hongiiv's - 단맛만 좋아요!

SNPedia Annotation

2009-06-26T23:48:28+09:00

The World's Top 11 annotated man(2009/06/26 Now ^^)

순위	이름	Annotation	비고
1	NA07022_whole	5906	Whole
2	YanHuang_whole	5495	Whole
3	David Ewing Duncan_pooled	5351	pooled
4	Timothy Richard Gall_pooled	4858	pooled
5	JerryEmanuelson_pooled	4767	pooled
6	Ngnomics_pooled	4756	pooled
7	Kim Seong-jin_whole	4413	Whole
8	Dichro_pooled_2	4328	pooled
9	David Ewing Duncan_23andme	4307	23andMe
10	Dichro_23andme_v2	4297	23andMe_v2
11	Hyungyong Kim_23andme_v2	4193	23andMe_v2

David Duncan라는 사람이 URDB(The Universal Record Database)에 따르면 자신의 유전정보에 대한 어노테이션(Promethase의 분석 결과로 나온 정보)이 전세계적으로 가장 많이 되어 있다고, 즉 자신의 정보를 가장 많이 알 수 있다는 글 을 올렸고, 이에 대해서 대략적인 결론은 SNPedia의 Mike가 더 많은 어노테이션이 된 사람이 있고, 빠르게 급변하는 genomic 영역에서 이런 따위?는 무의미 하다는 글을 남기기도 했다.

SNPedia의 데이터에 따르면 NA07022라는 백인 샘플?이 5,906개의 정보를 가지고 있기 때문에 가장 많다. 그 다음은 양 후안밍(중국) 박사가 5495개로 그 뒤를 따르고 있다. 이 두명은 특정 플랫폼을 사용해서 genotyping을 한것이 아니라 whole 지놈을 분석한 사람이고, 그 뒤를 이어서 Duncan이 5351개로 3위에 있다. Duncan은 위의 두명과는 달리 23andMe, decodeme, navigenics 총 3개의 서비스를 합친 정보에 대한 5351개의 정보를 가지고 있다.

모든 사람들의 주석처리된 정보 수(from SNPedia Data)

23andeMe 서비스를 받은 사람들은 평균 3874개의 정보를 지니고 있다.
(23andMe's average annotation: 3874)

deCODEme 서비스를 받은 사람들은 평균 3187개의 정보를 지니고 있다.
(deCODEme's average annotation: 3187)

PGP10에 참가한 사람들은 평균 1131개의 정보를 지니고 있다.
(PGP10's average annotation: 1131)

Navigenics 서비스를 받은 사람들은 평균 1439개의 정보를 지니고 있다
Whole Genome 시퀀싱을 한 사람들은 평균 4946개의 정보를 지니고 있다.
(Navigenics's average annotation: 1439,
Whole genome sequecing average annotation: 4946 )

각 서비스별로 플랫폼이 다르고 플랫폼이 찾아낼 수 있는 SNP의 갯수가 다르기 때문에 어노테이션되는 갯수도 이에 따라 달라지게 된다. 무의미하지만 각각의 서비스를 비교해본다면,

1. Whole genome sequencing : 4946
2. 23andMe: 3874(Illumina 600,000 SNP detection)
3. deCODEme: 3187 (Illumina 1M array?)
4. Navigenics: 1439 (Affymetrix 6.0 array?)
5. PGP10: 1131(??)

내일이면 바뀔지 모르는 데이터입니다. Maybe it will be a changed tomorrow : )

R을 이용한 3차원 PCA plot 그리기

2009-06-25T16:04:35+09:00

3차원의 scatter plot을 그리기

주성분분석(PCA)에서는 1,2주성분에 대해서 각각 x,y의 2차원상에서 plot을 그려서 보여준다. 그런데 어느 논문에서 각 개체의 1부터 7까지 주성분을 모두([1,2주성분],[3,4주성분],[5,6주성분],[7,8주성분] - 총 4개의 그래프를 죄다 보여주는)보여주는 것을 보고는 저럴 필요가지 있을까라는 생각이 들긴 했지만, 그렇다면 개체의 1,2,3 주성분(x,y,z축으로)을 3차원으로 보여주는 것도 괜찮을 것 같다는 생각이 들었다.

우선 R의 rgl패키지의 plot3d()를 이용할것이므로 rgl 패키지를 설치한다.

>library(rgl)
>data<-read.table("point2.dat",header=TRUE)
>p1=prcomp(data,scale=TRUE)
>p2<-predict(p1)
>plot3d(p2[,1:3])

또는 prcomp() 대신 princomp()를 이용할 경우에는

>p3<-princomp(data,scale=TRUE)
>plot3d(p3$scores[,1:3])

이렇게 그려진 plot은 다음과 같이 OpenGL을 이용하여 그려지게 되고, 마우스 줌과 회전이 가능해진다. 마우스로 적당한 포즈?를 취한 후에는 snapshot()을 이용해서 그림 파일로 저장이 가능하다.

>rgl.snapshot("3dplot.png")

그림 파일이 아닌 동영상(움직이는 gif)로 저장하고 싶다면 ImageMagick을 설치한 후 movie3d()를 실행하면 지정된 tmp 폴더에 movie.gif 라는 움직이는 동영상이 저장된다.

>movie3d(spin3d(),duration=20,convert=TRUE)

이건 신모박사님의 데이터를 잠깐 빌려서 그려본 3D PCA plot ^^;;

구글 fusion tables - 대용량의 서막

2009-06-23T21:31:13+09:00

R과 엑셀이 결합해서 수백만 로우의 데이터를 한방에 로드하고 이를 엑셀에서 확인한 후 R을 돌려서 그 결과를 깔끔하게 엑셀의 표나 그래프 형식으로 볼 수 있다면... 이라는 생각을 줄곧 했었는데...

그런데 구글이 이것을 fusion tables라는 이름으로 만들어 버렸다. 지금은 테이블당 100MB로(이것도 무진장 큰 데이터이건만...그래도 모자라 보이는건...-.-;;) 한정되어 있지만 향후 다룰 수 있는 데이터가 점점 커진다면 ^^;;

조만간 생물학 데이터들도 google의 fusion tables을 통해서 전세계 연구자이 협업을 통해 데이터를 완성해 나가고 결국은 이렇게 만들어진 데이터를 가지고 갖가지 분석을 해버리는 날이 오게 될것만 같다...

해당 셀에 대해서 협업자들끼리 의견을 교환

지역에 대한 정보가 있는 셀은 이렇게 구글어스 아이콘이 나오고 이를 클릭하면 아래와 같이 해당 지역을 구글맵을 통해서 확인할 수 있다.

각 컬럼에 대해서 간단한 계산(sum, min, max값 등등)을 수행하고 그 결과를 지도에 표시해서 보여주기도 한다.

