[모집분야]
웹퍼블리셔 경력(2년이상)자 모집(신입가능) : 0 

[담당업무]
1.
웹퍼블리싱
2.
자사 솔루션 유지관리 및 지원

[자격요건]
1.
퍼블리싱 관련 업무 경력자(2년이상)
2. HTML5/CSS3 활용이 가능한 자

3. 웹표준, 크로스 브라우진 웹 퍼블리싱 가능자
4. Javascript, J-Query
활용 가능자
5.
문서활용능력 우수자

[우대사항]
웨접근성 마크 획득 프로젝트 경험자 우대
반응협웹
, 하이브리드앱 등 모바일 프로젝트 경험자 우대
영어회화 가능자 우대
운전 가능자 우대
(운전면허 소지자)

[전형절차]
1. 1
차 서류전형 : 2014.09.25 ~ 10.08 (1차 서류전형 합격자에 한하여 개별통보)
2. 2
차 면접전형 : 2014.10.08 ~ 10.10 (포트폴리오 제출, 필요 시 실무테스트 포함)
   -
면접시 포트폴리오 발표(PPT, 5분 이내 /
    
경력자는 경력위주 작성, 신입의 경우 자기소개 발표)
3.
예정입사 시기 : 2014.10.13.()

[제출서류]
-
입사지원서 및 자기소개서 : 당사양식(파일명 `입사지원서_성명.docx`으로 저장)
-
서류전형 합격자는 포트폴리오(PPT) 제출 및 발표(5분 이내)
  (
경력자는 경력위주 작성, 신입은 자기소개 발표) 



[기타 유의사항]
1.
남자의 경우 병역필 또는 면제자
2.
기타자격요건
   -
기본예의 등 소양이 되어 있는 자
   -
해외 출장이나 개인 신용에 결격사유가 없는 자
3.
면접전형 : 수원 본사 대회의실
4.
채용 합격 후 입사 후에라도 입사지원서 및 제출서류 내용에 허위사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
5.
제출된 서류는 일체 반환하지 않습니다.
6.
절차별 합격자는 E-mail을 통해 개별 안내해 드립니다.



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2014/09/25 13:08 2014/09/25 13:08
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일정

일시 : 2014106()~ 108()

장소 : 한국생명공학연구원 나눔관 대회의장


목표

LinuxPython의 기본 이론을 확립하고 실습을 통하여 생물정보 기초 분석 능력 습득


내용

LinuxPython 기초와BioPython

(자세한 프로그램 내용은 http://kobicedu.labkm.net 참고)



신청방법

신청기간 : 2014924() ~ 2014926()

선발인원 : 30

교육대상 : 생물정보 입문을 위한 리눅스,
               
파이썬 기초 교육이 필요한 연구원 및 대학원생 등

교육비 : 무료 (중식 무료제공)

준비물 : 유무선 인터넷이 가능한 개인 노트북

신청방법

  - 온라인 신청 http://kobicedu.labkm.net/glter/wiki/Education_request

문의

  - ㈜인실리코젠 (031-278-0061, edu@insilicogen.com)

  - 문의게시판 이용 http://kobicedu.labkm.net/labboard/board/QnA







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2014/09/24 10:41 2014/09/24 10:41
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ISMB 2014 참석 후기

어느덧 22번째 ISMB2014



하버드와 MIT로 유명한 미국의 대표적인 교육 도시, 랍스터의 천국, 미국 보스턴에서 생물정보학자들의 큰 축제, ISMB(International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology)가 진행되었습니다. 이번 ISMB2014는 어느덧 22번째를 맞이했습니다. (세계에서 가장 큰 생물정보학/전산생물학 관련 학회)



ISMB는 Intelligent Systems for Molecular Biology 라는 주제로 매년 개최되고 있습니다. 2014년 7월 11일 부터 15일까지 4박 5일 동안 열린 이번 ISMB2014는 미국 보스턴의 John B. Hynes Memorial Convention Center 에서 진행되었습니다. ISMB는 ISCB (International Society for Computational Biology)에서 주최하는데, 70개의 나라에서 모인 3,000 명 이상의 멤버들이 꾸려나가는 모임으로 바이오인포메틱스(Bioinformatics) 저널과 PLoS(Public Library of Science) 라는 오픈 엑세스 저널을 통해 편찬 작업을 진행하고 각종 미팅과 컨퍼런스 교육 등 다양한 활동을 합니다.



