SBM Lab 소개
시스템 생물학과 바이오인포매틱스 분야의 연구·실험 가능한 콘텐츠를 정리하는 곳. 광고 카피가 아닌 peer-reviewed 논문과 실제 분석 코드를 기준으로 합니다.
다루는 주제 영역
프로테오믹스
질량분석 기반 단백질체학, DIA-NN, MaxQuant, 정량 분석
전사체학 (RNA-seq)
DESeq2, edgeR, limma-voom 기반 차등발현 분석 파이프라인
단일세포 RNA-seq
Seurat, Scanpy, scVI를 활용한 세포 타입 식별과 궤적 분석
네트워크 생물학
STRING PPI 네트워크, cytoHubba, Cytoscape 기반 Hub 분석
바이오마커 발굴
다중오믹스 통합, 임상 검증, REMARK/TRIPOD 가이드라인
AI in Biology
LLM, AlphaFold, scGPT 등 AI 도구의 실전 활용과 한계
📝 편집 원칙
① 동료심사 논문 기반
모든 기술적 주장은 peer-reviewed 학술지(Nature, Cell, Bioinformatics, NAR 등) 또는 공식 도구 문서를 인용합니다.
② 실제 사용 가능한 코드
R, Python 코드 스니펫은 실제 실행 가능한 형태로 제공하며, 라이브러리 버전과 의존성을 명시합니다.
③ 도구 비교는 객관적 벤치마크
DESeq2 vs edgeR vs limma 같은 비교는 출판된 벤치마크 결과(Schurch 2016 등)를 인용하고 사용 시나리오별 권장사항을 제시합니다.
④ 함정과 한계 명시
각 도구·방법의 자주 만나는 실수와 통계적 한계를 본문에 포함하여 잘못된 사용을 방지합니다.
⑤ 출처와 버전 명시
STRING v12.0, MSigDB v2023.2 등 사용한 데이터베이스 버전과 도구 버전을 reporting 표준에 맞게 기재합니다.
⑥ 광고와 콘텐츠 분리
협찬·광고 콘텐츠는 명확히 표시하며, 핵심 분석 글은 상업적 영향에서 독립적으로 작성합니다.
📋 콘텐츠 검증 프로세스
주제 선정
검색 의도 + 본인 분석 경험 기반
논문 리뷰
최신 5년 내 핵심 논문 3-10편 검토
코드 검증
모든 코드 예제는 실제 환경에서 실행 확인
작성 + 인용
DOI, GitHub, 공식 문서 링크 추가
발행 + 사후
독자 피드백 반영, 도구 버전 업데이트 추적
🛠️ 다루는 분석 도구
시스템 생물학과 바이오인포매틱스 분야에서 자주 사용되는 도구들. 굵게 표시된 것은 본 블로그에서 상세 가이드로 다룬 도구입니다.
🧬 시퀀스 정렬 및 정량
📊 차등 발현 분석 (Bulk RNA-seq)
🔬 단일세포 RNA-seq
🕸️ 네트워크 / PPI 분석
🎯 기능 농축 분석 (GO/Pathway)
🗄️ 경로 / 유전자 세트 데이터베이스
🧪 전사인자 / 조절 네트워크
🧬 변이 분석 (Variant Calling)
🧫 단백체학 (Proteomics)
🧬 단백질 구조 / 약물
🔬 ChIP-seq / ATAC-seq
🧪 메타게노믹스 / 미생물
🧠 머신러닝 / 통계
📈 시각화
🗄️ 공개 데이터 저장소
⚙️ 워크플로 / 인프라
🤖 AI in Bio
💻 프로그래밍 언어
📊 콘텐츠 깊이 지표
모든 글은 시간을 두고 검토·업데이트됩니다. 도구 버전이 변경되거나 더 좋은 방법론이 발견되면 본문을 갱신합니다.
❓ 자주 묻는 질문
Q. 콘텐츠는 누가 작성하나요?
SBM Lab Editorial Team이 작성합니다. 시스템 생물학·바이오인포매틱스 분야의 분석 경험을 바탕으로 동료심사 논문과 공식 도구 문서를 인용해 작성합니다.
Q. 정보의 출처는 무엇인가요?
peer-reviewed 학술지 (Nature, Cell, Bioinformatics, NAR, Genome Biology 등), 공식 도구 문서, 그리고 실제 분석 경험입니다. 모든 기술적 주장은 인용 가능한 출처를 명시합니다.
Q. AI를 활용해 글을 작성하나요?
기술 가이드의 초안 작성과 코드 예제 검토에 AI 도구를 보조적으로 사용하지만, 모든 글은 최종 발행 전에 사람이 검토·편집·검증합니다. 사실 확인과 인용 정확성은 사람이 책임집니다.
Q. 광고나 협찬 정책은 어떻게 되나요?
협찬 또는 광고 콘텐츠는 명확히 표시합니다. Google AdSense를 통한 디스플레이 광고가 게재될 수 있으며, 핵심 분석 가이드는 상업적 영향에서 독립적으로 작성됩니다. 자세한 내용은 Editorial Policy를 참고하세요.
Q. 잘못된 정보를 발견하면 어떻게 신고하나요?
Contact 페이지의 이메일로 알려주시면 24~72시간 내에 검토하여 수정합니다. 정정 사항은 본문 하단에 명시합니다. Methodology 페이지의 Corrections Policy를 참고하세요.
Q. 콘텐츠를 인용해도 되나요?
블로그 글의 출처를 명시하면 학술적 인용은 자유롭습니다 (예: SBM Lab, https://sbmlab.com/blog/[slug], 접속일). 상업적 재게시는 사전 문의가 필요합니다.
Q. 기술 질문이나 협업 문의는?
Contact 페이지의 이메일로 문의주세요. 분석 컨설팅, 게스트 글 기고, 도구 리뷰 의뢰 등을 받습니다.