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여러분의 직장생활, 행복하신가요?

직장인이라면, 인생 1/3 이상의 시간을 회사에서 보낸다 해도 과언이 아닌데요, 표정이 어둡고, 열의가 보이지 않는 상태로 오랜 시간 직장생활을 하고 있다면, 행복하지 않은 삶으로도 연결되는 것이죠.

조직 내에서 인정받는 일원이 되고, 리더가 되며, 전문가가 되는 방법… 각종 직장생활 처세술서에 나오는 행동양식은 결론적으로 모두 유사합니다. 회사의 원리와 원칙부터 이해하고 행동하는 공통점이 있습니다. 적응력, 조정력, 소통, 열정과 역량 등도 빠지지 않는 키워드들이죠. 중요한 건 신뢰와 진정성이 빠지면 금세 들통 나기 마련이라는 것!
 
이번 기회에 소개하고자 하는 (주)인실리코젠 R&D Center 4인은 제가 입사해서 오랜 시간 人Co인으로 함께한 분들이며, 굳건히 각 분야의 리더로 성장하신 분들입니다. 이분들의 생각을 짧게나마 들어보는 시간을 가졌습니다. 자, 그럼 살짝 들어볼까요? ^^



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학창 시절부터 시베리아나 몽골 초원과 같은 가보지 못한 곳에 대한 동경이 있습니다. 기계공학에서 출발하여 생물정보학이라는 분야로 옮겨오면서 생소하고 처음 길을 걷는 것이라 즐겁게 받아들였습니다. 이러한 경험을 과학자와 나누면서 그 대가를 받는 것도 고객과 저, 서로가 생소했던 것 같습니다. 이제는 산업의 한 분야로 인정받아 많이 자연스러운 환경이 된 듯합니다.

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대학 복학생 때(1997년 즈음), 처음 생물정보학이라는 단어를 접하고는 나를 위한 분야라고 생각했습니다. 컴퓨터에 관심이 많으면서, 동시에 분자생물학을 좋아했던 사람이라면 당연히 생각했을 겁니다. 당시 학교에서 배울 수 없었기 때문에 학회, 세미나 등을 찾아 들으러 다녔던 것이 이 분야로의 시작이었던 것 같습니다. 지금이 2017년이니까 20년은 됐네요. 그동안 생물정보학 분야가 정말 넓음에 막막하기도 했고, 돈 벌기 어려운 분야인데 할 수 있을까 두렵기도 했습니다. 요즘은 그 응용, 실무 분야가 확실히 많아졌다고 느낍니다.


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다른 사람보다 생물정보라는 분야에 더 늦게 합류하였고, 생물정보라는 분야라기보다 데이터 과학이라고 생각되는 이 분야에 BIT가 아닌 BT 전공자로서 심각한 적응기를 겪었다 할 수 있습니다. 2008년부터 특별히 비정규화되어 있고, 개별 데이터가 많이 존재하는 식품 분야의 데이터 세상에 발을 디디면서 그야말로 혼돈과 혼란의 시간을 겪었습니다. 그럼에도 불구하고, 뒤돌아 가지 않고, 10년이 지난 지금까지 데이터 과학이라는 이 분야에 서 있는 것을 보면, 이 길을 가야만 해서 이곳에 발을 디디게 된 게 아닌가 생각됩니다.

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분자생물학을 전공하고 animal cell culture를 하던 저에게 우연한 전화 한 통이 생물정보를 시작하게 했습니다. 프로모터 연구를 했다는 잊고 있던(브릭에 올려진) 저의 이력서를 보시고 금요일 자정을 넘기던 그 시각, 갑자기 생물정보를 함께 해보지 않겠느냐는 권유로 큰 기대도 망설임도 없이 그냥 그렇게 생물정보를 접하게 됐습니다. 생각해보면, 통계나 프로그래밍에 전혀 문외한이었던 그때부터 15년이 지난 지금까지도 저는 행운이 따랐던 것 같습니다. 늘 주변엔 함께 공부하던 친절하고 똑똑한 분들이 계셨고, 데이터가 쌓여 있었던 터라 크게 다른 생각을 하지 않고 지금까지 오고 있는 듯합니다.


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환경부의 연구과제가 기억에 남습니다. 당시에는 거의 최초로 시맨틱스(Semantcis, 意味論)를 적용하여 환경유해물질에 대한 유전체 데이터베이스를 구축하는 주제였습니다. 연구진 중에서 저희에게 데이터를 잘 정리해서 주시던 분이 계셨습니다. 그분이 주신 단편 자료를 차곡차곡 모으고 시맨틱스 모델로 뽑아서 그린 유전자-화학물질-생리활성 네트워크 그림을 논문 초안에 넣어서 보내드렸습니다. 그러고 나서 그분에게서 전화가 왔는데 자기가 중요한 저널에 준비하는 개념을 어떻게 알았느냐고 놀라움과 걱정을 전해주셨습니다. 결국, 그 그림은 중요한 심볼을 모두 제거하고 간략한 현황만 보여주는 식으로 변경되어 논문으로 출판되었습니다. 당시에 그 교수님은 해당 주제로 5년 이상 하면서 찾은 내용이고, 그 아이디어는 저희에게 노출하고 싶지 않았는데, 단편적 데이터의 의미적 연결(시맨틱스)이라는 기술로 동일한 결과를 얻을 수 있었던 것입니다. 이후에 그 교수님은 저희 회사 제품을 꾸준히 사용하는 고객이 되고 저희도 시맨틱스의 잠재성에 확신을 하는 계기가 되었습니다.

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2011년 구제역 사태가 가장 기억에 남습니다. 당시, 축산과학원 정보시스템 유지관리 사업 중이었는데, 구제역이라 출입이 통제됐었죠. 급하게 시스템 점검해야 할 일이 있어 전산실에 들어가야 했는데, 그러기 위해서는 정문 옆 임시 샤워시설에서 샤워하고, 자외선 소독하고, 속옷도 갈아입고, 방역복을 입은 채 작업해야 했습니다. 긴급 위급 상황을 절감하면서 서버 앞에서 작업하던 때가 기억나네요. 리눅스 명령 하나하나가 무게감 있던 기억이네요. 전산 관련 업무 하는 분 가운데, 이런 경험 하신 분은 얼마 없을 것 같습니다.

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최근 인실리코푸드 시스템이라는 개인의 유전정보에 맞는 식단을 추천해 주는 프로젝트를 수행한 적이 있습니다. 현재 자신의 생활방식, 식습관 등 외형적인 기준에 따라 식단을 추천해 주는 프로그램과 앱 등이 많이 나와 있긴 하지만, 유전정보를 기반으로 사람의 속까지 들여다보며 맞춤 식단을 추천해 주는 프로젝트는 처음이지 않을까 생각됩니다. 다양하고 정리되지 않는 자신의 개인 데이터를 잘 정리할 뿐만 아니라, 최신의 과학적 정보까지 추가하여 최적의 맞춤 식이 정보를 제공할 수 있는 프로젝트를 성공적으로 수행한 뿌듯함과 동시에 아마도 향후에는 더 발전된 시스템으로 확장될 수 있을 것이라는 기대감, 식품 빅데이터라는 키워드를 연상하게 하는 미래를 내다보는 프로젝트인 것 같아 가장 기억에 남습니다.

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언론에도 소개됐던 한우 유전체 프로젝트가 기억에 남습니다. 2009년 당시만 해도 국내에 NGS를 이용한 연구가 이제 막 소개되던 때라 데이터를 구경할 기회조차 잘 없던 때인데, 운이 좋았었습니다. 국내에서 처음으로 대용량 데이터를 바탕으로 한우의 단일 염기 변이를 유전체 전반에 걸쳐 분석했고, 그 결과는 논문으로 정리됐는데, 재밌는 사실은 연구분야가 늘 그러하듯 대용량 데이터를 분석해 내기 위해 들인 그 많은 노력이 단순한 호기심을 해결하기 위해 시작됐고 그것으로 귀결된다는 것을 알게 됐다는 것입니다. 당시, 저는 한우의 그 누런 털이 어떤 유전자에 기인해서인지를 찾던 중 CORIN이라는 유전자를 만났고, 그날 옆자리의 동료는 한참을 저에게 꽉 안겨 있었던 기억이 납니다.


