[모집분야]
- 지원대상 : 학사 기졸업자 또는 졸업예정자
- 지원기간 : 2019년 6월 3일(월) ~ 6월 7일(금)
- 지원서류 : 지원서(첨부된 당사 양식),
              성적증명서 및 졸업증명서(기졸업자 또는 졸업예정자 대상)
- 지원방법 : 지원서류를 메일로 발송 (recruit@insilicogen.com)

[전형일정]
- 1차 서류전형 : 2019년 6월 12일(수) 서류합격 발표 (개별연락)
- 2차 면접전형 : 2019년 6월 17일(월) ~ 2019년 6월 21일(금)
- 최종 합격자발표 : 2019년 6월 24일(월)
- 인턴근무지 : 본사(경기도 용인시)
- 인턴기간 : 총 6주(2019년 7월 1일(월) ~ 8월 9일(금))
- 인턴혜택 : 1. 생물정보 기초 교육 커리큘럼
              2. 기업 공통업무 기본역량 습득
              3. 점심 제공
              4. 수료증 발급
- 별도 공지사항 : 인턴십 기간 동안 정직원과 동일하게 출퇴근 규정 엄수
                    중도 이탈자 수료 불인정

[입사지원서 양식]

人CoINTERNSHIP_2019_하계_지원서.doc

Posted by 人Co

4월 25일부터 26일에 인실리코젠의 2019년 첫 행사인 人CoPLAY를 진행했습니다. 작년과 달리 이번에는 족구, 볼링 두 가지 스포츠를 즐길 수 있었습니다.

원래 하루 일정의 행사였지만, 우리의 마음도 몰라주는 봄비로 인해 이틀에 걸쳐 이루어졌습니다.

4월 25일 족구는 우리의 이웃 회사인 IM HEALTH CARE와 게임을 하였습니다.
참여한 모든 선수가 열심히 경기하여 관람하는 내내 재미있었습니다.

영상에서 저희 개발자님의 헤딩 보셨나요? 그리고 저희 사장님의 발차기도 보셨나요?

인실리코젠 직원분들이 일만 잘하시는 줄 알았는데 운동도 잘하시는지 족구대회를 통해 알게 되었습니다. 건강을 중요시하는 회사인 만큼 틈틈이 운동하신 듯합니다.

4월 26일에는 단체 볼링 게임을 하였습니다. 볼링 게임을 하기 전 든든한 점심과 볼링게임의 승패를 가루는 ‘인플카드’ 및 상금을 받을 수 있는 보물찾기를 진행하였습니다.

숨긴 12개의 보물을 눈 깜짝할 사이에 다 찾으셨습니다. (숨긴 브랜드 위원회 멤버들이 뿌듯해 함.)

식사 후 모두 망포역 근처에 있는 볼링장으로 이동하였습니다. 예약 시간보다 일찍 도착한 직원분들이 다양한 모습으로 시간을 보내고 있었습니다. 장기를 두시는 분도 있었고 젠가를 하시는 분들도 계셨습니다. 전 개인적으로 젠가가 끌리네욥 ~







이제 본격적으로 볼링게임을 시작하였습니다. 게임 룰에 대해 간략하게 설명해 드리자면, 업그레이드된 토너먼트 형식이며 4명이 팀을 이뤄 게임을 하게 됩니다. 첫 번째 게임에서 우승한 팀과 진 팀으로 나눠 두 번째 게임을 진행하게 됩니다. 일반 토너먼트와 다르게 진 팀에서 우승자도 상금을 받을 수 있도록 기획하였습니다. 결과적으로 우승한 팀에서 이긴 3팀과 진 팀에서 이긴 3팀이 상금을 타가는 구조입니다. 

이게 다냐고요? 아까 보물찾기에서 인플카드 기억나시죠? 인플카드가 이번 볼링게임의 하이라이트입니다. 보물찾기에서 제공하는 인플카드 외에도 각 팀에 3장씩 제공하였습니다. 인플카드를 발동시키기 위해서는 게임을 잠시 멈추고 인플카드를 들어 올린 후 “인플카드 발동~!” 이라고 크게 외쳐주셔야 합니다. 참 쉽죵 ~!! 발동시킨 인플카드를 찍은 사진입니다. (짜잔~) 여러분의 사진은 人CoPLAY 역사 속에 간직될 것입니다.

