본문/내용
1. 생물정보학 데이터 분석 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.
생물정보학 데이터 분석 경험은 다양한 프로젝트를 통해 쌓아 왔으며, 유전체 및 전사체 데이터를 분석하는 데 강점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 2022년 수행한 유전자 발현 프로파일링 프로젝트에서는 200개 이상의 시료 데이터를 NGS(차세대염기서열분석)로 시퀀싱한 후, 품질 검사를 거쳐 정제하고, HISAT2와 StringTie를 활용하여 유전자 발현량을 정량화하였습니다. 이후 DESeq2를 이용하여 차등 발현 유전자를 분석하였으며, 통계적 검증으로 p값 조정 후 150여 개의 유전자가 통계적으로 유의하게 차이를 보임을 확인하였습니다. 또한, 예측모델 개발을 위해 기계학습 알고리즘인 랜덤포레스트와 SVM을 활용하여 암조직과 정상조직을 구별하는 분류 모델을 구축하였으며, 교차검증을 통해 정확도 85% 이상을 달성하였습니다. 데이터 정제 과정에서는 결측값 제거, 정규화, PCA를 통한 차원 축소 등을 수행하였으며, 스크립트는 주로 R과 Python으로 작성하여 분석 자동화를 구현하였습니다. 이러한 경험을 토대로 생물정보 데이터의 복잡성을 이해하고, 통계적 검증과 머신러닝 기법을 접목하…