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생물정보학은 여러 학제간의 경계학문이라고도 합니다. 경계에 있다는 것은 어느 쪽에도 포함되지 않는다는 것으로 해석되기도 하지만, 동시에 경계에 있기에 두 영역의 결합자 역할이기도 합니다. 사람과 사람, 사람과 일에 있어 결합자 또는 풀(glue)과 같은 역할을 하고 싶다고 생각합니다.

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어려운 질문이네요. 그렇게 잘하고 있지 못하다고 생각합니다. 다만, 나의 진심과 열정이 드러나도록 대화하고, 이것이 서로 통할 때 이것이 바로 중요한 관계의 진전이 아닐까 느낍니다. 서로 간에 감정적으로 잘 챙기는 부분은 제가 잘하지 못하는 영역이기도 합니다만 늘 잘하고자 노력합니다.

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특별히 다른 이들에 비해 인간관계를 잘 관리하고 있다 생각되진 않지만, 인실리코젠의 기본 모토 중 하나인 사람에 대한 진심이 가장 큰 부분이 아닌가 생각됩니다. 진심은 통하고, 그 진심과 진실은 상황과 사람을 변화시킨다는 마음이 아마도 현재까지 함께하는 사람들과 쌓여 온 신뢰가 아닌가 합니다.

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저는 아마도 배려를 하기보다는 받는 쪽이었던 것 같습니다. 입사해서 애도 둘이나 낳고, 근근이 지내와서 특별히 뭔가를 하려 하지 않고 감사한 마음으로 지내왔던 것이 비결이라면 비결일 수 있을 것 같습니다. 오히려, 이번 기회를 빌려 주변 지인들에게 다시 한 번 감사하다고 전하고 싶네요.


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걱정의 80%는 절대 일어나지 않는 것들이라는 말이 있다고 합니다. 결정의 순간 걱정보다는 도전과 희망에 가중치를 줍니다.



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얼마 전부터 자신에게 묻고 있습니다. 이 회사가 내 회사고, 내가 리더이고, CEO라면 어떻게 선택하겠는가. 이 질문에 대한 고민은 우리 회사의 발전과 우리 모두의 성장에 도움이 될 것이라 생각합니다.



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지금 현재 가장 하기 힘들고 어려운 것을 선택하는 편입니다. 쉽고 유리한 것은 누구나 할 수 있기에 선택과 결정의 순간이 왔을 때 기회가 아닌 위기가 될 수 있음을 인지하고, 결정하려고 하는 편입니다. 이런 경우를 몇 번 겪으면서 느낀 건 아마도 이런 선택의 기준에 “가장 기본적인 것이 가장 중요하다”는 원칙이 있었던 것 같습니다.

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제가 지나온 시간은 대부분 답이 정해져 있었던 것 같습니다. 크게 고민의 기로에 서서 있었던 시간보다는 얼른 해내야 하는 시간이 많았습니다. 생물정보를 처음 시작하고 할 수 있었던 건 그저 빨리 프로그래밍을 공부하는 것이었고, 둘째를 낳고 할 수 있었던 것은 집에서는 아기를 업어주고, 회사에서는 빨리 데이터의 속성을 파악해서 문제를 해결하는 방법밖에 없었습니다. 지금 생각해 보니, 고민하기 보다는 지금의 문제를 신속히 해결하고자 하는 방식이었던 것이 아닌가 합니다.


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빠르게 변화하는 기술 유행어를 붙여서 무늬만 새로운 것들이 많습니다. 옥석을 가리고 우리 고객에게 제대로 된 가치를 돌려드릴 수 있는 것이 무엇인지 항상 고민하고 있습니다. 그 외 시간은 아직 아이들이 어려서 주말이라도 아이들과 시간을 보내고 있습니다.

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하루가 다르게 새로운 기술이 소개되고 있습니다. 특히 기계학습, 딥러닝 등 유전체 정보에 접목했을 때 더욱 가치 있을 분야에 관심이 많습니다. 최근 유전체 정보와 일부 설문 정보를 결합하면, 훌륭한 맞춤 질병 예측 모델을 만들 수 있을 것 같은 기대감이 있습니다. 새로운 IT 지식을 생물학적 고려하에 응용하는 것에 높은 관심이 있습니다.

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데이터 산업이라는 말이 많이 떠오릅니다. 물건을 만들 때 어떤 모양으로 어떻게 만들어서 얼마나 많은 사람이 사용하게 할 것인가를 고민하는 것처럼, 이미 만들어진 데이터를 어떻게 포장하고, 만들고, 정리하면 잘 사용할 수 있을까에 대한 고민은 많이 하게 됩니다. 지금은 식품에 많은 관심을 가지고 식품 데이터를 보고 있지만, 아마도 앞으로는 환경 데이터가 한 걸음 더 나가야 할 데이터 산업의 한 분야가 아닐까 하고 관심을 가지고 있습니다.

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'어떻게 하면 쉬지 않을 수 있을까?' 입니다. 토끼와 거북이 이야기에서 빠른 토끼보다 쉬지 않는 거북이가 더 빠른 것을 얘기하는데, 사실 쉬지 않는 시간보다 빠른 것은 없다고 생각하고 있거든요. 조급한 마음일 수 있겠지만, 일정 궤도에 얼른 올려놓고 싶은 것들이 한둘이 아니다 보니, 이것들을 한꺼번에 해결하려면 일차적으로 그 일들을 쉬지만 않고 갈 수 있으면 된다고 생각했습니다. 근데, 그게 참 어렵습니다. 하루를 보내고 한숨 한 번인데, 그렇게 일주일이 금세 지나가고 벌써 7월을 넘어서서, 무서움도 가끔 느껴집니다. 시간이 간다고 그냥 해결되는 일은 많이 없으니까요. 아무튼, 현재는 쉬지 않고 갈 수 있는 현실적인 방법을 찾는 중입니다.


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앞에서 언급한 환경부 연구과제에서부터 발표할 때 자주 사용하던 말이 있습니다. “데이터 규모가 문제가 아니라 그 데이터 간의 연결이 문제다”. 4차 산업혁명은 초(超; super)연결의 시대가 될 것으로 생각합니다. IoT 기술과 같이 불편한 정보의 연결을 편리하게 도와주는 것, 빅데이터 분석처럼 사람의 행동에서 숨어 있는 연결고리를 찾는 일들이 많이 생길 것으로 예상합니다. 그중에서 생물정보학을 기반으로 한 바이오 빅데이터는 초연결과 함께 그 인과관계도 동시에 제공할 수 있는 핵심 콘텐츠라고 생각합니다.

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우리는 좀 더 건강해질 것이고, 수명은 더 늘어날 것입니다. 이를 가능하게 하는 것이 인실리코젠이 하고 있는 생물정보 연구라고 봅니다. 물론 기초 과학 연구도 중요하지만, 머지않아 실질적 가치로 드러나게 될 것이라고 봅니다. 그 과정에 이바지하고 싶은 욕심이 있습니다.

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획기적인 유전체 기반 기술의 발달과 다양한 IT적 활용기술의 접목은 미래 4차 산업혁명의 핵심이 될 것으로 생각됩니다. 특별히 더 많은 유전정보를 확보하여 머신러닝, 인공지능까지 포함한 빅데이터 분석은 국가나 기업에 가장 큰 미래경쟁력이 될 것으로 생각합니다.

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작년까지만 해도 유전체 어셈블리를 두고 큰 고민을 했는데, 지금은 PacBio를 비롯한 Hi-C 기술로 고민의 대상에서 제외됐습니다. 많은 문제를 제시하고 빠르게 해결하면서 놀라운 발전을 보이는 생물정보는 빅데이터 생산에도 크게 이바지하고 있지만, 이렇게 쌓인 빅데이터가 다시 생물정보 분야를 발전시키고 있습니다. 인간의 호기심이 사라지지 않는 한 데이터와 생물정보는 늘 앞서거니 뒤서거니 하며 함께 발전할 텐데, 중요한 것은 질문을 던지는 쪽은 항상 빅데이터가 아닌 생물정보를 활용하는 소수의 사람이 될 것이라는 겁니다. 그때를 위해서라도 쉬지 않고 가야겠네요.