총 5일 동안 진행된 이번 학회는 11~12일 이틀 동안은 교육자, 학생을 위한 프리-컨퍼런스, 13~15일까지는 메인 컨퍼런스로 구성되었습니다. 메인 컨퍼런스는 총 8개의 프리젠테이션 타입이 있고, 키노트를 제외한 나머지 7개 타입이 동시다발적으로 진행되었습니다. 키노트는 ISCB 멤버중 당해 년도에 가장 업적이 좋은 6분이 나와서 발표를 하였고, 페이퍼 프리젠테이션은 ISCB를 통해 발표된 논문 중 선별된 내용이었습니다. 이번 학회의 주요 주제는 다음의 내용과 같습니다.

  • Sequence analysis
  • Comparative genomics
  • Gene regulation and transcriptomics
  • Systems biology
  • Databases and data integration
  • Text mining and information extraction
  • Human health


"생명은 유전자가 아니라 정보의 흐름으로 이해해야 한다"

먼저, 컨퍼런스의 시작을 알리는 키노트의 주제는 Good things come in small packages – replicators and innovators 입니다. 연사는 이스라엘 예루살람에 있는 히브루대학에 생화학 전공으로 재직 중인 Michal Linial 박사입니다. NGS 분야 논문을 자주 접하시는 분들은 아시겠지만, 문두에 항상 나오는 "오늘날 NGS의 발달로 많은 데이터가 쏟아진다"라는 어쩌면 이젠 굳은 살처럼 박혀버린 멘트로 발표가 시작됐습니다. 이 멘트로 인해 식상한듯 했지만 이내 지속된 스토리는 굉장히 도전적인 내용이었습니다. Michal Linial 박사의 연구 특성상 UniProt Database를 주로 이용하는데 시간이 지남에 따라 데이터베이스는 점차 거대해지고 데이터 핸들링이 어려워졌다고 합니다. 거대화의 주된 요인 중 데이터의 중복이 가장 큰 문제였는데, 동일한 정보에 비슷한 서열을 가진 데이터가 굉장히 많았습니다. 실제로 짧은 길이의 서열 조각을 공통으로 가진 단백질들 묶음을 발견할 수 있었습니다. 처음엔 이러한 데이터의 중복을 제거하기 위해 Protein classification algorithm 제작을 팀에서 함께 시작했지만, 이것이 다른 방향으로 확장되어 ProtoNet 이라는 툴을 만들게 됩니다. 처음 의도와 다르게 발전한 ProtoNet은 결국 하나의 맵을 만들고 연관된 단백질을 묶어 네비게이터를 만들어 단백질 레벨에서의 계층구조와 진화구조를 연구하는 툴이 됐습니다. 실제로 자신의 단백질 서열을 집어넣으면 트리를 그려주는 것을 확인할 수 있었습니다.