이렇게 재미있게 볼링게임을 마친 후 Ashley에서 맛있는 저녁 식사를 하며 시상식을 하였습니다. 우선, 족구 응원상을 시작으로 볼링 우승팀, Best Player 그리고 Worst Player 순으로 시상하였습니다.

모두에게 기억에 남는 人CoPLAY가 되었길 바라며 마칩니다. 내년에도 더 재미있는 人CoPLAY 기대해 주세요 ~

작성 : 브랜드위원회 제5기 김지인

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인실리코젠은 생물정보 전문기업으로 빅데이터 시대를 선도해 나가고 있습니다. 이 때문에 현장실습 기간 동안 생물 분야 현장의 사회생활을 직접 경험해 보고 Bioinformatics의 기초를 쌓으며 직무 능력을 키워나갈 수 있는 최고의 회사라 단언할 수 있습니다.

회사의 별칭인 人Co는 사람을 중심(Core)으로 배려(Consideration)와 소통(Communication)을 통한 새로운 문화를 창조하려는 브랜드 가치를 가지고 있습니다. 이러한 신념 아래 모두 함께 미래를 향해 나아가기 위한 배움을 멈추지 않고 지속적인 회의와 세미나를 통한 정보 전달과 공유, 선 후배 간의 존중과 배려가 당연시되는 사내 문화를 보며 이런 회사에서는 한평생 몸 바쳐 일할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 8주라는 시간이 지식을 습득하기에는 짧은 시간이지만 사람을 대하는 마음과 배움에 대한 열정만은 인실리코젠에서 제대로 배워간다고 자부할 수 있습니다.

약 8주간의 人Co INTERNSHIP 2019 현장실습을 지원했을 때 자소서를 내고 난 후에도 제 머릿속엔 망설임이 남아있었습니다. 그러나 인실리코젠에서 실습을 마친 후, 누군가 저에게 현장실습을 하고 나서 무엇을 배웠느냐고 묻는다면 ‘관심 있는 분야 내의 다양한 선배님을 만나고, 사회생활을 접해봄으로써 학교 내에서 배울 수 없는 많은 것들을 배웠다.’라고 말할 수 있으며 처음의 의구심은 어느덧 확신으로 변화했습니다. 특히 인상적이었던 것은 人CoSeminar였으며 실제로 데이터 분석 때 사용하는 프로그램을 다루어 볼 수 있었습니다. 이를 통하여 인실리코젠은 현장업무에서 그치는 것이 아닌, 끊임없는 배움과 나아가 인재양성에 힘씀으로써 미래를 위하여 투자하는 선두기업이라 느꼈습니다.
‘한 사람의 꿈은 꿈이지만, 만인의 꿈은 현실이 된다.’ 회사의 필독도서 중 하나인 칭기즈칸에 나온 구절이자, 인실리코젠의 이념이기도 합니다. 꿈을 가지고 들어온 이 회사에서 한 경험 덕에 꿈을 향한 이정표 세울 수 있게 되었습니다. 인실리코젠에서의 값진 시간을 바탕으로 앞으로 저 자신을 갈고닦아 저도 같은 곳을 바라보고 달려갈 수 있도록 하겠습니다.

인실리코젠에서 인턴십을 수료했다면 꼭 알아야만 하는 두 가지가 있습니다. 하나는 생물정보에 대한 개념이고 다른 한 가지는 database에 관한 개념입니다. 저는 이 부분을 인실리코젠에서 한층 성장했다고 생각합니다. 수업시간에 어렵고 이해할 수 없었던 생물정보에 대해서 이곳 인실리코젠에서 자연스럽게 개념과 정보들을 파악할 수 있었습니다.
인실리코젠은 친절하신 분들이 많은 회사인 것 같습니다. 사람을 중심으로 한다는 회사 이름처럼 실제로 사람을 중요하게 생각하고 있음을 느낄 수 있었습니다. 또한, 열정적으로 미팅하는 모습을 보면서, 저 역시도 청춘의 열정만 넘치는 것이 아니라 계속하여 배움을 멈추지 않는 열정을 가져야겠다는 생각을 했습니다. 아직은 인실리코젠에 대해 모르는 것이 많지만 한 가지 말할 수 있는 것은, 인실리코젠은 4차산업을 선도해 나갈 미래 지향적인 일들을 해내고 있고 앞으로도 계속해나갈 것 같습니다.

