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[2026 IPA 시리즈 제7편] 내 데이터, 더 빠르게 읽고 공유하기 — AI와 함께 읽는 IPA Interpret

분석을 끝내고 결과 화면을 열어 둔 채로 한참 앉아 있어 본 적이 있으신가요? “그래서 이 데이터가 결국 무슨 말을 하는 거지?” 이 질문에 답하기까지 유독 오래 걸리는 순간이 있습니다. 분석 결과 앞에서 생각이 많아지는 순간(출처: AI 생성 이미지(Gemini Nano Banana 2 활용))이 연재에서는 지금까지 논문 사례를 따라가며 IPA로 무엇을 발견할 수 있는지 살펴봤습니다. 수백 개 DEG에서 바이오마커 후보를 좁히고, scRNA-seq 클러스터를 조절하는 상위 조절자를 찾고, 여러 조건의 경로 방향성을 비교하고, 오래된 공공 데이터를 다시 해석하고, 멀티오믹스에서 공통 허브를 찾아봤습니다. 그런데 사례를 볼 때마다 마지막에는 같은 물음이 남았습니다. 이렇게 풍부해진 결과를 어떻게 더 ..

2026. 8. 27.

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끝나지 않은 식중독 시즌 — 식중독균의 정체와 예방법

"어제 먹은 회, 오늘 먹은 김밥… 대체 뭐가 문제였을까?""분명 냉장고에서 보관했는데, 왜 배탈이 났지?" 일상 속 음식과 식중독(출처: AI 생성 이미지(ChatGPT 활용)) 갑자기 복통이나 설사를 하면, "혹시 음식 때문인가?" 생각해 본 적 있으실 텐데요.이럴 때 의심해 볼 수 있는 질환 중 하나가 바로 식중독입니다. 식중독은 음식 섭취로 인해 유해한 미생물이나 유독물질이 우리 몸에 들어와 발생하는 감염성 또는 독소형 질환을 말합니다. 원인에 따라 차이는 있지만 구토, 설사, 복통, 발열 등의 증상이 흔하게 나타납니다.식중독은 무더운 여름철에 발생하는 질환이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 식중독을 일으키는 미생물은 계절과 관계없이 우리 주변에 존재합니다. 그렇다면 식중독을 일으키는 미생물은 음식..

2026. 8. 24.

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[2026 IPA 시리즈 제6편] 네 개의 오믹스, 하나의 생물학적 이야기

지난 편에서는 오래 보관해 둔 microarray 데이터나 서로 다른 연구에서 나온 공공 데이터를 다시 해석의 출발점으로 삼는 이야기를 했습니다. 그때 데이터는 여러 연구에 흩어져 있었습니다. 이번 편에서 다룰 데이터도 ‘흩어져 있다’는 점은 같습니다. 다만 흩어진 자리가 다릅니다. 여러 연구가 아니라, 같은 사람에게서 얻은 동일한 샘플 안에서 데이터가 전사체, 단백체, 대사체, 지질체처럼 서로 다른 층위로 나뉘어 있는 경우입니다. 전사체에서 지질체까지: 다중 오믹스 데이터 통합(출처: AI 생성 이미지(Gemini Nano Banana 2 활용)) 이 네 가지를 한 사람의 혈액에서 한꺼번에 측정한다고 해보겠습니다. 데이터의 양은 늘어나지만, 해석이 그만큼 쉬워지지는 않습니다. 오믹스마다 측정 대상도, ..

2026. 8. 20.

NEWS

[교육안내] 제79회 인코세미나 Offline - 공개 오믹스 데이터로 찾는 바이오마커: 연구 근거 탐색 실습

제79회 인코세미나 Offline - 공개 오믹스 데이터로 찾는 바이오마커: 연구 근거 탐색 실습

2026. 8. 19.

NEWS

[교육안내] 제78회 인코세미나 Offline - IPA User Group Meeting: Best Practices & Hands-on

제78회 인코세미나 Offline - IPA User Group Meeting: Best Practices & Hands-on

2026. 8. 19.

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[2026 IPA 시리즈 제5편] 오랫동안 보관 중인 Microarray 데이터, 이렇게 활용해 보세요

서랍 속 발현 데이터, 아직 끝나지 않았습니다연구실 하드디스크 어딘가에는 몇 년 전 프로젝트의 microarray 데이터가 잠들어 있을 수 있습니다. GEO나 ArrayExpress 같은 공공 저장소에는 그보다 훨씬 더 많은 발현 데이터가 공개되어 있습니다. 문제는 데이터가 없어서가 아닙니다. 오히려 데이터는 있는데, “이걸 지금 다시 어떻게 해석하지?”라는 질문 앞에서 멈추는 경우가 많습니다. 플랫폼은 제각각입니다. 예전 Affymetrix 칩으로 만든 microarray 데이터도 있고, 최근 RNA-seq 데이터도 있습니다. 정규화 방식도 다르고, 분석 시점도 다르며, 서로 다른 데이터셋을 비교할 공통의 기준도 필요합니다. Ingenuity Pathway Analysis(IPA)는 바로 이 지점에..