PCA(Principal Components Analysis) - Using R

2009-06-23T17:57:52+09:00

각 라면에 대하여 면발, 라면 그릇의 모양(크기), 국물맛에 대한 점수가 있다고 한다면, 3개의 변수(면, 그릇, 국물)를 가지고 PCA 분석을 해보자.

1. 데이터를 read.table()을 이용해서 로드한다.

2. 이제 각 변수를 표준화하고, 이에 대한 상관행렬을 구한다.

3. EigenValue, EigenVector 값을 구한다. 첫번째 주성분(PC1)의 기여율은 Cumulative Proportion이 0.524 즉, 52%의 기여율을 보인다. 이것은 PC1이 분석대상의 데이터가 가지고 있던 정보가 PC1 주성분에 어느정도 집약 되어 있는지에 대한 대략적인 크기가 된다.

4. 각각에 대한 제1주성분, 제2주성분 점수를 구한다.

5. 제1주성분 점수와 제2주성분 점수를 토대로 그래프 작성

생성된 pdf 파일은 다음과 같다. 결론은 짬뽕, 김치, 쇠고기가 좋은 것으로 묶이고 국물이 역시 좋아야 한다는 결론,, -.-;;

언론 보도 내용과 논문의 다른 Novel SNP 갯수

2009-06-12T15:28:52+09:00

오늘 센터 세미나 시간에 "The first Korean genome sequence and analysis: Full genome sequencing for a socio-ethnic group(김성진 박사의 시퀀싱에 관한 논문)" 의 안성민 교수가 "차세대 시퀀싱 기술을 이용한 인간게놈 시퀀싱의 가능성 및 한계"라는 주제로 발표가 있었습니다.

"Whole Genome Sequencing: How Many SNPs Remain?"에서는 whole-genome 시퀀싱에 따른 SNP에 대한 글을 내놓기도 했는데, 위의 김성진박사의 논문을 포함해서 whole-genome을 한 Europe (2), Africa (1), and Asia (2) 총 5명의 발굴된 SNP을 비교해 놓았다.

그림출처: MassGenomics

위의 그림에서는 SJK(김성진)박사의 SNP은 344만개정도 이고, 그 중 42만개가 dbSNP에는 없는 Novel한 SNP이라고 나와있다.(논문을 토대로 만들어짐)

그런데 문제는 이러한 정보는 논문이 발표되기전에 미리 언론에 나왔었고 이 부분에 대해서는 사회적, 의료적 중요성이 대중에게 중요한 뉴스였기 때문에 먼저 발표한 것이라는 내용이었습니다.

그러나 먼저 언론에 발표한 내용에서는 예측된 SNP이 323만개이며 이중 50%인 160만개가 dbSNP에는 없는 것이라고 나왔습니다. 그러면서 이는 한국인 SNP이 dbSNP에는 대량으로 등록된적이 없어서 그런것이라고 말하고 있습니다.

논문 발표전에는 160만개이던 Novel한 SNP이, 논문에서는 42만개로 확 줄어버린 것입니다. 그럼 논문 발표전에 dbSNP에 등록하고 그중 42만개는 논문에 쓰려고 남겨둔건가?? 논문 게재 안하고 발표한 사연 이라는 기사를 보면 너무 많은 SNP갯수로 인해 BRIC에서 오가던 내용들이 나옵니다. 그래서 오늘 세미나 시간에 이부분에 대해 질문했지만, 답변을 얻을 수는 없었습니다.

혹시 제가 이부분에 대해서 뭔가 잘못알고 있는것인지, 아니면 언론 보도시 분석 결과와 논문 작성시의 결과와의 차이가 있는건지. 그렇다면 언론보도는 뭐고, 논문은 무엇인지 사회적, 의료적으로 궁금한 대중은 혼란스럽기만 합니다. ^^;; 이 부분에서는 뭔가 확실히 해주었으면 하는 바램입니다.

아이폰으로 유전정보를 브라우징하자

2009-06-12T10:41:25+09:00

이전 포스팅에서 존슨앤존스 자회사인 LifeScan에서 당뇨관리를 위한 아이폰 어플리케이션에 대해서 잠깐 언급했었는데, CGS(Consumer Genome Show)에서 일루미나는 자신의 지놈 정보를 아이폰에서 관리할 수 있도록 MyGenome이라는 아이폰 어플리케이션을 발표했습니다.

아직 서비스를 시작한것은 아니지만, 굳이 이따위를 아이폰 어플리케이션으로 만들 필요가 있을까? 라고 생각을 했는데, 자신의 지놈 정보를 의사에게 전송하는 부분을 보고는 고개를 끄덕이게 되었습니다.

Knome에서는 유전정보를 고급스런 USB 메모리에 넣어주는듯 한데, 조만간 유전정보를 아이폰에 넣어서 주면 이를 가지고 병원에 가서 의사에게 정보를 전송하거나(아이폰으로 의사나 전문가로부터 건강에 관한 피드백을 받고,,,), 친구들을 만나서 서로의 유전정보를 교환하거나, 맞선 자리에서 두 사람의 유전적 일치도?를 교환하게 될지도,,, -.-;;

의사에게 자신의 정보를 전송하는 화면

유전정보를 브라우징 하는 화면

유전적 유사성을 서로 비교하는 화면(빌 게이츠와 ㅎㅎ)

유전정보 공유화면

일루미나 - DTC 시장에 whole-genome 서비스 시작

2009-06-12T09:43:29+09:00

Illumina Launches Personal Genome-Sequencing Service Using Genome Analyzer II

일루미나에서 23andMe와 같은 DTC 마켓에 whole-genome sequencing을 $48,000(6천만원정도)에 제공한다고 합니다. 여기에 23andMe와 같은 회사에서 얼마간의 돈을 더 붙여서 일반인들에게 곧 서비스를 시작하겠죠.

이미 놈(Knome)에서는 2008년부터 $99,500(1억2천정도) whole-genome sequencing 서비스를 시작하고 있기는 합니다.

1-2백만원에 whole-genome이 가능한 날의 첫 단추가 끼워지는 듯합니다.

요즘 김성진 박사의 whole-genome 시퀀싱에 대한 논문이 발표되면서 여러 외국 블로거들이 이에 대한 내용을 올리고 있네요,, Whole Genome Sequencing: How Many SNPs Remain? 나도 whole-genome sequencing을 하고 전체 SNP을 한번 보고 싶었졌다는 -.-;;6천만원...

Consumer Genetics Show!

2009-06-11T09:27:00+09:00

방금전 Google Reader에서 본 내용인데, Consumer Genetics Show가 보스턴에서 6월 9일~11일 열린다고 하네요. 일루미나의 CEO, 하버드 메디컬 스쿨의 조지 처치, 23andMe의 린다, 그 외 디코드, 놈 등등 모든 회사들이 총 출동하는듯...

