데이터 결합 및 집계 (Data Merging and Aggregation)데이터 결합과 집계는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계로, 여러 데이터 소스를 통합하거나 데이터를 요약하여 분석에 필요한 정보를 추출할 때 사용됩니다. 이 과정은 데이터의 일관성을 유지하고, 분석의 정확성을 높이는 데 필수적입니다.데이터 결합 (Data Merging)데이터 결합은 두 개 이상의 데이터 프레임을 결합하여 하나의 통합된 데이터 세트를 만드는 과정입니다. R에서 데이터 결합은 주로 merge() 함수를 사용하여 수행됩니다. 이 과정은 SQL의 조인(join) 연산과 유사합니다. merge() 함수 merge() 함수는 두 데이터 프레임을 공통 열을 기준으로 결합합니다. 결합 방식에는 내부 조인(inner joi..

RNA 및 단백질 합성 과정은 유전자 발현의 핵심적인 부분으로, 세포가 유전 정보를 이용해 필요한 단백질을 생성하는 일련의 과정을 말합니다. 이 과정은 크게 전사(transcription)와 번역(translation)이라는 두 가지 주요 단계로 나뉩니다. 이를 통해 DNA에 저장된 정보가 mRNA로 복사되고, mRNA는 단백질 합성을 지시합니다.전사 (Transcription)전사(Transcription)는 DNA의 특정 유전 정보가 RNA로 복사되는 과정입니다.이 과정은 세포의 핵에서 이루어지며, DNA에 저장된 유전 정보를 mRNA(메신저 RNA)로 옮겨 담습니다.이 mRNA는 세포질로 이동하여 번역을 통해 단백질로 변환됩니다.전사는 생명체의 모든 세포 활동에 중요한 단백질을 합성하기 위해 필수적..

결측치 처리는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 결측치가 있는 데이터를 잘못 처리하면 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 이를 적절히 처리하는 것이 중요합니다.결측값 처리결측치 확인 (Identifying Missing Data)먼저 데이터셋 내에 결측치가 어디에 있는지 확인해야 합니다.R에서 결측치를 확인하는 주요 방법은 is.na() 함수입니다.이 함수는 주어진 데이터셋에서 결측치가 있는 위치를 논리값(참/거짓)으로 반환합니다.# 결측치 확인하기is.na(data)이 코드는 데이터셋 data의 모든 값을 검사하여 결측치가 있는 위치를 TRUE로 표시하는 논리 행렬을 반환합니다.일반적으로 sum() 함수를 함께 사용하여 결측치의 총 개수를 확인할 수 있습니다.# 데이터프레임 전..

포아송 분포는 주어진 시간이나 공간에서 사건이 몇 번 발생할지 예측할 수 있는 확률 분포입니다. 고객 센터에 걸려오는 전화 수, 웹사이트 방문자 수, 생산 라인에서 발생하는 결함의 수처럼 드문 사건을 다루기에 적합합니다. 이번 글에서는 포아송 분포의 개념과 실제 활용 사례를 간단하게 알아보겠습니다.포아송 분포 (Poisson distribution)포아송 분포란?포아송 분포(Poisson distribution)는 주어진 시간 간격이나 공간 내에서 발생하는 사건의 수를 모델링할 때 사용하는 이산 확률 분포입니다.(시간/공간 단위에서 사건이 발생하는 횟수를 설명하는 데 자주 사용되는 분포) 주로 특정한 시간 또는 공간 내에서 사건이 발생하는 평균 빈도(λ)만 알고 있을 때, 해당 시간 또는 공간 내에서 정..

안녕하세요! 이번 글부터는 생물정보학의 근간이 되는 생명공학에 대해 설명해보려 합니다. 생명공학은 생물정보학이 탄생하고 발전하는 데 중요한 역할을 한 학문으로, 그 기초 개념을 이해하는 것이 매우 중요합니다.DNA의 구조와 기능DNA(Deoxyribonucleic Acid, 디옥시리보핵산)는 세포 내에서 유전 정보를 저장하고 전달하는 역할을 합니다.이를 깊이 있게 이해하려면 DNA의 구조적, 화학적 특성과 이들이 어떻게 유전 정보 저장과 발현에 기여하는지 살펴보는 것이 중요합니다.DNA의 이중 나선 구조DNA의 이중 나선 구조는 제임스 왓슨과 프랜시스 크릭에 의해 1953년에 처음 제안되었으며, 이는 두 개의 폴리뉴클레오타이드 가닥이 서로 꼬여 나선 구조를 이루고 있습니다.반평행(Antiparallel)..

이항 분포는 수학적 개념이지만, 일상에서 자주 만나게 되는 확률을 설명할 때 유용한 도구입니다. 예를 들어, "동전을 10번 던졌을 때 몇 번 앞면이 나올까?"와 같은 질문에 답하는 데 사용할 수 있습니다. 그렇다면 이항 분포가 무엇인지, 어떻게 적용되는지 쉽게 설명해 보겠습니다.이항 분포 (Binomial distribution)이항 분포란?이항 분포(Binomial distribution)는 성공/실패처럼 두 가지 결과만 나오는 실험을 여러 번 반복할 때, 성공할 확률을 구하는 데 사용되는 확률 분포입니다. 쉽게 말해, 동전 던지기나 제품 구매 여부 같은 실험에서 성공(혹은 실패) 횟수를 예측하고 싶을 때 이항 분포를 사용합니다.여기서 중요한 요소는 밑과 같습니다:성공 확률: 예를 들어, 동전을 던질..

가설 검정은 통계 분석에서 중요한 부분으로, 데이터에서 관찰된 현상이 우연히 발생한 것인지 아니면 실제로 의미 있는 것인지 판단하는 데 사용됩니다.R에서 가설 검정을 수행할 때 자주 사용되는 몇 가지 주요 기법에 대해 자세히 설명하겠습니다.가설 검정t-검정 (t-Test)t-검정은 평균값 비교를 통해 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미한지 여부를 평가합니다. R에서 t-검정은 t.test() 함수를 사용하여 수행할 수 있으며, 주요 유형으로는 단일 표본 t-검정, 독립 표본 t-검정, 대응 표본 t-검정이 있습니다.단일 표본 t-검정 (One-Sample t-Test): 표본 평균이 특정 값과 다른지를 평가합니다.예시: 특정 데이터의 평균이 50과 다른지를 검정t_test_result 독립 표본 t-..

기초 통계 분석은 데이터를 이해하고 설명하기 위한 첫 번째 단계로, 데이터의 주요 특성을 요약하고 시각화하는 데 중점을 둡니다.R 프로그래밍에서는 다양한 기본 함수를 사용해 이러한 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.기초 통계 분석기본 통계량 계산평균(mean): 데이터의 중심 위치를 나타내며, R에서는 mean() 함수를 사용해 계산합니다.mean_value 중앙값(median): 데이터를 크기 순으로 정렬했을 때 중앙에 위치한 값으로, 이상치에 영향을 덜 받습니다. R에서는 median() 함수로 계산합니다.median_value 분산(var) 및 표준편차(sd): 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다. 분산은 var(), 표준편차는 sd() 함수로 계산합니다.variance 범위(r..