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Differentially Expressed Genes (DEGs) RNAseq 분석을 통해 표준유전체가 완료된 생물뿐만 아니라 진행 중인 생물체를 대상으로 관심 있는 현상에 관여하는 유전자가 무엇인지, 유전자 발현 변화와 패턴을 분석합니다. 시료 준비 과정이나 시퀀싱 과정 중에 발생되는 오차를 최대한 보정하고, 염기서열의 특징에 의해 발생되는 오류 가능성을 최소화하기 위한 다양한 통계 기법을 적용하여 정확도를 높이기 위한 노력을 기울이고 있습니다. Differentially Expressed Genes (DEGs) 분석은 유전자의 발현값을 측정하고 통계적으로 처리하여 대조군과 비교군 간에 발현이 유의한 유전자(Differentially Expressed Genes) 후보군을 선발하는 분석입니다. 특정조건이나 처리구에 따른 유전자 발현양상을 분석하게 됩니다. 확보된 유전자만 분석이 가능했던 기존의 Microarray를 대체하고 있는 추세입니다. DEG분석으로 발현되는 모든 유전자를 확보할 수 있고, 이를 통해 유전자의 sequence를 얻을… 자세히 보기

Hierarchical Clustering RNAseq 분석을 통해 표준유전체가 완료된 생물뿐만 아니라 진행 중인 생물체를 대상으로 관심 있는 현상에 관여하는 유전자가 무엇인지, 유전자 발현 변화와 패턴을 분석합니다. 시료 준비 과정이나 시퀀싱 과정 중에 발생되는 오차를 최대한 보정하고, 염기서열의 특징에 의해 발생되는 오류 가능성을 최소화하기 위한 다양한 통계 기법을 적용하여 정확도를 높이기 위한 노력을 기울이고 있습니다. Hierarchical Clustering 분석은 유의하게 발현하는 유전자(Differentially Expressed Genes) 후보군들의 발현 패턴에 따라 군집화(Clustering) 하는 분석입니다. 발현 패턴이 유사한 유전자들은 같은 기능을 할 것이라는 가정 하에 GO와 KEGG 같은 기능 분석을 진행할 수도 있습니다. 자세히 보기

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