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KOBIC 소식

국가통합바이오빅데이터구축사업 관련 소식 (게시글 내 수요 기초조사QR)

국가통합바이오빅데이터구축사업 관련 소식 (게시글 내 수요 기초조사QR) 정밀의료•산업혁신을 위한 100만 국가통합바이오빅데이터구축을 위해 참여자 동의를 기반으로 감체(혈액, 소변 등)를 확보하고, 임상정보, 유전체 데이터의 생산 및 공공데이터•개인보유건강정보의 수집•연계를 통해 R&D 인프라로서 '데이터 뱅크'를 구축하는 사업입니다. 국가생명연구자원정보센터는 사업에서 핵심 축 중에 하나인 유전체 등 오믹스 데이터를 생산•분석하는 역할을 수행하고 있으며 KOBIC 사이트에 방문하시는 분들께서도 많은 관심과 참여를 해주시면 감사하겠습니다. - 해당 QR은 데이터 수요에 대한 기초조사 및 데이터구축 대상 참여자 사전신청에 대한 QR로 5/15일까지 접근이 가능합니다. 2025-05-12

KOBIC 공지

27 2025.05
GBox 2.1.0 버전 업데이트 안내새글 안녕하세요,KOBIC에서 제공하는 GBox 서비스의 2.1.0 버전이 배포되었습니다.이번 업데이트를 통해 사용자 편의성이 크게 향상되었으며, 다양한 기능 개선 및 안정화 작업이 포함되었습니다.✅ 주요 업데이트 내용- 애플리케이션 실행 시 자동으로 최신 버전 확인 및 무중단 업데이트 적용- 국문 및 영문 인터페이스 자동 전환을 지원하는 다국어 사용자 환경 구현- 메인 메뉴 구조를 기능 그룹 중심으로 재편하여 접근성과 직관성 강화- 파일 트리 새로고침 시 탐색 중인 경로 자동 복원 기능 도입- 파일 복사 후 붙여넣기 버그 개선✅ 해결된 주요 문제- 구버전에서 수동 설치가 요구되던 업데이트 방식을 자동화하여 사용자 불편 해소- 인터페이스 언어가 OS 언어와 불일치 시 발생하던 UI 로딩 오류를 개선- 기능이 중첩된 메뉴 구조를 간소화하고 사용 목적별 정렬로 UX 혼란 해소- 파일 탐색 및 관리 기능 버그 개선GBox 2.1.0 버전은 Windows, Mac, Linux 환경에서 모두 사용하실 수 있으며,보다 안정적 데이터 전송 환경을 제공합니다.지속적인 기능 개선과 사용자 편의 향상을 위해 노력하겠습니다.감사합니다.🔗 GBox 다운로드 바로가기📩 문의: cloud_team@kobic.re.kr

최신 연구 등록 정보

BioProject N-terminal and whole-protein profiling on R-catcher-enriched samples
  • Project IDKAP241518
  • NTIS 과제번호NRF-2021R1A6A3A01088437

공개 분석 파이프라인

Single-Cell-RNA-Sequencing-Pipeline

Whole-genome sequencing pipeline

The Whole-genome sequencing(WGS) pipeline is a modular toolkit for processing WGS data. This pipeline takes a FASTQ file as input and provides haplotype call results and annotations and visualizations based on GATK pipeline. First, raw read data with well-calibrated base error estimates in FASTQ format are mapped to the reference genome. The BWA mapping tool is used to align reads to the human genome reference, allowing for up to two mismatches in 30-base seeds, and generate a technology-independent SAM/BAM reference file format. Next, duplicate fragments are marked and removed using Picard(http://picard.sourceforge.net), mapping quality is assessed and low-quality mapped reads are filtered, and Paired-read information is also evaluated to ensure that all mate-pair information is in sync between each read. We then refine the initial alignments with local realignment and identify suspicious regions. Using this information as a covariate along with other technical covariates and known sites of variation, the GATK base quality score recalibration(BQSR) is performed. Germline SNPs and indels are called via local reassembly of haplotypes using the recalibrated and realigned BAM files. Finally, we provide Somalier, a tool to quickly assessing sample relevance from sequencing data in BAM, CRAM or VCF format.
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Single-Cell-RNA-Sequencing-Pipeline

