Presence of Mind

라이언에 우분투 기반 타임머신 사용하기

2011-12-20T18:26:00.000-08:00

가장 기본적인 설정은 이곳을 참고하세요. (스노우 레퍼드 아래는 이곳을 참고하시면 됩니다.)

참고한 문서는 이것과 요것 입니다. :)

중요한 것은 netatalk를 설치하고 설정하는 것 입니다.

현재 라이언부터는 AFP 3.3 버젼 이상을 요구하는데, netatalk 2.2 이상의 버젼에서만 지원해주고 있기 때문에 미리 설치하셨다면 업그레이드를 해주어야 합니다.

시스템 환경 : Ubuntu 11.04 (10.04 LTS에서 배포판 업그레이드를 두번! 해서 올라온 상태)

1. 먼저 미리 설치된 netatalk를 제거합니다.

$ sudo apt-get remove netatalk

2. netatalk 2.2.1 버젼을 다운 받습니다.

$ tar xzf netatalk-2.2.1.tar.gz

$ cd netatalk-2.2.1

$ sudo apt-get build-dep netatalk

이때 마지막 명령어인 의존성 확인에서 문제가 생길 경우에는 다음을 다운 받아서 설치하세요.

A.libgcrypt11 1.5.0 버젼

B. libgcrypt11-dev 1.5.0 버젼

C.libgpg-error-dev 1.10-0.3ubuntu1 버젼

D. libgpg-error0_1.10-0.3ubuntu1 버젼

설치 순서는 다음과 같습니다.

$ sudo dpkg -i libgpg-error*.deb

$ sudo dpkg -i libgcrypt11*.deb

$ sudo apt-get build-dep netatalk

-> 다시 한번 확인하여 의존성이 맞지 않는 경우에 필요한 패키지를 다운 받아 추가로 설치하시면 됩니다.

3. Configure

$ ./configure --enable-debian

4. netatalk 설치

$ sudo make

$ sudo make install

5. Avahi Daemon 설치

$ sudo apt-get install avahi-daemon

6. Netatalk 설정 바꾸기

$ sudo vi /usr/local/etc/netatalk/afpd.conf

열고 맨 마지막 줄에 아래의 내용을 넣으세요.

- -tcp -noddp -uamlist uams_randnum.so,uams_dhx.so,uams_dhx2.so -nosavepassword

7. 타임 머신 연결 설정하기

$ sudo vi /usr/local/etc/netatalk/AppleVolumes.default

맨 마지막 줄에 아래의 내용을 본인에게 맞게 넣으세요.

/backup/timemachine TimeMachine allow:macuser cnidscheme:dbd options:usedots,upriv,tm

*변경사항 1 : 위의 /backup/timemachine 부분을 timemachine으로 사용할 경로로 바꾸어주시면 됩니다.

* 변경사항 2 : allow:macuser 이 부분의 macuser를 접속을 허용할 계정 아이디로 바꾸어줍니다.

*주의 : tm옵션을 넣지 않으면 TimeMachine 연결이 안되는 경우가 있다고 합니다.

8. Avahi 설정

$ sudo vi /etc/avahi/services/afpd.service

아래의 내용을 전부 붙여 넣습니다.

<?xml version="1.0" standalone='no'?><!--*-nxml-*-->
<!DOCTYPE service-group SYSTEM "avahi-service.dtd">
<service-group>
    <name replace-wildcards="yes">%h</name>
    <service>
        <type>_afpovertcp._tcp</type>
        <port>548</port>
    </service>
    <service>
        <type>_device-info._tcp</type>
        <port>0</port>
        <txt-record>model=MacPro</txt-record>
    </service>
</service-group>

9. 이제 아래 명령어를 실행해서 TimeMachine을 켭니다.

$ sudo service netatalk start

$ sudo service avahi-daemon start

10. 라이언에서의 설정

* 주의! : TimeMachine 관련해서 미리 설정했던 내용이 있다면 아래 명령어로 먼저 제거하고 시작합니다.

$ sudo rm -rf /Library/Preferences/com.apple.AppleShareClient.plist*

* 리붓하세요.

이제 설정 들어갑니다.

$sudo chmod o+w /Library/Preferences

$defaults write /Library/Preferences/com.apple.AppleShareClient afp_host_prefs_version -int 1

* 리붓하세요!

* 맥에서 Finder를 켠 뒤에 Go-> Connect to Server 그리고 원하는 주소를 아래와 같은 형식으로 추가 합니다.

aftp://timemachine@192.168.0.5

timemachine -> 계정 정보입니다. 바꿔주세요.

192.168.0.5 -> 접속 주소입니다. 바꿔주세요.

그런 다음 connect를 눌러서 접속합니다.

* 주의! : fail 해도 괜찮습니다. 원래 그런겁니다.

* 마지막 설정을 합니다.

$ sudo defaults write /Library/Preferences/com.apple.AppleShareClient afp_disabled_uams -array "Cleartxt Passwrd" "MS2.0" "2-Way Randnum exchange"

$ sudo chmod o-w /Library/Preferences

*이제 접속해보세요. 잘되셔야합니다! :)

우분투 배포판 업그레이드 하기

2011-12-20T16:54:00.000-08:00

(사설)
이번에 맥북프로 운영체제를 라이온으로 업그레이드하고 보니
잘되던 타임머신이 안되서 알아보니 netatalk를 업글해야하는데 이게 라이브러리 의존성때문에
여러모로 귀찮아서 배포판 업그레이드를 하게됐습니다.
(사설 끝)

저는 주로 콘솔에서 작업하기 때문에 (라고 쓰고.. 모니터 연결하기 귀찮다... 라고 읽으시면 안됨;;)
콘솔에서 배포판 업그레이드하는 방법을 정리해봤습니다.

지금 쓰시는 배포판이 어떤 것인지 궁금하시면
cat /etc/lsb-release
이라는 명령어로 확인하실 수 있습니다.

이제 배포판 업그레이드입니다.
명령어는 순서대로 다음과 같습니다.

1. sudo apt-get install update-manager-core
2. /etc/update-manager/release-upgrades 이 파일을 열어서 (vi, gedit, nano 등등으로 여시면 됩니다.)
Prompt=normal; 로 바꾸어 줍니다. (LTS 사용자분들은 lts로 되어있습니다.)
3. sudo do-release-upgrade -d
마지막으로 업글 명령어하시고 yes 신공 눌러주시면 됩니다.
이 경우 경고메세지가 나오는데 이것은 업글하다 잘못되서 복구를 못할 수 있으니 ssh 포트를 기존 22번 외에 1022 포트를 활성화해서 불상사를 대비하겠다~ 라는 얘기입니다.