2026. 8. 13.

LIFE

인코인턴십 20기, 12명의 이야기를 담다

매 기수 새로운 학생들과 함께하는 인코인턴십20기에는 12명의 학생들이 인실리코젠을 찾아왔습니다.프로그램은 같지만, 그 안에서 배우고 느끼는 것은 학생마다 조금씩 다를 텐데요.인코인턴십 20기 학생들은 어떤 이야기를 남겼을까요? 김호준(아주대학교 의생명과학과)지도교수님의 소개로 인코인턴십 과정을 알게 되었고, 프로그램을 살펴보니 유익한 경험이 될 것 같아 지원하게 되었습니다. 대학원 과정에서 멀티오믹스 데이터를 다뤄 왔지만, 연구에 필요한 분석을 중심으로 방법을 익히다 보니 분석 전반의 흐름에 대한 이해가 충분하지 않다고 느꼈습니다. 이번 인턴십을 통해 그동안 개별적으로 접해 온 분석 방법을 새로운 관점에서 다시 살펴보고, 부족했던 이해를 보완할 수 있기를 기대하며 참여하였습니다. 이번 인턴..

2026. 8. 12.

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이해는 동의가 아니다 — 원효의 화쟁이 알려주는 소통법

나와 생각이 다른 사람과 이야기할 때 이런 생각해 보신 적 있나요?“저 사람은 상황을 너무 모르는 것 같아.”“정작 중요한 게 뭔지 모르네.”“내 말귀를 잘 못 알아듣고 자기 할 말만 하네.” 상대가 핵심을 놓쳤다고 느끼는 순간, 대화는 문제 해결보다 자기 관점을 관철하는 싸움이 되기 쉽다.(출처: AI 생성 이미지(ChatGPT 활용)) 회의에서 일정이나 업무 방식에 관한 의견이 부딪힐 때도 이런 생각이 쉽게 듭니다. 개발팀은 현실적으로 구현 가능한 범위와 일정을 이야기하고,기획팀은 고객이 요구한 기능이 제대로 동작하면서도 고객이 요구한 일정에 맞추어야 한다고 강조합니다. 각자는 자신이 보고 있는 문제가 더 중요하다고 느끼기 때문에, 상대가 상황을 제대로 이해하지 못하거나 핵심을 놓치고 있다고 판단하곤..

2026. 8. 6.

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[2026 IPA 시리즈 제4편] 폐암에서 p53의 두 얼굴 — IPA로 비교해 본 LUAD와 LUSC의 경로 차이

지난 편에서는 한 장의 ‘단체 사진(UMAP)’ 속에서 하나의 세포 클러스터, macrophage를 깊이 들여다봤습니다. UMAP은 누가 어디에 모여 있는지는 보여주지만, 그 세포 상태를 누가 이끌었고 어떤 신호가 오갔는지는 따로 해석이 필요하다는 이야기를 했죠. 이번에는 시야를 조금 넓혀보겠습니다. 하나의 세포 타입을 깊이 보는 것에서 나아가, 여러 집단을 나란히 세워 비교하면 무엇이 보일까요? 이번 글의 주인공은 p53입니다. p53은 대표적인 종양억제 단백질로, 이를 암호화하는 TP53 유전자는 세포 주기 조절과 DNA 손상 반응, 세포 사멸 등에 관여하여 암 발생을 막는 방향으로 작동한다고 알려져 있습니다.그런데 p53이 어떤 암에서는 원래대로 종양을 억제하고, 다른 암에서는 오히려 종양을 ..

2026. 8. 6.

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[2026 IPA 시리즈 제3편] UMAP까지는 그렸는데, 그 다음이 막혔다면 — scRNA-seq 클러스터를 '조절하는' Upstream Regulator

UMAP은 일종의 “단체 사진”입니다. 수십만 개의 세포를 한 장의 사진처럼 평면 위에 펼쳐 놓으면, 성격이 비슷한 세포들끼리 자연스럽게 무리를 지어 모입니다. 한 장의 사진 속에서 누가 어느 그룹에 속해 있는지, 그룹이 몇 개나 되는지, 누가 누구와 가까이 서 있는지를 한눈에 알아볼 수 있는 것과 같죠. UMAP 이미지(출처: AI 생성 이미지(Nano Banana 2 활용)) 그런데 단체 사진이 말해주지 않는 것도 있습니다. 사진은 “지금 이 사람들이 이렇게 모여 있다”는 결과를 보여줄 뿐, 누가 이 모임을 주도했는지, 각 그룹 안에서 어떤 신호가 오가는지, 무엇이 이들을 이 자리에 불러 모았는지는 설명하지 못합니다. scRNA-seq 분석에서도 비슷한 지점에서 멈춰 서기 쉽습니다. 클러스터는 깔끔..

2026. 7. 30.