총 71개의 글
Complete practical guide to biomarker discovery — from study design and sample collection through omics analysis, candidate selection, and clinical validation. Covers proteomics, metabolomics, and genomics approaches with real workflow examples.
Step-by-step DIA-NN tutorial covering installation, spectral library generation, parameter optimization, and downstream analysis. Real benchmarks, common errors, and practical tips from 8 months of daily use.
After 8 months running the same samples through both MaxQuant and DIA-NN, here are the real results: speed, protein IDs, quantification quality, memory usage, and which tool wins for which experiment type.
A frank look at where proteomics biomarker discovery stands in 2026 — the genuine advances from AI/ML integration, the persistent failure modes that have plagued the field for 20 years, and the real-world workflows that are starting to produce clinically translatable results.
Should you learn R or Python for bioinformatics? An honest, workflow-based comparison covering RNA-seq, proteomics, machine learning, and visualization. Real code examples, benchmark data, and a clear recommendation based on your goals.
End-to-end RNA-seq analysis tutorial covering quality control, alignment, quantification, differential expression with DESeq2, pathway analysis, and visualization. All code included, all common errors addressed.
글로벌 제약회사부터 국내 바이오벤처까지, 실제 면접에서 나온 질문들과 합격자들의 답변 전략을 완전 공개. 기술면접, 인성면접, 케이스 스터디까지 모든 면접 유형별 준비법을 담았습니다.
R 에러부터 실험 실패까지, 바이오 연구에서 자주 만나는 문제들의 완벽한 해결법을 정리했습니다. 8년간의 실무 경험으로 쌓은 트러블슈팅 노하우와 예방법까지 모든 것을 공개합니다.
DIA-NN, MaxQuant, Perseus부터 최신 AI 도구까지, 실제 사용해본 바이오인포매틱스 소프트웨어들의 성능과 비용을 완전 비교 분석. 예산별 최적 선택 가이드와 무료 대안까지 모든 것을 담았습니다.
바이오 전공자의 현실적인 취업 전략과 고연봉 달성 방법을 실제 데이터와 합격 후기를 바탕으로 완전 정리. 제약회사, 바이오벤처, 연구소별 준비 전략과 면접 노하우까지 모든 것을 담았습니다.
프로테오믹스 분석의 혁신 도구 DIA-NN의 설치부터 결과 해석까지 모든 것을 다룹니다. MaxQuant 대비 장점과 실제 사용 경험을 바탕으로 한 완전 가이드를 제공합니다.
논문 투고용 Figure를 R과 Python으로 만들면서 겪은 시행착오. 저널 요구사항 맞추기, DPI, 폰트, 색상 선택까지 실전 팁을 정리합니다.
Comprehensive guide to missing value imputation in label-free quantitative proteomics. Covers MCAR vs MNAR, MinProb, KNN, BPCA, and minimum/2 methods with R and Python code. Real benchmark results included.
Step-by-step guide to differential expression analysis in proteomics using R. Covers limma, Welch's t-test, Mann-Whitney, ANOVA with Tukey HSD, BH correction, and volcano plots. With real code and statistical diagnostics.
NGS 데이터 전처리에서 FastQC 리포트만 보고 넘어가면 놓치는 것들. 실제 분석에서 겪은 전처리 함정과 해결법을 공유합니다.
DE 분석 결과를 LLM이 해석하여 리포트를 자동 생성하려 했다. Ollama qwen3:30b의 환각 — 없는 단백질 생성, 수치 날조, 가짜 논문 인용. anti-hallucination 프롬프트와 템플릿 기반 렌더링으로 환각 0%를 달성한 과정.
BioAI Market — 웹 기반 프로테오믹스 분석 플랫폼의 기술적 구현기. QC부터 DE, Pathway 분석까지 파이프라인 설계, ANOVA 벡터화로 215초→5초 최적화, limma 통합, 멀티그룹 UI 구현 경험을 공유한다.
바이오인포매틱스 분야에서 실제로 취업하고 일하면서 느낀, 진짜 필요한 스킬과 과대평가된 스킬을 솔직하게 정리합니다.
액체 생검이란? 혈액으로 암을 진단하는 ctDNA, CTC, 엑소좀 기반 바이오마커 기술의 원리, 임상 적용, FDA 승인 검사, 그리고 다중암 조기검진(MCED)의 최신 동향을 소개합니다.
