[논문리뷰] Alphafold3 - 생성 모델과 바이오를 결합시켜서 신약 헌팅

Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3논문 링크 : https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w Nature에 엄청난 논문이 나왔었죠. Alphafold1이 나왔을 때 사람들이 엄청 놀랐는데, 벌써 세 번째 모델이 나왔습니다. 2024년 11월에 Publish된 해당 논문은 생성 모델이, 인공지능이 실제로 바이오 분야에 엄청난 도움이 된다는 것을 가장 잘 느끼게 해줍니다.  해당 논문 리뷰 전에 생성 모델의 기초가 되는 부분들을 리뷰해보면서 가봅시다.  Diffusion우선 Diffusion 모델의 발전 과정과 개념에 대해서 리뷰를 하고 넘어가도록 하겠습니다.di..

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• · 2025. 3. 30.

[BioInformatics] NGS Data Analysis Workflow - 시퀀싱된 데이터를 파이썬으로 다뤄보자

NGS(Next Generation Sequencing)가 뭐지 ?  차세대 염기서열 분석(NGS; Next Generation Sequencing)이란 기존의 고전적인 염기서열 분석 방식인 Sanger Sequencing 이후 개발된 기술로, 한 번의 실험에서 수백만 개 이상의 DNA 서열을 병렬로 빠르게 읽어낼 수 있는 고속, 고효율 기술입니다. 기존의 방법은 직접 염기서열분석법이고, 분석하고자 하는 부위를 PCR 증폭해야 해서 목표 범위가 넓어질 경우 많은 시간과 노력, 비용이 소모되어 낮은 효율성을 가지고 있습니다. 하지만 NGS는 DNA 가닥을 각각 하나씩 분석함으로써 기존의 직접 염기서열분석법에 비해 매우 빠르고 저렴하게 염기서열이 가능하다는 장점이 있습니다.   NGS는 3가지의 종류가 있습..

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• · 2025. 3. 13.

[논문리뷰] - Zero shot health trajectory prediction using transformer

Abstract 연구 배경 및 목적  ETHOS(Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation)는 의료 데이터를 효과적으로 분석하여 환자 맞춤형 예측과 시뮬레이션을 수행하는 데 중점을 둔 Transformer 기반 모델입니다. 기존 의료 인공 지능 적용의 주요 장애물인 대규모 레이블 데이터 부족 문제를 해결하고, 다중 태스크를 하나의 모델에서 수행할 수 있는 Zero-shot learning 을 도입하였습니다. 본 논문의 초반에는 미국의 의료 시스템에 대해 가장 많은 비용이 들지만(most expensive), 의료의 품질과 안전성은 다른 선진국과 비교했을 때 뒤떨어진다고 언급합니다. 전자의료기록(EHR)이 사용되고 있고, 의사결정 지원 기술도 많이 도입되고 ..

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• · 2025. 1. 22.

[Biosignal] - PPG(Photoplethysmography)에 Deep learning이 적용된 최신 연구 동향을 살펴보자 ! - 구글 스칼라 및 리뷰 페이퍼 사용법 - part1

최신 연구동향 파악최신 연구동향을 파악하는 것은 연구의 첫 단계입니다. 관심 분야에 대한 최신 논문을 확인하면서 현재 어떤 방법론으로 해당 문제에 접근하는지에 대해 인사이트를 얻고, 내 연구에서 어떻게 적용하면 좋을지 고민해보는 과정입니다.  여러 경로에서 최신 연구에 대한 정보를 확인할 수 있는데요, 아마 가장 많이 이용하시는 경로는 'Google Scholar' 이지 않을까 싶습니다.  저는 Google Scholar 에서 Biosignal 분야의 최신 연구 동향을 살펴보고자 해당 논문을 선택했습니다. 아직 Arxiv에 업로드만 된 상태인데, 가장 최근에 나온 PPG 리뷰 페이퍼라 선택하게 되었습니다.  PPG(Photoplethysmography)에 Deep learning이 적용된 연구들에 대한 ..

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• · 2024. 11. 27.

[Bioinformatics] - 생물학적 서열의 기본적 처리

이전에 계속 언급했듯이 생물학적 시스템과 유전 정보는 DNA에 암호화돼 있습니다.생명정보학 알고리즘과 도구들은 실용적인 목적으로 DNA를 1차원적 뉴클레오티드 서열로 표기합니다.DNA 또는 RNA 분자는 네 개의 뉴클레오티드로 구성돼 있으므로 컴퓨터로 표현할 때 네 개의 독립적인 문자로 표현합니다. DNA의 경우 A,C,G,T 로 표현합니다. 이는 각각 아데닌, 시토닌, 구아닌, 티민이며 RNA의 경우 T 대신 U인 우라실로 표현합니다.DNA의 기본 알파벳에는 네 개의 뉴클레오티드만 포함돼 있지만, IUPAC은 확장된 심볼들을 정리해 뉴클레오티드의 모호성을 허용하는 확장된 심볼들을 정의했습니다. 확장된 심볼들을 통해 중합 효소 연쇄 반응(PCR) 프라이머의 디자인과 같이 불확실한 뉴클레오티드가 있는 경우..

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• · 2024. 11. 25.

[Genomics Data Science] - 중합효소 연쇄 반응(PCR), 차세대 시퀀싱 및 시퀀싱의 응용

중합효소 연쇄 반응 - Polymerase Chain Reaction(PCR) 간단하지만 강력한 기법으로 DNA를 복제하고 실제로 원하는 만큼 DNA 사본을 만들 수 있는 놀랍고도 강력한 방법인 중합효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR)에 대해서 알아봅시다. PCR(중합효소 연쇄 반응)은 DNA를 복제하여 원하는 만큼의 DNA 사본을 만들 수 있는 강력한 실험 기법입니다. 이 기술은 유전체학, RNA 염기서열 분석 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용되며 특히 단일 세포나 분자가 아닌 충분한 양의 DNA가 필요한 실험에서 매우 중요한 역할을 합니다. RNA 염기서열 분석을 할 때는 RNA를 DNA로 바꾸고 그 사본을 많이 만들어야 합니다. 누군가 게놈을 시퀀싱할 때 우리는..

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• · 2024. 11. 4.