ÄÁÅÙÃ÷»ó¼¼º¸±â

ÀçÇö °¡´ÉÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ : Áö¼ÓÀû °øÁ¤¼º¿¡ °üÇÑ »ç·Ê¿¬±¸
ÀçÇö °¡´ÉÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ : Áö¼ÓÀû °øÁ¤¼º¿¡ °üÇÑ »ç·Ê¿¬±¸
  • ÀúÀÚRavi Madduri, Kyle Chard, Mike D¡¯Arcy, Segun C. Jung, Alexis Rodriguez,Dinanath Sulakhe
  • ÃâÆÇ»ç¾ÆÁø
  • ÃâÆÇÀÏ2020-08-10
  • µî·ÏÀÏ2020-12-21
º¸À¯ 1, ´ëÃâ 0, ¿¹¾à 0, ´©Àû´ëÃâ 6, ´©Àû¿¹¾à 0

Ã¥¼Ò°³

ºò ¹ÙÀÌ¿À¸ÞµðÄà µ¥ÀÌÅÍ´Â ¹ß°ßÀ» À§ÇÑ Èï¹ÌÁøÁøÇÑ ±âȸ¸¦ ¸¸µéÁö¸¸, ºÐ¼®°ú Ãâ·ÂÀ» ãÀ» ¼ö ÀÖ°í, Á¢±Ù °¡´ÉÇÏ°í, »óÈ£¿î¿ë °¡´ÉÇϸç, Àç»ç¿ë °¡´ÉÇÑ ÇüÅÂ(FAIR)·Î Æ÷ÂøÇϱ⠾î·Æ°Ô ¸¸µç´Ù. ÀÌ¿¡ ´ëÀÀÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ ¶óÀÌÇÁ»çÀÌŬ Àüü¿¡ °ÉÃÄ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Äڵ带 ½±°Ô ĸóÇÏ°í ½Äº°ÀÚ¸¦ ÇÒ´çÇÏ´Â µµ±¸¸¦ ¼³¸íÇÑ´Ù. ¿ì¸®´Â ¼ö Å׶ó¹ÙÀÌÆ®ÀÇ ¿£ÄÚµå DNase I °ú¹Î¼º »çÀÌÆ® ½ÃÄö½Ì µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ »ðÀÔÀû Àü»ç °è¼ö ¹ÙÀεù »çÀÌÆ®ÀÇ Áöµµ¸¦ »ý¼ºÇÏ´Â ´Ù´Ü°è ºÐ¼®À» Æ÷ÇÔÇÏ´Â »ç·Ê ¿¬±¸¸¦ ÅëÇØ µµ±¸ÀÇ »ç¿ëÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. ÀÌ ÅøÀÌ º¹ÀâÇÑ ÀÛ¾÷À» ÀÚµ¿È­ÇÏ°í, ÀÌÇØ °¡´ÉÇÏ°í Àç»ç¿ë °¡´ÉÇÑ ÇüÅ·ΠºÐ¼®ÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ĸóÇϸç, »ç¿ë¼ºÀ̳ª ÀçÇö¼ºÀ» ÈѼÕÇÏÁö ¾Ê°í ºü¸¥ ³×Æ®¿öÅ©¿Í °­·ÂÇÑ Å¬¶ó¿ìµå ÄÄÇ»Å͸¦ È°¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅ͸¦ ½Å¼ÓÇÏ°Ô Ã³¸®ÇÏ´ÂÁö¸¦ º¸¿© ÁØ´Ù. Áï, ºò µ¥ÀÌÅÍ°¡ »ç¿ëÇϱ⠾î·Á¿î µ¥ÀÌÅÍ°¡ ¾Æ´ÔÀ» º¸ÀåÇÑ´Ù. ¿¬±¸¸¦ ÅëÇØ Á¢±Ù¹æ½ÄÀ» Æò°¡ÇÏ°í, Âü°¡ÀÚÀÇ 91%°¡ »ó´çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ º¼·ýÀ» Æ÷ÇÔÇÏ´Â º¹ÀâÇÑ ºÐ¼®À» º¹Á¦ÇÒ ¼ö ÀÖÀ½À» º¸¿©ÁØ´Ù.

¸ñÂ÷

Á¦ 1Æí : MATLAB ±âº»Æí
1. MATLAB ±âº»»ç¿ëÆí  003
1.1 MATLAB ½ÃÀÛÇÏ±â  003
 ¸í·Éâ(command Window)¿¡¼­ÀÇ ÀÔ·Â  005
 µµ¿ò¸»(Help)ÀÇ ÀÌ¿ë  007
1.2 ÀԷ ¿À·ùÀÇ ¼öÁ¤  008
 °è»êÀÇ ÁßÁö  009
 MATLAB Á¾·áÇÏ±â  009
1.3 ¿¬»ê°ú º¯¼öÀÇ ÇÒ´ç  009
 ¿¬»êÀÚ ¿ì¼±¼øÀ§  011
 ³»ÀåÇÔ¼ö  012
1.4 µ¥ÀÌÅÍÀǠǥÇö  013
1.5 º¯¼öÀǠó¸®  015
 º¯¼ö À̸§  015
 clear ¸í·É¾î  016
 Æ¯¼öº¯¼ö¿Í Á¤¼ö  017
 whos ¸í·É¾î  017
1.6 º¤ÅÍ¿Í Çà·Ä  018
 º¤ÅÍ  018
 Çà·Ä  023
 ½ºÅ©¸° Ãâ·Â°ú ¾ïÁ¦  024
1.7 ·£´ý(Random)¼ö¿Í º¹¼Ò¼ö  025
 ·£´ý ¼ö  025
 º¹¼Ò¼ö  027
1.8 ±âÈ£¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¿¬»ê  028
 ±âÈ£½Ä¿¡¼­ÀǠġȯ  029
1.9 ÄÚµå ÆÄÀÏ  030
 ½ºÅ©¸³Æ® ÄÚµå ÆÄÀÏ  030
 ÄÚ¸àÆ®ÀÇ Ãß°¡  032
 ÇÔ¼ö ÄÚµå ÆÄÀÏ  033
 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇÇÔ¼ö  036
1.10 °£´ÜÇÑ ±×·¡ÇÁÀÇ »ý¼º  037
 ezplotÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ±×·¡ÇÁ  037
 plotÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ±×·¡ÇÁ  039
 3Â÷¿ø ±×·¡ÇÁ  042
1.11 MATLAB°ú ¿¢¼¿(Excel)ÀÇ Á¢¼Ó  043
 ¿¢¼¿ µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â  043
 µ¥ÀÌÅÍ °¡Á®¿À±â ¿É¼Ç  046
 ½ºÅ©¸³Æ® »ý¼º ¿É¼Ç  049
 ÇÔ¼ö »ý¼º ¿É¼Ç  049
 »ý¼ºµÈ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¿¢¼¿ÆÄÀϷΠÀúÀåÇÏ±â  050

Á¦ 2Æí : ¿¬±¸³í¹® 
Reproducible big data science: A case study in continuous FAIRness

1. Introduction 51
2. An atlas of transcription factor binding sites 52
3. Tools used in TFBS atlas implementation 55
4. A scalable, reproducible TFBS workflow 58
5. Recap: A FAIR TFBS workflow 63
6. Evaluating FAIRness and reproducibility 64
7. Discussion 66
8. Summary 69
9. References 70

ÇÑÁÙ ¼­Æò