8주간을 돌아보며

• 형기은 주임님께 논문 작성 요령에 대해 배우고 학회 등 관련 기관에서 발표하거나 기재를 할 때 포스터 형식으로 간략하게 작성하여 나타내기도 한다는 사실을 알게 되었습니다.

• 회사에서 주최하는 많은 세미나를 통하여 생물정보학이 실제 실무에서 어떻게 쓰이는지 간접적으로 볼 수 있었습니다. 또한, 이를 통해 통계학, 생물학, 육종학 등 다양한 학문의 필요성을 느끼고 앞으로 학문의 성취 방향을 잡을 수 있는 시간이기도 했습니다.

• 세미나를 마치고 많은 분 앞에서 수료식을 하면서 많은 분이 관심 가져주셔서 너무 감사하다는 생각이 들었습니다. 수료식을 마치고 나니 비로소 8주간의 인턴십이 끝났음을 실감했던 것 같습니다.

8주란 시간 동안 짧지만 많은 걸 느낄 수 있었는데요, 저희에게 애정을 담아주신 선배님들을 위해 8기 3명의 마음을 모아 5행시 준비해 보았습니다.

인 : 인코인턴십을 하면서
실 : 실수도 종종 있었지만
리 : 리드해주신 선배님들 덕분에
코 : 코끝까지 시린 겨울을
젠 : (전)부 알차게 보내고 갑니다!

작성 : 人CoINTERNSHIP 제8기 수료생 유희상, 박은진, 김재희

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DNA 염기서열 기술이 발달하면서, 증가하는 생물정보의 데이터를 효율적으로 분석 및 관리하는 시스템의 필요하였습니다. 특히, 연구를 진행함에 있어 방대한 데이터베이스 내에서의 자료수집은 연구 결과와 연결되는 중요한 부분이라고 할 수 있습니다. CLC bio사에서 제공하는 CLC Main Workbench의 경우, 웹 기반 데이터베이스 내 검색, DNA 염기서열 분석 그리고 분자생물학 클로닝(cloning) 등의 다양한 분석 기능을 제공하고 있습니다. 그뿐만 아니라, '염기서열을 비교 분석한 결과를 이미지화하여 데이터 저장이 가능해 다른 연구자들과 정보를 공유할 수 있어 데이터를 손쉽게 다룰 수 있다는 점이 강점'이라고 생각합니다.

분자생물학을 기반으로 실험을 수행하는 연구실에 있어 'DNA 염기서열의 유전자 정보를 annotation 하는 것은 정말 중요한 일이라고 할 수 있습니다. 특히 염기서열 정보를 빠르게 수정 가능하며, Primer design과 molecular cloning tool은 실험을 디자인하는 데 있어 많은 도움이 되었습니다. 또, BLAST와의 연동 및 Sequence Alignment ' 를 활용한 계통수 분석의 사용은 실험 결과를 효율적으로 분석하는데 용이하였습니다. 앞으로도 CLC Main Workbench의 사용은 DNA 염기서열을 분석하고 이해하는 데 사용할 예정입니다.

이번 CLC Main Workbench의 사용은 생물정보 처리 시스템이 굉장히 중요하다는 생각이 들었으며, 효율적인 소프트웨어의 필요성을 느끼게 되었습니다. 생물학을 연구하는 과학자분들에게 CLC Main Workbench의 사용을 추천하려 합니다.

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CLC Main Workbench는 Bioinformatics 분야에서 염기서열 분석을 위한 가장 기본적인 소프트웨어로 DNA, RNA, Protein, Digital Gene Expression 등의 분자생물학 데이터를 통합 분석 할 수 있습니다. 이러한 생물정보 기초 소프트웨어를 이용하여 대학 강의에 유용하게 활용한 사례를 세종대학교 신학동 교수님께서 공유해 주셔서 소개합니다.