그럼 행운을 빕니다!

미디어위키에 flowchart를 넣어보자!

2011-11-29T08:12:00.000-08:00

위키를 정리하다보니 flowchart를 그려야하는데 따로 그려서 넣기는 귀찮고 해서 extension을 둘러봤더니 graphviz가 있습니다. 자~ 설치를 해봅시다! 여기와 요기를 참고했습니다.

미디어위키 설명은 이 블로그의 설치 부분을 참고하시고,

* 시스템 : 우분투 11.04

1. 필수 라이브러리 설치

sudo apt-get install libdevil1c2 libgtkglext1 freeglut3 libgts-0.7-5 libgts-bin liblasi0 libreadline5 libruby1.8 ocaml-base-nox ruby1.8

2. graphviz 설치

graphviz website에 가서 *.deb 파일을 다운로드 받습니다. (시스템에 따라 32비트 64비트 구분)

sudo dpkg -i *.deb

3. Graphviz extension code 다운 받기

이곳에서 다운을 받습니다.

다운받으신 것은 tar -xzf *.tar.gz 해서 압축해제된 폴더를

위키홈/extensions/GraphViz 에 넣어둡니다.

4. 위키 설정 바꾸기

위키홈의 LocalSettings.php를 수정하여 다음을 추가하세요.

include("extensions/GraphViz/GraphViz.php");

$wgGraphVizSettings->execPath = "/usr/bin/";

5. 그림을 넣어보자!

아래와 같은 코드를 위키 페이지 안에 넣으면 그림이 만들어집니다.

자세한 것은 Examples를 참고하세요!

  digraph example1 {Hello->World!}

Wikipedia의 의지와 후원

2011-11-19T04:40:00.000-08:00

요새 위키를 검색하다가 위키 피디아 설립자인 Jimmy Wales의 배너가 뜨길래 뭘까하고 클릭을 해봤습니다. 클릭을하니 wikimedia foundation의 donation site로 가더군요. Jimmy Wales의 호소문을 요약하면 다음과 같습니다.

"위키피디아는 특별합니다. 공공의 도서관 혹은 공원, 마음의 휴식처가 되는 곳이기도 합니다. 마음껏 생각하고 이 세상의 어느 누구와도 자유롭게 나눌수 있는 곳이기도 합니다. 처음 시작하면서 위키피디아를 상업적으로 운영하여 광고를 유치할수도 있었지만 그러지 않았습니다. 우리는 온힘을 다해 우리가 해야할 일을 하고 있습니다. 동참해주십시오. 당신의 후원이 위키피디아를 지키고 유지할수 있도록 도와줄 수 있습니다!" 지미 웨일즈.

2001년에 무료 백과사전인 위키피디아 서비스가 시작되었습니다. 개인적으로는 매우 유용하게 사용하고 있습니다. 개인 위키도 사용하고 있는데, 위키 시스템 자체가 매우 훌륭해서 개인의 정보 정리는 물론 대규모 프로젝트에도 매우 적합한 것으로 생각됩니다. 이런 위키의 운영이 힘들어지고 있다고 합니다. 하루에도 엄청나게 많은 사람들이 페이지를 방문하는 만큼, 운영하는 서버의 유지보수 비용도 만만치 않을 것이고, 여러 사람이 수정하는 공개 위키인 만큼 정보의 유지와 저장도 쉽지 않을 것 입니다. 위키 시스템 자체의 개발과 확장에도 많은 인력과 노력이 필요할 겁니다.

저도 5달러 기부하면서 동참했습니다. 많은 돈을 기부할 필요는 없습니다. 단지 여러사람이 기부하는 것이 필요합니다. 한번 기부한 사람들은 다시 기부할 겁니다. 위키를 한번이라도 유용하게 사용하셨다면 커피숍에서 사먹는 카페라떼 한잔 값을 아껴서 후원해주세요.

후원 사이트 링크 (영어), (한글) 입니다.

Next Generation Sequencing 기계는 세계에 몇대나 있을까?

2011-11-18T19:05:00.000-08:00

"NGS 기계가 세계에 몇대나 있을까?"

이런 궁금즘에 SEQanswers의 james hadfiled가 google map을 이용해서 틀을 만들고 나머지 회원들이 정보를 넣었습니다. 현재는 university of birmingham의 bacterial pathogenomics 그룹에서 정리해서 보여주고 있습니다. NGS 기계의 위치와 NGS 기계의 수 입니다. NGS 기계의 위치를 마킹했던 구글맵 버젼도 있습니다.

현재 46개국의 624개 센터에서 1,739대에 달하는 NGS machine을 보유하고 있습니다.

그럼 나라별로 시퀀싱 기기를 보유한 곳이 얼마나 될까요?

역시 미국 (231곳), 영국(42곳)이 제일 많습니다. 한국은 5군데가 있습니다.

그럼 나라별로 몇대나 가지고 있을까요?

미국 (716대)이 제일 많고 그 다음이 중국 (200대)이고 한국은 26대를 보유하고 있습니다. 중국은 역시 BGI (Beijing Genomics Institute)의 힘이 제일 큰 것 같네요. BGI가 단일 센터로는 제일 세계에서 제일 많은 166대를 보유하고 있습니다.

전체 시퀀싱 플랫폼 별로 보면 GA2를 보유한 Genome Center가 274곳으로 가장 많지만, 각 시퀀싱 플랫폼의 수 많으로 따지면 요즘 대세로 알려져있는 Hiseq 2000이 320대로 가장 많습니다. 역시 최근에 기하급수적으로 시퀀싱 연구가 증가하고 있다는 것이 그대로 반영된 것 같습니다. 단일 생물체에 대해서 시퀀싱하고 이것을 논문으로 발표하는 것이 이제는 너무 쉬운 일이 되어버렸네요.

요즘 시퀀싱 연구가 대세이고 그만큼 기업과 국가 차원의 투자가 늘어나고 있기 때문에 2012년 이후부터는 시퀀싱 기기의 보유수가 별로 의미가 없을지도 모르겠습니다. 한국만 해도 내년에 추가될 시퀀싱 머신의 수가 최소한 지금 보유하고 있는 수보다 많을 것으로 보입니다.

