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제한효소 커터 만들었음
Coding/Python
근데 NEB커터 쓰세여 그거 좋음 일단 이 코드는 이 시퀀스를 자르는 제한효소들을 찾는 게 아님. 이 효소가 이 시퀀스를 자르는가? 를 보는 코드임다. 이 점 유념해주세요. 그리고 이거 올리면서 Jupyter가 매트랩이랑 비중 같아졌다 코드 Jupyter notebook으로 코딩한거고 나중에 일부 블록은 정리할 예정. import pandas as pd 구축한 csv파일을 가져오고 취급하려면 얘가 필요하다. csv파일은 혹시 써보실 분 계시면 말씀주세요. 참고로 csv파일이 되게 단촐해서 효소 이름, 인식하는 시퀀스, 자르는 시퀀스, 자르는 형태(sticky or blunt)가 들어가 있음. 나중에 여건이 된다면 똑같은 부분을 인식하고 자르는 다른 효소나 처리온도에 대한 정보도 추가할 예정. (물론 출력..
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오케이 따옴표 떼버렸음
Coding/Python
text = [] while True: input_text = input("wordcloud로 만들 텍스트를 입력해주세요. ") text.append(input_text) if input_text == "": break text = ' '.join(text) text=okt.nouns(text) text = ' '.join(text) 크게는 저 부분을 수정했고, 전체적으로 wordcloud 만들기 위해 입력받는 부분도 간소화했음. (While True 주고 입력 없으면 break 하도록) 참고로 Wordcloud는 안에 들어가는 글자가 많을 수록 멋지게 나옵니다. 이 점 유념하시길.
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R 배워보기-7. Statistical analysis (하)
Coding/R
3부작으로 나눌 걸 그랬나... 라이브러리 다 깔았지들? Logistic regression(로지스틱 회귀분석) > dat=subset(mtcars,select=c(mpg,am,vs)) > dat mpg am vs Mazda RX4 21.0 1 0 Mazda RX4 Wag 21.0 1 0 Datsun 710 22.8 1 1 Hornet 4 Drive 21.4 0 1 Hornet Sportabout 18.7 0 0 Valiant 18.1 0 1 Duster 360 14.3 0 0 Merc 240D 24.4 0 1 Merc 230 22.8 0 1 Merc 280 19.2 0 1 Merc 280C 17.8 0 1 Merc 450SE 16.4 0 0 Merc 450SL 17.3 0 0 Merc 450SLC 15..
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R 배워보기-7. Statistical analysis (상)
Coding/R
들어가기 전에 1) R의 꽃, R의 주목적이다보니 분량이 어마무시하게 길다. 네이버에서 글 분량갖고 자르진 않겠지만 그래서 상, 하편으로 나눠서 작성할 예정이다. (cookbook 소챕터 3:3으로 나눔) 2) 그리고 이새기들 자꾸 안 알려주고 뜬금없이 라이브러리 소환하세요 하는데 오늘도 깔아야 할 패키지가 있다. 하편에 나오는 것도 있고 상편에 나오는 것도 있는데 그냥 다 깔고 가자. install.packages("car") install.packages("ggplot2") install.packages("exact2x2") install.packages("irr") 3) 처음 보는 분석들이 많아서 나도 이게 뭔지 모른다. 따라서 이론적인 설명은 패스. 회귀분석과 상관계수 참고로 여기서 만드는 데이터..
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10진수->2진수 변환 코드
Coding/Python
일반적으로 우리가 쓰는 숫자는 10진수가 맞는데, 컴퓨터는 손가락이 두 개라 이진법을 쓴다. 예, 그겁니다. 일반적으로 10진법을 2진법으로 변환할때는 2로 나누는데, 13을 예시로 들자면 1. 13/2=6...1 2. 6/2=3...0 3. 3/2=1...1 이렇게 구한 다음 3번 결과의 몫 1부터 시작해 3번 결과의 나머지-2번 결과의 나머지-1번 결과의 나머지 순으로 올라가서 1101이 된다. 1의 보수는 여기서 0을 1로, 1을 0으로 바꾼 0010. 2의 보수는 1의 보수에 1을 더하면 된다. (0011) 참고로 이진수로 변환된 숫자는 8, 16진수와 상호변환이 가능한데 1. 110010010을 8진수로 바꾸려면 110 010 010으로 세자리씩 끊어서 10진법으로 바꾼다. (622) 2. 11..
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번외편-코딩테스트 풀이 (3)
Coding/Python
풀긴 풀었는데 이거 로직이 뭐가 문제인건지 제시한거랑 출력값이 다름. 일단 문제가 뭐냐... 예를 들어서 아래와 같은 텍스트가 있다면 츄라이츄라이 출력값은 000123 이 된다. 네 번째 글자 츄를 기준으로 했을 때 츄라이에서 츄/이츄/라이츄를 찾는건데 저기서 일치하는 게 츄 하나고 그게 한글자짜리거든. 다섯번째 글자 라를 기준으로 하면 츄라이츄에서 라/츄라/이츄라/라이츄라 이렇게 찾게 되는거고 그렇게 되면 일치하는 문자열 중 제일 긴 게 츄라라서 2. 이해하는 데 하루 걸렸다더니 실화냐고요? 네. 잠깐 뇌에 블루스크린 버프 와서요. text=input("Insert text: ") # 전체 텍스트를 slicing하는 for문. 이 안에는 찾을 영역과 찾아야 할 영역이 포함되어 있다. # 한 글자일때는 ..