Genetic Test Result - 3 Asian

2009-06-07T13:53:10+09:00

대분의 연구나 유전체 정보가 서양인에 대한 것은 많지만 동양인에 관한 것은 찾기가 힘들다. 하지만 근래 유전체 연구분야에서의 아시아 특히 한국(^^;;)의 약진이 이루어지고 있다. - 물론 지극히 개인적인 견해지만,, 이 분야에 몸담고 있는 사람으로서 유전체연구분야는 외국과의 차이가 점점 줄어들고 있다는 것, 그럼으로써 이 분야에서의 한국의 위상이 점차 높아져가는것에 자부심과 긍지를 느끼고 있다.

SNPedia에도 현재 3명의 아시안 - 2명의 한국인, 1명의 중국인 - 에 대한 유전자 검사 결과를 보여주고 있다. 이전까지만 해도 한국인 1명의 데이터만 올라와있었는데, 요번에 김성진박사와 얀 후안밍의 데이터가 업데이트 되었다. - 수고해 주신 Mike에게 고맙다는 말 전한다. Thank you Mike ^^;;

3명의 데이터가 쌓였으니, 이를 비교 분석함으로써 좀 더 한국인에 대한 정확한 정보를 전달할 있는 기초자료로 쓰였으면 하는 바램이다.

유전자 검사 결과(Promethase Result)
- 홍창범 - ??
- 김성진 박사 - 한국인 최초 풀 시퀀싱
- 얀후안 - 아시아 최초 풀 시퀀싱

결과들을 보면 다들 제각각으로 정말 흥미진진,,, 다들 아이큐는 좋은듯...^^;;

이베이에 올라온 지놈 시퀀싱

2009-06-11T09:26:46+09:00

얼마전에 김성진 박사의 시퀀싱 논문이 나왔는데, 이베이에 유전자 회사인 Knome(23andMe같은 회사)이 시퀀싱을 경매로 내놨고 낙찰되었습니다. 시퀀싱과 함께 보너스로 하버드의 조치처치와의 저녁도 함께 한다는데,,,^^

생물학 데이터와 구글맵

2009-06-11T09:26:34+09:00

HGDP-CEPH Human Genome Diversity Cell Line Panel에서는 총 1,050명의 51개 인종에 대한 LCLs(lymphoblastoid cell lines)를 보유하고 있다. 즉 전 세계의 거의 모든 인종에 대한 DNA를 보유하고 있다고 볼 수 있다.

이 유전자원을 가지고 스탠포드 대학에서 Illumina 650Y 칩을 가지고 50개 인종 968명에 대해서 총 650,000개의 SNPs을 genotyping을 수행하였다.

이러한 Allele정보는 인류학에서도 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라 인종간의 유전적 거리를 측정하는데 사용될 수 있는 중요한 자료이다. 이미 23andMe에서도 HGDP 정보를 기반으로 나의 유전자와 어느 인종과 가까운지 또는 멀리 떨어져 있는지를 2차원 평면 상에서 보여주는데 사용하고 있다.

HGDP 데이터를 브라우징해주는 hgdp selection browser

이것은 Allfred인 데, 전세계적으로 genotyping한 결과를 전부 끌어 모아서 인종별로 보여주고 있다. 따라서 SNP의 전체갯수도 미약하고, 존재하지 않는 인종도 있지만, 꾸준히 논문들과 데이터가 공개됨에 따라 점점 인종간의 Allele를 보는데 유용할 거라는 생각이 든다. 이것 역시 지도상에 표현해주는데 구글맵과 구글어스를 통해서 미리 생성된 KML 파일을 읽어와 보여준다.

Alfred

첫번째 hgdp selection browser는 미리 작성된 데이터를 가지고 정적인 이미지를 통해 정보를 보여주고 있으며, 두번째 Alfred 역시 미리 작성된 데이터를 가지고 KML 파일을 읽어와 지도상에 표시하게 된다.

그럼 실시간으로 사용자의 입력을 받고 이를 반영하는 Wiki상에서는 어떻게 할까? 그래서 사용자가 각 인종별로 Allele 정보를 입력하면 그 즉시 지도상에 반영되도록 Allele Map을 한번 만들어봤다. mediawiki를 통해서 사용자는 자신이 데이터를 작성하면 바로 Wiki의 구글맵에 보여주도록 만들었다. 이로서 얻는 장점은 실시간 협업과 데이터에 대한 자유로운 수정과 즉각적인 비주얼이 가능하다는 것이다.

Wiki and Allele Map

무슨 무슨 유전자 발견, ~~배 위험 그 의미는

2009-06-11T09:26:34+09:00

간혹 뉴스기사를 보면 "폐경 연령 예측하게 하는 유전자 변이 20종 규명", "키 크기 결정하는 유전자 찾았다", "한국인에 만성질환 일으키는 유전자 발견", "치매 유발 유전자 찾았다", "국제연구진, 정신분열증 일으키는 새 유전자변이 발견" 이런 기사를 많은데, 여기서 말하는 유전자를 찾았다는 의미와 김성진 박사(요번에 Genome Research에 논문이 나왔네요 ^^)의 보도 기사를 보면

하지불안증후군의 발병 확률이 정상인에 비해 1.44배,
노인성 황반변성은 8.2배 높았다.

에서의 ~~배 높다라는 의미, 지난번 포스팅에서 저의 수전증 관련해서도 1.6배라는 말을 언급했는데, 과연 이 수치를 우리가 어떻게 받아 들여야 하는지에 대해서 좀 생각해봐야 할 것 같다.

이러한 연구를 일컬어 연관성 연구(Association Study)라고 한다. 이러한 연관성 연구는 특정 유전자형과 표현형(하지불안증후군, 노인성황반변성, 폐경, 키와 같은)이 동시에 발생함을 나타내는 단순한 통계적인 언급이다.

치매 유발 유전자를 찾는다고 가정한다면 우선 질환군(치매에 걸린 환자)과 대조군(정상인)의 개체를 각각 선별하게 된다. 여기서 질환군과 정상군에게 있어서 통계적으로 뚜렷한 차이를 보이는 부분을 찾게 된다. 이 부분에 대해서 서로 A와 B형의 유전자형을 가지고 있을 때에

	유전자형 A	유전자형 B
100명의 정상군	110	90
100명의 질환군	85	115

한 인간은 엄마, 아빠에게서 각각 하나의 유전자형을 물려 받기 때문에 100명이지만 유전자형은 총 200개가 된다.

이때 위의 표처럼 결과가 나온경우 OR=(110x115)/(90x85)=1.65 즉, 유전자형 B를 가진 사람은 유전자형 A를 가진 사람보다 1.65배 더 빈번히 치매가 발생함을 의미하는 것이다.

이를 대조군에 대한 질환군의 상대적 질병 발생의 위험도(odds ratio)로 라고 한다. 그리고 위에서 언급한 몇 배의 의미가 바로 이 OR(오즈비) 값을 나타내는 것이다.