이렇게 시퀀싱 머신이 보편화되고 있는 시점에서 나오는 요즘 논문들은 시퀀싱 데이터의 낮은 품질에 대해서 얘기하고 있습니다. 이를 개인적으로 해석하자면 '차세대 기기를 이용한 시퀀싱 연구가 많이 진행되고 있다'고 할 수도 있고 '차차세대 기기가 나올 것이다'가 될수도 있겠네요.

하지만 한 대에 5~10억에 달하는 기기에 투자를 하는 것과 차차세대 기기에 대한 연구와 연구 디자인, 기존 연구의 확장 중 어느 쪽에 투자를 하는 것이 맞을까요? 요즘 열풍으로 구입한 기기들이 언제 덜컥 도래할지 모르는 1,000 달러 지놈 시대에 애물단지로 전락하지 않을까요? 마치 아이폰3gs가 한국에 상륙하고 얼마 있다가 아이폰 4가 나왔던 일처럼 될지도 모릅니다. (그래도 3gs는 ios를 업데이트라도 해줬죠;;) 한번쯤 생각해봐야할 문제입니다.

미디어 위키 설치

2011-09-07T19:16:00.000-07:00

제법 규모가 큰 연구를 진행하고 있어서인지 매번 정리가 잘 안됩니다. 제 자신을 위해서 그리고 후속으로 진행하는 분들을 위해서도 정리를 한번 해야겠다 생각하다가 이번에 위키를 만들어 봤습니다.

1. 시스템

OS : Ubuntu 11.04

Machine : HP micro-server

2. 소프트웨어 설치

- mysql, apache2, php를 먼저 설치해야합니다.

sudo apt-get install apache2 mysql-server php5 php5-mysql

sudo apt-get install libgd2-xpm libgd2-xpm-dev php5-gd

- 위키를 위한 DB를 설정합니다.

mysql -uroot -p ## mysql을 실행하여 들어갑니다.

create database wikidb; ## 원하는 위키 DB의 이름을 wikidb와 바꾸시면 됩니다.

grant create, select, insert, update, delete, alter, lock tables on wikidb.* to 'wikiuser'@'localhost' identified by 'password';

flush privileges;

- 위키를 설치

미디어위키를 다운로드 받습니다.

다운 받은 파일 압축을 해제 합니다.

tar xvfz 다운받은파일.tar.gz

압축 해제된 폴더를 웹의 홈 디렉토리로 옮겨놓습니다.

mv 압축해제된폴더 /var/www

sudo chmod -R 755 /var/www/압축해제된폴더

3. 소프트웨어 설정하기

먼저 위키를 설정합니다. 웹브라우저에서 아래 페이지를 열면 설정할 수 있습니다.

주소 : 웹주소/압축해제된폴더/config/index.php

그 뒤에 시스템의 파일들을 설정해줍니다.

- php.ini 파일 수정

* 최대 파일 업로드 크기 조종

sudo nano /etc/php5/apache2/php.ini

upload_max_filesize = 30M # 이 부분을 찾아서 수정해줍니다. 30M은 한번에 최대 30메가의 파일 업로드가 가능.

* 아파치 웹서버 재시작

위의 수정을 한 뒤에는 웹서버 재시작을 해주어야 합니다.

sudo /etc/init.d/apache2 restart

- 미디어위키 설정

설정 파일을 열어서 수정해줍니다.

sudo nano /etc/mediawiki/LocalSettings.php

* 파일 업로드

$wgEnableUploads = true; ## 파일 업로드를 가능하게 해줍니다.

이미지 파일 이외의 다양한 파일을 업로드 가능하게 하시려면 아래를 추가로 넣어주시면 됩니다.

$wgStrictFileExtensions = false;

$wgCheckFileExtensions = false;

$wgVerifyMimeType = false;

sudo chmod a+w /var/www/wiki/images ## 설정파일을 저장하고 나온 뒤에 images라는 폴더에 쓰기 권한을 줍니다. 이 폴더는 파일이 저장되는 기본 폴더 입니다.

* 로고 변경

$wgLogo = "$wgScriptPath/wiki.jpg"; ## 위의 설정 파일에서 $wgScriptPath/wiki.jpg 부분을 원하시는 파일로 수정하시면 됩니다. 크기는 135x135 픽셀입니다.

* 익명으로 작성, 수정 등을 막기

위의 설정 파일에 다음을 추가해주시면 됩니다. ## 뒤의 부분은 간략한 설명 입니다.

$wgGroupPermissions['*' ]['createaccount'] = false; ## 계정 생성 막기

$wgGroupPermissions['*' ]['read'] = false; ## 읽기 막기

$wgGroupPermissions['*' ]['edit'] = false; ## 편집 막기

$wgGroupPermissions['*' ]['createpage'] = false; ## page 생성 막기

$wgGroupPermissions['*' ]['createtalk'] = false; ## talk 생성 막기

이제 간략한 위키 설정이 끝났습니다.

웹주소/압축해제된폴더/ 로 웹브라우저에서 접근하시면 됩니다.

** 주의사항

위키를 만드신 후에는 가장 먼저 생성된 계정이 관리자 계정이 됩니다. 관리자 계정만 왼쪽편에 특수 페이지 (special pages)를 관리하실 수 있습니다.

2011 제6회 통계유전학 워크샵

2011-08-23T08:29:00.000-07:00

전장유전체연관성 분석 (Genome-Wide Association Study; GWAS)에서 강의한 자료를 http://ksnp.cdc.go.kr/biosmack 에 링크하였습니다.

앞으로 BioSMACK의 업데이트와 KAREBrowser에도 많은 관심 가져주시면 감사하겠습니다!

덧글. 개선해야할 사항이 있다면 언제든지 코멘트주세요!

GWAS 분석을 위한 간단한 data parsing 예제

2011-08-12T19:58:00.000-07:00

다음은 GWAS 분석을 위한 간단한 data parsing 예제 입니다.

*. Affy annotation 파일에서 원하는 정보 가지고 오기

Affymetrix SNP chip의 annotation파일은 Affymetrix website에서 제공합니다.
간단한 회원 등록 후에 Annotation 파일을 받으시면 됩니다.

여기서는 기본 annotation 파일과 동일한 형식의 예제 파일을 다운 받아서 사용해보겠습니다.

