성구박사의 파이썬 첫걸음

논문의 숫자를
내 손으로 만들어 본다

논문에 적힌 11,070 → 3,055 도, 961개 유전자도, 누군가 코드로 만든 것입니다.
이 20강은 그 코드를 읽고 쓸 수 있을 만큼의 파이썬만 다룹니다 — 변수에서 시작해 마지막 강에서 그 숫자를 직접 만듭니다.

🐍 설치 없이📊 pandas🌋 볼케이노 🧪 DDX54 재현🇰🇷 한국어

1강 시작하기 →

이렇게 배웁니다

📦깔 것이 없습니다

파이썬이 브라우저 안에서 돕니다. ▶ 를 누르면 그 자리에서 실행되고, 코드를 고쳐 다시 눌러도 됩니다.

🧬예제가 전부 생물학

장바구니와 성적표 대신 서열 · 발현량 · p값으로 배웁니다. 배운 문법이 곧 쓰는 문법입니다.

🎛️문턱을 직접 움직여 보기

위젯의 손잡이를 잡고 0.3 과 0.05 를 흔들어 봅니다. 남는 유전자 수가 어떻게 바뀌는지 눈으로 봅니다.

📄마지막에 논문을 재현

19강에서 논문의 표본 선별 네 단계를 코드로 다시 걸어 11,070 을 3,055 로 줄입니다.

전체 커리큘럼

왜 파이썬인가 — 논문의 숫자를 내 손으로

이 20강이 끝나면 논문 SI 의 11,070 → 3,055 를 직접 만든다

값과 이름표 — 변수·숫자·참거짓

TMB = 돌연변이 수 ÷ 38 을 적을 수 있게

문자열 — 서열은 글자의 줄이다

논문 Table S1·S3 의 siRNA·guide 서열을 다뤄 본다

리스트 — 유전자 목록을 담는다

논문 SI 「40 genes related to the antigen-presenting pathway」

딕셔너리 — 유전자에서 값을 찾는다

이름으로 찾기 · 목록에서 표로

조건 — p < 0.05 를 코드로 적는다

논문 SI 「absolute log2 fold change > 0.3 with P-value < 0.05」

함수 — 되풀이를 이름으로 묶는다

같은 계산을 세 번 쓰기 전에

FASTA 를 읽는다 — 가장 오래된 생물학 파일

> 로 시작하는 줄이 이름, 나머지가 서열

표를 읽는다 — CSV 와 TSV

발현량 표는 결국 쉼표(또는 탭)로 나뉜 글자입니다

numpy — 숫자 덩어리를 한꺼번에

2만 개 유전자에 반복문을 쓰지 않는 법

pandas — 이름이 붙은 표

R 의 data.frame 에 해당하는 것

표를 잇는다 — merge 와 groupby

발현량 표 + 표본 정보 표 = 분석할 수 있는 표

matplotlib — 숫자를 그림으로

논문 그림은 결국 몇 줄의 코드입니다

왜 log2 를 씌우나 — 발현량의 눈금

논문의 「log2 fold change」 가 로그인 이유

scipy — t-검정을 한 줄로

논문 SI 「Wilcoxon rank-sum test or t-test were used」

볼케이노 플롯 — 차등발현을 한 장에

가로는 log2FC, 세로는 −log10(p)

히트맵 — 논문 Fig. 3 의 pheatmap 을 파이썬으로

SI 「we employed the pheatmap package in R to produce heatmaps」

막혔을 때 — 오류를 읽는 법

오류 메시지는 꾸중이 아니라 안내입니다

【실습】 논문의 11,070 → 3,055 를 만든다

SI 「Sample selection from TCGA data」 · Fig. S1

정리 — 여기서 어디로

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