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전문연구요원 기초군사훈련 -1

 

2019/3/21~ 2019/4/18까지 논산 육군훈련소에 다녀온 내용을 작성해보고자 한다.

 

관련한 포스팅이 많지만 그래도 가장 최근에 다녀왔으니 새로운 내용들을 추가

 

다녀오자마자 작성하려고 했지만 귀찮아서 미루다 보니 벌써 3주 전이다. 

 

안에 있을 때는 엄청 안 가던 시간이 밖에서는 순식간이다. ㅋㅋㅋ

 

 

서론은 각설하고 이 글을 볼 입소 예정자들에게 도움이 될 만한 얘기 위주로 작성해보고자 한다.

 

 

 

가장 중요한 준비물

 

본인의 적응력이 무한대라고 생각하면 가져가야 할 물품은 하나도 없다. 최소한의 물품은 모두 훈련소에서 제공하고 있으니 나올 때의 계절을 고려해서 옷만 입고 가면 된다.

 

하지만 그렇게 갔다가는 없어서 아쉬울 때가 많을 것이다.

 

그래서 등급별로 나누어 가져 가면 좋은 물품을 정리해보고자 한다.

 

 

중요도 ★

귀마개 - 한 생활관에 대략 12명, 두 생활관이 붙어있으니 25명가량이 한 공간에서 생활한다고 보면 된다. 무조건 이 중에 한 명은 코를 크게 골기 때문에 챙겨가야 한다. 나중에 보급으로 주지만 그때까지 버티느니 하나 사서 가자.

 

가방 - 다른 포스팅 중에는 캐리어 가방을 추천하는 곳이 없던데 캐리어 강력하게 추천한다. 퇴소할 때 군화와 군복 등을 들고 오려면 부피가 상당하기 때문에 번거롭다. 캐리어 있으면 좋았을 텐데 하면서 퇴소하는 스스로를 발견할 것이다. 크기는 기내에 가져갈 수 있는 크기 중에 제일 큰 정도? 더 클 이유가 없다. 그래도 캐리어를 가져가기 부담스럽다면 큰 종이백 등을 많이 챙겨가자 남으면 다른 사람을 줘도 되나 없으면 많이 아쉽다.

 

상비약 - 아프면 서럽다. 입소하면 상비약은 분대장에게 제출하라고 하지만 가방 구석에 넣어놓고 아플 때 스스로 꺼내먹자. 검사 그렇게 빡빡하게 안 한다. 타이레놀과 종합감기약이면 충분할 것 같다. 

 

중요도 ★

 

스킨/로션/샴푸/클렌징 폼/선크림 - 압수물품 아니다. 개인위생 용품은 다 챙겨가자. 미용비누 하나 주는데 이걸로 씻는 건 좀... 그렇다. 올인원 제품 사가면 유용하게 쓸 수 있다.

 

시계 - 군용 시계라고 싼 거 사서 오는 사람 많다. 다이소에서 만원 이하에 라이트만 켜지는 걸로 사 와도 되지만 그냥 적당히 비싼 거 들고 와도 된다. 각개전투 이외에는 시계에 손상이 될 만한 훈련이 없다. 이건 여름에 가서 하복 입고 훈련받으면 다를 수도 있을 것 같으니 스스로 결정하기 바란다.

 

보조배터리 - 퇴소할 때 핸드폰은 써야 할 것 아닌가. 빠릿빠릿한 폰은 한 달 동안 꺼둬도 50%가량 남아있을 수 있는데 불안하니 보조배터리 하나 들고 가자. 

 

중요도 ★

 

포카리 가루 - 크게... 중요하진 않았던 것 같다. 있으면 좋은데 없어도 그만 정도? 

 

편지지, 편지봉투 - 훈련소에서 계속 제공해준다. 이쁜 걸로 보내고 싶으면 가져가서 쓰자

 

우표 - 우표를 붙이지 않으면 군사우편으로 가는데 이게 더 느리다고 한다. 우표는 사서 가자. 상대방에게 편지봉투 안에 우표를 넣어달라고 해서 받을 수도 있으니 10개 정도 가져가고 필요하면 달라고 하면 충분하다.

 

팔꿈치, 무릎 보호대 - 각개전투 시 있으면 좋기는 한데 훈련소에서 지급되는 물품으로 충분히 커버 가능하다. 보급되는 양말을 잘라서 덧대는 정도만 해도 전혀 까이지 않았다.

 

종합비타민 - 따로 비타민을 가져가서 챙겨 먹을 수 있다. 건강을 생각한다면 한 통쯤 가져가도 괜찮을 것 같다.

 

면봉 - 총기 손질 시 유용하게 쓰이기는 하나 많이 가져오는 사람이 한 명쯤은 있다. 빌려서 써도 무방.

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* 본 리뷰는 어떠한 상업적 지원도 받지 않고 작성하였음.