아래는 명령어의 예제 입니다.

1. R에서 필요한 데이터 추출

data <- read.csv("anno_part.txt", header=TRUE, sep=",", skip=1)

my.list <- c("Probe.Set.ID","dbSNP.RS.ID","Chromosome","Physical.Position","Strand","Cytoband")

data2 <- data[,my.list]

write.table(data2, "anno.txt", col.names=TRUE, row.names=FALSE, quote=FALSE, sep="\t")

2. awk를 이용하여 strand가 '-'인 경우의 SNP ID만 추출

awk -F\t '{if($5 == "-") print $1}' anno.txt > snp_flip.list

*. 원하는 유전자 부위를 찾아서 그 안에 SNP 정보 뽑기

유전자 부위를 알기 위해서는 NCBI나 UCSC genome browser를 검색해도 가능하지만, 여러 유전자를 쉽게 알기 위해서는 간단한 parsing을 활용하는 것이 좋습니다. 여기서는 유전자 정보를 받아서 parsing하는 위치를 알아내는 parsing을 해보도록 하겠습니다.

1. 필요한 파일 다운로드

http://genome.ucsc.edu/
-> Download
-> Human
-> Full data set (Caution! Check build!)
-> Annotation database
-> refGene.txt & refGene.sql

2. awk나 FTO를 이용하여 필요한 정보를 찾기

awk -F\t '{if($13 == "FTO") print $3,$5,$6}' refGene.txt

grep FTO refGene.txt

*. PLINK 결과 파일을 parsing하여 regional association plot 만들기

1. SNAP 포맷

Web -> http://www.broadinstitute.org/mpg/snap/

- Example Format

SNP PValue SnpType

rs7865071 0.8241837 typed

rs7389178 0.7990723 imputed

rs10811638 0.06569925 imputed

rs4977749 0.1294571 typed

rs2518713 0.3762122 typed

rs10757261 0.7699202 typed

grep ADD gwas_out.assoc.linear > GWAS_ADD.txt

echo -e "SNP\tPValue\tSnpType" > SNAP.txt

awk '{OFS="\t";}{if($1 == 16 && $3 >= 52295375 && $3 <= 52705880) print $2,$9,"typed"}' GWAS_ADD.txt >> SNAP.txt

2. LocusZoom 포맷

Wiki -> http://genome.sph.umich.edu/wiki/LocusZoom
Web -> http://csg.sph.umich.edu/locuszoom/

awk '{print "SNP\tNMISS\tP\n"}' > LZ.txt

awk -F\t '{if($1 == 16 && $3 >= 52295375 && $3 <= 52705880) print $2,$6,$9}' test.asso.linear >> LZ.txt

내 블로그를 보고 있는 사람은 누구일까?

2011-03-23T00:59:00.000-07:00

블로거에는 '통계'를 볼수가 있는데 오늘, 주간, 월간 등 통계와 접속 지역, 접속 브라우져 정보를 볼 수 있습니다.

심심할때마다 글쓰는 초보 블로거이지만 누가 들어오는지는 궁금한지라 -_-;

한번 들어가서 봤습니다. 뭐 페이지뷰는 많지 않은데 세계 각국에서 접속을 하더군요. 궁금해서 어느 곳에서 접속하고 있는지 봤습니다. 결과는 아래와 같습니다.

한국은 한국어 블로그니까 방문자가 한국사람이 많은 것 당연할테고, 미국에서 접속도 트친분들 중에 미국에 계신 분들이 있으니 어느 정도 이해가 갑니다만..

말레이시아나 우크라이나, 독일, 네덜란드에서 접속하시는 분들은 어떤 분들일까요? -_-;

제 트친 분들 중에는 저 나라에 사시는 분들은.. 없는 걸로 알...고 있는데요.. (혹시 있으신가? -_-;; )

생명과학은 언제까지 유망직종일까?

2011-01-30T17:53:00.000-08:00

아침에 유망직종 뉴스를 보고 기분이 살짝 나빠졌습니다.
"이거 10년 넘게 생명과학을 유망 직종으로 보고 있네?"

마치 이제 전성기가 넘어가고 있을 30살이 된 선수에게 유망주라고 하는 거랑 비슷한 느낌..

헌데 재밌는건 미국이나 한국이나 비슷하다는 거죠.

네이버 검색을 해서 "유망 직종" 관련 기사를 몇개 모아봤습니다.
노약자나 임산부는 보시지 않는게 좋을 듯 합니다. -_-;

1993년 - 전공학과 분석
환경과학 등

1998년 미국 - 미래의 유망 직종
분자생물학자

2002년 미국 - 미래 직종
생명과학 - 유전자 연구

2004년 - 1 도전해 볼만한 유망 직종
과학분야 없음

2004년 - 2 대한 상의 유망 직종
첨단과학 분야

2005년 - 미래 유망 직종
자연과학 연구원

2006년 - 2015년 유망 직종
자연.생명과학 연구원

2007년 - 5년뒤 유망 직종
11위~20위권 자연.생명과학 연구원

2007년 미국 - 유망 직종
의료과학자

2010년 - 10년 후 유망직업
생명과학 연구원

네.. 엄청 오랫동안 유망 직종이었군요. 그럼 현실은 뭘까요?

17개 정부출연 연구소의 48%의 비정규직 박사들이 과연 능력이 없어서 정규직이 못되는 건가요?

무분별하게 박사가 많은게 아니라 연구 인력을 제대로 활용 못하는게 아닐까 하는 생각이 듭니다.

ps. 트위터에 보면 이런 생각할 시간에 자기 연구나 열심히 하라는 멘션들을 가끔 봅니다. 네.. 연구 열심히 하죠. 헌데 그렇게 자기 연구에 몰두하신 분들이 많아서 아직도 유망 직종인가요?

질병에 영향있는 유전자 찾기

2010-12-29T00:58:00.000-08:00

요즘 신문 기사를 보면 '어떤 질병에 영향을 주는 유전자를 찾았다'는 내용이 가끔 보입니다.

질병에 영향있는 유전자를 찾는 것은 여러가지 방법이 있지만, 요즘 인간의 유전변이 정보를 이용하여 질환군과 대조군을 비교하는 연구 (Case-Control study)가 각광 받고 있습니다.

위의 그림은 어떤 유전변이를 가지는 집단을 간단하게 분포로 비교해본 것 입니다.

