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KOBIC 소식

바이오소재 뉴스레터(2025년 5월호) 발행

바이오소재 뉴스레터(2025년 5월호) 발행 새글 KOBIC은 바이오소재 분야의 국내외 이슈를 전하고, 선정된 분야의 논문 및 특허를 분석한 <바이오소재 뉴스레터>를 매달 1회에 전하고 있습니다. 이번달에는 2025년 5월 뉴스레터가 발행되었습니다. 앞으로도 바이오소재 분야의 전문성 있는 소식을 전하고자 노력하겠습니다. 해당 자료는 바이오소재 총괄지원단 뉴스레터 자료실에서도 내려받을 수 있습니다. 2025-05-09

KOBIC 공지

10 2025.02
스위치 교체 작업으로 인한 네트워크 통신 일시 중지 안내새글 한국생명공학연구원 DMZ 및 서버팜 스위치 교체 작업을 아래와 같이 진행합니다.업무에 참고 하시기 바랍니다. ○ 내용 : 연구원 통합전산센터 10G 스위치 교체로 DMZ, 서버팜 구간 네트워크 통신 일시 중지 ○ 일시 : '25. 2. 10.(월) 18:00 ~ 19:00(1시간) ○ 작업 : 연구원 10G 스위치 교체 작업 ○ 영향 : 웹서비스 및 네트워크(DMZ, 서버팜) 연결 구간 네트워크 일시 중지 빠른 시간내에 처리될 수 있도록 노력하겠습니다.감사합니다. [문의]전화 : 042-879-8538E-mail: kwon0513@kribb.re.kr

최신 연구 등록 정보

BioProject RNA-sequencing of Necrotizing enterocolitis samples
  • Project IDKAP241509
  • NTIS 과제번호N/A

공개 분석 파이프라인

Single-Cell-RNA-Sequencing-Pipeline

Whole-genome sequencing pipeline

The Whole-genome sequencing(WGS) pipeline is a modular toolkit for processing WGS data. This pipeline takes a FASTQ file as input and provides haplotype call results and annotations and visualizations based on GATK pipeline. First, raw read data with well-calibrated base error estimates in FASTQ format are mapped to the reference genome. The BWA mapping tool is used to align reads to the human genome reference, allowing for up to two mismatches in 30-base seeds, and generate a technology-independent SAM/BAM reference file format. Next, duplicate fragments are marked and removed using Picard(http://picard.sourceforge.net), mapping quality is assessed and low-quality mapped reads are filtered, and Paired-read information is also evaluated to ensure that all mate-pair information is in sync between each read. We then refine the initial alignments with local realignment and identify suspicious regions. Using this information as a covariate along with other technical covariates and known sites of variation, the GATK base quality score recalibration(BQSR) is performed. Germline SNPs and indels are called via local reassembly of haplotypes using the recalibrated and realigned BAM files. Finally, we provide Somalier, a tool to quickly assessing sample relevance from sequencing data in BAM, CRAM or VCF format.
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Single-Cell-RNA-Sequencing-Pipeline