벤큐 FHD 프로젝터 MH550 리뷰




지극히 아마추어적인 리뷰겠지만 누군가에게는 도움이 될 수도 있기에 작성해봄.



큰 화면으로 콘솔 게임 + TV를 보고 싶은데 거치할 만한 공간이 애매해서 벽에다가 프로젝터를 설치하고 싶어 짐. 


구매할 때 고려 했던점은


1. FHD 화질일 것.


2. 휴대용이 아닐 것.


3. 비교적 최근에 출시됐으며 인지도 있는 브랜드일 것.



화질은 여기저기서 후기를 많이 봤는데 FHD 이하면 계속 아쉬움이 남는다고 하여 바로 FHD 급으로 감. 


충분히 만족하고 있음. HD 급이였으면 확실히 아쉬움이 있었을 것 같음. 


휴대용이 아닌 이유는 같은 가격이면 당연히 크기가 큰 게 스펙이 더 좋으리라 생각함. 

밖에 나가서 볼 일이 1년에 1번도 있을까 말까 하기 때문에 그냥 거치용으로 삼. 

근데 거치용은 낮은 스펙과 가격이 거의 없음.. 회의용 뭐 이런식으로 많이 나와서 그런듯함.


출시는 당연히 최근에 된 것이 기술적으로 발전했을 테니까.. A/S도 편할 듯하고.. 앞에 2개보다는 많이 고려하지는 않음.




모두 만족하면서도 비교적 저렴한 가격은 벤큐 MH550밖에 없었음.


출시된 지 6개월이 지난 시점에도 불구하고 인터넷 후기도 많이 없었지만 브랜드 인지도를 믿고 구매함.



장점 - 


FHD 급 프로젝터임에도 불구하고 저렴한 가격

높은 루멘안시로 형광등 아래에서도 어느 정도 잘 보임. (태양광아래서는 당연히 잘 안보임.)

hdmi 포트가 두 개인것도 은근히 유용함.


단점 -

비슷한 급의 제품에 비해 투사거리가 많이 필요함. 거리가 3m 정도 돼서 괜찮을 거라고 생각했으나 80인치가 한계임. 좀 더 크게 볼 수 있었으면 하는 아쉬움이 있음.

회의용 프로젝터는 대부분 지원하지 않는 기능이지만 안드로이드나 airplay 등이 지원되면 좋았을거 같긴 함...




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Gene id conversion in R




R에서 gene id로부터 다른형식의 geneid 값을 가져오는 방법에 대해서 설명하고자 한다.

예시는 human의 ensembl geneid를 입력값으로 받아 hgnc_symbol로 바꾸는 것이지만 종을 다르게 하거나 hgnc_symbol이 아닌 다른 정보도 얼마든지 가져올 수 있다.

users guide 주소 :


library(biomaRt)

mart <- useDataset("hsapiens_gene_ensembl", useMart("ensembl"))
G_list <- getBM(filters= "ensembl_gene_id", attributes= c("ensembl_gene_id","hgnc_symbol"),values=df$Geneid,mart= mart)

위의 코드는 df$Geneid에 ensembl geneid가 있는 상태에서 매칭되는 hgnc_symbol을 가져와 g_list에 저장한 것이다. 

useDataset에서 "hsapiens"를 다른 종으로 바꿀 수 있으며

getBM에서 attributes를 hgnc_symbol이 아니라 다른정보 (enterzgene, refseq_mrna, interpro, interpro_description 등)으로 바꾸면 해당 정보를 가져올 수 있다. 


물론 아래처럼 사용하여 동시에 가져올 수도 있다.


ipro = getBM(attributes=c("refseq_mrna","interpro","interpro_description"), filters="refseq_mrna", values=refseqids, mart=mart)


## refseq_mrna interpro interpro_description ## 1 NM_000546 IPR002117    p53 tumour suppressor family ## 2 NM_000546 IPR008967    p53-like transcription factor, DNA-binding ## 3 NM_000546 IPR010991    p53, tetramerisation domain ## 4 NM_000546 IPR011615    p53, DNA-binding domain ## 5 NM_000546 IPR012346    p53/RUNT-type transcription factor, DNA-binding domain superfamily


어떤 정보를 가져올 수 있는지는 위의 users guide를 참조하기 바란다.

listAttributes(mart)를 입력하면 사용한 데이터셋에 대한 가능한 attributes가 나온다.


> head(listAttributes(mart),10)

                            name                  description         page

1                ensembl_gene_id               Gene stable ID feature_page

2        ensembl_gene_id_version       Gene stable ID version feature_page

3          ensembl_transcript_id         Transcript stable ID feature_page

4  ensembl_transcript_id_version Transcript stable ID version feature_page

5             ensembl_peptide_id            Protein stable ID feature_page

6     ensembl_peptide_id_version    Protein stable ID version feature_page

7                ensembl_exon_id               Exon stable ID feature_page

8                    description             Gene description feature_page

9                chromosome_name     Chromosome/scaffold name feature_page

10                start_position              Gene start (bp) feature_page



G_list에 해당 정보를 담았다면 이를 기존의 df와 합치는 과정이 필요하다. 