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많은 바이오 정보 중에서 접근성과 연결성을 갖춘 것들만 미래 산업에 활용될 것으로 생각합니다. 따라서 다양한 접근 경로와 연결 방법에 대한 준비와 경험을 갖추고 예상되는 시나리오와 애플리케이션을 시도하는 것이 중요하다고 생각합니다. 최근에 회사에서 준비하는 식품 바이오 빅데이터 기반의 애플리케이션이나 유전체 연관 분석 플랫폼 등도 그 일환입니다.

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기업 운영을 위한 조직력을 갖추고, 기본 연구 역량을 꾸준히 향상하다 보면 곧 건강증진과 수명 연장이라는 실질적 가치를 만들어내는 역할을 할 수 있으리라 봅니다. 지속적인 조직력 강화, 연구 역량 강화를 진행하다 보면 기회가 올 것이고, 그 기회를 잘 이용하면 중요한 가치 생산의 최전선 기업이 될 수 있을 것으로 생각합니다.


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인실리코젠은 이미 10년 전부터 데이터의 가치를 알고 데이터의 축척, 연결 그리고 이들을 통합하는 미래 산업인 데이터 산업을 준비해 왔습니다. 이러한 과정을 겪으며, 미래에는 각자가 생산한 파편적 데이터는 하나의 통로가 될 데이터 공장을 통해 다시 꾸려져 우리의 의식주를 관리할 것으로 생각됩니다. 이를 대비하기 위해서는 분야와 경계를 뛰어넘는 한 단계 업그레이드된 데이터 통합을 위한 준비와 데이터의 폭넓은 이해와 의미를 찾는 인재를 발굴하고, 기술을 개발하는 것이 필수적이라 할 것입니다.

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사실 제가 하는 분야는 다양한 분야에서 과학적 호기심으로 제기된 문제를 푸는데 생물정보학적 기술로 도움을 드리는 역할을 하고 있습니다. 그래서 전적으로 개개인의 시각이 같을 수 없고, 관심사가 같을 수 없어 같은 방법으로 일괄처리하기 힘든 부분이 있습니다. 따라서 개인의 관심도와 몰입도가 매우 중요한 요소로 작용했는데, 미래에는 예외 처리라고 생각되는 많은 부분이 개인 맞춤이라는 이름으로 자동 처리되도록 할 것입니다. 모든 생물 시스템을 비롯하여 이와 상호작용하는 환경과의 연계에서도 대부분 질문에 빅데이터는 답을 줄 것입니다. 곧 누구에게나 잘 맞춰진 쉬운 데이터가 놓이게 될 텐데, 이런 현실 속에서도 끊임없는 문제를 제기할 수 있고 재밌는 발상이 가능한 인재가 미래를 이끌 것으로 생각합니다.


지금까지 (주)인실리코젠 R&D Center 4인에 대한 인터뷰였습니다. 오랜 시간 함께 하여 호흡도 척척! 정말 훈훈한 분위기로 빅데이터의 심연을 탐구하고 있습니다.
2016년 다보스 포럼(세계경제포럼, World Economic Forum)에서 본격적으로 제기된 제4차 산업혁명! 지금 맞고 있는 이 시대의 일과 직업에 대한 전망 보고서에 의하면, 전문적 기술과 컴퓨터 및 관련 장치를 통한 커뮤니케이션과 정보처리 작업이 능숙한 소수의 ‘스타’들에게 큰 보상을 주게 될 것이라고 합니다.
이러한 추세는 새로운 아이디어와 비즈니스 모델, 상품과 서비스를 제공하는 등 혁신이 주도하는 생태계에 완벽한 적응 능력을 갖춘 사람들이 승자가 된다는 멱 법칙(冪法則, Power Law)의 양상을 띠고 있습니다.
성공신화는 적절한 기술과 가치관을 가진 사람, 즉 자발적으로 동기를 부여하고 노력하는 특성이 있으며 새로운 기술을 보완할 능력이 있는 사람에게만 주어질 이야기입니다. (4차 산업이 이끄는 일의 미래, Design Issue Report, Vol.14)
앞서 인터뷰한 네 분은 한 가지 분야에 충분한 소양을 갖추고 다양한 지식을 두루 겸비한 통섭형 인재! 자기 존중과 타인에 대한 겸손을 갖추고, 융화를 통해 함께 성장하고자 하는 人Co의 핵심 원동력이라 믿어 의심치 않습니다.

작성자 : 브랜딩 이사 정은미

Posted by 人Co

2017/08/04 07:39 2017/08/04 07:39
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㈜인실리코젠은 생물정보(Bio-Informatics) 전문기업입니다.

㈜인실리코젠 내 분석사업부는 다년간 축적해온 생물정보 분석경험을 바탕으로 빠르고 신뢰 높은 고객 맞춤형 분석서비스 제공을 통해 해당 분야의 선두주자로써 위치를 굳건히 하고 있습니다.

분석사업부 확장에 따른 전문분석가를 모집하오니, 관심있는 분들의 많은 지원 바랍니다.

[상세모집요강]

1. 박사급
1) 모집부문 : 생물정보분석(박사급)
2) 담당업무
① 생물정보 데이터 분석
② NGS 분석
3) 자격요건
① 프로그래밍 가능자(Python, perl, R 중 택 1)
 ② NGS(유전체, 전사체, 후성유전체 중 택 1) 분석 경력(경력지원자)
 ③ 박사 이상의 생물정보학 및 생물학관련 전공자
4) 우대사항
 ① 생물정보 데이터 분석 경력 3년 이상자
 ② 연구 논문 작성 가능자
 ③ 영어 능통자

2. 석사급
1) 모집부문 : 생물정보분석(석사급)
2) 담당업무
① 생물정보 데이터 분석
② NGS 분석
3) 자격요건
① 프로그래밍 가능자(Python, perl, R 중 택 1)
② NGS(유전체, 전사체, 후성유전체 중 택 1) 분석 경력(경력지원자)
③ 석사 이상의 생물정보학 및 생물학관련 전공자
4) 우대사항
① 생물정보 데이터 분석 경력 3년 이상자
② 연구 논문 작성 가능자
③ 영어 능통자

[모집지역 및 인원]
본사(용인), 지사(대전) 각 ○명

※ 병역특례가능자(전문연구요원) 지원 가능(단, 본사(용인)에 한함)

[전형절차]
1. 서류전형 : 2017.05.22. ~ 2017.06.09
2. 1차 실무자면접 : 2017.06.12. ~ 2017.06.16 / 자기소개 포트폴리오(PDF, 5분 분량)
3. 2차 임원면접 : 2017.06.19. ~ 2017.06.23 / 1차 실무자면접 합격자에 한하여 개별통보
4. 3차 추가서류 제출 : 2017.06.20. ~ 2017.06.29 / 2차 임원면접 합격자에 한하여 개별통보, 제출서류 참고
5. 최종합격통보 : 2017.06.30.(금) / 입사예정일 2016.07.10.(월)

[채용형태]
- 신입 : 인턴직 0명(인턴 3개월 후 검증통과자에 한하여 정규직 전환), 전문연구요원 0명
- 경력 : 정규직 0명

[근무환경]
- 근무제 : 주 5일 근무
- 복리후생 : 4대보험, 퇴직연금 및 성과급, 유연근무제(장기근속자)
- 휴가제 : 연차, 경조사휴가, 충전휴가(장기근속자)
- 지 원 : 경조비, 주차비, 체력단련비, 아침식사, 교육훈련비, 도서 등 지원

[접수기간 및 방법]
1) 서류전형 마감일 : 2017.06.09
2) 제출방법 : E-mail(보내시는 곳 : mst@insilicogen.com)

[제출서류]
1) 서류전형
① 자사 입사지원서 : 파일명 `입사지원서_성명_지원분야.docx`으로 저장(예.입사지원서_홍길동_분석.docx)



② 개인정보이용동의서
③ 전문연구요원 지원자는 입사지원서 제출 시 지도교수추천서 첨부
2) 면접전형(서류전형 합격자)
① 공통 : 포트폴리오(PDF로 변환) 제출 및 발표(자기소개 및 경력위주, 5분 분량)
3) 3차 서류제출(2차 임원면접 합격자에 한하여 개별통보)
① 공통 : 건강검진확인서 및 병력확인서 제출
② 경력
     - 전 근무지의 근로자원천징수영수증(퇴사연도, 직전연도)
     - 고용보험이력확인서 : 고용보험 사이트에서 발급 가능