이 유전변이를 가지고 있는 사람 중에서 A 유형의 유전변이를 가지고 있는 사람들의 집단과 B 유형의 유전변이를 가지고 있는 사람들의 집단을 비교하는 그림 입니다. 파란색 점선은 평균을 나타내고 두 집단간 평균의 차이는 화살표가 있는 파란색 점선으로 표시되어 있습니다.

위의 분포가 키에 대한 정보라고 하면 그림을 보고 금방 간단히 알 수 있는 것은 B유형을 가지고 있는 집단의 사람들이 A유형을 가지고 있는 집단의 사람들보다 평균적으로 키가 더 크다는 것 입니다. 이때 평균의 차이가 통계적으로 유의하게 나오게 되면 이 유전변이가 키에 영향을 준다고 하고, 'B유형을 가지고 있는 사람들이 키가 더 큰 경향이 있다'라는 결론을 내리게 됩니다.

물론 이 결론은 통계적으로 내려진 결론이라서 실제 이 유전변이가 영향을 주는지 여러가지 방법으로 검증해야 합니다. 이렇게 결론이 내려진다고 해서 의학적으로 응용할 수 있는 것은 아니라는 거죠.

이렇게 검증된 정보들이 쌓여서 가까운 미래에 가능하게 될 개인맞춤의학의 기초가 됩니다. 개인 유전체에 관한 것은 홍창범님(@hongiiv)의 블로그를 방문해보시기 바랍니다 ^^

레오폴드 FC200R 텐키리스

2010-12-28T18:26:00.000-08:00

제 키보드 입니다. 빨간 건 담요 팜레스트구요 ㅎㅎ

하루 종일 사용하는 물건이다 보니

제 어깨, 등, 손목에 무지막지한 영향을 주는 녀석입니다.

원래 일반 멤브레인 키보드를 사용하다가 로지텍 무선 키보드,

해피해킹 라이트 2 까지 갔다가 기계식으로 왔습니다.

예전에 IBM DX4를 쓴 적이 있는데

그때 쓰던 기계식 키보드하고 느낌이 비슷한 것 같습니다.

약간의 사각거림과 부드러움, 분명한 키 구분감 등

키보드 치는 즐거움이 있네요 ㅎㅎ

구글폰 - 넥서스 원

2010-12-28T18:16:00.000-08:00

제 핸드폰 입니다.

아이폰과 구글폰을 놓고 고민하다가 사용자화가 마음에 들어서 선택했습니다.

아이폰이 풀옵션 원룸이라면 넥서스원은 빈방과 같습니다.

여러가지 꾸미는 재미가 있죠 ㅎㅎ

진저브레드로 업데이트가 있다는데 어서 되었으면 합니다.

레퍼런스폰이라는게 이럴때는 정말 좋죠 ㅎㅎ

제약.의료.바이오 분야 평균 연봉

2010-12-28T17:36:00.000-08:00

2003년부터 입사해서 7년 6개월이란 시간이 흘렀습니다. 제가 있는 곳이 상당히 짜게 먹는 곳이라 요즘 이 분야 평균 연봉이 얼마일까? 라는 생각에 잡코리아에서 검색을 해봤습니다.

첫번째 그림은 제약.의료.바이오 분야 평균 연봉 그래프, 두번째 그림은 제약.의료.바이오 분야 대학원 졸업자에 한한 평균 연봉 그래프 입니다. 점을 잇고 있는 선이 평균 연봉이고 막대기는 연봉 구간을 나타냅니다

8년차로 계산했을때 약 3천만원 정도의 연봉이 평균이지만 대학원 졸업을 기준으로 하면 5천만원이 살짝 넘어가는군요. 제약분야가 의료.바이오에 비해서 연봉 수준이 높기 때문에 제가 종사하고 있는 의료.바이오 분야는 약 4천만원에서 평균이 형성될 것 같습니다.

뭐 제 연봉은 비밀이지만 ㅎㅎㅎ

이걸 보니 살짝 기분 나쁠뻔.. 아니.. 나쁘군요 ㅠ_ㅠ

연봉을 무조건 많이 준다고 좋은 것은 아닙니다. 그만큼 회사에서도 일을 시킨다는 얘깁니다. 오래도록 근무할 직장이라면 적정한 연봉과 근무 환경, 복리후생이라든가 생각할게 많습니다만.. 제가 있는 분야는 그렇게 여러가지 생각할 조건조차 없다는게 좀 문제입니다.

연구를 하다보면 정말 재미에 푹 빠져서 몇달 밤새다시피 야근을 해도 괜찮은데..

아무튼.. 이런거 생각하면 좀 김빠집니다.

일단.. 이런 청승은 그만 두고..

이곳을 보시면 과학 분야 연구비 투자에서 중국이 일본을 추월했다는 것을 알 수 있는데요. 이 연구비 속에 인건비가 포함되어 있습니다. 즉 고급인력 투입과 인력 양성에 대한 투자가 이루어지고 있다는 겁니다. 이미 일본과 중국에 비해 한국의 연구비 투자는 그래프로 그리면 보이지도 않을 정도로 밑바닥에 깔려있습니다.

얼마전에 세계의과학자 양성을 위해 개인 연구자에게 1억을 투자한다는 기사가 나왔습니다. 그런데 세계적 수준의 개인연구자가 연봉이 얼마나 될까요? 곰곰히 생각해보면 이 기사의 의미가 무엇인지 알수 있을 겁니다.

아직 갈길이 너무 멉니다. 하나의 개인이 논문 한편 좋은데 냈다고 한국의 과학 수준이 발전하는건 아닐겁니다. 지속적인 투자가 참 아쉽습니다.

렙탑 종결자 - 2010 맥북프로15 i7

2010-12-28T05:43:00.000-08:00

큰맘 먹고 올해 초에 질렀던 맥북프로입니다.
CTO로 사용자화해서 SSD에 고해상도 모델 입니다.

맥북프로 이전에 6대의 노트북을 사용해봤는데 업무상 가장 적합한 맥북으로 결국 정착했습니다.

연구 발표를 위한 Keynote, Papers, Timeline 3D, iMovie 의 절묘한 조화와 Unix based 기본 시스템의 콘솔창은 프로그래밍하기 정말 편리한 환경입니다. 일단 이런 장점은 Mac OSX 운영체제의 장점이지만, 기존 렙탑에서는 불가능했던 실사용 5시간의 베터리 지속 시간과 안정성, 그리고 무엇보다 빼놓을 수 없는 아름다운 디자인!

