Major Study./Bioinformatics 69

Multi-class와 Multi-label classificiation, 분포가 다른 Output들

딥러닝 연구를 하다보니, 다양한 task를 수행하게 된다. 그 중, 딥러닝을 자주 씀에도 불구하고 내게 조금 헷갈렸던 task가 있는데, 바로 Multi-class와 Multi-label 이다. 쉽고 기본적인 내용같지만, Label의 형태에 따라서 매우 복잡한 문제가 될 수도 있다. 이 글에서는 Multi-label을 예측하는 문제에서, Output이 어떤 것은 Regression을 해야하고, 어떤 것은 classification을 수행해야 할 때를 위해 내가 정리하는 글이다. 1. Bianry classification - Sigmoid 일단 binary classification은, Logistic regression과 동일한 task로 간단한 sigmoid로 쉽게 해결할 수 있다. Sigmoid는 ..

deep learning for the life sciences

요즘, 책을 사기만 하고 리뷰를 통 못했는데, 2년 전에 나온, 그것도 번역서지만 이런 책을 왜 이제서야 발견했을까? 놀라움에 얼른 집어 구매하고, 카페에 와서 간단하게 인덱스, 내용들을 리뷰해봤다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791161754420&orderClick=LAG&Kc= 생명과학을 위한 딥러닝 - 교보문고 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝 | 로봇 공학의 발전으로 수많은 생명과학 실험들은 자동화돼 엄청난 양의 데이터를 만들어 낸다. 현대 생명 과학자들은 거대한 데이터 속 www.kyobobook.co.kr 인덱스는 다음과 같다. 1장. 왜 생명과학인가?..

Bioinformatics 공부용 웹사이트 rosalind.info

최근 거의 3년간? 거의 메디컬 연구, paper writing에만 집중하다보니, bioinformatics 분야와 코딩실력에 자신감이 무척이나 떨어졌다. 그런데, bioinformatics 분야에서 ACM ICPC 문제 (국내에서 백준? 같은?) 푸는 비슷한 사이트가 있어, 공부용으로 참 좋겠다 싶어서 시작해봤다. 5문제 정도 풀어봤는데, 아직은 너무 쉬워서 잘 모르겠지만, 뒤로 갈수록 기대가 된다 ㅎㅎ

AI in health care - National Academy of Medicine 리뷰 pdf

Index는 다음과 같습니다. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTH CARE: THE HOPE, THE HYPE, THE PROMISE, THE PERIL OVERVIEW OF CURRENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE IS CHANGING HEALTH AND HEALTH CARE POTENTIAL TRADE-OFFS AND UNINTENDED CONSEQUENCES OF AI AI MODEL DEVELOPMENT AND VALIDATION DEPLOYING AI IN CLINICAL SETTINGS HEALTH CARE AI: LAW, REGULATION, AND POLICY ARTIFICIAL INTELLIGENC..

gsutil - google cloud platform 리눅스 사용법

gsutil은 google sotrage를 다루기 위한 툴인데,GnomAD, 1000 genome 등등 공개 빅데이터를 다운받으려면 gsutil 이라는 툴을 사용해야 하는 경우가 많다. 프로그램에 대한 자세한 설명은 안나와있지만, 다운로드 속도가 빠른걸 보니아마 UDP 기반으로 만들어진 파일전송 시스템이 아닐까 싶다. ;; [sosal@cipher reference]$ uname -aLinux cipher.snubi.org 2.6.32-642.4.2.el6.x86_64 #1 SMP Tue Aug 23 19:58:13 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 리눅스에서 uname -a라고 치면, 64비트인지 32비트인지 알 수 있다.x86_64 이기 때문에, 64비트이며 아래..

R package를 이용하여 TCGA 데이터 다운받기

http://www.liuzlab.org/TCGA2STAT/ https://cran.r-project.org/web/packages/TCGA2STAT/index.html TCGA2STAT: Simple TCGA Data Access for Integrated Statistical Analysis in R Automatically downloads and processes TCGA genomics and clinical data into a format convenient for statistical analyses in the R en environment. R을 이용해서 TCGA 데이터를 바로 불러올 수 있는 패키지. 2015. 11. 14. Wan, Ying-Wooi, Genevera I. Allen..

BLAST 리눅스 서버 command에서 실행하기

0. Input으로 사용할 Sequence data 준비. ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/H_sapiens/mRNA_Prot/에서 아무거나... faa 확장자 파일 준비.모든 파일들을 하나로 합쳐서 sequences.faa 라는 파일로 완성.. # head sequences.faa 1. BLAST Linux executable 파일 다운로드URL: ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/ NCBI에서, 소프트웨어 다운로드란에 들어가서 BLAST를 다운받는다. 2. wget으로 위의 blast x64-linux.tar.gz파일 다운로드. wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/exe..

Centrifuge - BLAST보다 3000배 이상 빠른 프로그램

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ https://ccb.jhu.edu/software/centrifuge/manual.shtml Facebook korean bioinformatics에서 김대환 박사님께서 언급하신 프로그램.BLAST보다 3,000배 이상 빠른 Centrifuge라는 프로그램 (https://ccb.jhu.edu/software/centrifuge)도 있습니다.Centrifuge 웹사이트에서 NCBI nucleotide non-redundant sequences (nt)인덱스를 다운로드 받으셔서 사용하시면 될것 같습니다. 이 nt 인덱스는 viruses, archaea, bacteria, eukaryotes등의 genome sequence를 포함하..

ECCB 학회 노트필기

세션 들으면서 정리했던건데.. 벌써 갔다온지 몇달이 훌쩍 지났다. 노트필기 하면서 무슨 생각을 했는지 사실 기억도 안나는데,이거 이러다가 잊어버릴 것 같아서 그냥 블로그에 흔적을 남겨본다. A survey of best practices for RNA-seq data analysis - Genome BiologyPerturbation biology nominates upstream–downstream drug combinations in RAF inhibitor resistant melanoma cellshttp://www.intogen.org : Cancer Drivers Database - 이거 내가 만드는 네트워크에서 한번 비교해보자http://CancerGenomeInterpreter.org/Ja..