단백질의 정량적 공간 분석(Quantitative spatial analysis)은 매우 중요합니다. 왜 중요한지 알아보고자 합니다. 이 분석은 단순히 발현 여부만이 아니라, 발현량 / 세포 내.외 위치 / 조직 내 분포 패턴 등을 정량화하고 시각화하는 것을 말합니다. 왜 공간적 분석이 중요할까? ADC : 약물이 결합해야 할 항원이 세포 표면에 충분히 발현되어 있어야 하며, 비표적 조직에서는 낮게 발현되어야 함.CAR-T : T세포가 타겟을 인식하고 공격하려면, 항원이 세포막 표면에 안정적으로 발현되어 있어야 함. 조직 내 분포나 종양 미세 환경 속 위치도 중요. 정량적 공간 분석에 포함되는 요소들 1. 정량적.. 2025. 4. 7. 언더우드하우징_이동식주택_방문 후기~! (세컨 하우스 마련하기) 저희는 땅을 양평에 사놓은 상황이라, 집을 어떻게 마련할지가 행복한 고민 중입니다.~ 요즘 유투브나 블로그를 보면, 이동식 주택을 워낙 예쁘고 다양하게 잘 만들어 놓고 홍보하고 계셔서 꼭 한 번 구경하고 싶었습니다. 주말에 날씨가 화창해서 계획에는 없었지만, 연락드리고 방문하게 되었습니다.~ 내가 찾는 세컨하우스는? 제가 찾는 세컨하우스는 크지 않는 100평 땅에, 작지만 실속있게 올릴 수 있는 주택을 찾고 있어요. 건평 사이즈 : 10~12평요구 사항 . 아이들을 위한 복층 구조. . 나를 위한 방 1칸. . 답답하지 않은 거실뷰. 결론, 복층 구조로 1층에는 방 1칸이 있는 구조. 제가 원하는 사이즈가 마침, 체류형 쉼터 사이즈와 유사해서 업체별로 다양하게 준비를 하고 .. 2025. 3. 29. Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning_페이퍼 요약. 마이크로소프트에서 발표한 논문인데, protein multi-state와 관련된 논문입니다. 1. 연구 배경 및 목표단백질의 평형 앙상블(equilibrium ensemble)을 이해하는 것은 신약 개발, 효소 공학, 생물학적 기능 연구에 매우 중요합니다. 전통적인 분자 동역학(MD, Molecualr Dynamics) 시뮬레이션은 정확한 결과를 제공하지만, 연산 비용이 매우 높아 대규모 연구에 적용하기 어렵습니다.최근 딥러닝을 활용한 생성 모델이 발전하면서, MD 시뮬레이션 없이도 단백질의 다양한 구조적 상태를 예측할 수 있는 가능성이 열렸습니다. 이 논문에서는 생성형 딥러닝 모델을 활용하여 단백질의 평형 앙상블을 효과적으로 예측하는 방법을 제안합니다. 단백질의 기능적 메커니즘을 이해하기 위해서는 단.. 2025. 3. 27. Causal Discovery에서의 Balanced Representation Learing. Causal Discover는 관찰 데이터에서 인과 관계를 학습하는 기법으로, 구조적 방정식 모델(SEM)이나 그래프 기반 접근법을 활용합니다. 그러나 실제 데이터에서는 도메인 편향이나 혼란 요인이 존재하여 인과 관계를 정확히 추론하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 Balanced Representation Learning (균형 표현 학습) 이 활용됩니다. Balanced Representation Learning이란? Balanced Representation Learning은 Representation(인과적 표현)을 학습하는 과정에서 변수를 규형있게 조정하여 바이어스를 최소화하는 기법입니다. 주로 domain bias(도메인 편향)과 confounder(혼란 변수)를 제거하여 더 정확한 인과 .. 2025. 3. 18. 유방암과 호르몬 치료의 연관성에 대해서 알아봅시다. 유방암은 다른 암과 다르게, 호르몬 치료를 병행합니다. 유방암과 연관된 호르몬 치료에는 어떤 것이 있으며, 종류와 다른 치료법과의 비교에 대해서 알아보겠습니다. 유방암과 호르몬 치료유방암은 종양 세포의 성장 방식에 따라 여러 유형으로 나뉘며, 그중 호르몬 수용체 양성(HR+) 유방암은 여성호르몬인 에스트로겐 또는 프로게스테론에 의해 성장이 촉진되는 특징을 가지고 있습니다. 이 경우, 호르몬 치료(Endocrine Therapy 또는 Hormonal Therapy)가 효과적인 치료 방법이 될 수 있습니다. 1. 호르몬 치료란? 호르몬 치료는 유방암세포의 성장에 필요한 호르몬을 차단하거나 호르몬의 작용을 방해하여 암의 진행을 막는 치료법입니다. 주로 호르몬 수용체 양성(HR+) 유방암 환자에게 적용됩니다.. 2025. 3. 17. HRD(Homologous Recombination Deficiency)와 BRCA의 연관성 앞서서 HRD와 ADC와의 연관성을 다룬 글이 있었는데, 이번에는 BRCA와 HRD와의 연관성에 대해서 다뤄보고자 한다. HRD는 DNA 이중가닥 손상을 복구하는 동형 재조합(HR)경로가 제대로 작동하지 않은 상태를 의미합니다. 이때, BRCA1 및 BRCA2 유전자 돌연변이는 HRD의 대표적인 원인입니다. 1. BRCA 유전자와 HRD의 관계 BRCA1 & BRCA2의 역할BRCA1/2 유전자는 DNA 이중가닥 손상을 복구하는 핵심 단백질을 코딩BRCA 1/2가 정상적으로 기능하면 정확한 동형 재조합(HR) 복구를 수행하여 DNA 손상을 수리그러나 BRCA 1/2 돌연변이가 있으면 HR 복구 기능이 저하되면서 HRD 상태가 됨. BRCA 돌연변이가 HRD를 유발하는 과정1. BRCA 1/2 돌연변이 .. 2025. 3. 14. AI 용어 중에 임베딩(Embedding)에 대해서 알아보자. 임베딩(Embedding)은 고차원 데이터를 연속적인 저차원 벡터 공간으로 변환하는 기법입니다. 이를 통해 복잡한 데이터(이미지, 텍스트, 단백질 구조 등)를 보다 효율적으로 표현하고 학습할 수 있습니다. 임베딩(Embedding)의 특징1. 유사한 데이터는 가까운 위치에 배치: 같은 의미를 가진 단어, 비슷한 모양의 이미지, 같은 계열의 단백질 구조 등은 임베딩 공간에서 가까운 위치를 가짐. 2. 학습 가능한 표현 (Representation Learning): 데이터의 특징을 자동으로 학습하여, 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 활용 가능 3. 고차원 데이터의 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 원본 데이터보다 적은 차원의 벡터로 표현됨으로써 연산량을 줄이고 일반화 성능을 .. 2025. 3. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