맥북프로로 바꾸고 나서는 다른 렙탑에 눈길이 안갈 정도 입니다. 렙탑 기변병이 고쳐지기도 했군요 ㅎㅎ

요즘 취미 생활 - 사진

2010-12-28T04:56:00.000-08:00

오송와서 몇주간 우울모드군요.

아래 그림 같애요 ㅋㅋ

요즘 우울함을 벗어나기 위해 이것저것 하고 있습니다. ㅎㅎ

그 중에 하나가 DSLR로 사진 찍기 인데 얼마전 쿨매 구입한 캐논 550D로 이것 저것 찍어보고 있습니다.

사진이라는게 참 신기한게 머리 속이나 눈 앞에 그려지는 광경이라고 해도 있는 그대로 찍히는 것이 아니라서 구도나 거리, 빛, 셔터 스피드 등.. 찍으면 찍을수록 복잡하기만 합니다.

사진 찍으며 들었던 생각이..

하루를 사는 것이 마치 24시간을 셔터 스피드로 맞춰놓은 사진 한장이라는 생각이 들었어요.

이제 오늘도 2시간 남짓 남았는데,

오늘 하루도 선명하고 예쁜 사진이 찍혔기를 바랍니다.

ps. 아래는 집 근처에서 찍은 사진입니다.

이번엔 네셔널지오그래픽 럭색 A5270!

2010-12-28T04:52:00.001-08:00

요즘 맥북프로에 카메라까지 들고 다니려니 좀 힘들다는 생각이 살짝 드네요 ㅋ

이 가방이 딱인데 ㅎㅎ

이것도 일단 wish list에 올려봅니다~

네셔널지오그래픽 A5270 rucksack 입니다 ^^

지금 생각하는 렌즈 구성!

2010-12-28T00:57:00.000-08:00

이번에 중고 쿨매로 캐논 550D를 사고나서 이것저것 찍어보고 있습니다.

지금 번들 18-55하고 50.8 렌즈를 사용하고 있는데

사무실에 1D를 소유하신 고수분께 조언을 듣고 있죠.

요즘 렌즈 차이를 좀 느끼고 있는데

아직 더 찍어보고 어떤 사진을 좋아하는지 알고 나서 렌즈를 사야겠지만..

지금 생각으로 아래 두 렌즈면 될 것 같아요 ㅎㅎ

1. 85.8 일명 애기만두/여친렌즈 [망원/단렌즈]

준망원 렌즈인데 제가 쓰는 550D는 크롭바디라서 풀프레임 대비 136mm 정도로 찍히죠.

아웃포커싱이 예술이라는 렌즈. 저렴하기도 합니다 ㅎㅎ

2. 17-55 렌즈 [광역-표준/줌렌즈]

요건 조금 가격이 있는데, L렌즈도 아닌 것이 비싸죠.

이것말고 탐론의 17-50도 정말 좋다는데 이 렌즈가 포커싱 속도가 더 빠르다는군요.

일단 Wish list에 올려봅니다. ㅎㅎ

진화생물학 간단 참고 자료

2010-05-23T19:03:00.000-07:00

<한겨레>에서 했던 진화생물학계의 대가들 특집 기사 입니다.

1. 세상의 모든 것은 유전자로 통한다 - 리차드 도킨스
http://news.empas.com/show.tsp/cp_hn/20040730n05169

2. 주류 사회생물학에 맞서며 사회 참여에 힘쓴 좌파 삐닥이 - 굴드와 르원틴
http://news.empas.com/show.tsp/cp_hn/20050825n09741

3. “진화과정서 의식 나왔듯 로봇도 의식 생길 것” - 데니얼 데닛
http://news.empas.com/show.tsp/cp_hn/20050901n07985

4. 현대 학문의 경계 넘나든 지식의 대통합, 통섭의 달인 - 에드워드 윌슨
http://news.empas.com/show.tsp/cp_hn/20050811n08930

#참고
김우재의 과학대중서 간단 서평
http://cogpsy.skku.ac.kr/cwb-bin/CrazyWWWBoard.exe?backdepth=1&db=newarticle&mode=read&num=663

P-value로 QQ-plot 그리기!

2010-03-25T22:55:00.000-07:00

요즘 한창 ggplot으로 여러가지 genomic variant 그림을 그리고 있습니다.
GWAS 결과를 qqplot으로 그려달라고 해서 R에서 이것저것 해보다가 2가지 버젼으로 만들어봤습니다.
아래 코드는 -log(P-value) 기준으로 그리는 것 입니다.
다른 분포 가정에 따라 그리시려면expected (아래 변수명 -> e) 에서 분포만 바꿔서 그려주시면 될 것 같습니다.

1. R 기본 제공 plot으로 그림 그리기!

pvector <- runif(10000,0,10000)/10000
shade <- function(x1, y1, x2, y2, color = col.shade) {
   n <- length(x2)
   polygon(c(x1, x2[n:1]), c(y1, y2[n:1]), border = NA, col = color)
}
o = -log10(sort(pvector,decreasing=F))
e = -log10( 1:length(o)/length(o) )
plot(e, o, pch=19, cex=0.25, xlab=expression(Expected~~-log[10](italic(p))), ylab=expression(Observed~~-log[10](italic(p))),xlim=c(0,max(e)),ylim=c(0,max(o)), type="n")
c975 <- rep(0,length(o))
c025 <- rep(0,length(o))
for(i in 1:length(o)){
   c975[i] <- qbeta(0.975, i, length(o) - i + 1)
   c025[i] <- qbeta(0.025, i, length(o) - i + 1)
}
shade(e, -log10(c025), e, -log10(c975), col="grey")
lines(e, e, col="red")
points(e, o, pch=19, cex=0.25)

2. GGplot으로 그리기

library(ggplot2)
pvector <- runif(10000,0,10000)/10000
o = -log10(sort(pvector,decreasing=F))
e = -log10( 1:length(o)/length(o) )
c975 <- rep(0,length(o))
c025 <- rep(0,length(o))
for(i in 1:length(o)){
c975[i] <- qbeta(0.975, i, length(o) - i + 1)
c025[i] <- qbeta(0.025, i, length(o) - i + 1)
}
p <- ggplot(as.data.frame(cbind(e, o)))
p <- p + geom_polygon(aes(x=c(e, e[length(e):1]), y=c(-log10(c025), -log10(c975[length(e):1]))), alpha=0.3, fil="black") + geom_point(aes(x=e,y=o, colour=o)) + scale_colour_gradient( name=FALSE, legend=FALSE)
p <- p + xlab(expression(Expected~~-log[10](italic( P ))))
p <- p + ylab(expression(Observed~~-log[10](italic( P ))))
p <- p + opts(title="Q-Q plot")
p

JAVA Swing 시작!