어떠한 질병에 대해서 정상인에 비해 1.44배가 높다고 해서 꼭 질병에 걸리는 것도 아니고, 이 질병이 유전적인 영향이 큰 질병인지 아닌지의 여러 특성에 따라 1.44라는 의미가 달라지게 된다. 또한 치매라는 질병 전체를 볼 때에 1.44배 높은 이 유전자가 치매 전체에 관여하는 정도는 매우 미약하다고 할 수 있다.(뭐 경우에 따라서는 다르겠지만)

울프럼알파(WolframAlpha)와 생물학

2009-06-11T09:26:35+09:00

울프럼 알파 - 기사에는 구글의 대항마라고 떠벌리고는 있는데, 뭐 어쨌든간에 Computational Knowledge Engine이라는데, Life Science의 Genomics & Molecular Biology 부분에 가면 DNA Sequence, Chromosome Position, Gene, SNP, Protein 등을 검색할 수 있도록 되어있다.

이제 시작인만큼 조만만 pubmed, entrez, dbSNP 그리고 마이클의 SNPedia까지도 입지가 흔들리지도 모르겠다는 생각이 들기도 한다. 이렇게 되면 향후 "rs123 G;G 홍창범"이라고 입력하면 "당뇨에 대해 17배 위험이 있음" 뭐 이딴식으로 나올 수도 있겠다는 생각이든다. 그럼 23andMe는 망하는가??

Gene 이름으로 검색한 결과 근처에 있는 Gene과 Gene영역에 있는 SNP정보까지 일목요연하게 보여준다.

DNA 시퀀스를 입력하면 아미노산 시퀀스로 바꿔주기도하고, 해당 시퀀스와 일치하는 부분을 보여주기도 하는데, 굉장히 속도가 빠르다는것을 느낄 수 있다. 엄청난 컴퓨팅 파워를 가지고 계신듯,,,ㅎㅎ

SNP의 rs번호를 입력하면 Population 정보까지...

Protein에 대해서는 이렇게 구조까지 ㅎㅎ

맞춤의학(Personalized Medicine)

2009-06-11T09:26:35+09:00

우리가 흔히 이야기 하는 맞춤의학(Personalized Medicine)은 말 그대로 Medicine인 것이다. 23andMe는 Personalized Genetics, Genomics은?

SNP 기반의 Personalized Genetics에서의 질병 예측은 현재 임상 도구에 비해 매우 약하다. 하지만, 여기서 중요한 것은 Personalized Genetics가 질병이나 의학에 국한된 것은 아니며, 자신이 가지고 있는 전반적인 유전적 요소에 대해 안다는 것과 이것을 기반으로 해서 맞춤의학에 기여할 수 있다는점 또한 간과할 수는 없다.

사람들이 흔히 23andMe라고 하면 내 질병을 예방할 수 있고, 이를 곧 맞춤의학으로 받아들이는 것에 조심해야 할 부분이다.

수전증(essential tremor) 유전자

2009-06-11T09:26:42+09:00

정확하게 언제부터인지는 모르겠지만, 술자리에서 술을 따르거나 할때에 손이 약간 떨리는 것을 느꼈다. 술자리에서도 간혹 눈치가 빠른 사람들은 왜 손을 떠냐? 라고 묻기도 했었다. 사진찍을 때도 그렇고,,,그러나 생활하는데 문제도 없고, 다른 때에는 별로 느끼지 못하기에 그냥 지나쳐 버렸는데,

From Flickr NikkiF

오늘 그 원인?을 알아버렸다. 바로 뉴런의 생존에 관련한 LANGO1 유전자의 rs9652490 SNP이 G 타입을 하나 가진 경우 그렇지 않은 사람에 비해 1.6배 수전증 위험이 있다는 논문이 발표된 것이다. 이런 G 타입을 하나도 아니고 두 개씩이나 가지고 있었다. 엄마,아빠가 모두 G타입만을 물려 주셨다. -.-;; 물론 G 타입을 가지고 있다고 해서 모두 손을 바르르 떨게 되는것은 아니고, 이것이 약 20%정도 영향을 주게 되지만 말이다.

이 연구는 아이슬란드의 deCODEme에서 유럽인을 대상으로 했지만, HapMap이나 KARE의 allele frequency를 보면 어느정도 동양인에서도 맞아 떨어짐을 짐작할 수 있다. 좀 더 정확한 해답을 찾기 위해 나와 피를 나눈 동생에게 물어봤더니 동생도 어느정도 손떨림을 감지하고 있었다. 이런,,,

저와 술자리를 갖게 되고 만약 손을 떠는 걸 보게 되더라도 유전적으로 그려려니 하시기 바랍니다. ^^;;

운명적 사랑은 없다 - 유전적 사랑이 있을뿐

2009-06-11T09:26:37+09:00

MHC, HLA의 면역에 관련된 유전자가 서로 다른 성향을 보이는 사람끼리 끌린다는 내용이 간간히 나오는데 오늘도 또 하나 나왔다. 이는 면역방어력을 높이기 위해 서로 다른 유전자를 가진 사람끼리 끌린다는 내용이다.

결혼한 커플을 조사해봤더니 서로 다른 사람끼리 결혼한 경우가 많다.
남성의 겨드랑이 냄새가 밴(면역 물질이 밴) 티를 여자에게 나누어 주었더니 서로 다른 사람의 티셔츠를 선택했더라... 뭐 이런 내용이 있더군요.

유전자가 다를수록 사랑에 빠지기 쉬워
여자는 겨드랑이 냄새로 짝을 찾는다.

이미 스위스의 Gene Partner에서는 이 유전자를 검사해서 자신들의 커플공식에 매칭시켜 유전적으로 가장 조화로운 커플을 찾아주는 서비스를 하고 있다.

선자리에서 서로 유전자 진단킷으로 구강 상피세포를 뜯어낸다. ^^;;

봉투에 잘 넣어서 보낸 후 결과를 기다린다.

뭐 완벽하진 않지만 좋은 일치율을 보이니깐 맘에 들었다면 계속 만나도 될듯,,,

서로 다른 성향의 커플들이 외도도 안하고 백년회로 한다던데,, 나도 한번 급 해보고 싶어졌다. : )

플루에 수족구병, A형 간염 까지...

2009-05-15T18:19:53+09:00

요즘 뉴스만 보면 질병관리본부가 꽉 채우는 느낌입니다. 어제는 수족구병에... 현재 질병관리본부 직원들과 연구원들이 모두 돌아가면서 국내 입국자에 대한 전화와 입력작업을 하고 있습니다. 저희팀분중 한분은 5월 첫째주의 황금연휴? 기간에도 새벽부터 저녁 늦은 시간까지 일을 하셨는데... 어서 세계적으로 진정이 되었으면 하는 바램입니다. ㅜㅜ;;

예전 같았으면 거들떠 보지도 않았을 녀석인데,,, 말이죠.

