당신의 논문 동료 연재 목록 | 최신글 > 연재 > 동향 | BRIC

연재

마감 당신의 논문 동료 <10화>

scRNA-seq Data 분석, Public Dataset 활용, 그리고 엑셀, 파워포인트, 워드, 엔드노트를 이용해 논문을 작성하는 팁들을 소개드립니다.

소개글 펼쳐보기

쿼카(필명)

추천지수 151
스크랩

다양한 소프트웨어를 활용한 논문 작성 팁 및 어휘 모음집

연재 마지막 글이네요. 제가 연재를 하겠다고 마음먹었던 계기 중 하나가 있었습니다. 언젠가 제가 연재한 글보다는 훨씬 더 짧게 글을 쓴 적이 있었는데, 제 글에 달렸던 댓글을 보고 마음이 참 아팠었기 때문이었습니다. “정말 너무 감사드립니다! 뭔가... 이 분야 특성상 가르쳐 준다는 게 당연시되지 않고 오히려 너 알아서 해봐라 하는 고약한 심보가 많다고 느꼈습니다… 학위생활에 큰 힘이 될 거 같습니다.” 이 댓글을 보고 제가 가진 노하우를 조금 더 나눠주는 것이 좋겠다는 생각이 들었습니다. 마무리되어 가는 본 연재 글이 독자들에게 조금이나마 힘이 되기를 바랍니다.
- 23.11.10
- 조회수25680
- 추천수15
- 답변6
Endnote 150% 활용 하기

Endnote는 훌륭한 서지관리 프로그램입니다. 서지관리 프로그램으로 Endnote 이외에 BibTeX, Mendeley, Papers, Zotero 등이 있지만 사실 저는 Endnote 밖에 사용하지 않아서 나머지는 잘 모릅니다… 본 글에서는 제가 Endnote를 어떻게 활용해 왔는지, 그리고 실험실에서 저에게 많이 질문한 사항들에 대해 말씀드리고자 합니다.
- 23.10.27
- 조회수68081
- 추천수7
- 답변1
파워포인트를 활용한 논문 작성 꿀팁

논문 그림을 그리는 방법은 크게 파워포인트 또는 adobe illustrator로 나뉩니다. 저는 계속 파워포인트로 그림을 그리다가, 학교에서 세미나도 열고 다른 사람들이 adobe illustrator로 그린다는 얘기를 듣고 며칠 열심히 공부했던 적이 있습니다. 저는 잘 안 맞더라고요. 이미 파워포인트에 적응이 돼서 그런가… 파워포인트는 논문 작성하라고 있는 프로그램이 아니라 발표 슬라이드를 만드는 것이 목적인 프로그램입니다. 따라서 파워포인트로 논문을 작성하는 것은 여러 단점들이 있습니다 (특히 정렬 부분에서는 adobe illustrator가 훨씬 낫습니다). 그래도 여러분들이나 제 손에 이미 익은 이 프로그램으로 논문을 어떻게 작성하는지 보여드리려고 합니다 (본 글에 있는 데이터는 논문에 사용하지 않은 데이터이고, 앞으로도 사용할 일이 없는 데이터이니 참고 부탁드립니다…).
- 23.10.13
- 조회수82943
- 추천수11
- 답변1
그래프패드를 활용한 통계 처리 방법

통계는 조금… 아니, 많이 어렵습니다. 중학교, 고등학교, 그리고 대학교 시절에도 통계를 배웠지만 실제로 통계를 돌려보고 이게 정답인지 확신하는 것은 여전히 어렵습니다. 사실 이 글도 제가 완전히 확신을 하고 쓰는 글은 아닙니다. 어딘가 오류가 있을 것 같은 두려움이 듭니다. 그래도 의지할 곳이 하나 있습니다. 바로 그래프패드(Graphpad)입니다. 그래프패드는 유료 프로그램이라 이 프로그램의 사용을 제가 권장하는 것이 맞나 싶기는 합니다(학생과 포닥은 1년에 142달러이고, 한 컴퓨터에서만 사용할 수 있습니다. 올해 4월 기준 약 19만 원 정도였네요). 그런데 분명히 그 값어치를 합니다. 그렇기 때문에 본 글에서는 그래프패드를 어떻게 활용할 수 있는지 설명드리고자 합니다
- 23.10.06
- 조회수94328
- 추천수17
- 답변8
다양한 public database (HPA, GTEx…) 소개부터 활용까지