Single-cell RNA sequencing pipeline

The Single-cell RNA sequencing pipeline is an extensible toolkit for analyzing single-cell gene expression data using the Scanpy framework. It includes methods for preprocessing, visualization, clustering, and differential expression testing. Its Python-based implementation efficiently handles datasets containing more than one million cells. We introduce ANNDATA, a generic class for managing annotated data matrices. The pipeline features: 1. Regression of confounding variables, normalization, and identification of highly variable genes. 2. t-SNE and graph-based (Fruchterman–Reingold) visualizations that show cell-type annotations derived from comparisons with bulk expression data. 3. Clustering of cells and visualization using the Louvain algorithm, with support for other clustering algorithms as well. 4. Ranking differentially expressed genes in clusters to identify marker genes corresponding to bulk expression labels.
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KOBICian's Story
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“마이크로”세계의 “빅”데이터 전종범
인간이 살아가면서 마주하는 가장 작은 생물체군을 보통 미생물이라고 부릅니다. 너무나 작아서 그 존재를 오랫동안 몰랐기에 본격적인 미생물 연구의 역사는 비교적 짧습니다. 미생물학에서 연대기를 거슬러 올라가다 보면 코흐의 가설이나 파스퇴르의 살균법을 지나, 레이우엔훅의 현미경 발견에까지 도달하게 됩니다. 약 400년 정도의 짧은 역사입니다. 그러나 작은 크기와 짧은 연구 역사에도 불구하고 미생물 자체는 오래전부터 주변에 어디에나 있었고, 모든 곳에 영향을 미쳤으며, 심지어 숫자도 많기에 인간의 삶 전체에서 영향을 미치고 있습니다. 술 빚기를 인류 최초의 생명공학이라 한다면, 미생물의 존재를 모르던 먼 과거에도 우리는 이미 미생물을 이용하고 있었습니다.이런 늦은 등장에도 불구하고 유전(체)학 분야에서는 미생물이 독보적인 장점을 지닙니다. 유전체 크기가 상대적으로 작아서 연구에 이상적인 모델이기 때문입니다. 이로 인해 1995년 크레이그 벤터(Craig Venter)의 연구팀이 샷건 시퀀싱을 적용하여 인플루엔자균(Haemophilus influenzae)의 완전한 유전체 서열(약 180만 염기쌍)을 발표할 수 있었고, 이는 사상 최초로 한 생물의 “전체 유전서열 지도”를 읽어낸 획기적인 사건이었습니다. 다음해에는 1996년에는 유럽 중심의 컨소시움에서 6천개의 유전자를 가진 작은 진핵생물인 효모(Saccharomyces cerevisiae)가 해독됨으로써 인간 유전체 프로젝트(HGP)에 앞서 미생물이 유전체 시대의 개막을 이끈 결정적 계기가 되었습니다.이러한 유전체 해독 기술의 발전은 미생물 유전체를 하나하나 분석하는 것에서 나아가, 미생물의 계통와 미생물 생태계의 방대한 유전정보를 군집수준에서 이해할 수 있는 길을 열었습니다. 이는 (1) 진화유전체학적인 관점에서 더 많은 데이터를 통해 범유전체(pangenome) 구축과 (2) 미생물군을 총칭하는 마이크로바이옴 연구의 시작이 되었습니다. 특히 미생물 군집에 관심이 있던 연구자들은 90년대 인체 미생물군을 조사하려는 시도를 했고, 1996년에는 사람 대변 샘플에서 배양여부와 상관없이 다양한 세균들을 16S rRNA 유전자 시퀀싱으로 식별하는 연구를 처음 수행했습니다. 이는 개인마다 고유한 미생물 프로파일이 있다는 발견으로 이어집니다. 또한 1998년 조 핸델스만(Jo Handelsman) 연구진은 서로 다른 미생물을 분리하여 배양하지 않고 그 유전체를 한꺼번에 분석하는 개념으로 메타유전체(Metagenomics)라는 용어를 만들었습니다. 이는 배양 불가능한 미생물까지 포함한 군집 전체의 유전정보를 다룬다는 점에서 당시까지의 미생물학 패러다임을 넘어선 혁신적인 개념이었습니다.2000년대에 들어 시퀀싱 기술의 발전으로 비용과 분석시간이 급격히 감소하였는데, 이는 본격적으로 메타유전체 연구를 꽃피우는 배경이 되었습니다. 2004년에 크레이크 벤터팀 은 사르가소 해수의 메타유전체 분석을 통해 배양에 의존하지 않고 유전체 연구로도 수많은 신종 미생물과 유전자를 발굴할 수 있다는 가능성을 입증했습니다. 이 무렵 새로운 패러다임으로서 대규모 코호트 기반 마이크로바이옴 프로젝트들이 태동하였습니다. 선두주자는 미국 NIH는 2007년 대규모의 인간 마이크로바이옴 프로젝트(Human Microbiome Project, HMP)를 2007년 공식 출범시켰습니다. 총 두 단계로 진행된 HMP는 인체의 각각 부위에 서식하는 미생물들을 대상으로 참조용 미생물군 데이터베이스를 구축하고(1단계), 3개의 핵심 질환(염증성 장질환, 조산, 2형 당뇨)과 마이크로바이옴의 연관성 규명을 목적으로 한 전체 유전자 카탈로그(2단계)를 통해 마이크로바이옴의 역할을 구명하고자 했습니다. 유럽에서도 2008년 MetaHIT(Metagenomics of the Human Intestinal Tract) 프로젝트를 통해 인간 장내 미생물군집의 유전자 카탈로그를 구축하고 개인별 미생물 구성과 비만 및 염증성 장질환 등의 관련성을 밝히고자 했습니다. 이러한 대형 프로젝트들은 미생물 빅데이터를 구축함으로써 질병진단과 맞춤의료에 좀 더 다가가게 되었습니다. 인간 마이크로바이옴을 넘어 2010년에는 미생물학자 롭 나이트(Rob Knight)와 잭 길버트(Jack Gilbert) 등이 주도하여 지구 마이크로바이옴 프로젝트(Earth Microbiome Project, EMP)가 시작됐는데, 전 세계의 연구자들로부터 20만 개 이상의 다양한 환경 시료를 모아 미생물 다양성과 기능을 분석하고자 했습니다. 또한 식물병리학자 제인 리치(Jan Leach)를 필두로 2015년에는 식물 마이크로바이옴 이니셔티브(Phytobiome Initiative)와 같은 농업에서의 마이크로바이옴은 단순히 분야의 연구를 넘어 원헬스(One Health) 관점에서 마이크로바이옴 데이터의 축적을 촉진시키고 있습니다. 또한 최근에는 미생물군집 수준에서의 메타전사체, 메타단백체, 메타대사체 등이 쌓여 가면서 홀로지놈(Hologenome)에서의 미생물의 역할이 조금씩 밝혀지고 있습니다.이러한 빠른 변화 속에서 한국에서도 발맞추어 최근 한국인의 마이크로바이옴 데이터를 확보하고 이를 통해 마이크로바이옴 기반 질환규명 및 진단치료기술을 개발하고자 산업부를 시작으로 과기부, 복지부/질병청, 농진청 등의 지원을 통해 다양한 분야에서 마이크로바이옴 프로젝트가 시작되고 있습니다. 이 연장선에서 범부처적으로도 마이크로바이옴 융합연구를 위해 빅데이터 구축 및 활용 프로젝트를 준비하고 있으며, 모여진 마이크로바이옴 빅데이터는 궁극적으로 한국인 특이적인 정밀의료 구현에 유전체 정보만큼 중요한 기반이 될 것입니다.마지막으로, 중용(中庸) 23장의 한 구절을 떠올리며 이 글을 맺고자 합니다. “작은 것에라도 정성을 다하면, 그 행동이 세상을 변화시킨다.”와 같이 “작디작은 미생물 데이터를 정성을 다해 연구하고 이해한다면, 그 결과는 세상을 건강하게 만들 수 있는 있는 힘이 될 것”이라 생각합니다.
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국가바이오데이터스테이션 데이터 활용 바로가기