구글에서 받은 선물

2009-05-15T18:00:40+09:00

구글검색으로 할 수 있는 100가지에 몇 일전 응모한것 같은데 오늘 구글로부터 선물이 도착했네요. 박스가 너무 커서 놀랬는데 무게가 너무 가벼워서 실망했습니다. 안에는 보시는것과 같이 부피만 큰 목받침만 ^^;;

독감 경보에 실패한 구글 그러나 더욱 무서운 것은

2009-05-04T07:10:28+09:00

올해 첫번째이자 마지막일 될? 연휴를 즐겁게 지내고는 있는데 전세계가 Flu때문에 떠들썩 합니다. 게다가 어제는 눈먼자들의 도시라는 영화까지 감상한지라 괜한 두려움만 더욱 커지게 되었습니다. ^^;;

지난번 글에서 구글의 Flu 예측 시스템에 대한 논문을 네이처에 발표했다는 내용을 잠깐 언급한적이 있었는데 발표한지 얼마나 됐다고 이 구글의 시스템이 요번 사태에 덩달아 얻어 맞고 있습니다.

국내기사에서는 신종플루 구글 시스템 효율성 논란이라는 제목으로 기사화 되었는데, 아래는 이 기사의 원본입니다. 지난해 11월 구글은 CDC의 실제 독감 경보 데이터와 자신들의 검색어를 가지고 Flu 예측 모형을 만들었고, 이는 보건당국보다 한발 앞선 독감 경보를 통해 인명피해를 줄일 수 있다고 떠들었는데, 이번 멕시코 사태에서는 별로 그 진가를 발휘하지 못했다는 내용이었습니다. 기사에서는 멕시코 당국이 WHO에 인플루엔자 경고를 한지 사흘이 지난 4월19일까지도 구글의 "Experimental Flu Trends in Mexico(구글 Flu Trend내의 멕시코 Flu 예측 시스템으로 현재 실험단계임)"에 별다른 이상이 없다는 내용이었습니다.

구글에서는 공식적?으로는 미국의 각 주에 대한 Flu정보를 제공하고, 향후 전세계로 그 영역을 확대한다고 했었는데, 정확히는 모르겠지만 멕시코에 대해서는 실험적으로 정보를 제공했었나 봅니다. 구글에서는 미비한 검색어 증가로는 잡아내기 힘들며(The system isn't going to register such a small amount of people), 언론보도 이전에 Flu의 발생이 증가가 잡혔다고 생각한다.(We think Experimental Flu Trends in Mexico shows an increase in flu activity before media reports of swine flu began)라고 말하고 있습니다.

현재 구글의 Flu Trend 사이트에 가면 전면에 멕시코(Experimental Flu Trends in Mexico)에 대한 정보를 내보내고 있으며, 미국 독감 트렌드처럼 검증되지는 않았지만, 멕시코 보건당국과 함께 현재 계속 퍼지는 Flu에 대한 정보를 제공하기 위해 초기 결과들을 공개한다고 합니다.

현재 상황에서 구글이 실패했네,,, 뭐 이런것보다는 이번의 뜻밖?의 사태로 인해서 여러 변수들이 더욱 강화되어 구글의 독감 예보 모형이 더욱더 탄탄해지겠다라는 생각을 해봅니다. 혼자 생각해 봅니다. 더욱더 무서워지는 구글의 예측 시스템.... ^^;;

난독증(dyslexia)으로 놀림받다.

2009-04-30T19:29:26+09:00

요즘 놀림받고 있습니다. 뭐 때문이냐구요. 바로 난독증 때문입니다. 난독증은 간단히 지능은 정상이지만 읽고 쓰는데 어려움이 있는것을 말합니다. 난독증을 가진 대표적인 인물로 아인슈타인, 탐크루즈, 키아누리브스 등이 있습니다. 네이버 백과사전에 따르면 비교적 발음체계가 복잡한 영어권에서 많이 발생하는 경향이 있다고 합니다.

사진출처 : gene5335 Flickr

이 난독증과 SNP에 관련한 논문이 하나 있는데 "Further evidence that the KIAA0319 gene confers susceptibility to developmental dyslexia"로써 이는 영국인을 대상으로 하는 연구였습니다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같습니다.

rs761100이라는 SNP이
C;C 인 경우 난독증에 높은 위험
A;C 인 경우 일반적
A;A 인 경우 일반적

그런데 SNPedia나 23andMe에서는 위의 논문만을 토대로 저를 난독증에 위험성이 있다고 해버렸습니다. 저의 타입은 바로 C;C 입니다. 이를 보고 유독 김모군이 저를 난독증이 있다고 놀려댔습니다.

그러나 여기서 문제는 바로 위의 논문이 영국인(영어권)을 대상으로 한것이라는 것이 문제가 됩니다. 여러 인종간에 rs761100의 타입을 살펴보면,

rs761100의 인종간 차이

위와 같이 서양인(CEU)에서는 확실히 G;G(C;C와 같음)가 적지만(난독증 고위험), 중국(HCB)와 일본인(JPT)에서는 난독증 위험을 가진 G;G가 반 이상을 차지하는것을 볼 수 있습니다. 따라서 위의 논문은 서양인에서는 그럴 수 있지만, 동양인에서는 잘못된 것이라는 초등학생도 알 수 있겠죠 ^^;; 위의 논문대로라면 중국과 일본의 대부분의 사람들이 난독증을 가지고 있는 무서운 결과가 되는 것이죠.

문제는 동양인에서 연관성이 있는 것들만 보여줘야 하는데, SNPedia나 23andMe에서는 이런 말이 없기 때문에 자칫하면 오해를 불러 일으킬 수 있다는 것입니다.

따라서, 저는 서양인에서 발견된 난독증 유전자를 갖고는 있지만, 동양인에서는 씨알도 안먹히는 유전자라는 것입니다. 저 글 잘 읽고 씁니다. -.-;;

어디 난독증 환자 시료를 얻어서 동양인에서의 난독증 유전자를 찾아 논문을 써야 할듯,,,,

그녀는 이뻤다 - 유전자로 보는

2009-04-30T18:51:59+09:00

일년전 23andMe에서는 릴리 멘델이라는(이름만 본다면 여성이겠죠) 인간의 유전자를 공개하고 그 사람에 대해서 잘 스케치하는 사람에 대해서 공짜로 23andMe의 서비스를 해주는 "Pictures of Lilly: Introducing the 23andMe Win Your Genome Contest"라는 콘테스트를 했고, 우승자는 Mike Cariaso가 차지했습니다.

