HapMap GBrowse HapMap에서 사용하는 gbrowse에 내 데이터 살짝 얹어 보도록 하자. 직접 Genome Browser를 만들 수 없는 상황이라면 아주 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 아래 그림은 chromosome 9의 0.7M 영역에서의 HapMap 프로젝트에서 Genotype한 SNP(붉은색 삼각형)들과 dbSNP의 SNP(파란색 삼각형)들을 GBrowse를 통해서 본 것이다. HapMap에서의 Genotyped SNP와 dbSNP SNPs 트랙 여기서 내가 Genotype한 것들이 있을 경우 HapMap, dbSNP들과 비교해 보길 원한다면 자신의 Genotype한 데이터를 GFF 형식으로 만들어서 gbrowse에 살짝 넣어주면 된다. 자 그럼 시작해 보자. GBrowse Hac..
The current issue of Nature has a special issue on big data which is full of stuff that might be of interest: http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/ In particular: Big data: The future of biocuration: "To thrive, the field that links biologists and their data urgently needs structure, recognition and support." http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455047a.html 한번 읽어봐야지 ^..
Suffix tree는 생물학 서열 분석에 있어서 기본적인 데이터 구조 중 하나이다. 이전 블로그에서도 잠깐 언급했듯이 GPU를 이용해서 서열 매칭 작업을 병렬화 한다는 내용을 잠깐 언급한적이 있는데,,,, 이게 좀,,, Fast Exact String Matching on the GPU와 High-throughput sequence alignment using Graphics Processing Units(MUMmerGPU)는 모두 Michael C. Schatz가 저자로써, 모두 생물학 서열에 있어서 GPU를 이용한(GPU를 사용하지 않는 MUMmer(Maximal Unique Matching)) Suffix tree 알고리즘을 병렬화하는 내용이다. 간단하게 보면, 우선 기준이 되는 Reference..
이화여대 시스템생물학 연구소와 서울대 생명의약네트워크 연구정보센터의 주관으로 Agile을 통한 Bioinformatics 소프트웨어 개발의 생산성 향상에 관한 워크샵이 열립니다. 7월 28일 부터 8월 2일까지니까, 관심있는 분들은 많은 참여를 바랍니다. ^^ Agile은 이미 BMC Bioinformatics의 "Agile methods in biomedical software development: a multi-site experience report"라는 논문으로도 나와 있죠 ^^;; 그리고 현재 구글 그룹스에 "Open Bioinformatics Korea"라는 그룹이 만들어져 있습니다. 제목만 봐도 어떤곳인지 솔깃하시죠 ^^;; 다음에 좀더 자세한 내용을 다루기로 하고, 오늘은 이정도만,,,(..
본 문서는 Grid Engine의 "Simple-Job-Array-Howto" 문서를 기반으로 만들어졌으며, 이전에 포스팅한 "스케줄러 - 기본으로 돌아가기"와 밀접한 관계가 있습니다. ^^ DRM에서의 Serial 프로그램 실행하기 많은 수의 job들을 실행하기 위해서는 어떻게 해야 할까? 1,000개의 데이터셋이 있고, 이것을 하나의 프로그램이 실행한다고 한다면, 모두 1,000개의 Shell 스크립트를 작성해서 queue에 넣어야 할것이다. 바로 이러한 자잘한? 문제를 해결하기 위해서 Grid Engine에서는 Array job이라는 해결책을 제시해 주고 있다. -i 옵션의 인자를 입력으로 받고, -o 인자의 파일에 program의 수행결과를 쓰는 프로그램을 Grid Engine을 통해 제출한다고 ..
Job Scheduler로 보는 맞춤형 의료 서비스
민간 우주 여행, 로봇의 달탐사, 10일 안에 100명의 Genome 염기서열 분석 모두 꿈 같은 이야기이지만, 그 꿈같은 이야기들이 X PRIZE 재단에 의해서 커다란 상금을 걸고 진행중이거나 이미 끝난 대회이다. 2006년 개인의 맞춤형 의료 서비스의 진입을 위하여 X PRIZE에서는 민간에서 10일 안에 100명의 Genome을 해석할 수 있다면, 그것도 Genome 당 $10,000 이상의 비용이 들어가지 않도록 해낸다면, $1,000만 우승 상금을 얻게 된다. 이것이 바로 Archon X PRIZE for Genomics 이다. 그럼 이러한 일을 가능하게 하는데 중요한 역할을 하는 것이 무엇일까? 바로 Grid 컴퓨팅이나 클러스터 컴퓨팅의 Job Scheduler, DRM(Distributed ..