교과 개요

• 교과명 : 식품분자생물학 및 실험
  

• 교수명 : 신학동 교수님
  

• 수업 및 실습 장소 : 세종대학교 율곡관 101호 전산 실습실
  

• 수업 기간 및 시간 : 2018년도 2학기 월, 수 13:30 ~15:00

교과 목표

이 교과는 식품분자생물학과 관련된 실험적인 방법 및 생물정보학 기술을 학습 및 응용하여 미생물의 생리학, 생화학, 유전체학에 대한 이해를 높이는 것을 목표로 하며 '식품 미생물학 및 실험' 교과를 선수강한 학생들을 대상으로 하는 심화 과정의 교과임.

주차 별 학습

[표 1] 주차 별 학습

교과 진행 방법

CLC Main Workbench의 설치 및 사전준비
대학 전산운영과와 협의를 통해 세종대학교 율곡관 1층에 있는 전산 실습실 사용을 승인받아 학과 차원에서 구매한 라이선스 21대(교수용 1대, 학생실습용 20대)를 사용하여 CLC Main Workbench에 대한 설치를 진행하였으며 학생들의 자리를 사전에 지정하여 프로그램을 운영, 관리하도록 하였음.
 
교과 진행 방식

[사진 1] 수업 진행 모습

실습에 앞서 해당 주차 생물정보학 분석에 사용되는 개념 및 분석이 가지는 의의에 대한 이론 수업을 통해 학생들에게 ‘무엇에 대한 분석이며 왜 필요한가’에 대한 이해도를 높였음. 이후 분석 실습에서는 강의실 앞에 설치된 대형 스크린을 활용하여 분석이 진행되는 과정을 보여줌과 동시에 학생들이 따라 진행할 수 있도록 지도하였으며 조교 2명이 수업에 보조로 참여하여 분석의 흐름을 놓치거나 문제가 발생한 학생들에 대해 안내해주며 모든 학생이 원활히 분석을 수행할 수 있도록 진행하였음.

학생들의 이해를 높이기 위해 수업 이후 수업 내용을 기반으로 한 과제를 통해 학생들의 이해도를 지속해서 확인했으며 질의·응답 시간을 통해 수업에서 다루지 못한 CLC Main Workbench의 기능과 응용 방법에 대해 추가로 안내하였음.

[사진 2] 학생 수행 과제물 (실험 노트)

 

교과 내용

[그림 1] 식품분자생물학 및 실험 수업에서 진행된 분석 모식도

학생에게 미지의 bacteria를 제공하고 최종적으로 주어진 bacteria의 학명과 기능을 예측하며 sequence data를 기반으로 target gene을 설정하여 primer를 설계하고 PCR에 성공하는 것을 목표로 함. 이를 위하여 학기 초반 실험을 통하여 미지의 bacteria로부터 genome을 추출하였으며 draft genome sequencing을 진행하였음. sequence file을 assembly 시켜 얻은 ‘.fasta’ 형식의 파일을 사용하여 CLC Main Workbench를 통해 생물통계학 분석을 진행함.

‘Nucleotide analysis’의 하위 기능을 활용하여 ORF(Open Reading Frame)를 예측하고 이 영역을 protein sequence로 변환하여 BLAST를 진행하였음. 이를 통해 CDS(Coding Sequence)의 기능을 예측해낼 수 있었고 총 50개 이상의 CDS를 찾고 기능을 정리하는 과제를 수행하였음. 정리된 CDS 정보를 통해 비슷한 기능을 수행하는 유전자가 모여있는 operon이 존재하는지 예측하는 과정을 거쳤음.

‘Design primers’ 기능을 활용하여 관심 있는 CDS 부분을 증폭시킬 수 있는 primer를 제작하고 최종적으로 학생들이 직접 설계한 primer를 주문 제작하여 PCR(Polymerase chain reaction) 과정을 수행하고 gel electrophoresis를 통해 primer가 적절하게 설계되었는지 확인해보는 과정을 거쳤음.