앞선 글에서 GWAS 데이터포털인 CMDKP, T2DP 및 Genebass를 소개해드렸습니다. 본 글은 이 포털 이외에 제가 사용하거나 알고 있는 여러 데이터 포털 중 Human Protein Atlas와 GTEx를 상세히 소개해드리고자, 나머지 데이터베이스도 간단히 언급하고자 합니다. 제가 어떤 유전자에 대해 공부하겠다는 마음이 들었을 때 가장 먼저 들어가 보는 사이트입니다. 처음에는 사람에서 특정 유전자의 조직별 발현량과 세포 내 위치 정보(안티바디 기반)를 알려주는 사이트로 유명했는데, 이제는 정말 여러 유용한 정보를 제공하는 정보 포털로 자리매김했다고 생각합니다.
- 23.09.22
- 조회수14325
- 추천수8
알아두면 유용한 여러 대사질환 유전체 포털들

GWAS (Genome-Wide Association Studies)는 유전체, 특히 특정 SNP(single nucleotide polymorphism)와 특정 표현형이 어떤 관련을 맺는지를 연구합니다. GWAS에 대한 소개를 논문의 글을 번역해서 소개하면 다음과 같습니다. “GWAS는 여러 유전체에 걸쳐 수십만 개의 유전자 변이를 테스트하여 특정 형질이나 질병과 통계적으로 연관된 변이를 찾아냅니다. 이 방법론은 다양한 형질과 질병에 대한 무수히 많은 강력한 연관성을 생성했으며, GWAS 샘플 크기가 증가함에 따라 관련 변이체의 수는 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다.
- 23.09.15
- 조회수7347
- 추천수5
ChIP-seq 데이터 사용 방법

ChIP (Chromatin ImmunoPrecipitation)은 chromatin에 붙어있는 단백질을 항체를 이용하여 검출하는 실험입니다. 특정한 DNA 서열만을 탐지할 땐 qRT-PCR 방법을 사용하지만, DNA 서열 전체 수준에서 단백질의 결합 여부를 조사하기 위해서는 ChIP-seq이 필요합니다. Transcriptome (microarray, RNA-seq, scRNA-seq 등) 데이터와 마찬가지로 ChIP-seq 데이터도 논문에 사용될 경우 NCBI에 업로드해야 합니다. 따라서 microarray에서 사용한 방법과 마찬가지로 논문에서 GSE를 검색하거나 또는 NCBI GEO DataSets에서 특정 단백질을 검색하여 이용할만한 데이터를 찾으실 수 있습니다.
- 23.09.08
- 조회수16317
- 추천수4
- 답변2
Microarray/RNA-seq 데이터 다운부터 Gene Ontology까지

Microarray는 초창기 transcriptome 분석 형태로, probe를 이용해 거의 모든 유전자의 발현량을 조사하는 방법입니다. RNA-seq의 결과물은 ATCG와 같은 DNA 서열이지만, microarray의 결과물은 형광 세기입니다. 마치 qRT-PCR과 같아서 한 실험 내에서 비교는 가능하지만, 한 batch를 다른 배치와 비교할 수는 없습니다.
- 23.09.01
- 조회수47456
- 추천수15
- 답변8
scRNA-seq data 분석법 – Plot 4 종류부터 DEG까지

R을 활용하면서 가장 많이 나오는 에러에 대해 짚고 넘어가고 합니다. 제 경험상, 앞으로 R을 실행할 때 오류가 나는 원인의 대부분은 대소문자를 잘못 넣은 것입니다. 대소문자를 반드시 잘 구분해서 타이밍 해주세요.
- 23.08.25
- 조회수35785
- 추천수21
- 답변15
scRNA-seq data 분석법 - R 설치부터 Seurat까지 & Public scRNA-seq 분석 사이트 소개

대학교 3학년 연구생 인턴을 하던 시절, 한창 DNA 클로닝을 배우고 있을 때 선배께서 “손을 잡고 가르쳐 주는 DNA 클로닝”이라는 책을 빌려서 공부해 보라고 했던 일이 기억납니다. 도서관에 책을 빌리러 가면서도 ‘손을 잡고 가르쳐 준다니 참 흥미롭다’ 라는 생각을 했었어요. 책을 빌려서 서문을 보는 데 너무 인상 깊었습니다.
- 23.08.18
- 조회수71723
- 추천수48
- 답변15

1