두번째로는, 이쪽 생물정보 분야의 연예인인 Eugene Myers 입니다. 서열을 다루는 생물학자라면 누구나 한번은 사용해봤을 법한 NCBI의 BLAST가 이분을 통해서 만들어졌습니다. 그것만으로도 대단한데 Human Genome Project 당시 셀레라 지노믹스의 샷건 시퀀싱 기술을 Eugene Myers 가 만들었다고 합니다. 물론 다국적팀이 3일 먼저 완료했다는 보고 덕에 과학계에서는 큰 의미없는 아쉬운 2등을 했지만, 굉장히 짧은 시간에 지놈을 완성할 수 있는 알고리즘을 개발했다는 측면에서 다국적팀의 Jim Kent 보다 더 유명해지지 않았나 싶습니다. DNA assembly 라는 주제로 긴 시간동안 많은 고견을 들을 수 있었습니다. 앞으로는 low fold 의 시퀀싱을 가지고 어셈블리를 할 것이고, PacBio 같은 long read 를 가지고 퀄리티가 좋은 어셈블리를 하는 시대를 예견했습니다. Long reads 를 준비하는 이유는 먼 훗날 언젠간 어셈블리가 필요 없어질 것이라는 이야기도 했는데 PacBio에서 이번에 새로 출시되는 시퀀서에서는 한방에 complete transcripts가 시퀀싱 된다고 합니다. 현재의 난제인 지놈도 언젠간 가능하지 않을까라는 생각을 해봅니다.

더불어 생물정보학의 중요성을 다시 한 번 깨닫게 해 주었던 키노트 중 하나는 스탠포드 대학교의 Russ Altman 박사가 발표한 " Informatics for understanding drug response at all scales " 입니다. 그는 분자, 집단, 종 등 다양한 drug response 에 대해서 발표했습니다. 약에 대한 연구에서 가장 중요한 것 중 한 가지는 다양한 레벨에서의 반응을 이해해야 한다는 것입니다. 한두 가지 특정 상황이 아니라 성질, 반응, 상호 작용, 구조, 유전자와의 상호 반응, 3차 구조 등 모든 다양한 분야에서의 정보 융합이 필요하다고 제창하였습니다. 즉, 가용할 수 있는 모든 정보가 개인 맞춤의학에 대해서 도움을 줄 수 있으며, 이제 "생명은 유전자가 아니라 정보의 흐름으로 이해해야 한다" 라는 큰 틀을 이야기했습니다.



  1. Good things come in Small Packages – Replicators and Innovators – Michal Linial
  2. DNA Assembly : Past, Present, and Future – Eugene(Gene) Myers
  3. Biomedical Quants of the world Unite! We only have our disease burden to lose – Isaac(Zak) Kohane
  4. Biomaterials and biotechnolgy: From the discovery of the first angiogenesis inhibitors to the development of controlled drug delivery systems and the foundation of tissue engineering – Rober Langer
  5. Informatics for understanding drug response at all scales – Russ Altman
  6. Multidimensional single cell approach to understand cellular behavior – Dana Pe’er

생물학자들을 위한 생물정보 어플리케이션

또한, 기술적인 부분에서는 생물학을 연구하는 다양한 학자들을 위하여 많은 어플리케이션이 소개되었습니다. 일본의 리켄에서 제공하는 가루다 시스템과 NGS 분석에서 한 번쯤은 사용해 본 적이 있는 Bioconductor 패키지에 대한 자세한 설명과 사용법에 대해서도 소개하는 세션이 있었습니다. BioConductor에서는 800여개가 넘는 다양한 분석 모듈을 제공함으로써 손쉽게 생물데이터를 다룰 수 있도록 했고 교육, 메뉴얼, 동영상 등 초보자도 쉽게 따라서 할 수 있도록 많은 정보를 제공하고 있다는 것을 소개해주었습니다. 그리고 웹에서 NGS 데이터를 분석할 수 있는 환경을 만들어 주는 Galaxy에서는 기본 설치에서부터 사용법, API 등의 사용법 다양한 정보를 제공해주었습니다. 특히 그들 그룹에서는 현재 제공되는 Galaxy 뿐 만 아니라 다양한 주요 분석 패키지를 취합해 하나의 어플리케이션으로 제공할 계획을 세우고 있다고 합니다. 그런 부분에서 그들의 도전 정신을 깊이 배울 수 있는 계기가 되었습니다.



메인컨퍼런스의 한 꼭지인 포스터 발표장입니다.