콘테트스는 릴리라는 인간의 SNP 정보가 있는 파일을 다운로드해서 얼마나 릴리에 대해서 잘 묘사하는지를 평가하는 방법이었습니다. 일전에 포스팅에서도 잠깐 언급했습니다만, Mike가 서울에 왔을때 그는 나에 대해서 이미 많은걸 알고 있었습니다. 심지어는 술먹으면 얼굴이 빨개진다는 것까지도 말입니다. ^^;;

이 처자가 릴리멘델??
사진 출처: The Spittoon

그럼 SNP 정보만을 가지고 릴리의 모습을 머리속에 하나씩 그려 보도록 하겠습니다. "릴리는 백인 여성으로 매혹적인 파란눈과 갈색의 머리칼을 지니고 있습니다. 밤 늦도록 자지 않고, 후식으로 바닐라 아이스크림과 화이트 와인을 즐기며, 알코올을 조심해야 하며, 난독증이 있기는 하지만, 머리가 좋기 때문에 충분히 이겨낼 수 있습니다. 하지만 나이가 들면서 그녀의 매혹적인 파란눈은 녹내장과 황반 변성에 의해 더이상 매혹적이지 않을 수 있습니다."

릴리 멘델은 백인 여성
rs1426654(A;A) 밝은 피부의 유럽인 조상을 가짐
rs2814778(T;T) Duff 혈액형을 갖는 유럽인 조상(주: 사람의 적혈구에는 500개 이상의 혈액형 항원이 존재하고 각각의 유전자 빈도는 인종에 따라 차이를 보인다. Duff 항원은 아프리카 흑인에서는 거의 발견되지 않는 저빈도 항원이나 아시아 민족과 서양인에서는 비교적 높은 빈도로 발견된다.)
rs25487(A;G) 피부암에 2배 위험을 가짐

아름다운 파란 눈
rs4778241(C;C) 파란 눈
rs12913832(G;G) 파란 눈
rs7495174(A;A) 파란/회색 눈
rs8028689(T;T) 파란눈의 haplotype을 가질 경우 파란 눈
rs7183877(C;C) 파란눈의 haplotype을 가질 경우 파란 눈
rs1800401(G;G) 파란/회색 눈 가능성

갈색의 머리카락
rs1805005(G;G) 금발 아님
rs1805008(C;C) 빨간 머리 아님
rs2228479(G;G) 금발 아님, 또한 빨간색도 아님

흥미로운 성격
rs4570625(G;G) 높은 불안과 관련된 성격
rs1800955(C;T) 설득력 있는 성격

그녀를 만나 본 사람들은 그녀가 올빼미 라는것을 모두 알고 있습니다.
rs1801260(C;T) 늦게자고/ 낮잠을 즐김

그녀는 프랑스 바닐라 아이스 크림과 화이트와인으로 저녁을 마무리하는 것을 좋아함
rs4988235(T;T) 우유 소화 가능
rs10246939(C;T) 쓴맛을 느낌
rs1726866(C;T) 쓴맛을 느낌

몇몇 사람들은 그녀의 가계에 알콜중독이 의심됨을 알고 있음
rs279871(C;T) rs279845(A;T) rs279836(A;T) =~ haplotype rs279871(A) rs279845(T) rs279836(A)

그녀의 가족들은 그녀가 10대 청소년기에 우울증을 이겨내는데 도움을 줄 수 있습니다. 의사들은 그녀가 citalopram(항우울증 치료제)이 잘 듣는 것을 알 수 있습니다.
rs2156921(G;G) 우울증 위험 높음
rs2235015(G;G) 특정 항우울증제에 반응할 가능성이 7배 적음
rs2032583(T;T) 특정 항우울증제에 반응할 가능성이 7배 적음
rs2235040(G;G) 특정 항우울증제에 반응할 가능성이 7배 많음
rs2235067(G;G) 특정 항우울증제에 반응할 가능성이 7배 많음
rs12720067(G;G) 특정 항우울증제에 반응할 가능성이 7배 많음
rs1954787(C;C) 우울증에 citalopram이 10배 더 잘 작용함
rs2518224(A;A) citalopram이 자살 충동을 증가시키지 않음

그녀는 30대 중반에 혈병(피떡)이 발생했습니다. 이제 유전자 검사는 환자의 전자 의료 기록의 일부가 되었습니다. 테스트 결과 그녀는 평소 warfarin 복욕량보다 적게 복용할것을 지시
rs8050894(C;C) 와파린(항혈액응고제)에 민감

This was the excuse she’d needed to quit smoking. Doing so was surprisingly easy since there were now medicines customized to her genetics.
rs1800497(C;C) 부프로피온(항우울증제) 금연에 효과

난독증을 가지고 있다.
rs761100(C;C) higher risk for dyslexia
rs3212236(T;T) higher risk for dyslexia
Based on rs793862(A;G) rs807701(G;G) genotypes she must be carrying one copy of the haplotype rs793862(A)-rs807701(C) which is linked to increased risk of dyslexia.

하지만, 그녀는 쉽게 극복할 수 있습니다.
rs363039(C;C) 지능지수(IQ) 높음
rs363050(A;G) 3 이상 지능지수 높음
rs17070145(C;T) 기억력이 높음
rs760761(C;T) and rs2619522(G;T) 인지기능에 대한 heterozygotes

She hadn’t expected to see that, but somehow she felt she’d always sort of known. What came as a surprise was that instead of the usual advice to exercise more she learned that her jogging might actually be something to watch out for
rs1815739(T;T) 지구력 운동선수
rs1024611(C;T) 운동에 의한 국소빈혈 가능성 높음

그녀의 특정 유전자를 기반으로
rs10494366(T;T) Shorter QT interval
rs9739493(T;T) 고혈압에 고위험
rs173686(G;G) 뇌졸증 위험
rs326(A;A) 낮은 고밀도 콜레스테롤(HDL-Cholesterol 저하는 비만, 고지혈증, 당뇨병, 담석증에서 흔하게 나타나고 허혈성심질환이나 뇌졸증의 위험인자가 된다. 따라서 HDL-Cholesterol이 증가하는 것은 좋은 상태라는 견해가 일반적)
rs2412522(G;G) Framingham related to cardiovascular disease for mean corpuscular hemoglobin concentration

그녀의 의사들이 매일 스타틴(지질저하제)이 그녀의 심장 건장을 유지하는데 도움
Her doctors opted for a daily statin to help keep her heart healthy
rs1799768(-;-) a deletion which increases risk of myocardial infarction
rs3900940(C;T) 관상 동맥 심장 질환 위험 증가, 스타틴에 대한 좋은 반응
rs2298566(C;C) 관상 동맥 심장 질환 위험 증가, 스타틴에 대한 좋은 반응
rs5918(C;T) 심장 마비 위험, 아스피린 저항

나이가 들면서 아름다운 그녀의 파란 눈을 유지지 못할 수도 있습니다.
rs2165241(C;T) 4.4배의 exfoliation glaucoma(녹내장) 위험 증가
rs1329428(G;G) 황반 변성 위험 2배 증가

MBC 9 News - 허리둘레 대물림

2009-04-28T21:13:41+09:00

돼지 독감 때문에 푹 파묻혔지만,,, 그래도 ^^;;

키 크는 유전자 - 논문과 실제 내 유전자는 어느정도 일치할까?

