생물정보학 도구 비교: R vs Python, 뭘 배워야 할까

생물정보학을 시작하려는 사람이 가장 먼저 만나는 갈림길이 프로그래밍 언어 선택이다. R을 먼저 배울까, Python을 먼저 배울까? 결론부터 말하면 "둘 다 어느 정도는 해야 한다"인데, 그래도 우선순위는 있다.

R의 강점

생물정보학에서 R의 가장 큰 무기는 Bioconductor다. 2,000개 이상의 패키지가 유전체학, 전사체학, 후성유전체학, 단백질체학 등 거의 모든 오믹스 분석을 커버한다. DESeq2, edgeR, limma, Seurat, clusterProfiler 등 이 분야의 핵심 도구들이 전부 R/Bioconductor 패키지다.

통계 분석은 R의 원래 전공이기도 하다. 다양한 통계 모델링, 가설 검정, 시각화를 매끄럽게 할 수 있다. ggplot2를 필두로 한 R의 시각화 생태계는 Python보다 한 수 위라는 평가가 많다.

Python의 강점

Python은 범용성이 최대 강점이다. 생물정보학 분석뿐 아니라, 데이터 전처리, 웹 스크래핑, 파이프라인 구축, 머신러닝/딥러닝까지 하나의 언어로 다 할 수 있다. 특히 ML/DL 분야에서 Python은 사실상 유일한 선택지다. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn이 전부 Python이니까.

생물정보학 쪽에서도 Python은 빠르게 영역을 넓히고 있다. Scanpy(단일세포), Biopython(서열 분석), PyDESeq2(차등 발현), scvi-tools(확률 모델) 등이 대표적이다.

분야별 추천

어떤 분야로 가느냐에 따라 추천이 달라진다:

• Bulk RNA-seq, 마이크로어레이, ChIP-seq: R을 먼저 배우자. Bioconductor 의존도가 높다.

• 단일세포 분석: R(Seurat)과 Python(Scanpy) 둘 다 강하다. 양쪽 다 할 수 있으면 좋다.

• 유전체학/변이 분석: 파이프라인 도구(GATK, BWA 등)는 커맨드 라인 기반이고, 후처리에 Python이 편하다.

• 구조 생물학/약물 설계: Python이 압도적. RDKit, MDAnalysis, PyMOL 등.

• 머신러닝/딥러닝 적용: Python 필수.

• 메타게노믹스: QIIME 2가 Python 기반, 하지만 통계 분석은 R로 넘어가는 경우가 많다.

실전 조언

몇 가지 실용적인 조언을 보태자면:

• 하나를 먼저 깊이 익히자. 두 언어를 동시에 배우면 둘 다 어설퍼진다. 본인의 주 분석 분야에 맞는 언어를 먼저 선택해서 충분히 익힌 다음, 나머지를 추가하는 것이 효율적이다.

• Jupyter Notebook/RStudio를 적극 활용하자. 코드와 결과를 한눈에 볼 수 있어서 탐색적 분석에 좋다.

• Snakemake(Python) 또는 Nextflow로 재현 가능한 파이프라인을 만드는 것도 중요하다. 단순히 스크립트를 짜는 것과 파이프라인을 만드는 것은 다른 차원의 역량이다.

• rpy2(Python에서 R 호출)나 reticulate(R에서 Python 호출)를 활용하면 두 언어를 한 프로젝트에서 섞어 쓸 수도 있다.

결국 R이냐 Python이냐는 도구의 문제이지 정체성의 문제가 아니다. 필요에 따라 유연하게 쓸 수 있는 것이 가장 좋다.

📚 참고 데이터베이스: Nature

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