알파폴드3의 혁신적 단백질 구조 예측 기술과 신약 개발 적용 사례를 정리합니다. 기존 AlphaFold2와의 차이점, 분자 도킹, 약물 설계에서의 실전 활용법까지 소개합니다.
Single cell RNA-seq 분석의 A to Z. 10x Genomics 기반 단일세포 시퀀싱 데이터의 전처리, 클러스터링, 세포 타입 어노테이션까지 분석 파이프라인을 단계별로 설명합니다.
크리스퍼 원리부터 최신 유전자 가위 기술까지. CRISPR-Cas9의 작동 메커니즘, 베이스 에디팅, 프라임 에디팅 등 2026년 유전자 편집 최신 동향을 총정리합니다.
단백질체학이란 무엇인가? 프로테오믹스 입문자를 위한 핵심 개념, 질량분석 기반 워크플로우, 최신 연구 동향까지 2026년 기준으로 정리한 완벽 가이드입니다.
Explore clinical proteomics applications in diagnostics, drug development, and precision medicine. Learn how protein analysis is transforming patient care in 2026.
In-depth review of DIA-NN proteomics software. Learn about its features, performance benchmarks, library-free analysis, and how to use it for DIA mass spectrometry data.
Complete MaxQuant tutorial for beginners. Learn how to set up, configure, and run MaxQuant for proteomics data analysis with step-by-step instructions and tips.
Learn how biomarker discovery works from start to finish. This guide covers the complete pipeline from sample collection to clinical validation using proteomics and multi-omics.
Complete guide to single-cell proteomics in 2026. Learn about SCoPE-MS, plexDIA, mass cytometry, and how single-cell protein analysis is transforming biology.
Explore how machine learning is revolutionizing drug discovery. From target identification to clinical trials, learn how AI accelerates pharmaceutical development in 2026.
Understand the key differences between proteomics and genomics. Learn how these complementary fields study genes vs proteins and why both matter for modern biology.
Step-by-step guide to analyzing mass spectrometry data for proteomics. Learn about raw data processing, database searching, quantification, and statistical analysis.
Discover the best bioinformatics tools in 2026 for genomics, proteomics, and systems biology. From Python libraries to cloud platforms, find the right tools for your research.
Learn what proteomics is in simple terms. Discover how scientists study proteins, why it matters for medicine, and how mass spectrometry powers modern proteomics research.
Bioconductor에 패키지가 2000개 넘는데, 도대체 뭘 써야 하나? 직접 써보면서 정리한 현실적인 패키지 선택 기준을 공유합니다.
바이오인포매틱스 입문자를 위한 R vs Python 선택 가이드. 2026년 기준 트렌드와 실전 학습 로드맵을 경험 기반으로 정리했습니다.
AlphaFold3 이후 구조생물학이 시스템생물학과 어떻게 연계되고 있는지 실전 경험을 바탕으로 살펴봅니다. 활용 워크플로우, 주요 도구, 한계점을 다룹니다.
질량분석 기반 프로테오믹스 데이터의 결측값 처리 방법을 총정리합니다. MNAR vs MAR 구분, 대체 방법 비교, 실전 워크플로우와 주의사항을 다룹니다.
멀티오믹스 통합 분석이 바이오마커 발굴 과정을 어떻게 변화시키는지 실전 경험을 바탕으로 설명합니다. MOFA+, DIABLO 등 주요 도구와 통합 전략을 소개합니다.
단일세포 RNA-seq 분석 도구 Seurat과 Scanpy를 실전 경험을 바탕으로 비교합니다. 각 도구의 장단점, 선택 기준, 그리고 분석 시 주의할 점을 정리했습니다.
RNA-seq 분석을 R로 처음 시도하면서 겪었던 시행착오와 삽질의 기록. FASTQ부터 DESeq2까지, 아무도 안 알려주는 실전 팁을 정리했습니다.