2009-04-27T14:54:43+09:00

바로 전 포스팅에서 한국인 유전자들에 대해서 언급했었는데, 저같은 경우에는 제 실제 데이터(23andMe)가 있기 때문에 나의 실제 유전자와 논문에서 언급한 유전자를 서로 비교해 볼 수 있겠죠.

그런데 여기서 문제는 23andMe에는 논문에 나온 유전자들이 거의 포함되어 있지 않다는 겁니다. 23andMe는 Illumina칩을, 논문에서는 Affy칩을 사용해서 서로 겹치는게 별로 없습니다. ㅜㅜ;; SNPedia에서도 논문에 언급된 SNP들이 거의 없네요.

수축기 혈압관련 ATP2B1 유전자의 rs17249754
맥박에 관련된 rs12110693, rs12731740
허리/엉덩이 둘레비에 관련된 rs2074356
골강도에 관련된 rs7776725, rs1721400
체질량지수에 관련된 rs9939609
키에 관련된 rs6918981, rs10513137, rs13273123, rs3791675

논문에서 언급된 11개의 SNP중에 체질량지수(rs9939609)와 키(rs6918981)에 관련한것이 존재했습니다.

논문에서는 rs9939609가 AA>CC 즉, AA일 경우 체질량지수가 1.63% 증가 한다고 합니다. 저의 23andMe 결과는 AA 즉, 체질량지수(BMI)가 높을 확률이 많다는 것인데,,, 저 엄청 말랐어요 ^^;;

다음은 키에 관련된 rs6918981은 GG>AA 로 키가 1.29% 증가인데, 저는 AG로 A와 G가 섞여 있기 때문에 키는 그다지 클 확률은 없네요. 음 제가 173이니까 뭐 그럭저럭 평균이니까 맞는거 같네요 ^^;;

이런 한국인에 대한 정보가 많으면 지금 현재 23andMe의 대부분 서양인을 기반으로 한 것보다 실제 더 확실한 정보를 얻을 수 있게 되는거죠.

결론은 저는 키가 큰 유전자는 없습니다. 고로 저는 173입니다. 제 자식도 그리 클거 같지는 않네요 ㅋㅋㅋ

Blood Pressure Gene in Korean

2009-05-04T20:57:48+09:00

Nature Genetics 온라인판에 "A large-scale genome-wide association study of Asian populations uncovers genetic factors influencing eight quantitative traits(대용량 전장 유전체 분석 - 한국인에서 8개의 ~~정략적~~ 정량적 표현형에 영향을 미치는 유전요인 발굴)"이라는 논문이 실렸습니다.

이번에 밝혀진 형질에는 "수축기혈압, 맥박, 허리/엉덩이 둘레비, 골강도(요골, 경골, 종골), 체질량 지수, 신장"이 포함되어 있습니다.

각 언론사에 제목을 살펴보면,

많은 유전자 관련 논문들이 있지만 왜 이렇게 떠드느냐라고 하실 수 있을실텐데요... 국내연구진에 의해(앞뒤 저자들이 다 같은 정부기관입니다. ^^;;) 그것도 네이처에 한국인의 데이터를 가지고 실렸다는데 의의가 있겠죠.

이건 보너스로 팀장님의 SBS 인터뷰 사진 ^^

유전자 분석에 대한 개념도?를 보도자료 작성시에는 이렇게 만들었었는데, 막상 기사에는 요렇게 딸랑 간소화 시켜 버렸네요,, ㅋㅋ

KorMedi 기사 - 그래도 그림 써줘서 고맙다. ㅎㅎ

원본 이미지

iPhone programming book

2009-04-25T01:46:02+09:00

iPhone 개발을 위한 책을 하나 구입했습니다. Objective-C를 사용하는데 이게 생각만큼 만만치만은 않은 듯 합니다.

일전에 마이클이 보여준 SNPedia의 접속 로그를 보면 존슨앤존스의 접속 로그들이 눈에 띄었었는데, 이 존슨앤존슨의 자회사인 LifeScan에서는 당뇨(Diabetes) 관리를 위한 iPhone 어플리케이션을 발표하기도 했었습니다. 혈당을 측정해서 그 측정값을 아이폰으로 보내면 그에 맞는 관리를 아이폰을 해주는 거죠,,, 그와 더불어 지속적인 커뮤니티 및 푸시 서비스를 통해서 당뇨환자를 관리 할 수 있다는 장점도 가지고 있다는 것입니다. 이렇듯 아이폰을 가지고 헬스 분야에 다양하게 활용이 가능한거죠,,,

iPhone & Medical Devices

그래서 제가 그런걸 하려고 아이폰 개발 책을 샀느냐,,, 그런건 아니고 꼭 하나 아이폰용으로 만들고 싶은 어플리케이션이 있어서 구입했습니다. 다음에 이 아이템에 대해서는 따로 포스팅을 ^^;;

Finding Papers using Yahoo Pipes & Google Reader

2009-04-21T20:49:22+09:00

많은 분들이 PubMed의 내용을 RSS로 읽어 들어 자신이 관심있는 논문을 읽어들이는 방법을 사용하고 계신데요. 저도 여기에 제 방법을 소개해보려고 합니다.

이제 웹브라우저 하나 띄어 놓으시고 천천히 따라 하시면 됩니다.

1. Yahoo Pipes 서비스에 가신 후 상단의 검색 창에 "pubmed"로 검색하시면 "PubMed search(v1.0) / RSS"라는 파이프가 있습니다.

2. Search PubMed 입력창에 자신이 관심있는 키워드를 입력합니다. 저는 SNP과 RS(dbSNP의 RS번호가 들어간 논문을 찾기 위해)를 키워드로 등록했습니다. 이 서비스는 NCBI의 Entrez의 Esearch를 사용해서 PubMed의 제목과 요약 부분을 등록된 키워드로 검색해서 보여주도록 하는 파이프입니다.

3. View Source 부분을 보시면 NCBI의 서비스를 이용하시는것을 확인 하실 수 있습니다. 또한 이것을 기반으로해서 자신이 원하는 대로 파이프를 하나 만드셔도 좋구요.

3. 자 다시 검색어를 입력한 후 Run Pipe를 클릭하시면 아래와 같이 검색어를 기반으로 PubMed를 검색해서 결과를 보여줍니다.

4. 이제 결과의 상단을 보시면 Get as RSS 버튼을 누룹니다. 자신이 원하는 RSS 리더기를 통해 읽어들이던가. Google버튼을 누르시면 Google Reader로 읽어 들일 수 있습니다.