Single-cell RNA sequencing pipeline

The Single-cell RNA sequencing pipeline is an extensible toolkit for analyzing single-cell gene expression data using the Scanpy framework. It includes methods for preprocessing, visualization, clustering, and differential expression testing. Its Python-based implementation efficiently handles datasets containing more than one million cells. We introduce ANNDATA, a generic class for managing annotated data matrices. The pipeline features: 1. Regression of confounding variables, normalization, and identification of highly variable genes. 2. t-SNE and graph-based (Fruchterman–Reingold) visualizations that show cell-type annotations derived from comparisons with bulk expression data. 3. Clustering of cells and visualization using the Louvain algorithm, with support for other clustering algorithms as well. 4. Ranking differentially expressed genes in clusters to identify marker genes corresponding to bulk expression labels.
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[제52호] 1장의 미학, 대관 문서 작성하기! 진태은
필자는 석·박사 및 기업연구소 생활을 통해 많은 글을 써왔다고 생각했지만, 2012년 한국생명공학연구원에 입사하여 막상 대관(정부와 원활한 소통을 위해 필요한 업무) 문서를 작성하려니 막막했던 것이 생각납니다. 2017년경 출판된 ‘대통령의 글쓰기(김대중, 노무현 대통령에게 배우는 사람을 움직이는 글쓰기 비법)’라는 책을 제외하면, 아래에 보인 대관 문서의 ‘양식’ 이외에는 문서를 어떻게 작성하면 좋은지에 대한 책이나 가이드를 찾기는 어려웠던 것 같습니다. 이에, 필자가 가장 익숙한 분야이기도 하면서 대관 문서 글쓰기를 처음 시작하는 분들에게 도움이 될 수 있는 글을 쓰면 좋겠다는 생각을 하여 이번 글을 작성하게 되었습니다. <과학기술정보통신부 문서 작성의 양식> 처음 과기정통부에 보고할 문서를 작성할 때, 선배님들은 ‘개조식으로 1~2장 내에 간략하게 작성해야 한다’, ‘신문 사설 등을 많이 읽고 벤치마킹을 해라’ 등의 막연한 조언을 해주셨습니다. 실제 주변에서 대관 문서 작성법에 대해 이야기할 때고, 양식을 이야기하는 것 말고는, 친절하게 설명하는 경우는 거의 없었던 것 같습니다. 어떤 문서가 잘 작성된 문서인지는, 이미 우리가 잘 알고 있는 곳에서 찾을 수 있습니다. ‘좋은 파워포인트 만드는 법’에 대한 교육을 들어보면, 가장 강조하는 것이 청자의 수준에 맞는 프레젠테이션인 것 같습니다. 이는 대관 문서에도 동일하게 작용됩니다. 문서를 읽게 되는 부처의 사무관, 과장, 더 나아가 장차관이 작성자의 의도를 쉽게 이해하고, 본인도 그 문서를 다른 사람에게 설명할 수 있는 문서가 잘 작성된 문서인 것 같습니다. 이는 기업이나 기관의 보고문서에도 동일하게 적용됩니다. 부처의 장관, 기업의 대표들은 하루에도 수많은 보고를 받고, 의사결정을 해야 하기에 한정된 시간 안에 결정하는데 필수적인 내용을 쉽게 듣고, 이를 바탕으로 결정할 수 있기를 원합니다. 말은 쉽지만, 실제는 어떻게 해야 할까요?좋은 발표자료는 청중의 눈높이에서 듣는 사람이 이해하기 쉬워야 한다고 합니다. 이는 좋은 글쓰기에서도 다르지 않을 것입니다. 일반적으로 정부부처 보고문서는 중학교 1~2학년 수준으로 작성되어야한다고 하는데, 이 말에 정답이 있습니다. 듣는 사람이 해당 분야의 전문가가 아닌 경우에는 청자가 이해할 수 있는 수준으로 작성해야 합니다. 무슨 말을 하고자 하는지 작성자 본인도 모르겠고, 불필요하게 분량만 많은 문서는 어디에서도 환영받기 어려울 것입니다. 다만, 보고문서는 단순한 보고를 위한 문서냐, 결정을 요하는 문서냐에 따라, 방식과 내용이 달라져야 할 것입니다. 각각의 문서는 지나치게 길게 작성할 필요는 없으며, 필요하다면 상세한 내용은 문서 뒤에 붙임(문서의 본문에 포함되지만, 내용 상 부가적인 자료로 붙여놓은 것) 또는 별첨(본문과는 별도로 첨부되는 자료)으로 제시하면 좋습니다. 특히 결정을 요하는 문서는 2~3가지의 제안과 함께 각각에 대한 장단점을 설명하면 제일 좋은 문서로 생각됩니다. 이러한 방식의 문서 작성은 본인이 보고를 받고 결정해야하는 상황에 닥치게 되면 효용성을 바로 느낄 수 있을 것이라고 생각합니다.한정된 분량에서, 남들에게 설명하기 좋은 문서는 구조화가 잘된 문서일 것입니다. 시계열이든, 중요도에 따른 서술식이든, 서론-본론-결론이든 일정한 원칙과 구조를 가지고 작성된 문서는 본인도 이해하기 쉽고, 남에게 설명하기도 좋을 것입니다. 본인이 작성한 문서를 시간이 지난 후에 읽었을 때 바로 이해가 되고 보고를 진행할 수 있으면 잘 작성된 것으로 판단하고, 무슨 내용을 하고 싶었는지 이해가 어려우면 잘못 작성된 문서라고 생각합니다. 10년 이상 대관 문서를 작성해왔지만, 과거의 문서를 보면 창피할 때가 많습니다.마지막으로 숨겨진 진실(?)을 이야기하며 글을 마무리하고자 합니다. 과기정통부의 문서를 보면, 문서 처음에 위치하는 헤딩의 색깔을 보신 적이 있을 텐데요. 가끔 대관 문서를 자주 작성하는 분들은 기존 문서의 양식에서 내용만 고쳐 넣는 방식으로 문서를 작성하다 보니 정부마다 헤딩의 색깔이 다르다는 것을 모르는 경우가 많은 것 같습니다. 정권이 바뀌면서 부처의 이름이 바뀌고, 그에 따라 부처 로고의 색깔이 변경되어 왔는데, 정부 부처의 로고가 통일된 후에는 정권의 대표색깔을 반영하여 헤딩의 색깔이 변해왔습니다. 다만, 문서를 작성하는 주체인 부처 또는 기관별로 정체성을 강조하기 위해 자체적인 헤딩 무늬와 색깔을 이용하는 경우도 많습니다. 다음은 시기별 과기정통부 문서의 해딩의 변천사인데, 재미로 봐주세요. <과학기술정보통신부 문서의 헤딩 색깔의 변천사>
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국가바이오데이터스테이션 데이터 활용 바로가기