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번외편-코딩테스트 풀이 (2)
Coding/Python
역시나 회사명은 밝히지 않음. 어제 면접보면서 코테 얘기가 나와서 블로그에 올려도 되겠느냐고 여쭤봤고, 그 쪽이 커리어에 도움이 될 테니 올려도 된다+올리면 안 되는 거면 따로 언질을 주겠다는 답변을 받았음. 문제가 이거 말고 하나 더 있는데 그거는 바이오파이썬을 쓸 일이 없고(이것도 안썼지만...), 뇌에 블루스크린이 떠서 이해하느라 시간이 좀 걸려서 아마 구현은 빨라야 내일... 잘못하면 다음주까지도 갈 것 같음. 그래도 두번째껀 실행하는 시간은 빨라서 망정이지 얘는... 저 모듈 Jupyter에서 불러오지도 못함 OTL 전체 코드 import vcf import pandas as pd # 모듈은 항상 위쪽에 부릅니다. vcf_reader = vcf.Reader(open('/home/koreanrai..
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Biopython-dbSNP와 Clinvar
Coding/Python
이놈들아 이것도 되면 좀 된다고 말좀 해줘... 참고로 이거 어떻게 알았냐면 면접보는 회사에서 발표주제 중 하나가 저 두놈이었는데 찾다보니 NCBI에서 만든거네? -> Entrez에 있네? -> 비켜봐 시켜볼 게 있어(주섬주섬 파이참을 켠다) 가 된 거임. dbSNP from Bio import Entrez Entrez.email = "blackholekun@gmail.com" # 내가 누구인지 말해주는 과정이 필요하다고... # 이메일은 자기꺼 그냥 쓰세요 handle = Entrez.esearch(db="snp", term="EGFR", retmax="40" ) record = Entrez.read(handle) print(record) 참고로 db에는 snp라고 써야지 dbsnp라고 쓰면 안된다. ..
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심심해서 써보는 본인 개발환경
Coding/Python
Notes: 파이썬 모듈이나 버전은 따라해도 되는데 OS는 본인 편한거 쓰는게 좋음. 개발하시는 분들이 맥이나 리눅스 많이 쓰긴 한데 맥이나 리눅스는 윈도우와 달라서 무턱대고 쓰기 좀 불편하다. 나 고딩때 애들 커맨드 컨트롤 헷갈리는것만 여러번 봤음 진짜. (맥에서는 복사가 Ctrl+C가 아니라 Command+C) 그리고 어지간한 개발툴은 윈도 맥 리눅스 다 지원한다. 카톡 빼고 그건 개발툴 아닌데 아 그래서 지원 안하나 참고로 카톡이 리눅스에서 안돼서(와인 깔면 된다는데 실패함...) 본인 본의아니게 공부하는동안 연락 안됐음... 리눅스에서는 디코로만 연락 가능합니다. Laptop Lenovo thinkpad E470 (현재 단종) +4GB RAM 내가 리눅스 쓸거다 근데 특히 우분투 쓸거다 그..
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Biopython-Q&A
Coding/Python
Q&A지만 자문자답이다. 어쨌든 질답은 맞음 Q1. MSA의 그 clustalW랑 MUSCLE은 어찌됐나요? A1. 그거 둘다 깔아야 됩니다. OS 박고 경로 박아서 돌리는 거 나오긴 했는데 트라이 해보려고 했더니 윈도 기준이네... 머슬은 경로 박아서 해봤는데 커맨드만 나와서 MSA는 터미널로 돌리고 있습니다. 리눅스는 clustalw와 MUSCLE 둘 다 일단 설치해두면 터미널에서 돌릴 수 있습니다. (py파일로 아웃풋 설정도 가능) Q2. 일부 건너뛴 챕터들이 있던데...? A2. 실습용 자료 구하기가 빡세거나(얘네도 다 안올려줌...) MSA처럼 할 수 없는 여건인 경우 건너뜁니다. 그래서 16 17(이건 하려고 했는데 wordcloud 하느라 시간 다 잡아먹음) 건너뛰고 케그 했지... Q3. ..
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Biopython으로 KEGG 탐방하기
Coding/Python
쿡북 분량 개짧음 진짜 이거보다 짧을수가 없음. KEGG? https://www.genome.jp/kegg/ KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes www.genome.jp Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes의 준말. 그렇다, 이름에 교토가 들어간 걸 보면 아시겠지만 일제 DB다. 여기가 메인페이지 여기가 KEGG brite. 본인이 자주 가는 곳이다. 생각보다 쏠쏠한 정보가 많고 KEGG brite의 경우 golden standard dataset이라고 해서 야먀니시가 인공지능 학습시킬 때 쓴 데이터셋(GPCR, 효소, 핵 리셉터, 트랜스포터) 분류별로 약물 타겟을 알려준다. Parsing 파싱할거면 일단 파일이 당신 컴퓨터..
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텍스트 입력받아서 Wordcloud 만들기
Coding/Python
이것도 Project Wordcloud의 초기 코드이다. Text with wordcloud로, 이 당시에는 영문만 됐었다. (한글도 되긴 한데 접속사가 안떼짐) from wordcloud import WordCloud from wordcloud import STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plot from PIL import Image import numpy as np # Summon module text = [] input_text= input("wordcloud로 만들 텍스트를 입력해주세요. ") text.append(input_text) yorn = input("더 추가할 텍스트가 있나요?") # 일단 입력을 받는다. (없으면 n, 있으면 n 말고 다른거) wh..