의료공학
1.딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측 1.ProteinStructurePrediction
이번학기에 흥미를 갖고 고른 인공지능과 의료공학 라는 과목 첫 과제입니다.정말 처음부터 차근차근 시작할 예정이기 때문에, 사전 지식이 있는 분들은다른 블로그를 찾아 보시는 것을 추천 드립니다.제가 생명과는 아니라서 생명에 관련된 지식은 스킵하고 핵심적인 부분만 말하자면
2.3D-UNET을 이용한 CT,MRI Image segmentation 1. 2D U-NET 과 VGG16
두번째 과제로 CT,MRI 이미지를 Segmentation 하는것이 목표입니다.2D처럼 만만하게 봤다가 두들겨 맞았습니다.당연하지만 pytroch tensorflow는 파이썬, cuda, cudnn 버전 신경써야함안맞으면 그래픽 카드 인식을 못해서 시작조차 못함이미지
3.3D-UNET을 이용한 CT,MRI Image segmentation 2. 3D U-NET
3D U-Net은 의료 영상 분석, 특히 3D 볼륨 데이터(예: MRI나 CT 스캔)에 적합하도록 설계된 U-Net의 변형입니다. 기본 U-Net이 2D 이미지에 초점을 맞춘 반면, 3D U-Net은 3차원 데이터를 처리할 수 있도록 확장되었습니다. 이 모델은 3D 이
4.3D-UNET을 이용한 CT,MRI Image segmentation 3. 코드 돌리기
https://www.youtube.com/watch?v=Dt73QWZQck4&t=2213&ab_channel=DigitalSreeni우선 다음 링크를 참고하는게 좋습니다. 설명도 친절하고 잘 되있습니다.
5.크리스퍼 유전자가위 기초-원리
대학원에서 준 첫 프로젝트입니다. 앞으로 관련 연구 및 논문들을 업로드 할 예정입니다.박테리아는 세균을 의미하며, 바이러스는 박테리아를 포함한 다양한 생명체에 감염될 수 있는 미세한 병원체입니다. 바이러스 중에서도 박테리아에 감염되는 바이러스를 파지(Bacterioph
6.크리스퍼 유전자가위 기초-용어 정리
연구실 포닥님이 정리해주신 내용인데 이걸 하나하나 알아보겠습니다.논문 링크이쪽 지식이 전무하니 하나도 못 알아보겠습니다. 일단 이쪽 단어들을 분해해서 봐보겠습니다.Cas9은 특정 DNA 서열을 인식하고 절단하는 단백질입니다. CRISPR 시스템의 중요한 부분으로, 특
7.(리뷰)OpenCRISPR-1
Abstarct 유전체 편집 기술, 특히 원핵 생물의 CRISPR-Cas 시스템에서 파생된 기술들은 생명 과학 연구에 혁명을 일으켰으며, 의학과 농업에도 큰 변화를 가져올 가능성이 있습니다. Streptococcus pyogenes에서 유래한 Cas9 뉴클레아제(Sp
8.OpenCRISPR-1 궁금점들
다음은 개인적으로 궁금했던 내용들입니다.Q1. SpCas9는 자연에서 존재하는 단백질 종류의 하나인건가? 근데 그러면 수십만개의 단백질 데이터는 어떻게 구한거고 None-NGG PAM 서열에서 효율적으로 작동하는건 어떻게 아는건가?A1. SpCas9는 자연에서 발견된
9.CRISPR-Cas9 유전자 편집방법
허젠쿠이 박사가 유전자 쌍둥이에게 HIV 유전자를 제거했다고 했는데보통 유전물질의 전달을 AAV 바이러스 벡터에서 진행한다고 합니다.이때 의문이 생겼습니다. CRISPR-Cas9은 AAV 바이러스에 안 들어간다면서 어떻게 한거지? 그래서 궁금점들을 몇가지 정리했습니다.
10.Cas 단백질 비교 및 DNA RNA 단백질 차이 설명
아래는 Cas9, Cas12, Cas13을 비교한 표입니다:Cas9은 DNA를 절단하는 데 주로 사용되며, PAM 서열이 필요하고, 대칭적으로 이중 가닥 DNA를 절단합니다. Cas9은 유전자 편집에서 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다.Cas12는 비대칭적으로 D
11.Alphafold2 리뷰
사실 리뷰가 아니라 모르는 개념들 정리에 가깝습니다.기초가 있으시면 해당 링크를 참고하시면 됩니다.참고논문의 Main 파트에서 각 figure가 나오는 부분 전까지 핵심적인 내용을 요약하면 다음과 같습니다.AlphaFold는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 있어서
12.MSA란 무엇인가
다중 서열 정렬(MSA: Multiple Sequence Alignment)는 여러 단백질 서열 간의 유사성을 분석하고, 그 서열들 사이의 진화적 관계를 파악하는 중요한 방법입니다. MSA는 단백질 구조 예측, 기능 연구, 그리고 진화적 분석 등 다양한 생물학적 문제에
13.리뷰:Simulating 500 million years of evolution with a language model
서론: 현재 존재하는 단백질들은 수십억 년에 걸친 자연 진화를 통해 현재의 형태로 발전해 왔습니다. 이 과정에서 무작위적인 돌연변이들이 발생하고, 생물학적 선택을 통해 단백질들은 그들의 서열, 구조, 기능에 따라 걸러졌습니다. 이러한 과정에서 형성된 패턴들은 생물학적 진화의 숨겨진 변수들이 오랜 시간 동안 단백질의 변형을 어떻게 이끌어왔는지에 대한 정보를...
14.리뷰: AlphaProteo
며칠전 구글 딥마인드에서 나온 따끈따끈한 단백질 설계 논문입니다.일단 논문 자체에 인공지능 관련 지식은 많지 않고(사실상 전무하다고 봐도 됩니다.) AlphaProteo가 해당 분야에서 높은 성능을 낼 수 있음을 증명하는 논문이였습니다. 논문 내용도 실험 및 검증이 대
15.리뷰: ProteinGPT: Multimodal LLM for Protein Property Prediction
ProteinGPT는 다중 모달 데이터를 처리하기 위해 설계된 모델로, 두 개의 고정된 사전 학습된 인코더와 선형 투영 레이어 및 대형 언어 모델(LLM)로 구성됩니다. 이 아키텍처는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:단백질 서열 인코더:단백질 서열을 인