Data Playground : 즐거운 데이터 분석 & 기술과 일상 리뷰

1. LOLAgenome bed를 받아서 epigentic feature, gene 등 annotationhttps://github.com/nsheff/LOLA GitHub - nsheff/LOLA: Locus Overlap Analysis: Enrichment of Genomic RangesLocus Overlap Analysis: Enrichment of Genomic Ranges - nsheff/LOLAgithub.com 2. FANTOM5https://www.nature.com/collections/jcxddjndxy인간 유전체 annotation 3. cell type별 enhancer 영역 annotationhttps://egg2.wustl.edu/roadmap/web_portal/chr_st..

%matplotlib inline import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib.pyplot import gcf df = tmptmp labeltable = pd.DataFrame({'cohort':labels,'tumornormal':TN}) labeltable.index = list(want_mat) # Load the brain networks example dataset palette={'COAD':'gold','READ':'olive', 'LIHC':'orange', 'BRCA':'magenta', 'OV':'navy','PRAD':'skyblue', 'LUAD':'red','LUSC':'#bf0000', 'PAAD':'violet', '..

안녕하세요! 이번에는 동양재료로 만드는 서양요리 음식점 "서양면옥"에 다녀왔습니다. 서양면옥 : 네이버 방문자리뷰 672 · 블로그리뷰 703 m.place.naver.com 연남동에 위치했습니다. 홍대입구역에서 걸어 갈 수 있어요~ "동양의재료를 기반으로한 서양식 비스트로"라고 소개하네요. 오~ 들어가자마자 인테리어가 흥미롭습니다. 약간 세련된 할머니집? 레트로 감성이라고 하나요 ㅋㅋ 80년대로 돌아간 것 같은 동양화 액자~ 반짝반짝 맘에 들었던 스테인드글라스 조명 맘에들었던 조명2. 얘는 왜 벽을보고있지? ㅋㅋ 감성있는 놋쇠(?)느낌 수저와 로즈마리&레몬이 들어간 물. 티슈 누름돌은 진짜 돌이더라구요? ㅋㅋㅋ 화분도 예쁘네요... 늦은 저녁.. 배가 고파서 식탁에 있는 화분이 왠지 맛있어보이는.....

안녕하세요! 이번에는 "goo stk 528"이라는 스테이크 하우스에 대한 리뷰를 작성해보려고 합니다. GOO STK 528 : 네이버 방문자리뷰 154 · 블로그리뷰 182 m.place.naver.com 압구정에 있는 곳이네요. 옛날에 수요미식회에도 나온 국내 최초 드라이에이징 스테이크집이라고 합니다. 아래는 제가 먹은 메뉴판입니다! 2인 세트메뉴로 282,400원에 코스가 제공됩니다. 리뷰하려고 메뉴판을 찾았는데.. 이럴수가, 4/1부터 반값 할인을 합니다..! (3/31에 먹고왔음..) 호오, 그런데 메뉴 구성이 좀 다르네요. 제가 갔을땐 식전빵 + 스타터로 시저샐러드와 에스까르고, 메인으로 드라이에이즈드 스테이크와 랍스터테일이 나왔습니다. 사이드 디쉬도 아래 나온 사이드 대부분 가능했구요. 아..

안녕하세요! YJ입니다! 여러분, 논문 쓰고 계신가요? 혹은 과제 연장 기간이 돌아왔나요..? 임팩트 있는 figure 1을 만들고 싶으신가요? 그런 분들을 위해 준비했습니다. 몇분만에 고품질 과학 그림을 만들어주는 사이트!(Create Professional Science Figures in Minutes.) 지금부터 사용법을 알려드리겠습니다. 링크 : "BioRender (https://www.biorender.com/)" 1. 링크로 들어가시면, 멋진 메인 페이지로 들어가집니다. 오른쪽 위에, Sign up free를 눌러주세요. 2. 회원가입 First name (이름) , Lastname(성), email(메일주소), password(로그인할 비밀번호)를 입력하신 후, Sign up을 눌러주세요..

"처음 다뤄보는 데이터가 들어왔다, 여러분은 무엇부터 보시나요?" 데이터 구조, 변수, 크기와 타입... 아주 머리가 아프죠. 새로 들어온 데이터가 기존 데이터와 크게 이질적이지 않은지, 혹은 새로운 데이터 내에서 나뉘는 점은 없는지... 일단 PCA를 돌려보는 것은 좋은 시작점입니다! PCA는 주성분 분석(Principal Component Analysis)의 약자입니다. PCA는 데이터를 차원 축소하는 데 사용되는 통계 기법으로, 다차원 데이터에서 가장 중요한 변수를 식별하는 데 도움이 됩니다. 주로 데이터를 시각화하거나 불필요한 정보를 제거하여 효율적인 데이터 처리를 위해 사용됩니다. PCA는 데이터를 새로운 축으로 변환하여 데이터를 가장 잘 설명하는 주요 변수를 식별합니다. 이렇게 변환된 데이터는..

"원하는걸 말하면 AI가 이미지를 만들어준다고?" 이미지 생성 AI는 기계가 인간이 만든 것과 유사한 이미지를 생성할 수 있도록 하는 인공 지능 기술입니다. 이 기술은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 많은 기존 이미지 세트에서 패턴과 스타일을 학습한 다음 학습된 패턴을 기반으로 새로운 이미지를 생성합니다. 널리 사용되는 생성 모델 유형 중 하나는 Generative Adversarial Network(GAN)입니다. GAN은 이미지를 생성하는 생성자 네트워크와 생성된 이미지를 실제 이미지와 구별하려는 판별자 네트워크의 두 가지 신경망으로 구성됩니다. 생성자 네트워크는 판별자 네트워크를 속이려고 시도함으로써 시간이 지남에 따라 보다 사실적인 이미지를 생성하는 방법을 학습하고 판별자 네트워크는 가짜 이미지와 실..