Why Bioinformatics Databases Matter Bioinformatics databases are the backbone of modern biological research. They store, organize, and provide access to the vast more
The Intersection of Machine Learning and Systems Biology Systems biology aims to understand biological systems as integrated wholes. Machine learning provides the more
Understanding Data Acquisition in Mass Spectrometry In bottom-up proteomics, peptides eluting from a liquid chromatography column enter the mass spectrometer, which must more
The Biomarker Discovery Challenge Biomarkers — measurable indicators of biological states or conditions — are fundamental to modern medicine. They guide diagnosis, more
Why R for Genomic Data Analysis? R has established itself as the dominant programming language for genomic data analysis. The Bioconductor project more
Introduction to Network Biology Biological systems function through intricate networks of molecular interactions. Proteins rarely act alone — they form complexes, signal more
What is Proteomics? Proteomics is the large-scale study of proteins — their structures, functions, interactions, and modifications. While the genome provides the more
The Drug Discovery Crisis Developing a new drug takes an average of 10-15 years and costs over $2.6 billion. The success rate more
AI 기반 약물 재창출의 주요 접근법과 성공 사례. 유전자 발현 매칭부터 지식 그래프까지 정리했다.
Why Multi-Omics Integration Matters Modern biological research generates data across multiple molecular layers — genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, and epigenomics. Each omics more
합성생물학과 시스템 생물학이 만나는 지점. 유전자 회로 설계부터 DBTL 사이클까지 정리했다.
What is Systems Biology? Systems biology is an interdisciplinary field that focuses on understanding biological systems as integrated and interacting networks of more
장내 미생물 분석의 두 가지 접근법, 16S rRNA와 샷건 메타게노믹스를 비교하고 주요 분석 도구를 정리했다.
DNA 메틸화, 히스톤 변형, 크로마틴 접근성까지. 후성유전체학의 주요 기술과 분석 도구를 정리했다.
AlphaFold가 구조 생물학에 가져온 변화와 남아있는 한계. AlphaFold3, ESMFold까지 최신 동향을 정리했다.
오믹스 데이터에서 바이오마커를 발굴할 때 빠지기 쉬운 통계적 함정과 올바른 접근법을 정리했다.
공간 전사체학의 주요 기술과 분석 방법. Visium, MERFISH부터 데이터 분석 도구까지 정리했다.
네트워크 약리학의 개념, 분석 방법, 데이터 소스를 정리했다. 약물-타겟-질병 관계를 시스템 수준에서 이해하는 접근법.
단일세포 RNA 시퀀싱 분석의 전체 흐름. 플랫폼 선택부터 클러스터링, 세포 타입 annotation까지 정리했다.
ORA, GSEA, 토폴로지 기반 분석까지. 경로 분석의 방법론과 데이터베이스를 체계적으로 정리했다.
WGS/WES 데이터에서 변이를 찾는 실전 워크플로우. GATK, DeepVariant, 필터링 전략까지 한 번에 정리했다.
생물정보학에서 머신러닝의 현주소를 점검한다. 성공한 영역, 발전 중인 영역, 그리고 피해야 할 함정까지.
생물정보학에서 R과 Python 중 어떤 언어를 선택해야 할지. 분야별 추천과 실전 조언을 정리했다.
멀티오믹스 통합 분석의 개념, 주요 접근법, 실전 도구를 정리했다. 여러 오믹스 데이터를 합치면 왜 다른 결론이 나오는지 살펴본다.
질량분석 기반 단백질체학의 기술 발전 흐름. DDA에서 DIA로의 전환, 정량 전략, 최신 장비까지 정리했다.
임상 프로테오믹스의 현주소. 기술 발전, 적용 사례, 그리고 넘어야 할 도전 과제를 정리했다.
CRISPR 스크리닝의 원리, 분석 방법, 그리고 시스템 생물학에서의 활용. Perturb-seq까지 이어지는 대규모 유전자 기능 연구의 흐름을 정리했다.
대사체학의 기본 개념부터 분석 플랫폼, 데이터 처리까지. 멀티오믹스 시대에 대사체학이 왜 중요한지 정리했다.
2025년 기준 RNA-seq 분석 파이프라인 비교. STAR, Salmon, DESeq2 등 주요 도구의 특징과 추천 워크플로우를 정리했다.
단백질 상호작용 네트워크의 기초부터 실전 분석까지. PPI 데이터베이스, 네트워크 지표, 시각화 도구를 정리했다.
Systems biology is the computational and mathematical analysis and modeling of complex biological systems. It is a biology-based interdisciplinary field of study that focuses on complex interactions w