[기타사항]
1) 기본예의 등 소양이 되어 있는 자(필수)
2) 해외 출장이나 개인 신용에 결격사유가 없는 자
3) 채용절차 진행 중 당사에 부합하는 지원자가 조기 채용 시 본 채용공고는 위 일정과 상관없이 종료될 수 있습니다.
4) 최종합격 후 입사지원서 및 제출서류 내용에 허위사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
5) 절차별 합격자는 E-mail을 통해 개별 안내해 드립니다.
6) 연봉 : 회사내규 및 경력에 따른 협의

[문의처]
- ㈜인실리코젠 채용담당자 / 031-278-0061(내선720번)
- E-mail을 통해 문의하여 주시기 바랍니다.(mst@insilicogen.com)

Posted by 人Co

2017/05/24 09:19 2017/05/24 09:19
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Power with Simplicity

Sequencher는 DNA 서열 데이터를 빠르게 분석하여 결과를 제공하는 소프트웨어입니다. 특히, sanger sequencing 데이터로부터 assembly 후 variation 정보를 찾아주는데 포커싱 되어 있어 특정 영역의 SNP 분석에 굉장히 유용하게 평가되고 있습니다. 최근 5버전대로 업그레이드가 되면서 NGS 데이터까지 분석이 가능하도록 기능이 확장되었고, 커맨드라인으로만 분석 가능했던 퍼블릭 툴들을 초보자들도 사용하기 쉽도록 GUI를 제공하여 편의성을 더해주었습니다.



그럼 NGS 데이터를 이용하여 실제적으로 어떤 분석이 가능한지 살펴볼까요?


Next-Gen Sequencing

[Reference assembly]

Sequencher에서는 NGS 데이터를 이용하여 reference assembly 시 이용하는 3개의 큰 알고리즘(Maq, GSNAP, BWA-MEM)이 있습니다. Maq이나 GSNAP을 통해 assemgbly 분석을 진행하면 SNP 분석도 함께 가능하며, 그 결과 값은 Tablet이나 Maqview를 이용하여 확인할 수 있습니다. 커맨드라인으로 제공하던 BWA-MEM도 GUI를 통해 다양한 옵션값을 손쉽게 설정할 수 있습니다. GSNAP이나 BWA-MEM로부터 얻은 VCF 포맷의 variant 정보는 SAMtools를 이용하여 분석할 수 있습니다.





[De novo assembly]

Reference 정보가 없는 de novo assembly의 경우에는 Velvet 알고리즘을 지원하고 있습니다. Velvet 또한 GUI를 제공함으로써, Tablet으로 결과값을 확인할 수 있고, 다양한 옵션값을 쉽게 설정할 수 있습니다.




[RNA-seq]

최신버전에서는 Differential Gene Expression(차등유전자발현) 연구를 위해 가장 많이 이용되는 RNA-seq 툴 중 하나인 Cufflinks를 플러그인으로 사용할 수 있습니다. Cufflinks 는 SAM 파일로부터 align된 reads를 가지고 GTF annotation 파일을 이용해 다시 align 하며, 다른 isoform과 transcript를 찾아줍니다. 이후 Cuffmerge를 통해 Cufflinks에서 나온 두 개의 transcript 파일을 하나의 transcript consensus 파일로 만들어 줍니다. 이 파일은 차등유전자발현 분석을 하는 Cuffdiff에 사용됩니다. Sequencher는 Cuffdiff에서 나오는 최종파일들(volcano plot, scatter plot, bar chart)을 다루며 발현 레벨에서 차이점을 그래픽으로 보여줍니다.







Connections
[BLAST & primer-BLAST]
Sequencher Connections는 Sequencher의 통합 웹 확장 툴이며, 이를 이용하여 2개 이상의 분석들을 동시에 진행할 수 있습니다. 다중 BLAST를 진행할 수 있어, 각 서열의 분석 결과를 실시간으로 빠르게 얻을 수 있습니다. 같은 서열로 다른 파라미터 조건을 주어 BLAST가 가능하며, 동시에 Local BLAST 까지도 수행할 수 있습니다. 또한 primer design을 위한 primer-BLAST를 할 수 있고, 해당 서열의 특정 영역을 확인 후 Sequencher Project에 예측된 primer를 저장할 수 있습니다. BLAST 검색 결과를 Web view 탭을 통해 뷰어할 수 있고, 이는 36시간 내에 다시 불러올 수 있으며, 그 이후로는 접근이 어렵습니다.



[MUSCLE alignment]
만일 여러 개의 서열로 그룹 분석을 하고 있다면, 다중서열정렬 알고리즘 중 가장 빠른 MUSCLE을 가지고 alignment를 할 수 있습니다. Sequencher Connections에서는 MUSCLE alignment를 다양한 옵션값으로 할 수 있고, alignment 이 후 phylogenetic tree도 생성할 수 있어 서열간의 유연관계도 확인할 수 있습니다.



이렇게 Sequencher에서는 NGS 분석까지 가능하도록 툴들이 확장되고 있습니다. 특히나 커맨드라인의 툴들을 사용하기 어려운 일반 생물학자들도 쉬운 인터페이스를 가진 Sequencher를 이용하여 NGS assembly를 진행할 수 있습니다. 그럼 Sequencher를 통해 NGS의 다양한 분석을 진행해 보세요.


작성자 : Codes실 Consulting팀
송하나 주임 컨설턴트

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2016/09/07 13:21 2016/09/07 13:21
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개요
생물정보 전문기업인 ㈜인실리코젠에서는 미래창조과학부의 지원을 받아 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)의 위탁과제로 “대용량 바이오데이터분석 전문 인력 양성을 위한 교육 프로그램 개발”을 2014년 6월부터 2016년 5월까지 진행하였습니다. 저희 회사가 생물정보 전문인력 역량 강화에 관심을 가지고 자체적으로 사업을 운영한 것은 2012년부터였습니다. 人CoEDUCATION라는 명칭 아래 다년간의 사업 경험을 바탕으로 KOBIC의 차세대 생명정보학 인력 양성 사업도 효율적으로 운영할 수 있었습니다. 지난 2년간 수행했던 교육사업 내용에 대해 소개하고자 합니다.

차세대 생명정보학 교육의 필요성
NGS 시대의 인간 유전체를 포함한 다양한 유전체 연구가 급진적으로 발전하고 있으며, 이에 따른 차세대 유전체 정보 분석 전문가의 양성이 요구되고 있습니다. 따라서 KOBIC과 공동으로 유전체 연구 관련 생명정보학 지식과 프로그램을 개발하며 정기적인 워크샵을 통해 대학, 국가 연구기관 및 기업체에 유용한 유전체 정보 분석 전문가를 양성하고자 교육 프로그램을 진행하게 되었습니다.

차세대 생명정보학 교육 내용
1차년도 커리큘럼은 리눅스와 파이썬 등 최신 생물정보 분석을 수행하기 위한 기초 분석 교육에서 점진적 향상된 교육 진행을 목표로 하였습니다. 따라서 일반적인 NGS 분석과 동/식물 기반의 종 특이적 NGS 분석에 대한 교육 내용에 포커싱하여 커리큘럼을 설계하였습니다.
  • 제22회 : 리눅스 및 파이썬을 이용한 생물정보 이해 (2014년 10월 6일~8일)
    - Linux와 Python의 기본 이론을 확립하고 실습을 통한
      생물정보 기초 분석 능력을 습득
  • 제23회 : NGS 개요 및 RNA-Seq 분석 (2014년 11월 26일~28일)
    - NGS의 기본 개념을 이해하고 실습을 통하여 NGS 데이터 분석 및
      RNA-seq 분석에 대한 기초 분석 능력 습득
  • 제24회 : Public 온라인 툴을 이용한 NGS 분석 및 네트워크 분석 (2015년 2월 25일~27일)
    - Public 온라인 툴을 사용하여 NGS 데이터를 가지고 variant 분석,
      RNA-seq, 네트워크 분석을 이론과 실습을 통하여 익힐 수 있도록 함
  • 제25회 : R을 활용한 공개 및 NGS 기반 유전체 자료 분석 실습 (2015년 4월 1일~3일)
    - R을 활용하여 실제 유전체 자료 분석을 수행할 수 있도록 함
  • 제26회 : Transcriptome assembly 분석 (2015년 5월 6일~8일)
    - NGS 데이터를 이용한 전사체 풀 구성과 유전자 기능 분석 방법을 습득

2차년도 커리큘럼은 미생물, 식물, 동물 및 인간을 대상으로 하는 연구에 직접적인 활용이 가능하도록 테마별 교육 진행을 목표로 하여 각 연구대상별 생물정보 이슈사항을 반영하여 커리큘럼을 설계하였습니다.