2010-03-09T05:56:00.000-08:00

SNP, CNV 분석하면서 대부분 R로 그림을 그려서 확인했는데 아무래도 귀찮아서 자동화 하기로 결심을 했습니다. -_-;
R에서 tcltk로 할까, JAVA swing으로 구현할까.. 하다가
오늘 뜻밖의 프로그래머 자원(?)을 발견한지라 Swing으로 급선회!

맥에서는 처음 세팅해보지만.. 뭐 일단 기본적으로..

1. Eclipse 설치
2. 메뉴의 Help -> Software Install에서 http://cloudgarden1.com/update-site 추가하고 Jigloo 설치!
3. Swing tutorial은 이곳에서 다운로드!
4. 예제는 이곳을 참고!

자 기본은 끝났고.. 이제 새로운 프로그래머 리쏘스를 활용할 일만 남았네요! ㅋㅋ 후기는 다음에..

To be continued...

Nature Asia-Pacific Publishing Index: 한국은 4위!

2010-02-25T21:47:00.000-08:00

네이쳐 아시아-퍼시픽을 트위터에서 따라다니고 있는데, 오늘 기관별 랭킹이 나왔다는 메세지를 받았습니다.
가서 보니 제가 속한 기관인 국립보건연구원 (National Institute of Health, Korea)는 85위에 랭크되어있네요. 지난 2009년 게제된 논문 한편이 있어서 겨우 랭킹에 오른듯 합니다. 아시아에서 상위 10위권 안에 일본 기관이 6곳이나 올라있습니다. 연구비 규모가 상당하고 각 연구 분야에 있어서 세계적인 선두그룹이 있기 때문이기도 하지만, 연구하는 사람으로써 좀 많이 부럽네요. (부러우면 지는건데 말입니다 -_-; )

아무튼... 일본이 상위권을 휩쓸고 있으니 아시아-태평양에서 1위는 분명하겠지만, 한국은 몇 위일까 궁금했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

1위는 일본, 다음으로 호주, 중국, 한국, 싱가포르 순 입니다.
위의 그래프는 상위 5개국의 각 나라에서 연도별로 Nature Publishing Group (NPG)에 게제된 논문 수의 패턴을 보여줍니다. 일본의 고도성장이 매우 눈부셔보이는 반면, 자세히 보면 중국의 발전 속도가 점점 가속도를 붙여가고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 2002년 까지는 한국과 비슷한 정도를 보였지만 그 이후 차이를 벌리기 시작해서 일본, 호주, 중국의 삼대 강국과 한국을 포함한 중간그룹이 형성되는 것으로 보입니다. 일단 중국부터 따라잡아야겠네요. 일본은 지금으로썬 너무 멀게만 느껴집니다.

물론, 위의 결과는 Nature Publishing Group에서의 결과만을 나타내는 것 입니다. 다른 저명한 저널의 정보는 포함하고 있지 않습니다. 때문에 각 나라의 연구 기술과 능력에 대한 직접적인 평가는 될 수 없습니다. 그러나, 대부분의 NPG에 속한 저널들이 각 분야에서 최고 권위를 자랑한다는 것을 감안하면 간접적인 비교가 가능한 자료로 생각하시면 될 것 같습니다.

지난 10년간의 패턴을 보면 한국의 발전이 미미해보이지만,
다음 10년간 한국의 수직상승을 고대해 봅니다!

맥북 싸게 구입하는 방법

2010-02-19T23:30:00.000-08:00

요즘 루머가 돌고 있는 신형 맥북프로 출시를 기다리다가
여기 저기 정보수집 중 입니다.

맥북을 싸게 구입하는 방법은 3가지가 있습니다.

1. 학생할인으로 구입 (할인율 : 10~12%)
2. Apple Developer Connection (ADC) 학생멤버쉽으로 구입 (10~20%)
3. 리퍼제품 구입 (10~30%)

세가지 방법은 장단점이 있습니다.

학생할인은 KMUG 학생할인이 12%로 가장 높은 할인 혜택을 받을 수 있습니다. 애플스토어 온라인에서는 10% 입니다. 학생할인은 해당 사이트를 참고하시기 바랍니다.
ADC에 등록시 학교 정보 입력하고 증빙서류로 학생 증명하면 1대의 맥 구매에 대해서만 할인 구매가 가능하고, 15, 17인치 맥북프로의 외장 그래픽 장착 모델에만 20% 할인 적용됩니다.
고사양 모델을 원하는 경우에 좋습니다.
- 학생 등록 후 개발자 멥버쉽을 구매하면 됩니다. 구매 비용은 약 11만원 (99$) 입니다.
- 여기에 등록한 동일 아이디로 로그인 후, 사용자 정보에서 영문 주소, 영문 학교명, 학번을 입력합니다.
- 며칠 후 액티베이션 코드가 이메일로 배송되면, 안내에 따라 액티베이션을 합니다.
- 그리고 jhkim@asia.apple.com으로 영문 재학증명서와 신분증을 스캔하여 으로 보내면 됩니다.
17인치 고사양 모델의 경우 350만원에서 280만원 정도로
약 70만의 할인을 받을 수 있습니다.
리퍼제품 구입은 학생할인이 불가능한 경우에 좋습니다.
단점은 최신 모델의 경우 할인율이 낮고 (10~15%)
오래된 모델일수록 (약 1년~1년 반 전 출시 모델) 더 많이 할인해줍니다.
또, 리퍼제품은 판매물의 게시가 불규칙하고
판매물품 목록에 올라오더라도 몇 대 없기 때문에 구매를 서둘러야 합니다.

유전체 연구의 발전과 신인종차별의 등장

2010-02-12T06:15:00.000-08:00

요즘 들어 신인종차별의 등장이 주변의 관심을 받고 있습니다.
신인종차별이란 유전자 정보의 우열에 따른 각 개인이나 인종에 대한 차별을 말합니다.