바이오 연구 데이터란 생명과학 분야의 국가 R&D 사업을 통해 생산된 모든 종류의 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 활용한 혁신 연구 방식이 각광받으면서 R&D 혁신을 견인하는 핵심요소로 부각되고 있습니다. 이를 위하여 부처·사업·연구자별 흩어져 있는 데이터를 통합 수집·제공하는 국가바이오데이터스테이션을 구축하여 데이터 기반 바이오 연구 환경을 조성하려 합니다.

데이터별 등록 현황

  • 2,098건

    바이오프로젝트

  • 107,605건

    바이오샘플

  • 2,379,489건

    등록된 데이터

바이오 프로젝트 등록 현황

등록 누적 건수(건)
국가 바이오 빅데이터 사업 사업소개 바로가기

정밀의료의 근간이 되는 바이오 빅데이터는 사후적 치료 중심에서 개인 맞춤형 치료·예방의료로 전환됨에 따라 중요도가 커지고 있습니다. 특히 선점 효과가 큰 바이오 산업의 경우 선제적 투자가 필요하며, 주요국들은 대규모 바이오 빅데이터를 구축하고 있습니다. 이에 따라 국가적으로 미래 의료 선도를 위한 국가 바이오 빅데이터를 구축하기 위해 본 사업이 시행되었습니다. 정밀의료 시대의 중심인 '바이오 빅데이터'를 국가차원에서 수집-저장-활용 할 수 있는 기반을 조성하고, 신산업 촉진 및 건강한 삶의 증진에 기여하고자 합니다.

임상정보 수집

16개 희귀질환 협력기관을 지정 운영하여 희귀질환자 모집 후 임상정보 수집

데이터 분석

수집된 희귀질환자의 검체를 자원 제작 기관으로 운송 후 유전체 데이터 생산ㆍ분석

데이터 공유

수집된 임상정보 및 유전체 데이터는 3개의 기관에서 컨소시엄을 구성해 공유

데이터 활용

분석한 데이터는 희귀질환자 상담 및 진료 ㆍ연구 활동 등에 활용

유전체 데이터 25,000
변이분석 데이터 25,000
임상 정보 25,000
코호트 7
감염병 연구정보포털 소개 바로가기

감염병 연구정보포털(Infectious Disease Data Portal)은 전 세계 감염병 바이러스의 연구데이터를 통합 제공하는 포털 서비스 입니다. 빠르게 변화하는 상황에서 감염병을 이해하고 치료법과 백신을 개발하기 위해 데이터와 결과를 조화롭게 공유하기 위해 KOBIC은 전세계 감염병의 연구정보데이터를 통합하여 제공하고 있습니다.

시퀀스 대시보드

88,386 국내 유전체 서열
1,354 국내 단백질 서열
19,685,177 국외 유전체 서열
35,837,682 국외 단백질 서열
19,764,289 코로나 유전체 서열
35,333,179 코로나 단백질 서열
바이러스

감염병 개요, 입자 및 유전체 구조, 생활사, 역학, 변이 등 바이러스에 대한 통합 정보를 제공

데이터

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통계

바이러스 데이터의 발병 시기, 지역, 변이 등 다양한 통계 서비스

분석도구

간단한 웹 기반의 감염병 표준 염기서열 BLAST 서비스

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[종료] 제 50회 차세대 생명정보학 교육 워크샵 - 공간 전사체 분석 워크샵 (Advanced course)

  • 일시24. 08. 21(수) 13:00 ~ 24. 08. 21(수) 17:00
  • 장소한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실

[종료] 제 49회 차세대 생명정보학 교육 워크샵 - Illumina Dragen 활용 전장유전체 데이터 분석 교육

  • 일시24. 07. 23(화) 10:00 ~ 24. 07. 23(화) 17:00
  • 장소한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실

교육지원 누적 실적(건)

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국내 생명과학 연구의 활성화를 위하여 생명정보학 전문지식 습득 및 전산자원이 필요한 연구자 여러분들께 다양한 생명정보학 관련 연구를 지원합니다.

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