  • 제27회 : Linux 및 Python을 이용한 생물정보 이해 (2015년 8월 17일~20일)
    - Linux와 Python의 기본 이론을 확립하고 실습을 통한
      생물정보 기초 분석 능력을 습득
  • 제28회 : 미생물 유전체 및 대사회로 분석 (2015년 10월 12일~14일)
    - 미생물 유전체 분석에 대한 전반적인 이해 및
      분석 전략 습득과 실습 (중/고급과정)
  • 제29회 : 식물 유전체 데이터 분석 및 활용 (2015년 12월 14일~16일)
    - 식물 유전체 분석에 대한 전반적인 이해와 분석 전략 및 실습
  • 제30회 : 미생물 유전체 및 대사회로 분석 (2016년 2월 22일~24일)
    - 미생물 유전체 분석에 대한 전반적인 이해 및
      분석 전략 습득과 실습 (초급과정)
  • 제31회 : 유전체 데이터 분석과 질병 연구 (2016년 4월 20일~22일)
    - 인간 유전체 데이터 분석과 질병 연구에 대한 전반적인 이론과
      실습을 통해 분석 능력 습득





차세대 생명정보학 교육 홈페이지

연구과제를 수행하면서 생물정보 교육을 위한 별도의 홈페이지 구축(KOBIC 차세대 생명정보학 교육 홈페이지 운영, http://kobicedu.labkm.net/labkm/)을 통하여 효과적인 교육 일정의 관리와 수강신청의 편의성, 교육 자료의 공유 및 수강생과의 커뮤니케이션이 가능하도록 하였습니다.




차세대 생명정보학 교육 만족도

총 10회의 교육 설문을 분석한 결과 교육의 이해정도 및 만족도, 교육생의 실력향상, 기대한 목표치의 부합성이 모두 70~80% 이상으로 높게 나타났으며 강사진의 능력, 수업분위기, 설명, 교육 자료 등도 높은 평가 결과를 보였습니다.

교육만족도


강사만족도

교육진행 만족도


기대효과
생물정보전문 인력양성 사업에 지속적으로 참여하면서 느낀 점은 사업의 질적 고도화가 필요하다는 것입니다. 실무능력 향상을 위한 교육기간 연장, 등급 체계의 교육, 실습시간 강화, 산학협력 프로젝트 수행 등이 병행되어야 하고, 배출된 인력이 어떠한 활동을 하고 있는지 학계 및 산업계의 기여도와 추적 조사도 병행되어야 할 것 입니다. 또한 맞춤형 인력 양성 체계를 구축하여 수요자의 요구에 부응하는 인력이 양성되어야 할 것으로 판단됩니다.

또한 이러한 교육 과정들을 통하여 국내 생물정보학을 위한 표준 교육과정 개발의 기초자료를 제공하여 국내 유전체 연구의 성장을 촉진하고, 생물정보 분석 인력 확보를 통한 국내 유전체 연구 효율성과 경쟁력을 향상시키는데 도움이 되었으면 합니다.

이번 연구과제는 완료되었지만 정기적인 생물정보 교육은 계속 이어서 진행될 예정입니다. 앞으로도 많은 관심과 참여 부탁드리겠습니다.



<주관부처>                            <주관기관>
   


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2016/09/06 17:52 2016/09/06 17:52
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A Superior Solution for Microbial Genomics - 5



일반 미생물에서부터 난배양성 미생물들까지 모두 확인할 수 있는 방법으로 샘플을 자연상태에서 직접 채취하여 시퀀싱 하는 방법을 metagenome이라고 합니다. NGS가 발전하면서 간단하게 샘플의 16s rRNA를 추출 후 시퀀싱을 하여 해당 샘플내에 존재하는 미생물의 종류와 존재 비율을 알 수 있습니다.
CLC Microbial Genomics Module은 16s rRNA 데이터베이스를 다운로드 하는 것부터 OTU clustering, alpha/beta diversity, PERMANOVA 분석까지 가능하게 해주며 미리 구성되어져 있는 워크플로우를 이용해 시퀀싱 raw data를 넣어주는 것만으로 분석이 완료가 됩니다.

지금부터 보여드릴 데이터는 용의자의 신발 두 켤레에서 나온 흙과 범행현장이라고 예측되는 곳의 토양 샘플의 16s rRNA를 시퀀싱하여 metagenome 분석을 응용한 것입니다. 시퀀싱 데이터를 모듈에 내장되어 있는 'Data QC and OTU Clustering'이라는 워크플로우에 넣어주면 trimming부터 OTU clustering까지 자동으로 진행되게 됩니다.



OTU clustering을 위한 워크플로우



이 워크플로우의 분석 결과로 data trimming report와 OTU clustering 결과를 볼 수 있는데 이 결과는 sunburst chart나 bar chart로 제공됩니다. 각 샘플별 clustering 결과에 metadata를 추가하여 특정 그룹으로 묶어 그룹간의 비교가 가능합니다.




그룹간의 OTU clustering bar chart

이후 OTU clustering 결과를 가지고 데이터의 taxonomy가 충분히 맵핑 되었는지 확인하기 위해 alpha diversity 분석을 수행하고, 샘플간 혹은 그룹간의 유사도를 보기 위해 beta diversity를 수행하게 됩니다. 그리고 MUSCLE 알고리즘을 이용한 alignment를 진행하고 phylogeny tree를 그려서 각 시퀀스간의 연관성을 확인합니다.



 

Diversity 확인 및 phylogeny tree 분석을 위한 워크플로우



두번째 워크플로우 분석 결과중 하나인 beta diversity의 결과를 함께 봅시다. Metadata를 이용하여 그룹을 지어주면 같은 그룹끼리 같은 색상으로 바뀌게 되며 그룹간 샘플간의 비교분석이 가능합니다. 아래의 그림에서 파란색 동그라미와 노란색 동그라미는 각각 다른 그룹을 의미하지만 유사도의 거리를 따졌을 경우 비슷한 것을 확인 할 수 있습니다 (일치라도 해도 될 정도로 유사함). 따라서 파란색과 노란색은 같은 토양 샘플이라고 잠재적 결정을 내릴 수 있으며, 용의자는 A 부츠를 신고 1번 site에 간 적이 있었다고 결론을 지을 수가 있겠습니다.




Beta diversity 분석 결과



1
6s rRNA를 이용한 metagenome 분석은 이러한 범인을 찾는데에 응용하는 것 외에도 특정 질병이 잘 걸리는 장내 환경을 조사해볼 수도 있고, 특정 작물이 잘 자라거나 특별히 잘 자라지 않는 토양에서의 미생물 분포를 알아볼 때도 사용할 수 있습니다.

CLC Microbial Genomics Module을 이용하여 우리눈에 보이지 않는 미생물들의 구성과 그 microbial community의 역할 및 특징들을 알아보고 싶으시면 지금 바로 trial 해보세요!


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(문의) Consulting팀 (대표전화 : 031-278-0061, 이메일 : consulting@insilicogen.com)

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2016/08/30 09:55 2016/08/30 09:55
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A Superior Solution for Microbial Genomics - 3

우리 몸을 구성하는 세포의 반 이상이 미생물 군집들로 차지하고 있습니다. 따라서 미생물의 분류학적, 유전적 기질은 사람, 동물 그리고 식물의 건강과 밀접한 관계를 가지고 있습니다.

특히 아직은 미생물의 유전적 기능 구성에 대한 정보가 구축되기에 어려움이 있고, 현재 metagenomics 분석 도구들도 기능적 구성이나 샘플간 변화 등을 정확하게 예측하기 위해 노력하고 있습니다. [Lindgreen et al. 2015].

만약 metagenome data를 de novo assemble 할 수 있고, 신뢰할 수 있는 기능 예측 결과를 통해 통계적으로 유의하게 변화된 것을 밝히는 분석도구가 있으면 어떨까요? 이러한 분석 도구가 NGS 데이터의 분석 표준이 되고 미생물 분석을 위해 최적화된다면 연구자분들에게 굉장한 도움을 줄 수 있을 것입니다.

