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- Self-supervised learning (자기 지도 학습) Label이 없는 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 방법 - Contrastive learning (대조 학습) Self-supervised learning 중의 하나로, 양의 쌍 (유사한 샘플)과 음의 쌍 (비슷하지 않은 샘플) 을 사용해서 데이터 샘플 간의 유사성을 학습하는 방식 Siamese network 같은 기본적인 contrastive learing은 매우 이해하기 쉬운데, 예를 들면 - Input으로 주어진 2개의 이미지 (A, B)가 동일한 Label을 가졌느냐, 서로 다른 이미지냐 - 혹은 A를 Augmentation (회전, 대조, flip, Crop 등을 활용한) A' 를 생성하여 (A, A'): 양의 쌍 (A, B..

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/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ Schwaederlé, Maria, et al. "VEGF-A Expression Correlates with TP53 Mutations in Non–Small Cell Lung Cancer: Implications for Antiangiogenesis Therapy." Cancer research 75.7 (2015): 1187-1190. INTRODUCTION Bevacizumab은 항암제로서 종양에 있어서 많이 사용되는 약물이며 Vascular endothelial growth factor-A (VEGF-A)을 대상으로 한다. Carboplatin, paclitaxel과 결합된 치료법은 실제로 화학요법만 사용했을 때의 생존인..

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ Microsatellite에 대해서 공부하면서 Microsatellite instability라는 페이퍼를 해석해봤다. Schlötterer and Harr, 2001, C. Schlötterer, B. Harr Microsatellite Instability. Encyclopedia of Life Sciences Nature Publishing Group, London (2001) pp. 1–4 Microsatellite는 고등 생물의 유전체에서 아주 흔하게 발견되는 짧은 반복서열이다. Short tandem repeats(STRs), Simple sequence, Microsatellite 모두 함께 사용할 수 있는 용어이다...

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ Springer 2005, Peter J. Park Methods of Microarray Data Analysis IV Gene Expression Data and Survival Analysis http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F0-387-23077-7_3 상당히 오래된 문서이지만, Microarray를 사용한 Survival analysis에서 다뤄지는 다양한 알고리즘과 문제점들이 소개된다. Gene expression을 이용한 survival analysis를 공부하면서 살짝 간출여서 정리해보려고 노력해봤다. ABSTRACT. Expression profiles와 Phenotypi..

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ Suo, Chen, et al. "Integration of somatic mutation, expression and functional data reveals potential driver genes predictive of breast cancer survival." Bioinformatics (2015): btv164. bioinformatics 학회지에 실린 논문. 제목만으로는 평범한 gene scoring 논문인줄 알았는데, 의외로 너무 재밌는 논문이었다. 초록에서는 다음과 같은 문장으로 시작된다. Genome and transcriptome analyses can be used to explore cancers com..

/* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ Nature Methods지에 실린 논문입니다. NGS 이후에 3세대 Sequencer중에 하나인 MinION Nanopore sequencer로부터 얻은 데이터에 대해 정확한 sequencing을 위한 데이터분석 관련 논문입니다. MinION Nanopore sequencer는 위의 그림처럼 usb크기의 아주 작은 sequencer다. 기존의 NGS sequencer와 달리, 다량의 잘려진 sequence fragment를 읽어들이는 것이 아닌, 하나의 DNA strand 전체를 한번에 읽어들일 수 있다는 장점이 있다. 현재까지는 variant가 아주 많은 부위 [예를들면 면역관련이나 류마티스 관절렴 등등, variant가 아주..