학생 만족도

전반적인 학생 만족도

학과 특성상, 컴퓨터를 통한 분석의 기회가 많지 않다는 점에서 수업의 내용이 신선하다는 평가가 많았으며 프로그램을 운용하는 데에 어려움을 토로하며 정형화된 학습 교안의 필요성을 언급한 학생도 있었음. 다루고 있는 내용에 비하여 프로그램의 구성 및 조작이 단순하여 분석이 용이했음을 다수가 언급했으며 많은 기능이 한 프로그램 안에 포함되어 있어 편리한 점을 이 프로그램의 가장 큰 장점으로 평가했음.

학생 평가 일부 소개

정○ (바이오융합공학과, 3학년)

수업을 통해서 염기서열분석 프로그램을 처음 사용해 봤는데, 생각보다 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 설계되어 있어서 수업을 듣고 금방 따라 할 수 있었다.

이○ (바이오융합공학과, 4학년)

이번 수업을 통해 처음으로 CLC Main Workbench를 사용할 수 있었는데, 물론 프로그램을 다루는 것이 생소하고 어려운 부분이 많았지만 다른 프로그램에 비해 사용 방법이 비교적 간단하고 직관적이어서 사용이 용이했다.

박지○ (바이오융합공학과, 4학년)
CLC Main Workbench에 대한 강의를 듣고 직접 진행해 보며 이전에는 이론으로만 접해보았던 부분을 실습해볼 수 있어서 유익했다. 특히 CLC program을 통해서 Primer region을 설정하고 직접 디자인하는 과정이 매우 유용해 기억에 남는다.

고든○ (식품생명공학과, 4학년)

CLC Main Workbench 이용함으로써 분석하고자 하는 유전정보를 거의 백지상태에서 여러 tool을 활용해 직접 정보를 기록하며 체계적이고 한눈에 보일 수 있도록 정리할 수 있어 매우 유용했다.

이상○ (식품생명공학과, 4학년)

CLC Main Workbench를 처음 사용해봐서 설명을 놓치면 따라가기 힘든 점이 있었으나 프로그램에 tool이 다양해서 이것저것 시도할 수 있던 점이 좋았다. 다양한 분석이 가능해서 여러 가지를 응용해 적용해 볼 수 있었던 것 같아 흥미로웠다.

CLC Main Workbench를 활용한 강의 내용을 좋은 글로 작성해 주시고, 공유해 주신 세종대학교 신학동 교수님께 진심으로 감사드립니다.

작성 : 용승천 주임 컨설턴트

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지난 10년간 연구자들에게 많은 사랑을 받으며, NGS 분석을 위한 기초 툴로써 자리를 잡은 CLC Genomics Workbench가 2018년 11월 28일에 12버전으로 정식 릴리즈 되었습니다. 사용자 편의성을 도모하기 위해 많은 부분이 변경되었는데요, 주요한 변화들에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다.

CLC Genomics Workbench 11버전 interface로 변경된 지 4년 정도가 지났습니다. 그리고 이번 메이저 업그레이드에서 CLC Genomics Workbench가 새로운 옷을 입었습니다.

메인화면 

전체적인 구성이나 아이콘에는 큰 변화가 없지만, 프로그램을 실행하고 나면 뷰어 화면에 시작하는 방법, 데이터 import를 도와주는 화면이 있으며 예제 데이터도 간단히 다운로드하여 사용하실 수 있습니다. 또한, 자주 사용할법한 도움말들을 뷰어 화면에 배치하여 처음 CLC Genomics Workbench를 사용하는 입문자들도 기존에 비해 접근이 용이하도록 구성했습니다.

[그림 1] 메인화면의 변화(위-11버전, 아래-12버전)

Import 메뉴의 변경

Import 화면을 보시면 기존의 11버전보다 두 가지 항목이 추가되었습니다. QIAGEN에서 나온 NGS sequencing platform인 GeneReader를 읽을 수 있게 되어 있으며 기존의 Biomedical Genomics Workbench에만 있던 'Import Primer Pairs'가 추가되어 QIAGEN gene panel primer 파일을 바로 가져올 수 있습니다.