미생물의 metagenomics 분석을 위한 플러그인인 CLC Microbial Genomics Module의 기능과 성능을 확인해 보세요.


결과 정확도

Figure 1. Metagenome 내 높은 정확도의 유전자 기능 예측 및 추적

2016년 1월에 Nature Scientific Reports에 14개의 다른 whole metagenome 분석 도구의 평가 결과에 대해 개재했습니다. 공개된 테스트 데이터를 이용해서metagenome의 기능적 분석이 가능한 5개를 선별하여 CLC Microbial Genomics Module과 비교했습니다. CLC Genomics Workbench에서 제공된 edge 테스트를 이용하여 통계적 분석을 진행하였고, photosynthesis, nitrogen fixation, pathogenesis에 대하여 분석을 진행하였습니다. (*는 통계학적으로 유의한, 정확한 변화를 일관적으로 예측하는 도구를 가리킵니다.)

Metagenomic 데이터를 바탕으로 미생물 군집에서 유전자 기능을 찾는 것은 어렵습니다. 더욱이 다른 metagenome 샘플간의 기능적 성질의 변화를 정확하게 측정하는 것은 더 어렵습니다. QIAGEN 솔루션은 미생물 유전체 분석에서 기능적인 차이를 정확히 찾고 정량화 할 수 있습니다. 또한 샘플간의 통계적으로 유의한 차이를 비교할 수 있도록 해줍니다.

여러 샘플의 비교는 샘플간의 기능적 변화를 찾고, 유사하거나 다른 기능적 요소를 분석하는데 쓰입니다.

Figure 2: 미생물 샘플들 전반에 걸친 기능적 비교

Metagenome에서 기능적 변화를 찾는 알고리즘은 많이 알려져 있지 않고, 기준이 되는 우수한 모델의 데이터셋이 없기 때문에 어려운 일입니다. 이런 어려움을 극복하기 위해 해당 연구결과에서는 기능을 파악하고 있는 두 합성 미생물 군집으로부터 각각 세개의 데이터셋(A1, A2, A3, B1, B2, B3)들을 만들었습니다.

Figure 2에서 보이는 것과 같이, CLC Microbial Genomics Module은 예측된 기능적 요소들의 비율을 바탕으로 두 개의 군집을 구분 할 수 있습니다.


Metagenome assembly 품질

새로운 Meatgenome assembler에서는 고품질의 어셈블리 결과를 생성하고 유전자 기능을 확인할 수 있습니다.

아래의 Table에서 CLC Microbial Module의 metagenome assembler와 다른 툴에서 misassembly, INDEL, mismatch error 등 다양한 지표들에서 어떤 차이가 나는지 비교해 줍니다.

Table 1 : Metagenome assembly의 품질 

QIAGEN metagenome assembler는 더욱 정확한 annotation을 가능하게 합니다. 데이터셋의 실제 길이는 209,845,413 base입니다.

 

실행 시간과 자원 효율성 계산

샘플의 크기가 크거나 데이터의 양이 많을때는 분석 실행시간과 요구되는 리소스가 매우 중요합니다.

테스트 데이터를 가지고 CLC Microbial Genomics Module의 어셈블러와 다른 어셈블러를 비교하였을 경우 분석 시간이 더 짧고 효과적이게 리소스를 이용하는 것을 확인하였습니다.

Figure 3. 최고의 metagenome assembly 분석도구


다른 metagenome 어셈블러들과 분석 시간과 리소스 사용면에서 비교하였을 때 우수한 결과를 보였습니다. (*MegaHit는 분석시간을 늘리면서 컴퓨터 메모리 소비를 줄이고 있습니다.)

 
분석에 소요하는 시간 축소


CLC Genomics Workbench 내의 workflow라는 기능을 이용하면 분석에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 한번에 여러개의 데이터를 넣어줄 수도 있어 분석에 소요되는 시간과 동력을 절감시켜 줍니다.

Figure 4. 효율적인 workflow 기능


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(문의) Consulting팀 (대표전화 : 031-278-0061, 이메일 : consulting@insilicogen.com)

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2016/05/25 17:03 2016/05/25 17:03
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A Superior Solution for Microbial Genomics - 2


 
미생물의 유전체 정보를 알고 있다면 그 미생물을 어떻게 활용할 수 있을지 혹은 다른 strain 및 특징은 무엇인지 쉽게 확인 할 수 있습니다.
 
PacBio라는 NGS 플랫폼의 개발로 미생물의 de-novo 유전체 분석이 이전보다 더 활발해졌지만 기존에 활용하던 NGS 장비의 포맷과는 전혀 다른 raw 데이터 포맷(H5)을 지원하기 때문에 연구자들이 직접 분석하기 어려웠던 부분을 CLC Genome Finishing Module에서 수행할 수 있습니다.

Genome finishing에 있어서 short read들 만으로 contig 연결이 어려웠던 부분에 PacBio 데이터를 reference로 삼아 align이 가능하며, raw 데이터 수준의 PacBio 데이터의 error correction과 de novo assembly 기능이 추가되어 더욱 효율적으로 미생물 유전체 서열을 완성할 수 있습니다.

CLC Genome Finishing Module을 활용한 PacBio raw data의 error correction과의 de novo assembly의 성능 비교 테스트 결과는 아래와 같습니다.



HGAP과의 벤치마킹 자료를 바탕으로 CLC Genome Finishing Module은 laptop 환경에도 불구하고 running time과 메모리 활용이 훨씬 적은 것을 알 수 있습니다. 또한 모듈내에 함께 제공되는 워크플로우를 통해 더욱 연구자들이 쉽고 빠르게 분석할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.
 
현재 가지고 계신 데이터가 있으시다면, 한번 try 해보세요!


(문의) Consulting팀 (대표전화 : 031-278-0061, 이메일 : consulting@insilicogen.com)

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2016/05/18 15:35 2016/05/18 15:35
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A Superior Solution for Microbial Genomics - 1


미생물은 말 그대로 굉장히 작은 생물들이지만 환경과 생체에 미치는 영향력은 결코 작지 않으며, 미생물이 이 지구상에서 차지하는 비율 혹은 인체에서 차지하는 비율은 전체의 50%가 넘습니다. 다양한 환경에서 그 환경에 맞는 특정 미생물들이 살고 있고 이러한 미생물의 유전학적인 분석은 특정 유용 물질의 대량생산 하는 새로운 기술로서 개발하거나, 환경이나 질병 등에 대한 분석에 활용할 수 있습니다. 현재 다양한 NGS 플랫폼이 발달하면서 타 생물체보다 간단한 유전자 구조를 가지고 있는 미생물은 비교적 생물정보 분석도 용이하여, 전체 유전체 서열과 기능을 밝히거나 다양한 환경적 시료에서의 군집 분석을 많이 수행하고 있습니다.

1. Whole Genome 분석 솔루션



새로운 유전체의 서열을 조립하는 de novo assembly는 굉장히 복잡하고 어려운 일 중에 하나입니다. 하지만 PacBio 시퀀싱 플랫폼이 현재 굉장한 길이의 서열을 생산하면서 미생물 유전체 연구에 많이 활용되고 있습니다. Whole Genome 분석 솔루션은 다양한 NGS 플랫폼의 데이터의 GUI 형태의 de novo assembly 결과로부터 PacBio 데이터를 통한 scaffold 구축, 매뉴얼 gap filling 작업을 통한 미생물 유전체 서열을 확보할 수 있으며 ORF 예측 및 해당 서열의 blast, GO ontology 분석까지 가능하도록 패키지화 하였습니다.


2. Metagenome 분석 솔루션

미생물 군집을 분석하기 위해서는 16s rRNA 서열을 시퀀싱하거나 whole metagenome을 시퀀싱하여 진행합니다. Metagenome 분석을 위한 public tool들도 존재하지만 커맨드라인 기반으로 진행되기 때문에 일반 생물학자들이 사용하는데는 어려움이 많습니다. Metagenome 분석 솔루션은 NGS 플랫폼으로 시퀀싱한 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 미리 세팅되어진 워크플로우가 존재하여 OTU-clustering 및 diversity 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 뿐만 아니라 whole metagenome 분석을 지원하여 de-novo assembly를 통한 contig 서열을 바탕으로 CDS와 gene을 예측하고 GO term 맵핑이나 BLAST를 수행하여 예측된 유전자 기능을 파악할 수 있습니다.


