Bioinformatics52 생물정보 분석 트리밍(Trimming) 기술 정리 – 2025년 최신 동향 🔍 최신 생물정보 분석 트리밍(Trimming) 기술 정리 – 2025년 최신 동향생물정보 분석에서 트리밍(Trimming) 단계는 단순히 어댑터나 품질이 나쁜 염기만 잘라내는 작업을 넘어, 데이터 품질과 다운스트림(Downstream) 결과에 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 전처리 과정입니다.2025년에 접어들면서, GitHub 오픈소스와 PubMed 논문을 보면 **“트리밍 기법이 진화하고 있다”**는 흐름이 뚜렷합니다. 본 포스팅에서는 최신 기술 동향을 정리하고, 실무 활용 팁까지 넣었습니다. 연구자·분석가라면 끝까지 읽어보시면 분명 도움이 됩니다.🎯 왜 최신 트리밍 기술이 중요한가?단순한 품질 컷오프만으로는 최근 대용량 시퀀싱 데이터의 잡음-어댑터-오염을 모두 해결하기 어렵습니다.트리밍 전.. 2025. 10. 20. single cell RNA-seq scExtract (2025) 따라하기 🧠 논문 배경 요약 — scExtract (2025)이 논문은 단일세포 RNA-seq 데이터 처리 → 클러스터링 → 주석(annotation) → 여러 데이터셋 통합까지의 전 과정을대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반으로 자동화한 프레임워크인 scExtract을 제시합니다. BioMed Central입력으로는 raw expression matrix + 논문 관련 정보(메소드, 유전자 정보 등)만 필요하며,내부적으로 LLM이 논문에서 기술된 분석 방법론을 해독해 적절한 파이프라인을 설계하고 수행하는 방식입니다. BioMed Central논문에서는 scExtract가 기존 레퍼런스 전이 방식(reference transfer) 보다 더 우수한 주석 성능을 보였고,복수 데이터.. 2025. 10. 11. Nanopore Long-read RNA-seq 분석 따라하기 🧬 RNA-seq 실전 연습｜Nanopore Long-read RNA-seq 분석 따라하기 (2025 최신 논문 기반)“논문 속 RNA-seq 코드를 직접 구현해보고 싶다면?”오늘은 2025 Nature Methods의 롱리드 RNA-seq 벤치마크 논문을 바탕으로실제 분석 파이프라인을 Python 코드로 재현해봅니다.(실제 데이터 대신 예시 FASTQ로 구현 가능하며, 초보자도 실행할 수 있는 버전입니다.)📦 1️⃣ 환경 준비RNA-seq 분석의 첫걸음은 환경 세팅부터!논문에서도 Python + Bioconda 조합을 권장합니다.# Conda 환경 생성conda create -n rna_longread python=3.10conda activate rna_longread# 필수 패키지 설치conda.. 2025. 10. 11. 2025년 RNA-seq 연구 동향 총정리 🧬 2025년 RNA-seq 연구 동향 총정리｜롱리드·공간 전사체학·단일세포까지 한눈에 보기최신 유전체 연구를 따라가기 어렵다면, 이번 글 하나로 정리하세요.2025년 기준으로 RNA-seq 기술은 완전히 새로운 단계로 진입했습니다.실험 플랫폼부터 분석 트렌드, 그리고 향후 연구 방향까지 —한 번에 정리해드립니다.🔍 RNA-seq이란? 2025년에도 여전히 핵심 기술인 이유RNA-seq(RNA sequencing)은 세포 속에서 발현되는 RNA를 읽어유전자 발현 패턴, 스플라이싱, 변이 등을 분석하는 핵심 기술입니다.2025년 현재, RNA-seq은 단순한 유전자 발현 분석을 넘어롱리드(long-read) 시퀀싱으로 전사체 구조와 변형을 직접 분석,공간 전사체학(spatial transcriptomi.. 2025. 10. 11. 이전 1 2 3 4 ··· 13 다음 300x250