[그림 2] Import 메뉴화면

Navigation Area의 변화

기존 Navigation Area 내에서 파일 혹은 폴더의 순서를 변경할 때, 파일이 생성되거나 옮겨진 순서대로 정렬되어 원하는 대로 정렬하기가 쉽지 않았습니다. 이번 업그레이드 통해 파일이나 폴더를 쉽게 드래그 앤드 드롭으로 순서를 변경할 수 있게 되었습니다. 또한, 상단의 Navigation Area에서 데이터에 마우스를 가져다 대면 뜨던 정보안내 말풍선 창의 정보가 추가되었습니다. 기존 버전에서는 이름만 표시됐던 반면에 12버전에서는 용량과 파일의 포맷을 함께 나타내줍니다.

[그림 3] 데이터 타입과 용량 정보 보여주기

자동파일압축

이번 업그레이드에서 놀라운 기능은 기본적으로 압축 기능이 추가되었다는 점입니다. 같은 파일을 동일한 조건으로 분석했을 때, 11버전에서는 149MB였던 결과 파일이 12버전에서는 92MB로 30% 정도 용량을 아낄 수 있게 되었습니다. 기존의 100TB 용량을 이제 130TB처럼 사용하실 수 있습니다.

[그림 4] 자동 파일 압축 및 약 30% 저장용량 절약

레퍼런스 데이터 다운로드 방법 변경

기존에는 우측 상단의 Download 아이콘에서 Reference를 선택하여 열리는 창에서 'Download Reference Genome Data'를 다운로드할 수 있었습니다. 새롭게 변경된 UI에서는 Biomedical Genomics Workbench처럼 우측 상단의 'References'라는 아이콘을 이용하여 레퍼런스 데이터를 다운로드할 수 있습니다. Reference 아이콘을 누르면 하단의 그림 중 아래 화면 같은 창이 뜨게 되며 여기서 원하는 종 혹은 원하는 데이터를 골라 다운로드합니다.

[그림 5] 레퍼런스 데이터 다운로드 인터페이스 변경

Toolbox의 구성 변경 1

 plug-in로 제공됐던 'Bisulfite Sequencing'툴이 별다른 설치 없이 기본적으로 탑재 되었습니다.

[그림 6] Bisulfite Sequencing 분석폴더 디폴트로 추가

Toolbox의 구성 변경 2

툴박스의 폴더 구성을 보시면 'NGS Core Tools'가 사라지고, 'Prepare Sequencing Data'라는 폴더에 trimming이나 demultiplex 관련한 툴들이 배치되어 있으며, 'Installed Workflow'로 기존의 'Workflow' 폴더의 이름이 변경되었으며, 'Utility Tools'라는 폴더가 추가되었습니다.

[그림 7] 분석폴더의 재구성

Toolbox의 구성 변경 3

새롭게 추가된 툴에 대해서 소개해 드리면 copy number variant를 분석할 수 있는 툴, variant에서의 정보를 제거하는 부분, RNA-seq을 진행할 때 두 그룹일 때에는 별다른 metadata 없이 진행할 수 있도록 'Different Expression in Two Groups'가 추가되었으며 plug-in으로 사용하던 'Batch Rename'이 추가되었습니다.

[그림 8] 추가된 새로운 툴

몇 개의 툴들은 이름이 변경되었습니다. [그림 9] 이미지를 참고해주십시오.

[그림 9] 이름이 변경된 툴

QIAseq panel reference 다운로드

Reference Data를 다운로드하는 곳으로 가보면 두 번째 아이콘에 QIAGEN Sets라는 아이콘이 있습니다. 이 아이콘을 선택하면, QIAseq Panel에 관련된 reference만 선택적으로 다운로드할 수 있습니다. QIAGEN의 panel을 가지고 나온 데이터를 보다 더 쉽게 분석할 수 있도록 CLC Genomics Workbench에 적용하였습니다.