Human & Disease & Bioinformatics

이번 학회의 포스터장에서는 총 515개의 포스터가 등록됐습니다. 역시나 학회장의 전체적인 분위기를 대변해 주듯 Bioinformatics of disease and treatment 분야의 포스터가 가장 많은 14%를 차지하고 있습니다. 그 뒤로는 Systems biology and networks, Protein structure and function prediction and analysis 가 각각 14%, 12%로 많은 비중을 보였습니다.

각 분야에서도 특히 human 쪽의 연구가 많이 진행되고 있는 것을 확인할 수 있었습니다. 이에 발맞춰 human에 특화된 RNA-seq normalization 방법을 소개한 포스터도 있었습니다. 펜실베니아 대학의 한 연구팀은 서로 다른 샘플간 같은 feature에 대한 비교에 사용된 기존의 normalization 방법의 8가지 문제점을 나열하고 이를 반영한 새로운 normalization 방법을 고안했습니다. 대부분의 문제점은 분석 목적에 맞는 RNA-seq normalization 방법에 분명 필요한 것들이고, 당사의 RNA-seq normalization 방법에도 반영되고 있는 부분이었습니다. 하지만 한가지 눈길을 끄는 새로운 방법이 눈에 띄었습니다. 앞서 말씀드린 대로 다른 샘플간의 같은 feature를 보고자 한다면 그 비교의 범위를 좀 더 명확하게 볼 필요가 있습니다. 이를 위해서 dominant gene 을 제거합니다. 이러한 gene들은 house keeping gene 이나 special case gene 을 말하는데 이와 같은 very high expressed gene 을 제거함으로써 보고자 하는 대상을 좀 더 세밀하게 관찰할 수 있도록 합니다. 또한, transcript 단위가 아닌 exon 단위별 mapped reads 개수를 categorization 하여 RPKM 편차를 줄이는 방법을 사용하는데 이를 통해 좀 더 유의한 비교가 가능하다고 설명합니다. 이런 방법들은 연구의 목적에 따라 개연성에 맞게 적용되어야 하는 부분이지만 새로운 normalization 기법을 생각해 볼 수 있었습니다.



미국에서 개최된 학회라서 그런지 많은 연구자의 소속이 미국소재지였습니다. 물론, 다양한 국가출신의 연구자들이 함께한 학회였지만, 그들이 자리한 자유와 기회의 땅으로 불리는 미국의 기운을 받아 자유로운 생각과 창의적인 아이디어로 연구를 진행하고 리드한다는 느낌을 받았습니다. 미국문화의 내면과 외면에는 많은 차이가 있겠지만, 이런 공부와 연구에 대한 환경을 제공하는 시스템은 우리가 본받을 점이라고 생각합니다.

이번 ISMB에서는 학회 주제에 맞는 다양한 주제들을 접할 수 있었습니다. 특히 휴먼에 대한 질병과 치료연구들이 많이 진행되고 있었고 BIOBASE와 EMBL 쪽에서도 cancer 연구에 특화된 데이터베이스를 준비하고 있었습니다. 한편 제 2의 genome이라 불리는 microbiome 연구 또한 탄탄한 펀드를 기반으로 활발히 연구되고 있습니다. NIH에서 2007년부터 시작된 HMP (Human Microbiome Project)뿐만이 아니라 유럽에서는 개개인의 microbiome 을 이용한 치료를 목적으로 5,000명의 데이터베이스를 준비하고 있다고 합니다. Microbiome 연구는 앞으로 전 세계적으로 확장될 분야라는 확신을 얻었고 앞으로 국내에도 많은 연구결과 소식을 접할 수 있기를 기대합니다.

