BDSL Guidelines
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BDSL Data Operating Principles
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Tutorial – differential expression analysis
Introdcution RNA sequencing (RNA-seq) measures the abundance of RNA molecules (primarily mRNA) in a biological sample. By mapping sequencing reads to a reference genome, we can estimate gene expression levels based on the number of reads aligned to each gene. Subsequently, differential expression analysis can be performed to identify genes whose expression levels differ significantly
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Activity for Multiple Sequence Alignment
Introduction 본 실습에서는 단백질 서열을 수집하고, Multiple Sequence Alignment (MSA)를 수행하여서열 간의 보존 영역(conserved region)과 가변 영역(variable region)을 분석한다. Multiple sequence alignment 수행 실습 디렉토리 구성 유전자의 단백질 서열 획득 진화적으로 연관된 단백질 서열 정보 획득 Query 서열 추가 Multiple sequence alignment using Clustal Omega Multiple sequence alignment 결과 확인 MSA 결과 확인 보존 영역
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Variant calling using GATK
Introduction Germline and somatic variants can reveal the genetic factors underlying a disease or phenotype. These variants are identified by mapping sequencing reads to a reference genome and detecting differences. However, it is necessary to distinguish disease-associated variants from natural genetic variation, such as single nucleotide polymorphisms (SNPs), which are widely distributed across population rather
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Alignment using a library
Introduction Library는 명령어나 프로그램의 모음입니다. Alignment를 위한 기능을 미리 구현해 두면 이를 활용하여 서열 정렬을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 Biopython 라이브러리를 이용하여 서열 정렬을 수행하는 과정을 실습합니다. Code Biopython 라이브러리를 사용하기 위해서는 먼저 해당 라이보리에서 특정한 방법을 읽어 와야 합니다. 아래 명령어는 Align이라는 방법을 읽어 오는 명령어입니다. 다음으로 정렬할 서열을 정의 합니다.
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DNA의 3차원 입체 구조
Introduction DNA 분자의 입체 구조는 생명체가 유전 정보를 어떻게 저장하고 전달하는지를 이해하는 데 분자 수준의 통찰을 제공한다. James Watson과 Francis Crick은 DNA의 이중 나선(double helix) 구조 모델을 제시하였으며, 유전 정보가 adenine, thymine, guanine, cytosine의 선형적인 염기 서열 형태로 기록되어 있음을 설명하였다. 또한, 상보적인 염기쌍 형성 원리를 통해 한 가닥의 염기 서열 정보만으로도 반대 가닥이 재구성될
A standard directory structure of a research project
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GitLab repository management
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Research workflow in BDSL using GitLab
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