이 난해한 그림과 댄스를! 연재 목록 | 연재 > Bio뉴스 > 동향

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마감 이 난해한 그림과 댄스를! <15화>

생명과학자들은 반드시 '그래프 3 잘'이라는 소양이 있어야 한다. 그래프 3 잘 이란 '그래프를 잘 보고, 잘 이해하고, 잘 그려야 한다'라는 뜻이다. 그러나, 이 중요한 소양은 대게 좌충우돌과 시행착오로 개개인이 습득을 한다. 이 글은 생명과학 데이터로 '그래프 3 잘'하고 싶은 독자들을 돕고자 하는 글이다. 저자 뉴로는 '암은 굶어죽지 않는다.'를 신념으로 삼고 살아가는 직장인이다. 오늘도 그는 종양 오믹스데이터로 그래프를 그린다.

뉴로(필명)

[난그댄] 삶과 죽음 사이에는 사건이 있다

여러분 안녕하세요. 지난 시간 동안 다양한 그래프들을 탐구했습니다. 박스플랏, 산포도, tSNE, PCA, 덴드로그램 등등 다양한 생물학적인 데이터fmf 표현하는 여러가지 방법들을 알아봤고 논문의 실제 데이터를 다운 받아 그려봤습니다. 이제 마지막으로 우리는 생존 분석 (survival analysis)에서 꼭 빠지지 않는 카플란-마이어 플랏 (Kaplan-Meier plot, KM 플랏)을 알아보려 합니다.
- 2025.01.20
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[난그댄] 다른 차원에서 우리가 만날 확률

여러분 안녕하세요. 지난 시간 우리는 주성분 분석을 통해 어떻게 하면 고차원의 데이터를 낮은 차원으로 투영할 수 있는지를 배웠습니다. PCA는 데이터에 햇빛을 쏴서 그림자가 생기게 하는 것과 같은 원리였습니다. 그리고, 우리는 사물들의 그림자가 겹치지 않게 최대한 그림자가 생기게 만드는 수학적인 방법을 다뤘습니다. 하지만, 데이터의 숫자가 적으면 모르겠지만 데이터의 숫자가 많아지면 개별 샘플들의 그림자는 필연적으로 겹쳐지게 될 수밖에 없습니다. 예를 들어 아래의 나무 사진에서 나뭇가지들은 3차원의 공간 상에서 서로 겹쳐있지 않지만, 햇빛으로 지면에 투영된 그림자들은 2차원 상에서 겹쳐져 있게 됩니다 (그림 1). 우리는 이제 다른 방법으로 데이터를 표현해야 합니다.
- 2024.10.16
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- 추천추3
[난그댄] 데이터를 관통하는 주성분의 의미를 알아내는 방법

여러분 안녕하세요. 오랜만입니다. 지난 시간에는 주성분 분석 (Principal component analysis, PCA)가 어떻게 데이터에 햇빛을 비추는지를 수학적으로 풀어봤습니다. 그리하여 우리는 아래의 수식을 얻게 됐습니다. 마지막에 유도된 식은 고유벡터 (eigenvector)와 고유값 (eigenvalue)를 정의하는 식입니다. 즉, 원본 행렬 X를 차원축소 시켜주는 행렬 a는 X의 공분산에 대한 고유벡터들의 행렬이라는 뜻입니다. 그리고, 각 고유벡터에 의해 설명되는 분산의 크기는 lambda가 됩니다. 그리고, 편의상 각 고유 벡터와 lambda는 lambda의 크기가 가장 큰 것을 왼쪽에 두고 오른쪽으로 갈수록 낮아지는 내림차순으로 정렬해 둡니다. 그래서, 가장 데이터의 퍼짐을 잘 설명하는 PC1은 맨 왼쪽에 있고 그 다음은 PC1의 오른쪽에 둬서 쭉 갑니다.
- 2024.06.25
- 조회수5792
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[난그댄] 당신의 데이터에 햇살을 비추는 가장 완벽한 방법

여러분 안녕하세요. 오랜만입니다. 지난 시간에는 주성분 분석(PCA)을 햇빛과 그림자를 예로 들어서 설명했습니다. 적절히 햇빛으로 3차원의 사물을 비춰주면 이것은 한 단계 낮은 2차원으로 투영되는 것입니다. 여러분은 모두 똑똑하여 별다른 지식 없이도 이것을 뚝딱 잘하시겠지만, 이를 컴퓨터가 어느 차원에서든 뚝딱 잘하게 만들기 위해선 수학적으로 이 행위를 정의해야 합니다. 이를 위해 여기서부터는 유감스럽게도 대학교에서 배우는 수학이 나오게 됩니다만, PCA는 정말 알아두면 요긴하니 비유를 많이 해가며 서술하겠습니다.
- 2024.04.30
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[난그댄] 차원축소 세계의 태양과 그림자