작성자 : Codes 사업본부 Development팀 이규열 팀장,
           Research실 유승일 컨설턴트


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2014/09/03 17:54 2014/09/03 17:54
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Circos(http://circos.ca/)는 데이터를 시각화하는 Perl 기반의 소프트웨어 패키지로써 circular layout을 이용한다는 특징이 있습니다. 다양한 track과 plot 타입을 사용할 수 있어 변이나 genomic interval간의 관계를 표현하는데 유용하기 때문에 근래 유전체 분석 및 비교 유전체 분석 논문에서는 필수 피겨로 자리매김하고 있습니다. [그림 1]은 염색체 간 서열의 유사성을 두 가지 map으로 표현하고 있는데 왼쪽은 일반적인 genetic map의 형태로써 모든 염색체를 하나의 그림에 표현하기 어렵고 1:1 비교만 표현할 수 있다는 단점이 있는 반면 오른쪽의 Circos map은 1:1 비교뿐만 아니라 모든 염색체 간 서열의 연관 관계를 표현할 수 있다는 장점이 있습니다.



그림 1. Genetic map과 Circos의 비교

또한 Circos는 [그림 2]에서 보는 것처럼 line, scatter plot, histogram, text, heat map, tile 등 다양한 형태의 plot type을 제공하고 있고 online tutorial (http://circos.ca/documentation/tutorials/) 페이지에서 각각의 예제 및 사용법을 보여주고 있습니다. 따라서 연구자는 자신이 가지고 있는 데이터의 속성에 따라 가장 잘 맞는 plot type을 지정하여 사용하면 됩니다. 예를 들어 유사한 genomic region 및 유전자의 관계를 표시하고자 할 때는 link type으로, 각 유전자는 tile 또는 text type을 이용하여 표현할 수 있습니다. 또한 expression value, frequency, coverage와 같이 각 위치에 대한 값을 다르게 갖는 경우에는 histogram이나 line plot을 이용하시면 좋습니다.


그림 2. Circos의 다양한 plot types


이처럼 그림으로는 너무 친근한 Circos, 말로도 쉬운 Circos, 그러나 막상 그리려니 막막한 Circos, 친해지기는 어려웠던 Circos에 대해서 직접 사용해본 결과 간단하게나마 정보를 드리고자 합니다. Circos map을 그리기 위해서는 [표 1]과 같이 4 단계의 과정을 수행해야 합니다.


표 1. Circos 분석 워크플로우


1. Circos 설치

Circos의 설치는 비교적 간편한 편으로 홈페이지 (http://circos.ca/documentation/)에서 압축 파일을 다운로드 받은 뒤 압축을 풀어주기만 하면 완료됩니다. 그러나 Circos가 Perl 기반의 소프트웨어이므로 Perl 프로그램 (버전 5.8 이상) 및 분석에 필요한 Perl 모듈 설치가 선행되어야 하고, 그리고자 하는 데이터 각각에 대해 input file 및 별도의 configuration 파일을 작성해 주어야 하므로 처음 접하시는 분들께는 조금 막막할 수 있습니다. 하지만 온라인 tutorial 및 별도의 tutorial 파일을 통해 example data 및 configuration 파일을 함께 제공하고 있으므로 적절히 값을 변경하기만 하면 충분히 응용이 가능하여 조금만 살펴보시면 누구나 쉽게 따라할 수 있을 것입니다.

2. 그리고자 하는 데이터의 정보를 담고 있는 입력 파일 생성

데이터를 어떻게 보여줄 것인지에 따라서 plot type이 결정되고 이것은 Circos map에서 하나의 데이터 트렉을 형성합니다. 데이터 트렉의 위치는 사용자가 직접 지정해줄 수 있으며 여러 데이터 트렉이 중첩되어 더욱 정교한 map을 형성할 수도 있습니다. Circos input file은 이 데이터 트렉에 따라 포맷이 조금씩 달라질 수 있으나 대부분 chromosome (sequence) name, start position, end position, values (color나 값 지정) 순으로 Circos map 상 위치 정보를 가지고 있습니다. 주의할 점은 동일한 plot type을 갖는다 할지라도 데이터 트렉 위치 및 기타 시각화 속성 값이 다르면 데이터 트렉을 따로 생성해야 한다는 점, 즉 input file을 분리 생성해야 한다는 것입니다. 자세한 데이터 설명 및 input file 포맷은 Circos tutorial(http://circos.ca/documentation/tutorials/configuration/data_files/)을 참고하세요.