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(문의) Consulting팀 (대표전화 : 031-278-0061, 이메일 : consulting@insilicogen.com)

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2016/05/11 19:43 2016/05/11 19:43
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2016 人Co INTERNSHIP 동계 프로그램 후기

순천향대학교 상민규

생물정보라는 것을 처음 접하게 된 계기는 학부생 때 전공수업인 생물정보학 수업을 통해서였습니다. 익히 알고 있던 실험을 통한 연구가 아닌 Bio와 Informatics라는 융합 학문이라는 것에서 흥미를 느끼고 관련 실험실인 생물정보학 실험실에 들어가 공부하게 되었습니다. 그렇게 공부를 하면서도, 생물정보학이 다른 분야에선 어떻게 이용되는지 모르고 정보를 분석하고 생산해내는 기술들에 대해선 자세히 몰랐습니다. 이러한 것들과 생물정보 기업에 대해 알아보고 경험해보고 싶어 알아보던 와중에 지도교수님께서 ㈜인실리코젠이라는 기업을 추천해주셨고, 이를 계기로 人Co INTERNSHIP 프로그램을 지원하게 되었습니다.
인턴십을 진행하는 동안 Planning팀, Consulting팀, 경영지원실 등의 많은 조직의 업무를 경험해 볼 수 있는 기회가 주어졌습니다. 여러 실무 경험을 쌓을 수 있는 좋은 기회가 되었고, 또한 생각지도 못한 여러 생물정보 분석 프로그램과 Linux, Python 등의 교육을 통해 자신의 능력을 향상시킬 수 있는 계기가 되었습니다. 처음 인턴십을 시작하면서부터 가장 크게 세운 목표가 linux에 대해 배우고 인턴이 끝날 때는 보다 능숙하게 다룰 수 있게 되는 것이었는데, 이번 프로그램을 통해 생물정보 분석 과정과 그 원리 등을 배울 수 있어 알찬 시간이었습니다. 이런 여러 실무 경험과 기본적인 교육, 그리고 분석을 할 수 있는 여러 프로그램 교육들이 앞으로 제가 나아갈 방향을 설정하고, 또 살아가는데 있어 많은 도움이 될 수 있다고 생각합니다.
무엇인가를 완전하게 배우고 몸에 익히기에는 짧은 시간이었지만, 여러 사람들을 만나고 사회 경험을 쌓으며, 저의 능력을 약간이나마 증진시킬 수 있는 소중한 시간이었습니다. 인턴십 기간 동안에 많은 도움을 주신 ㈜인실리코젠의 많은 선배님들과 이런 좋은 기회를 알려주신 지도교수님이신 이용석 교수님, 그리고 인턴십 기회를 주신 최남우 대표이사님께 깊은 감사를 드립니다.


순천향대학교 박종성

인턴십을 하기 전 홈페이지를 처음 접했을 때, 회사 소개에서 '人Co의 핵심가치는 사람을 중심(Core)으로, 사람과 컴퓨터(Computer)에 의해, 배려(Consideration)와 소통(Communication)을 통한 새로운 문화를 창조하는 것이다'라는 문구를 보고, 제가 평소에 추구하고 이상(理想)으로 생각하던, 인간중심의 회사라는 사실에 깊은 감동을 받았었습니다. 이러한 설레는 마음과 배움의 열망을 가지고 ㈜인실리코젠의 人Co INTERNSHIP 프로그램을 시작하게 되었습니다.

먼저 Wiki에 대해 처음 접해보았는데 이것은 제게 하루를 반성하고, 내일을 준비하는, 시간관리와 자기관리를 할 수 있는 기틀을 만들어 주었습니다. 처음에 인상 깊었던 것은 생물정보학 회사임에도 디자인 팀이 있는 것이었습니다. 그 이유가 회사 내부의 문화와 회사가 나아갈 방향을 알아야 그것이 디자인으로 표현되고, 회사의 상황에 따라서 즉각적인 반응을 할 수 있기 때문이라고 하셨습니다. 이것은 제 고정관념을 깨는 큰 가르침이 되었습니다. 또 '독서 경영'과 '집단 지성'을 중심으로 하는 人CoDOM 또한 굉장히 인상 깊고, 좋은 제도라는 생각이 들었습니다. Planning팀에서는, '이러한 기획이라는 일이 있어야, 지금까지 우리나라가 선진국들을 따라하고, 추격하면서 성장을 이루었던 것에서 벗어나서 진정으로 우리가 리드해 나가는 세상을 만들 수 있겠다'라는 생각을 할 수 있었고, Consulting팀에서는 Pathway Studio의 기본 사용자 메뉴얼을 제작하면서 기본적인 지식을 익히고, 이론 뿐만 아니라 샘플들을 분석해 실습도 같이 해볼 수 있어서 생물정보 분석에 관련하여 공부할 수 있는 좋은 기회였습니다. 또 인턴십 기간 중에 약 2주 동안에 걸쳐 DS 그룹에서 리눅스/파이썬 교육을 받고 실습을 해보면서, 분석에 기본이 되는 컴퓨터 언어들에 관하여 익히고, 활용 능력을 키울 수 있었습니다. 생물정보학을 접해볼 기회가 남들보다 많지 않았었기 때문에, 바로 이해하고 응용하는 것은 어려웠지만, 제가 스스로 공부하고 조금씩 응용하는 것을 익히며 큰 성취감을 느낄 수 있었습니다.
㈜인실리코젠이라는 기업을 겪어보면서, 사람중심의 기업운영, 人CoDOM, Descign 팀 등 정말 까도 까도 계속 벗겨지는 양파 같은 회사라는 생각이 들었습니다. 어쩌면 단순히 경력을 쌓기 위해서, 혹은 경험해보기 위해서 지원했던 이 인턴십은 새로운 분야를 경험하고 제 자신의 장점과 단점 및 새로운 가능성에 대해 확인할 수 있는 좋은 기회였습니다. 아직은 많이 부족하고 당장 남들보다 뛰어나기는 어렵겠지만, 남들보다 한 발 먼저 앞서 시작했다는 것은 분명한 것 같습니다. 항상 존중과 배려를 바탕으로 따뜻한 마음으로 대해주시고, 제게 방향을 제시해 주신 최남우 대표이사님을 비롯한 ㈜인실리코젠의 모든 人Co분들께 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다.


부산대학교 박기림

㈜인실리코젠을 처음 알게 된 것은 2014년이었습니다. 당시에 학부 졸업을 앞두고 있던 저는 졸업논문을 작성하는데 있어 ‘CLC Main Workbench’ 라는 tool 을 접하게 되면서 생물정보학이라는 분야를 처음으로 알게 되었고 관심을 가지게 되었습니다. 2015년 대학원에 진학한 이 후 유전체 정보를 기반으로 한 원예작물 육종을 위한 분자마커 개발을 하게 되었습니다. 현재 연구하고 있는 주제는 다양한 수박 품종들의 전장유전체 재분석을 통하여 품종간 염기서열변이를 탐색하고 유전자 변이와 형질간 연관분석을 수행함으로 실제 분자마커 이용선발 육종에 필요한 정보를 얻는 것입니다. 연구를 진행함에 있어서 생물정보학의 기초부터 유전체 정보의 분석에 대하여 좀 더 자세히 공부하고 싶다는 생각이 들었습니다. 그 때 지도교수님의 추천으로 人Co INTERNSHIP 프로그램을 접하게 되었고 지원하여 좋은 기회로 약 4주간의 인턴 생활을 할 수 있게 되었습니다. 집이 부산이었기 때문에 한 달 간 회사 근처에서 방을 얻어 생활하게 되었습니다. 첫 출근날 많이 긴장했었는데 대표님께서 좋은 말씀을 많이 해주시고 선배들도 인사를 할 때 웃으면서 받아주시고 챙겨주셔서 감사했습니다. 1 주차에는 회사 생활에 대한 전반적인 교육을 들었습니다. 회사 소개와 사회 생활 등 다양하면서도 기본적인 교육을 듣게 되었습니다. 또한 생물정보 기초교육을 통하여 Linux와 python을 접할 수 있게 되었습니다. 2주차에는 전 주에 배웠던 기본 내용들을 바탕으로 하여 실제 생물정보학 문제를 풀어보는 시간을 가졌습니다. 기본 개념이 부족하다보니 다른 분들처럼 능숙하게 풀지는 못했지만 문제를 제 힘으로 풀었을 때 뿌듯함은 매우 컸습니다. 또한 CLC Genomics Workbench의 튜토리얼을 작성하며 Denovo assembly와 Re-sequencing 등 실제 데이터 분석을 배워볼 수 있었습니다. 첫 주에 미리 말씀을 해주셨던 자기소개발표 시간이 있었는데 많은 사람들 앞에서 제 소개를 하는 것이 익숙치 않아서 긴장을 많이 했었습니다. 발표 내용 중에 저의 장점과 단점을 정리하여 발표하였는데 간단한 슬라이드였지만 그 내용을 채우기 위해서 많이 생각을 할 시간을 가졌던 것 같습니다. 3주차에는 CLC 솔루션 교육을 참관할 수 있는 좋은 기회를 주셔서 튜토리얼 작성때 잘 풀리지 않았던 부분들을 직접 해보고 배울 수 있었습니다. 마지막 주에는 마무리를 할 수 있는 시간을 가졌습니다. 4주간의 人Co INTERNSHIP 과정을 통하여 한 모든 경험들이 제가 앞으로 나아갈 방향에 있어서 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다. ㈜인실리코젠, 그리고 대표님을 비롯한 모든 직원 분들과의 좋은 인연에 감사드립니다.


