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이한빈 님의 인터뷰
지금까지 대부분의 유전학 데이터는 유럽계 참여자를 대상으로 이뤄졌습니다. 그러나 인종적 혹은 문화적 배경에 따라 약물과 치료의 효과가 달라질 수 있음이 밝혀지면서 더 다양한 집단으로부터 데이터를 수집하려는 움직임이 커지고 있습니다. 여기서 발생하는 한 가지 기술적 문제점은 유전적 다양성이 데이터를 기존의 전장유전체연관분석 (Genome-wide association study, GWAS) 통계 기법들로는 온전하게 분석하기 어렵다는 점이었습니다.
Genome Biol.2025-07-17
인과추론 (Causal inference)는 관찰연구가 지배적인 경제학과 사회과학을 중심으로 비실험적 자료에서 인과성을 창출하는 방법을 연구하는 분야입니다. 작년 노벨경제학상이 이 분야를 개척한 공로로 수여되기도 하였습니다. 최근에는 인공지능 연구나 유전체학 같은 분야에도 그 응용이 확장되며 많은 관심을 받고 있습니다. 대부분의 유전체 연구는 인구집단에서 대표성을 갖는 사회과학 자료와 다르게 자발적 참여를 바탕으로 이뤄지기 때문에 선택편향 (Selection bias)이 발생할 위험이 있습니다. 2021년 Nature Geneti
Genome Biol.2022-07-11