2-1. Karyotype 설정
Circos를 그리기 위해서 가장 필요한 것은 각 데이터 트렉의 범위를 지정하는 backbone을 설정하는 것입니다. 이는 하나의 염색체일 수도 있고 여러 염색체로 구성된 genome 서열이거나 또는 sequence contig 및 clone일 수도 있습니다. 이러한 backbone에 대한 정보를 담고 있는 것이 Karyotype 파일이며 그리고자하는 genome이나 chromosome의 이름, 크기, 색 등을 지정해 줍니다. 앞으로 그리게 될 모든 데이터는 이 Karyotype 파일이 지정하는 범위 내에서 허용되므로 잘 설정해 주어야 하며 human, mouse, rat, drosophila genome에 대해서는 이미 tutorial에서 제공하고 있으니 쉽게 이용할 수 있습니다. Karyotype 파일에 입력한 모든 서열 정보가 Circos map에 표현되는 것은 아니고 3의 configuration 파일에서 지정해 주어야 표현이 됩니다. 이때 일부 서열만 지정하여 보여주거나 반지름의 크기, 선의 두께 등 일부 속성을 지정해 줄 수 있습니다.

# Karyotype 파일 포맷
chr - ID LABEL START END COLOR (chromosome의 경우)
band hs1 p36.33 p36.33 0 2300000 gneg (Cytogenetic bands의 경우)

3. 데이터의 시각화 속성을 지정해주는 configuration 파일 생성
Configuration 파일은 Circos 프로그램 실행을 위한 명령문들을 정의한 파일로써 앞서 준비한 Karyotype 파일 및 기타 data input file들을 지정해주고 각 데이터 트렉의 위치 및 크기, 색상, 테두리 선 등 다양한 시각화 방법에 대한 지침을 포함하고 있습니다. 색상이나 글꼴과 같이 쉽게 바뀌지 않는 값들은 기존에 셋팅된 configuration 파일이 있다면 <<include ...>>를 이용하여 import 후 이용할 수 있습니다.
(http://circos.ca/tutorials/lessons/configuration/configuration_files/ 참고)
링크된 페이지 (http://circos.ca/documentation/tutorials/configuration/configuration_files/images)에는 Circos가 제공하는 다양한 색상 및 글꼴 정보가 있으니 참고하시면 map의 퀄리티를 한층 업그레이드하실 수 있습니다. 물론 해당 정보를 가지고 있는 configuration 파일이 별도로 존재하므로 import해 주어야 프로그램이 인식할 수 있겠죠?



그림 3. Configuration file 예시

4. Circos 실행하기
Circos 프로그램의 실행은 아래와 같이 configuration 파일만 지정해주면 됩니다.

$ cd circos-x.xx/bin
$ ./circos -conf circos.conf

데이터를 어떻게 시각화할 것인지에 대한 깊은 고뇌와 manual을 살펴보며 만든 여러 input file들, 그리고 시키는 대로 한 것 같은데 자꾸만 에러를 뱉고 죽어버리는 야속한 configuration 파일 때문에 포기하고 싶을 수많은 순간들을 이겨낸다면 결국에는 완성된 Circos map (PNG/SVF format)을 얻을 수 있습니다. 그러나 노력의 결과와 달리 막상 완성된 Circos map을 열어 보면 색상 배열이나 plot size가 적절하지 않아 기대했던 만큼 예쁜 그림을 얻기 어렵습니다. 다시 값들을 변경하고 실행하기를 여러 차례 거친 후에야 원하는 최적의 map을 완성할 수 있을 것입니다. 최종적으로 논문화하기 위해서는 별도로 범례 등을 추가해 주어야 한다는 함정이 있습니다.