상명대학교 남대근

인실리코젠과의 同行

저에게 인실리코젠이 처음 다가왔을 때는 15년도 말에 졸업하신 선배님들의 특강에서였습니다. 졸업을 하시고 사회로 나가는 첫 걸음인 첫 직장에 대한 두려움과 설렘을 사람이 중심인 기업, ‘Personalized Bioinformatics'라는 기치를 중시하는 기업인 인실리코젠을 통해 만족할 수 있었다는 말은 저에게 인실리코젠에 대한 궁금증과 알고자 하는 열망을 심어 주었습니다. 이렇게 인실리코젠은 저에게 다가왔고 저는 인실리코젠과 함께 하고 싶어 人Co INTERNSHIP 2016 동계 프로그램에 지원해 약 한 달 동안 인실리코젠과 동행할 수 있는 기회를 얻었습니다.
첫 주에는 회사소개와 인턴십 프로그램의 설명을 통해 좀 더 인실리코젠을 이해할 수 있었으며, 회사생활에 필요한 다양하고도 기초적인 교육을 받을 수 있는 시간을 가졌습니다. 뿐만 아니라 생물정보를 담고 있는 다양한 데이터를 다루기 위한 Linux와 Python을 교육받을 수 있었는데 이를 통해 저는 앞으로 나아갈 제 삶에 밝은 등불을 얻을 수 있었습니다.
둘째 주에 접어들었을 때는 지난 일주일간 받은 다양한 교육들을 활용할 수 있는 시간을 가졌습니다. Wiki를 활용하여 생물정보 분야의 집단 지성 창출을 목적으로 운영되는 지식 커뮤니티인 人CoDOM에 글을 올렸으며, Linux와 Python을 기초로 좀 더 심화된 생물정보관련 Rosalind 문제들을 풀고, CLC Genomics Workbench를 활용하여 De novo assembly와 BLAST 학습하며 데이터를 다루기 위한 능력을 높일 수 있었습니다.
삼주차 때는 지금까지 갈고 닦았던 프로그래밍 스킬을 통해 NGS 데이터들을 파싱하고 분석하는 시간을 가졌습니다. 다양한 NGS 데이터들의 format들을 다루어 정보를 밝히는 시간은 알지 못했던 방법을 익힐 수 있는 유익한 시간이었습니다.
마지막 주차는 마무리하는 시간을 가졌는데 그동안 학습하였던 것들을 정리하고 다잡을 수 있는 시간이었습니다.
인턴십 프로그램을 처음 접해보았지만 이렇게 알차게 시간을 보낼 수 있다는 것에 정말 감사하다고 생각합니다. 다양한 방법으로 Linux와 Python을 활용하여 데이터들을 다루고 이를 통해 정보를 밝히고자 하는 작업이 저에게는 처음해보는 일이었지만 앞으로 무엇이 필요하고 현재 무엇이 부족한지를 알 수 있었으며 사회 선배들과의 만남을 통해 그분들의 경험과 노하우를 알 수 있었습니다. 마지막으로 인실리코젠과의 동행을 함께 해준 모든 분들께 감사드립니다.


상명대학교 임수정


생물정보학이라는 컴퓨터와 생물학이 합쳐진 학문을 처음 접하고 나서 공부를 하다보니 더 배워보고 싶고 흥미도 생겨서 워크숍도 참석해보고 학교에서 공부도 열심히 하던 중 (주)인실리코젠이란 회사에 대해 처음 접했습니다. 정말 좋은 회사인것 같고, 가고 싶은 마음에 지원서도 써서 내보고 면접도 봐서 3:1의 경쟁률에서 뽑혔습니다. 출근하라는 메일을 받고 얼마나 기뻤는지 아직도 기억이 생생합니다. 첫 출근때 사회생활도 처음이고 학교에서만 지내다가 회사로 나오니까 뭘해야할지 몰라서 어리둥절했던 기억이 납니다.

집이 인천이었음에도 4주동안 한번도 지각을 한 적 없고 저 나름대로 부지런하게 지낸것같아 기분도 좋습니다. 회사를 4주간 다니면서 많은 업무를 하고 교육도 받았습니다. 공통교육을 통해 사회생활 예절과 기본적이지만 많은 도움이 되는 것을 배웠고 정말 만족스럽고 좋았던 교육이었습니다. 데이터분석에 쓰이는 CLC Genomics Workbench 실습 및 번역, 人CoDOM 작성 및 Linux, Python 등 전반적인 생물정보학 교육을 들었습니다. 또 회사선배님들과도 많은 이야기도 나눠보고 고민상담도 몇번 했었는데 정말 좋으신 말씀 많이 해주셨고 人Co의 가장 중요한 '사람관계'도 많이 배웠습니다.
길면 길고 짧으면 짧은 4주간의 인턴십을 통해 정말 많은 것을 배웠습니다. 생물정보학에 대한 기초와 심화된 내용, 회사에선 어떤 일을 하는지, 생물정보가 어떻게 이용되는지 등 많은 실무경험을 듣고 경험해보았고, 특히 사회생활에 대해 많이 배웠습니다. 4주 동안 제 자신의 부족한 점도 많이 찾게되었고 몰랐던 제 모습도 볼 수 있었고, 인턴분들과 같이 공부도 하고 일도 하고 재미있게 이야기도 많이 나누면서 더 친해진것 같아 사람관계의 중요성도 다시 한번 느끼게 되었습니다. 제 인생에 있어서 인턴십은 절대 잊지못할 추억이자 정말 좋은 경험으로 남을것 같습니다. 이러한 계기로 사회로 나가는 첫 걸음이 헛되지 않게 앞으로도 열심히 공부도 하며 노력할 것입니다.
마지막으로, 바쁘시지만 항상 웃으면서 대해주신 (주)인실리코젠의 최남우 대표님을 비롯한 모든분들께 감사의 말씀 전합니다. 人Co INTERNSHIP이란 프로그램을 통해 정말 많은 것을 배우고 경험하게 해주셔서 감사합니다.


Posted by 人Co

2016/02/18 16:20 2016/02/18 16:20
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일정

일시 : 20155월 6(수)~ 5월 8(금)

장소 : KT인재개발원 1연수관 204호


목표

NGS 데이터를 이용한 전사체 풀 구성과 유전자 기능 분석에 대한

이해와 분석 능력 습득



내용

De novo transcriptome assembly and functional annotation

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



신청방법

신청기간 : 20154월 22(수) ~ 2015년 4월 26(일)

선발인원 : 30

우선 선발 사항 :

  1) 리눅스 사용 경험자 (중급 이상)

선발안내 : 2015년 4월 27일(월) ~ 2015년 4월 28일(화)

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

Posted by 人Co

2015/04/21 17:58 2015/04/21 17:58
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