피드설정에서 "내 언어로 번역하기"를 선택하시면 구글번역을 통해서 한글로 번역된 결과로도 보실 수 있습니다. 뭐 논문을 번역해서는 보기에는 헷갈릴 수 있는데, 다른 외국의 블로그등을 번역해서 보시면 편하게 보실 수 있습니다. ^^;;

Open Bioinformatics Korea Meeting in Shinchon

2009-04-20T15:24:27+09:00

금요일 저녁 5시 신촌 스타벅스에서 OBK 모임이 시작되었습니다. 마이클, 김동준(국립보건연구원), 김영진(국립보건연구원), 저(국립보건연구원) 이렇게 4명과 바로 모임 장소 앞에서 terra19(오태윤)님을 만나서 같이 모임 장소인 스타벅스로 들어갔습니다.

마이클, 오태윤, 김동준, 가려진 김영진

사람들을 기다리면서 마이클과 SNPedia와 Promethease에 대해서 이야기를 했습니다. SNPedia에 대해서 간략히 요약해 보면 다음과 같습니다.

SNPedia는 genetics를 위한 Wikipedia이다.
SNPs, CNVs, microRNA에 대한 정보를 보여준다.
Yahoo Pipes를 통해서 논문중에 SNP 정보(RS번호)가 있는 글(NCBI의 Entrez 서비스 사용)들을 읽어 들이게 됩니다.
이러한 논문 정보를 사람이 읽고 SNPedia를 업데이트하게 됩니다.
API를 통해서 SNPedia의 데이터를 손쉽게 읽고/쓰기가 가능하다.
재미있는것은 SNPedia의 트래픽 데이터도 잠깐 보여줬는데, 비밀이라는군요 ^^;; 23andMe, DecodeMe, 제약회사, 대학 연구소들의 트래픽이 상당했습니다.
Promethease는 이러한 SNPedia를 기반으로 자신의 유전정보를 넣으면 질병 및 자신의 외모 정보등을 리포팅하는 프로그램으로 현재 23andMe, DecodeMe 등의 포맷을 지원하고 있다.
Promethease라는 이름은 인간에게 불을 가져다준 프로메테우스에 기원하고 있으며, 프로메테우스가 인간에게 불을 가져다 준 것처럼 이 프로그램도 우리인간에게 뭔가를 가져다 주는 뭐 그런 역할을 하는...
매번 업데이트시마다 최신의 정보를 얻기 위해서는 다시 프로그램을 돌려야 하는데, 이때 캐시에서 읽어들여 좀 더 빠르게 정보를 얻고자 한다면 $2 도네이션을 ^^;;

그러나 정작 마이클 보다는 다들 OLPC XO에 관심들을 더 많이 가지신 듯...마이클 꺼랍니다.

시간이 좀 흘러서 박민영(DNA LINK), 윤서연(이화여대)이 오셨습니다. 사진찍는 걸 좀 꺼려 하셨는데,,, 너무나 훌륭한 영어 실력을 보여 주셨습니다.

그리고 마지막으로 나타나신 김형용(인실리코젠)님 그동안 블로그나 여러 글을 통해서만 보다가 실물을 보게 되는 영광을 ^^

다들 인사 및 가벼운 이야기들을 나누고 본격적으로 저녁식사에 들어갔습니다. 오태윤, 박민영님께서 먼저 삽겹살집 예약을 위해서 나가셨고 곧 우리도 삽겹살집에 도착했습니다.

삽겹살과 함께 소주를 잔뜩 마시고 마지막으로 동동주를 먹으러 갔습니다. 보시는것과 같이 마지막 동동주는 마이클이 싹 해치웠습니다. 마이클이 오늘 이 사진을 보고 술독에 빠진 자신의 모습이 당황스럽다고 하네요 ^^;;

이렇게 많은 아쉬움을 하고 OBK 모임은 끝이 났습니다. 좀 더 많은 이야기 시간이 있었으면 했지만, 다음날 새벽같이 떠나야했기 때문에 이정도에서 마무리 되었습니다.

OLPC(One Laptop per child) Brightness

2009-04-20T14:20:48+09:00

인터넷을 통해서 OLPC를 보다가 실물을 마이클이 가지고 와서(마이클은 캄보디아에서 직접 OLPC를 아이들에게 가르치고 왔다) 보게 되었다.

다른건 모르겠고 밝은 햇살 아래에서도 화면은 아주 잘 보였다. python을 통한 프로그래밍과 Doom 게임이 인상적이었다. ^^;;

XO, MacBook, Thinkpad 화면 밝기 비교

햇살 바로 아래에서도 선명한 화면

둠~~~

SNPedia의 마이클 카리아소 미팅 안내

2009-04-15T13:10:49+09:00

어쩌다가 SNPedia를 운영하는 마이클과 연락이 되어 친구? 먹었습니다. 한국에 오라고 하니 진짜로 왔네요 ^^

문구 그대로 입니다. SNPedia를 운영하고 있는 Michael Cariaso와 금요일 신촌에서 모임이 있습니다. 위키 & 바이오인포매틱스 & NGS(Next Generation Sequencing) & 데이터베이스 뭐든지 관심 있으신 분들은 오셔서 이야기 하셨으면 하네요...

그냥 술마시러 오셔도 됩니다. ^^;;

일시: 17일 금요일 저녁 5시~
장소: 지하철 2호선 신촌역 3번출구로 나와서 연세대 방향으로 스타벅스
일정: 5시쯤부터 스타벅스에서 이야기를 나누다 적당한 시간에 저녁 그리고 술
꼭 5시가 아니더라도 그 후에 넉넉한 시간에 오시면 되겠습니다.
약도: http://www.flickr.com/photos/hongiiv/3443889608/ <--여기를 참고하세요.
인원: 지금까지 약 10여명 내외입니다. 많은 참석 부탁드립니다. 마이클 잘 생겼습니다. -.-;;
전화번호 : 홍창범 011-9846-3687 혹시 못찾으시면 연락주세요 ^^

독감이 무서우신가요? 그럼 충청북도로 가세요.

2009-04-14T18:07:19+09:00

인플루엔자(독감)은 바이러스에 의한 급성 호흡기 질환으로 2000년 제3군 법정전염병으로 지정되어 전국 680여개 보건의료기관을 통해 표본감시로 운영되고 있습니다.

질병관리본부에서는 매주 인플루엔자 표본감시 소식지를 발행하고 있는데요, 지난 1년간 인플루엔자 의사환자(38도 이상의 갑작스런 발열과 더불어 기침또는 인후통을 보이는 경우, Influenza-like illness,ILI)분율 (1,000명당 2.6명을 초과하면 독감이 유행하고 있다고 봄)을 각 지역별로 통계를 내 보았습니다.

울산의 경우는 전국 평균의 두배를 보이고 충북은 가장 낮은 수치를 보이고 있습니다. 이 수치만 본다면, 충북에 살고 있다면 독감에 걸릴 확률이 가장 낮게 되겠지요 ^^;;

자! 독감에 걸릴 확률을 확--- 줄이고 싶으시다면 충북으로 오세요~~~. 예 제 고향이 충북입니다. ^^;;

당연한 이야기겠지만, 독감은 12월부터 2월까지 좀 조심하세요.