Case I. Genome visualization


[그림 4]는 약간의 표현형 차이를 보이는 10개의 샘플에 대해서 26개의 타겟 유전자 좌위를 비교한 결과 동일한 유전자를 가지고 있으면 link로 표현한 Circos map입니다. Karyotype은 10개의 genome에 대한 정보를 가지고 있으며 동일한 종이므로 genome size를 같게 표현하였습니다. 각 유전자는 tile type으로, 유전자 간 연결선은 link type으로 나타냈는데 이때 구별이 용이하도록 각각 다른 색상을 지정해 주었습니다. plot의 색상은 input file에서 추가해 주면 됩니다. 만약 유전자 별로 트렉 위치 (radius)나 크기를 다르게 표현하고자 했다면 각각의 input file을 만들어 configuration 파일에 지정해 주어야 합니다.


그림 4. 10개 샘플의 표현형 관련 유전자 비교 분석

이해를 돕기 위해 분석시 사용했던 input file (일부) 및 configuration file을 덧붙이자면 다음과 같습니다. external configuration file의 경우 웬만하면 아래와 같이 모두 import 후 시작하는 것이 정신 건강에 유익합니다. 이때 Circos 프로그램의 실행 위치와 각 파일들의 위치를 잘 파악하여 필요시 full path로 적어주셔야 한다는 점~ 기억해 주세요.


1. Configuration file # External configuration file 지정하기 <<include etc/colors_fonts_patterns.conf>> <<include etc/colors.brewer.conf>> <<include ideogram.conf>> <<include ticks.conf>> <<include housekeeping.conf>> # Karyotype 파일 지정 및 나타낼 chromosome 지정하기 karyotype = karyotype.txt <image> <<include etc/image.conf>> </image> chromosomes_units = 1000000 chromosomes_order = Sample1,Sample2,Sample8,Sample5,Sample3,Sample9,
Sample10,Sample4,Sample6,Sample7 show_ticks* = no # etc/colors.brewer.conf 파일에 선언되어 있는 color alias를 이용하여
각 chromosome의 색 지정하기 <colors> Sample1 = lum80chr1 Sample2 = lum80chr3 Sample3 = lum80chr7 Sample4 = lum80chr9 Sample5 = lum80chr11 Sample6 = lum80chr13 Sample7 = lum80chr15 Sample8 = lum80chr17 Sample9 = lum80chr19 Sample10 = lum80chr21 </colors> # link type으로 유전자간 연결 선 지정하기 <links> <link> file = gene_link.txt radius = 0.7r thickness = 3 </link> </links> # plot type으로 각 유전자 나타내기 <plots> <plot> type = tile file = gene.txt orientation= center label_size = 3 r0 = 0.73r r1 = 0.99r padding = 20p rpadding = 20p stroke_thickness = 1 stroke_color = black <backgrounds> <background> color = vvlgrey </background> </backgrounds> </plot> </plots>


2. Karyotype file chr - Sample1 Sample1 0 251057686 Sample1 chr - Sample1 Sample2 0 251057686 Sample2


3. gene_link.txt file Sample1 37664116 37667348 Sample2 37664116
37667348 color=lum80chr1 Sample1 37664116 37667348 Sample5 37664116
37667348 color=lum80chr1


4. gene.txt file Sample1 32664117 42667349 color=lum80chr1 Sample2 32664117 42667349 color=lum80chr1 Sample5 32664117 42667349 color=lum80chr1



Case II. Comparative genome visualization


하나의 genome에 대해서 structural annotation 분석을 수행 후 얻어진 유전자 좌위를 표현한 것이 [그림 5]입니다. Case I과 마찬가지로 유전자는 plot type으로 지정해 주었고 유전자의 functional category에 따라서 다르게 색을 부여하였습니다. 이때 forward strand 유전자의 경우 바깥쪽에, reverse strand 유전자의 경우 안쪽에 배치하여 유전자의 방향성을 표현하였습니다. 이를 위해서 각 strand 별로 input file을 달리하여 configuration 파일에서 plot의 radius를 조정하였습니다. 그림에서 볼 수 있는 범례는 다른 툴을 이용하여 추가해 준 것으로 Circos에서 이 기능이 포함된다면 좀더 유용하게 이용할 수 있을 것 같습니다.



