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RNAi(RNA interference) siRNA(short interfering RNA)라 불리는 12~21 mer의 dsRNA에 의해 서열 특이적으로 유전자 발현이 억제되는 현상 --> RNA 간섭 gene silencing by RNAi RNA 간섭을 이용해 특정 유전자의 활성을 억제할 수 있음 표적 mRNA와 상보적 관계에 있는 이중가닥 RNA 를 세포에 도입하는 방법으로 억제 가능 단점: 효과가 일시적일 수 있으며, 다른 유전자 발현도 억제할 수 있음 siRNA(short interfering RNA) off-target effect 줄여서 design 해야함 Off-target effect siRNA를 이용한 RNAi의 부작용, 다른 유전자 발현도 억제되는 현상 https://www.ibri..

Join 1. 예시 데이터프레임 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']}) other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}) 2. 열의 Index 지정해서 Join df.join(other, lsuffix = '_caller', rsuffix = '_other') 3. Key를 index로 지정해 Join df.set_index('key').join(other.set_index('key')) 4. join 메소드의 parameter ..

Workbench 연 후 +(new connection 생성) 클릭 connection hostname 에 ip주소 또는 url 주소, port 번호 입력하면 서버 접속 가능

df.unique() 위의 데이터프레임은 cell_line에 대한 내 예시 데이터이다. 이제 이 cell_lien 데이터에서 유니크한 값을 찾아볼 것이다. 1. 데이터프레임에서 중복을 제거하지 않고 값 확인 cell_line = f['epigenomes_with_experimental_evidence'].values # values = df[컬럼명].values 위의 코드를 실행하면 array형태로 모든 값이 출력된다. 2. 데이터프레임에서 각 요소별로 몇개의 데이터가 있는지 확인 f['epigenomes_with_experimental_evidence'].value_counts() # df[컬럼명].value_counts() 3. 데이터프레임에서 중복을 제거하고 유니크한 값 확인 f['epigenome..

Unit test(단위 테스트)란? 전체 코드 중 작은 부분을 테스트하는 코드 함수 하나하나 개별로 테스트 코드를 작성하는 것 버그가 있는지 없는지 체크할 수 있음 어떠한 부분에 문제가 있고, 고칠 부분이 어디인지 명확하게 알 수 있게 작성해야함 간단하고 명확해야함 Unit test 필요성 버그가 있는지 없는지 체크하는 유닛 테스트 만들어 둠으로써 문제 쉽게 해결 가능 테스트 코드가 작성이 잘 되어있으면 어디에 문제가 있고 어디를 고쳐야 할지 명확하게 알 수 있으므로 개발 중 미리 문제 파악 가능 복잡한 리소스들을 가져오지 않고 쉽게 코드 실행시켜보기 위해 작성 버그를 초기에 잡아내기 좋음 간단한 예제 API를 이용하는 예제에 대해 test code 작성 Ensemble_REST_API_Test.ipyn..