2000년 초 인간유전체의 서열이 밝혀진 이후, 여러 언론 매체와 사회 각계에서는 이른바 좋은 유전자와 나쁜 유전자 (질병을 일으키거나, 외모와 관련된)의 발굴에 따라 개인의 유전정보 유출에 따른 사회적 혼란이 일어날 것으로 예상했습니다.

물론, 10년이 지나가는 시점에서 아직 개인의 우열을 판단할 정도의 유전 정보가 아직 생산되지는 않았지만, SNPedia와 같은 웹사이트에서 간단히 외모나 질병에 관련된 유전 정보를 찾아볼 수 있습니다.

10년 전에는 내 유전체 정보가 있다고 해도 알 수 있는 정보가 거의 없었지만, 이제는 내가 술을 먹으면 얼굴이 발갛게 달아오르는지, 내 귀지가 축축한지 말라있는 타입인지, 나의 눈과 머리의 색, 나의 인종 정보를 매우 간단히 알 수 있습니다. 이는 곧 23&Me와 같은 개인 유전체 정보 서비스로 부터 시작된 Personal Genome 시대와 더불어 매우 중요한 의미를 가집니다.

이제 곧, 내 유전체 정보만으로도 내 인생의 일부를 예측 할 수 있다는 것 입니다.

내가 곧 결혼할 사람이 암 발생율이 매우 높은 유전자를 가지고 있다는 것을 알게 된다면 어떻게 하시겠습니까?

요즘 쏟아져나오고 있는 유전체 정보는 상당한 사회적 파급효과를 가지고 있습니다. 그 한 예가 바로 높은 지능지수 (High IQ)와 연관성을 보이는 유전 정보의 연구 결과 입니다.

연구 결과는 간단하게 높은 지능지수와 관련된 유전 변이가 아프리카인 보다는 서양인과 아시아인에서 더 높은 빈도로 관측된다는 것 입니다.

연구자들에게는 그저 아직 검증되지 않은 연구결과라고도 볼 수 있지만, 이 연구 결과는 인터넷 뉴스처럼 여과없이 일반인들에게 그대로 노출되고 있습니다.
즉, "아프리카인들은 대체로 지능이 낮아"라는 인식을 가지게 될 수 있습니다. 특히 정보접근이 빠른 젊은 세대들이 그렇습니다.

신인종차별은 아직 일어나지 않은 현상이지만,
몇년 안에 나타날 현상임은 분명합니다.

이미 몇년 전부터 미국, 영국, 유럽의 여러 국가를 비롯한
유전체 연구의 선두 그룹이 있는 나라들은
이 문제에 대해 논의하고 있는 것으로 보입니다.
우리나라도 국가에서 유전체에 대한 교육과 관련 법안 마련이 시급합니다.

유전체연구의 발전은 또한 국가적 이익과 불이익을 낳게 될 것 입니다.
유전체연구가 많이 발전된 나라일수록 정보를 이용하여 이익을 얻게 될 것 입니다.
그에 반해 유전체연구가 약한 나라일수록 타국의 정보에 의존하게 될 것 입니다.

그런 면에서 최근 KARE project에서 한국인 유전체의 연구 발표나
서정선 교수님의 한국인 유전체 서열 분석 연구 발표는 참 반가운 소식입니다.

바이오테크놀로지라고 불리는 거대한 연구 분야의 핵심인 유전체 연구가
사회 안에서 바른 인식으로 자리 잡으려면 관련 분야 연구자들 뿐만 아니라
국가적인 관심이 필요한 시점입니다.

참고 자료: 뉴욕타임즈 기사, 부자의 유전자 가난한 자의 유전자(프란시스 후쿠야마)

Papers에서 서울대 학외 접속 서비스 이용하기

2009-11-22T20:31:00.000-08:00

외부에서 논문을 검색하다가
fulltext를 볼 수 없게 되면 정말 난감하다

특히, papers로 논문 정리를 하고 있을 경우에는 더욱 난감하다
여기 저기 부탁해서 pdf를 받고 그걸 import하기는
완전 번거롭고 귀찮다

서울대에서는 논문 검색을 편리하게 하도록
학외접속 서비스를 제공하고 있는데
맥에서 이 서비스를 가능하게 하면
Papers에서도 돌아간다.

1. 아래의 명령어를 사용하여 java.policy 파일을 수정한다.
sudo vi /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6.0/Home/lib/security/java.policy
맨 아랫줄에 permission java.net.SocketPermission "proxy-net.snu.ac.kr:8000-", "connect,resolve";
를 추가한다.

2. safari를 열고 preferences로 간다.
advanced -> proxies -> Automatic Proxy Configuration에 체크하고
URL에 http://proxy-net.snu.ac.kr:8000/virtual-net0.js를 넣는다.
OK하고 마무리

3. 사파리를 연다.
http://sdl.snu.ac.kr/StaticView.jsp?page=ProxyHelp
페이지에 접속해서
학내 아이디와 패스워드를 입력하고 e-Resource 학외접속하기를 눌러서 접속한다.
학외서비스 접속 메세지가 뜬다면 완료.

4. 열어두었던 사파리를 창을 최소화 해놓고
Papers를 열어서 fulltext를 볼 수 있는지 확인

주의. 오래 사용하지 않으면 로그아웃되었다는 메세지가 나온다.
사파리에서 다시 로그인하면 재사용 가능

내용추가!

얼마전에 댓글로 문의주셔서 조금 더 상세하게 적어보겠습니다.

블로그에 있는 대로 자바, 프록시 설정을 다 한 뒤에

저는 아래 순서대로 사용하는데요

1. 사파리, 구글 크롬 등 웹 브라우저에서 library.snu.ac.kr 접속

2. 로그인

3. e-Resource 학외 접속 클릭 (학외접속메세지가 나오면 접속 성공)

4. 창을 하나 새로 띄워서 그 곳에서 구글, 구글 스콜라 혹은 NCBI에서 검색 하거나

Papers에서 왼쪽 부분에 REPOSITORY 에 있는 구글 스콜라 혹은 Pubmed로 검색합니다.

주의! Papers에서 사용하려면 학외접속시 브라우저는 사파리로 해야하고

접속 성공 이미지가 나온 뒤에 Papers를 키셔야 합니다.

미리 켜 있으면 적용이 잘 안되는 것 같습니다.

블로깅 시작!

2009-08-25T08:42:00.000-07:00

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