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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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[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.

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[2026 IPA 시리즈 제2편] 수백 개 DEG 중 '진짜'를 찾는 법 — BioProfiler로 바이오마커 후보 좁히기

유전자는 많은데, 어디서부터 봐야 하죠?RNA-seq 분석을 끝내면 통계 필터를 통과한 차등발현 유전자(DEG)가 수십 개에서 수백 개씩 쏟아집니다. 하지만 이 리스트 자체는 “무엇이 변했는가”만 알려줄 뿐입니다. 그 변화가 어떤 생물학적 의미를 갖는지, 어떤 경로와 연결되는지, 나아가 진단·예후·치료 반응과 관련된 바이오마커 후보로 발전할 수 있는지는 별도의 해석이 필요합니다. 그렇다면 실제 연구에서는 수백 개 DEG를 어떻게 바이오마커 후보까지 좁혀갈까요? 어디서부터 시작해야 할까(출처: AI 생성 이미지(Gemini 활용)) 이번 글에서는 신종 과불화화합물(PFAS)인 PFESA-BP2가 간세포암(HCC) 위험에 미치는 영향을 분석한 최근 논문을 따라가 보겠습니다. 연구진이 수백 개 DEG에서..

2026. 7. 22.

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[2026 IPA 시리즈 제1편] 내 오믹스 데이터, '리스트'에서 '발견'으로: IPA로 읽는 생물학적 해석

RNA-seq 분석을 마치면 가장 먼저 마주하는 것은 긴 유전자 목록입니다. 수백 개의 DEG가 fold change와 p-value 기준으로 정리되어 있고, 어떤 유전자는 크게 올라가고, 어떤 유전자는 크게 내려가 있습니다. 그런데 이 리스트를 앞에 두면 질문은 다시 시작됩니다. “그래서 이 변화가 무슨 의미일까?” “이 중에서 진짜 중요한 신호는 무엇일까?” “어떤 분자가 이 변화를 조절했을까?” “결과적으로 어떤 기능이나 질환이 움직였다고 볼 수 있을까?” 오믹스 데이터 분석에서 어려운 지점은 데이터를 만드는 과정만이 아닙니다. 오히려 많은 경우, 진짜 고민은 그다음에 시작됩니다. 통계적으로 유의한 유전자 목록은 얻었지만, 그 목록을 생물학적 해석으로 연결하는 과정에서 막히기 쉽기 때문..

2026. 7. 16.

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몽골 NCCD 방문기: CLC Genomics Workbench Premium을 활용한 병원체 분석 및 AMR 세미나

저는 인실리코젠 iLAB에서 QIAGEN CLC 솔루션 기술지원을 담당하고 있습니다. 인실리코젠은 약 20년간 국내 CLC 기술지원과 컨설팅을 수행하며, 감염병, 미생물, 유전체 분석 분야의 다양한 연구를 지원해 왔습니다. CLC Genomics Workbench Premium은 QIAGEN에서 개발한 생물정보학 소프트웨어로, 코딩 없이 그래픽 환경에서 연구자가 NGS 데이터를 분석할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 이와 더불어 감염병 병원체 데이터 분석에 활용할 수 있는 미생물 typing, 항생제 내성(Antimicrobial Resistance, AMR) 분석, 병원체 유전체 비교 분석 기능도 폭넓게 지원합니다. 인실리코젠은 이러한 CLC Genomics Workbench Premium이 국내..

2026. 6. 30.

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[Lab Story] 아주대학교 우현구 교수님 편

안녕하세요, 인코블로그 구독자 여러분!최근 인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어, 연구와 산업의 흐름을 빠르게 바꾸고 있습니다. 특히 의료 분야에서는 AI를 이용하여 기존에는 접근하기 어려웠던 문제들에 새로운 가능성을 제시하고 있는데요.아주대학교 의과대학 우현구 교수님께서는 AI를 활용하여 암과 같은 복잡 질환의 메커니즘을 분석하고 실제 치료 전략으로 연결하는 연구를 이어가고 계십니다. 하지만 교수님의 이야기는 단순히 ‘AI를 활용한 연구’에만 머물지 않습니다. 빠르게 변화하는 시대 속에서 연구자는 어떤 역할을 해야 하는지, 그리고 앞으로의 인재는 어떤 역량을 갖춰야 하는지, 교육에 대한 고민도 함께 이어가고 계신데요. “중요한 것은 이 길이 맞는가 보다, 지금 내가 이 연구를 즐기고 있는가입니다.”끊임..

2026. 5. 19.

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[Power User Interview] 11년 파워 유저가 말하는 IPA - 차의과학대학교 박준호 교수님

Q1. 안녕하세요! 간단한 자기소개와 함께 현재 연구하고 계신 연구 분야를 소개해 주세요.안녕하세요, 차의과학대학교 의학전문대학원에서 교수로 재직 중이며, 차의학연구원 AI오믹스센터 겸직교수를 맡고 있는 박준호입니다. 저는 Proteomics (프로테오믹스) 기반으로 질병의 기전을 연구하고 있습니다. 특히 뇌 질환 및 암과 같은 복합적인 질환에서 단백질 수준의 변화를 분석하여, 질병이 어떻게 발생하고 진행되는지에 대한 분자적 메커니즘을 규명하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 또한 임상 현장과의 긴밀한 협력을 통해 환자 유래 데이터를 활용하고 있으며, 이를 바탕으로 질병을 보다 정밀하게 이해하고자 합니다. 궁극적으로는 이러한 연구가 조기 진단과 치료 전략 수립에 실질적인 도움을 줄 수 있기를 기대하고..

2026. 4. 1.

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함께한 2025, 다시 나아갈 2026

지난 2025년 12월 18일, 인코인들은 한 해를 마무리하는 송년회 시간을 가졌습니다. 함께 영화를 관람하고 식사를 하며 편안하고 즐거운 시간을 보냈고, 웃음이 끊이지 않는 하루였습니다.그럼 지금부터, 즐거웠던 인코인 송년회 현장 속으로 함께 들어가 보겠습니다! 😊 영화 관람 전, 광교 롯데시네마에서 다 함께 찰칵! 🎬 영화 관람: 주토피아 2이번 송년회에서 저희가 관람한 영화는 였습니다.는 디즈니 애니메이션 스튜디오의 64번째 장편 애니메이션으로, 전편 개봉 이후 9년 만에 공개된 후속작입니다.연말 분위기에 잘 어울리게 귀여운 토끼 주디와 여우 닉을 비롯한 다양한 동물 캐릭터들이 등장해 남녀노소 누구나 부담 없이 즐길 수 있었고, 혼자보다는 함께 협력할 때 더 좋은 결과를 만들어낼 수 있다는 메시..

2026. 1. 13.