안녕하세요. 독자 여러분 새해 복을 많이 받으시기 바랍니다. 지난 시간에 우리는 차원이 증가함에 따라 이해하는 것이 얼마큼 어려운지 그래프로 나타냈습니다. 차원이 증가한다는 것은 이해하기 뿐만 아니라 표현의 복잡도가 거의 지수적으로 (exponentially) 증가한다는 것을 의미합니다. 물론, 차원들 간에는 대게 어느 정도 상관성은 있어서 지수적으로 증가하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 키가 큰 사람은 대게 작은 사람보다 몸무게가 더 나갈 것입니다. 일일 음식 섭취량도 더 많겠죠. 우리가 이런 것을 잘 이용하면 차원축소를 효과적으로 할 수 있을 겁니다.
- 2024.03.15
- 조회수4896
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[난그댄] 인지 가능한 세계를 넘어 새로운 차원으로

여러분 안녕하세요. 새해 복 많이 받으시길 바랍니다. 이제, 연재가 두 자릿수에 들어가는 중요하고 새로운 국면에 접어들었습니다. 2024년은 2023년과 다른 새로운 미지의 세계입니다. 그것은 남녀노소를 가리지 않고 두근두근한 세계이고 시간이죠. 그래서, 이번 연재는 우리의 인지 세계를 훨씬 뛰어넘는 고차원 데이터 세계를 어떻게 보이게 할지에 대한 연재를 시작하고자 합니다.
- 2024.02.05
- 조회수4764
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[난그댄!] 모티프와 엔트로피

여러분 안녕하세요. 이제는 날씨가 오락가락하지만 영하의 날씨도 오는 요즘입니다. 지난 연재에서 우리는 DNA/RNA/Protein 서열들에서 반복적인 패턴이 나타날 때 효과적으로 시각화해 주는 시퀀스 로고(sequence logo)를 배웠습니다. 제가 계획했던 3가지 방식 중 벌써 2가지인 Position Frequency Matrix (PFM)과 Position Probability Matrix (PPM)을 배웠습니다. 이들도 많이 쓰이긴 하지만 ‘여기 시험에 나옵니다. 중요하니 별 3개 그리세요’라는 느낌이 없는 단점이 있습니다. 즉, 한 번에 봤을 때 어떤 부분에서 어떤 구성요소가 중요한지 ‘강조’ 되지 않는다는 것이지요. 효과적인 플랏/그래프는 긴 Figure legend가 없을 정도로 직관적으로 전달돼야 합니다.
- 2023.12.15
- 조회수5201
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[난그댄!] 모티프는 이렇게 보인다

여러분 안녕하세요. 점점 날씨가 시원해지고 옷가게에는 가을 옷들이 진열되고 있습니다. 패션의 계절인 가을에 오면서 옷의 다양한 브랜드 별 로고(logo)를 보다가 가을 분위기에도 딱 맞는 플랏이 생각났습니다. 이번, 글에서 소개할 플랏의 이름은 시퀀스 로고 (sequence logo)입니다. 노래를 듣다 보면 익숙한 노래가 있습니다. 다만, 이름을 모를 때가 많죠. 마찬가지로 시퀀스 로고는 이름을 들을 때 이게 뭐였는지 감이 오지 않습니다. 눈으로 봐야 ‘아 이거’라는 생각이 들고 어디에 쓰이는지 아는 플랏입니다.
- 2023.10.26
- 조회수5547
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- 추천추2
[난그댄!] 우선순위를 잘 선정하는 것은 모델링에서도 중요하다.

여러분 안녕하세요? 비가 무척 많이 오는 여름입니다. 우리의 삶은 BCD란 말이 있습니다. 삶은 탄생 (Birth)와 죽음 (Death) 사이에 선택 (Choice)가 존재한다란 말로 선택이 얼만큼 중요한지 알려줍니다. 우리는...
- 2023.08.08
- 조회수3337
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- 추천추0
[난그댄!] 꽃다발을 묶는 법은 완전하게 하거나 평균만 하자.

여러분 안녕하세요? 지난 시간 덴드로그램을 통해 우리는 헤모글로빈을 통해 서로 다른 종 (species)들의 연관관계를 그려보기도 하고 인간에게 존재하는 HLA (Human leukocyte antigen) 유전자들의 유사성을 그려봤습니다...
- 2023.06.21
- 조회수3627
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- 추천추1

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