그림 5. Circos로 표현한 genome browser




작성자 : Codes사업부 Research실
정명희 컨설턴트

Posted by 人Co

2014/08/04 14:30 2014/08/04 14:30
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[모집분야]
1. 생물정보 분석
컨설팅(신입 또는 경력 0명)
2. 생물정보 모듈 개발(신입 또는 경력 0명)

[업무내용]
1. 생물정보 분석 컨설팅
   1) NGS 데이터 분석 및 컨설팅
   2) 생물정보 분석 컨설팅 및 제반업무

2. 생물정보 모듈 개발
   1) 생물정보 웹 프로젝트 지원
   2) 생물정보 업무 분석/설계 및 데이터 처리 지원

[자격 및 우대조건]
1.
생물정보 분석컨설팅
   ① 석사 이상의 생물정보학 및 생물학 관련 전공자
   ② Python 혹은 Perl 등 스크립트 언어 경험자 우대
   ③ 리눅스 경험자 우대
   ④ Genomics(NGS) 데이터 분석 경험자 우대
   ⑤ 경력 : 해당업무 경력 5년 이상
   ⑥ 프레젠테이션(발표) 능통자
   ⑦ 영어회화 및 작문/독해 가능자


2. 생물정보 모듈 개발
   ① 석사 이상의 생물정보학 및 생물학 관련 전공자 우대
   ② Python 혹은 Perl 등 스크립트 언어 경험자 우대
   ③ 경력 : 해당업무 경력 2년 이상
   ④ 리눅스 경험자 우대
   ⑤ 졸업예정자 입사 후 병역특례 전환가능
(신입)

[채용형태]
1. 정규직(신입 또는 경력) 각 0명
   1) 신입 : 인턴 계약 6개월 후 정규직 전환(인턴 평가 진행)
   2) 경력 : 정규직(계약직 3개월 포함)


[채용일정]

1. 서류전형 : 2014.07.21.(월) ~ 2014.07.31.(목)
2. 면접전형 : 2014.08.04.(월) ~ 2014.08.07.(목)- 서류전형 합격자에 한하여 개별 통지
3. 최종 합격자 발표 : 2014.08.11.(월)
4. 입사예정일 : 2014.09.01.(월)  면접 시 자기소개
(경력위주 5분 분량 PT준비) 발표 포함

[전형방법]

1차 서류전형 : 당사 입사지원서를 기한내 recruit@insilicogen.com로 제출
2차 면접전형(서류전형 합격자에 한하여 개별통보)
    - 면접 시 자기소개(경력위주 5분 분량 PT준비) 발표 포함

[제출서류]
- 입사지원서 및 자기소개서 : 당사 양식(파일명 : ‘입사지원서_성명.docx’으로 저장)
- 서류전형 합격자는 PPT(경력위주, 자기소개, 5분분량)




[근무환경 및 복지
]
- 주5일 근무
- 4대 보험
- 퇴직연금
- 경조사휴가 및 경조금 지원
- 성과급, 석식제공
- 자기계발지원
- 주차비 지원
- 체력단련 지원

[기타사항]
1. 근무지 : 수원 본사
2. 급여조건은 회사내규에 따름
3. 남자의 경우 병역필 또는 면제자
4. 기타자격요건
   ① 기본예의 등 소양이 되어 있는자
   ② 해외출장이나 개인 신용에 결격사유가 없는자
   ③ 운전 가능자 우대
5. 제출된 서류는 일체 반환하지 않습니다.
6. 채용 합격 및 입사 후에라도 입사지원서 및 제출서류 내용이 거짓으로 확인될
   경우에는 합격 및 입사를 취소 할 수 있습니다.
7. 절차별 합격자는 E-mail을 통해 개별 안내해 드립니다.





Posted by 人Co

2014/07/21 17:38 2014/07/21 17:38
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