[그림 10] QIAseq 분석에 찰떡인 QIAGEN Sets 다운로드

손쉬운 서버 프로그램과의 연동

Workbench desktop 버전과 server의 연동에 관련된 부분입니다. 창의 아래쪽 표시줄에 보면 S라고 되어있는 사각형 아이콘이 생성되어 있습니다. 이 버튼을 누르면 Server Connection 창이 뜨게 되고 쉽게 server와 연결할 수 있고 연결 상태를 하단에서 바로 확인할 수 있습니다.

[그림 11] 메인화면에서 연결되는 CLC Server Connection

Track 뷰어의 변화

아래 화면([그림 12])은 read mapping의 track 화면입니다. Track에서 position을 보여주던 숫자가 위치하고 있던 맨 윗부분 위로 크로모좀 뷰어가 추가되었습니다. read 색깔은 unpair/pair 그리고 mismatch까지 색상 지정을 자유롭게 하실 수 있으며 aligned read의 하단에 있던 overflow graph가 read 상단으로 올라와 새로운 coverage graph를 보여줍니다. 그와 동시에 read를 검토할 때 불편했던 위아래 이동에 스크롤바가 추가되어 편하게 read의 alignment를 살펴볼 수 있습니다.

[그림 12] Intuitive 하게 변경된 Track 뷰어 인터페이스

Differential Expression for RNA-seq툴의 개선

기존 버전에서 불가능했던 RNA-seq에서 normalization 방법도 설정할 수 있습니다. 기본적인 whole transcriptome RNA-Seq과 targeted RNA-seq, Small RNA 분석을 따로 설정할 수 있으며 normalization도 TMM과 Housekeeping gene으로 가능합니다.

[그림 13] 세분화된 차등발현 유전자 분석 툴

Differential Expression in Two Group 추가

두 그룹 간의 RNA-seq 비교일 경우 별도의 metadata 없이 control과 study 그룹을 wizard에서 설정하여 분석할 수 있도록 구성되어 있습니다.

[그림 14] 두 그룹간의 비교 화면

Export 기능의 개선

Annotation을 export할 때 생기던 에러가 해결되었습니다. 기존에 엑셀 포맷으로 export 할 경우에는 모든 칼럼을 전부 export 하던지 혹은 필요한 칼럼만 체크해서 export를 할 수 있었습니다. 현재 내가 보고 있는 화면대로 원하는 칼럼만 export 하려면 다시 체크해야 되는 번거로움이 있었습니다. CLC Genomics Workbench 12버전 업그레이드를 통해 현재 보고 있는 칼럼만 그대로 export 하는 기능이 추가되어 다시 골라야 하는 번거로움을 없앴습니다.

[그림 15] 화면 그대로 간편하게 export 하기

이번 업그레이드로 많은 부분이 바뀌게 되었습니다. 기대하셨던 부분이 반영되었을 수도 있고, 아직 부족한 부분도 있을 거라고 생각이 됩니다. CLC Genomics Workbench는 사용자의 많은 의견을 반영하여 10년 넘도록 꾸준히 업그레이드 되고 있습니다. 업그레이드된 12버전을 통해 새로운 기능들을 확인해보시기 바랍니다.

구버전의 CLC Genomics Workbench를 이용하시는 분 중 12버전으로 업그레이드가 필요하신 분들은 12월 한 달 동안 진행되는 연말 프로모션을 적극 활용하시기 바랍니다.

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• 일시 : 2018년 12월 10일(월)~ 12월 11일(화)

• 장소 : 충남대학교 정보통신원 정보교육관 (건물번호 : N2-1) 1306호

내용

Python을 이용한 데이터 분석 방법을 습득할 수 있습니다.

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

신청방법

• 신청기간 : 2018년 11월 21일(수) ~ 2018년 11월 29일(목)

• 선발인원 : 30명

• 교육대상 :

  1) Python을 이용한 데이터 분석 교육이 필요한 연구원 및 대학원생 등

  2) 모든 교육 일정에 참석이 가능한 교육생 (2일 일정 필수 참석)

• 선발안내 : 2018년 11월 30일(금)

• 교육비 : 무료 (중식 무료제공)

• 준비물 : 유무선 인터넷이 가능한 개인 노트북

• 신청방법

  - 온라인 신청 http://kobicedu.labkm.net

• 문의

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

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

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