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몇년전 개인유전체 데이터가 보편화 되면 자신이 직접 자신의 유전체 데이터를 분석(해킹)할 수 있도록 가이드를 해줄 책을 하나 만들고자 했다. 옛날옛날부터 블로그에 끄적였던 내용들을 정리할겸,, 겸사겸사 이제 책 만들기에는 여러가지 상황상 힘들것 같고, 몇년동안 다른일들 때문에 돌보지 못했던 내용을 하나씩 풀어볼까 한다. 요즘에는 국내에서도 DTC(소비자직접거래) 방식의 유전자 검사를 통해 혈통분석이라는 이름으로 자신의 조상(ancestry)정보 등을 확인할 수 있는데, 오늘은 이와도 연관된 맛보기 챕터로 "인구 집단 비교" 부분을 공개한다. Demo chapter3 from Hong ChangBum 그럼 이만, 뿅
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/JGjhW/btqQhMqvV5G/KU6hkCf2tQmp1m85ZJdFbk/img.png)
내가 특정 암(또는 질병)에 대한 변이를 모아 놓았다고 할때, 해당 변이가 언급된 논문을 항상 최신으로 업데이트 해주는 경우 해당 변이가 해당 질병에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정보를 항상 지켜볼 수 있게 된다. 더 나아가 해당 논문에서 언급된 변이를 논문을 보고 manual curation을 거쳐 knowledge base화 하는데에도 도움을 줄 수 있다. 다음은 BRCA Exchange로 BRCA1/2 mutation의 pathogenicity 정보를 제공하는 데이터베이스로 mutation을 클릭하면 다양한 정보와 함께 해당 mutation이 언급된 논문(제목, 저자, PMID, 해당 mutation이 언급된 본문 내용) 정보를 함께 제공한다. 아래 변이는 BRCA1의 L1750P 변이로 ClinV..