1. df$Geneid와 G_list$ensembl_gene_id의 값이 같을 때 두 data frame을 합치는 방식이다.


원래는 이 방법을 사용하고 있었으나 ensembl_gene_id가 위의 데이터 베이스에 없을 때 결과 df의 사이즈가 입력할 때와 달라지는 것을 확인하여 2번의 방법을 사용하는 것을 추천한다.


df <- merge(df,G_list,by.x="Geneid",by.y="ensembl_gene_id")



2. df에 hgnc_symbol 열을 미리 만들고 내용은 공란으로 채워넣는다. 공란으로 채우는 이유는 ensembl gene id가 데이터 베이스 없거나 또는 ensembl gene id는 있지만 여기에 매칭되는 hgnc symbol이 없어도 행을 유지시키기 위함이다.


아래의 코드를 사용하면 df$Geneid와 G_list$ensembl_gene_id가 매칭될 때 G_list$hgnc_symbol의 값을 df$hgnc_symbol에  넣는 다는 의미이다.


df$hgnc_symbol = ""
df["hgnc_symbol"] = lapply("hgnc_symbol", function(x) G_list[[x]][match(df$Geneid, G_list$ensembl_gene_id)])

df$hgnc_symbol을 확인해보면 값이 없는 부분은 공란으로 남아있고 match된 부분은 모두 ensembl gene id에 대응하는hgnc_symbol값이 들어 있을 것이다.


Reference -

https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/biomaRt/inst/doc/biomaRt.html




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KEGG Mapper 사용법




KEGG Mapper는 KEGG PATHWAY에 실제 유전자의 발현량을 색으로 입혀 시각적으로 한 눈에 알아볼 수 있게 하는데 도움을 주는 웹 기반 프로그램이다.


홈페이지 : 

https://www.genome.jp/kegg/mapper.html




위의 예시에선 유전자에 붉은 색은 높은 발현량을 의미한다.


실제 데이터를 만들어 넣는 법은 매우 간단하다.


위의 홈페이지에서 Color Pathway 항목으로 가면 데이터를 입력할 수 있는 항목들이 있다.




Select KEGG pathway map : 색을 입히고자 하는 kegg pathway의 category를 입력하면 된다.


Enter data : examples를 보면 어떤식으로 데이터를 입력해야하는지 보여주는데 아래에서 실제 데이터로 설명하도록 하겠다.


Option : 색을 직접 RGB로 입력하거나 상대적인 값을 측정해 색을 부여하는 방식을 고를 수 있다.



여기서 가장 까다로운게 입력 데이터의 유전자 ID를 KEGG ID로 맞춰야 한다는 것인데 이는 아래 포스팅을 참조하면 해결할 수 있다.


2018/11/15 - [bioinformatics] - Gene ID conversion


위의 포스팅에서 엑셀로 KEGG Gene ID를 찾은 후 아래처럼 입력한다.




저장은 반드시 텍스트 (탭으로 분리) (*.txt)로 저장해야 한다.



위와같은 결과를 얻을 수 있다. 


condtion을 3개 주었기 때문에 가장 위에 contion1,2,3 탭이 보인다. 클릭을 하면 색만 바뀌기 때문에 비교하기 쉽다.


Reference -

https://www.genome.jp/kegg/mapper.html









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Gene ID conversion




하나의 유전자를 지칭하는 명칭은 ensembl, kegg, refseq 등 분석 방법에 따라 달라지고 분석 중에 gene id를 다른 방식으로 맞춰야 하는 일들이 생긴다.


R에서 biomaRt등의 라이브러리를 사용하여 스크립트 내에서 변환하는 방법도 있지만 web 기반의 tool를 사용해서 바꾸는 방법에 대해서 설명하고자 한다.


홈페이지 : 

https://biodbnet-abcc.ncifcrf.gov/db/db2db.php



ID List에 변환하고자 하는 유전자 목록을 넣었고 ID가 ensembl ID이기 때문에 input에는 Ensembl Gene ID, 결과는 Gene Symbol로 맞추었다.


Organism은 9606이 human이며 다른 종을 찾고싶다면 Taxon ID를 클릭해서 들어가면 검색이 가능하다. 이 항목은 option이기 때문에 꼭 넣어주어야 하는 것은 아니다.




입력을 많이 넣지 않았기 때문에 넣어준 ID가 하나 빼고는 다 치환된 것을 확인하였다. 


Result in Excel을 클릭하여 엑셀파일로 받으면 기존의 데이터에 덮어쓰거나 추가 열을 만드는 등 편집하기 쉽다.


Reference -

https://biodbnet-abcc.ncifcrf.gov/db/db2dbRes.php


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