바이오 연구 데이터란 생명과학 분야의 국가 R&D 사업을 통해 생산된 모든 종류의 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 활용한 혁신 연구 방식이 각광받으면서 R&D 혁신을 견인하는 핵심요소로 부각되고 있습니다. 이를 위하여 부처·사업·연구자별 흩어져 있는 데이터를 통합 수집·제공하는 국가바이오데이터스테이션을 구축하여 데이터 기반 바이오 연구 환경을 조성하려 합니다.

데이터별 등록 현황

  • 2,107건

    바이오프로젝트

  • 107,738건

    바이오샘플

  • 2,376,130건

    등록된 데이터

바이오 프로젝트 등록 현황

등록 누적 건수(건)
국가 바이오 빅데이터 사업 사업소개 바로가기

정밀의료의 근간이 되는 바이오 빅데이터는 사후적 치료 중심에서 개인 맞춤형 치료·예방의료로 전환됨에 따라 중요도가 커지고 있습니다. 특히 선점 효과가 큰 바이오 산업의 경우 선제적 투자가 필요하며, 주요국들은 대규모 바이오 빅데이터를 구축하고 있습니다. 이에 따라 국가적으로 미래 의료 선도를 위한 국가 바이오 빅데이터를 구축하기 위해 본 사업이 시행되었습니다. 정밀의료 시대의 중심인 '바이오 빅데이터'를 국가차원에서 수집-저장-활용 할 수 있는 기반을 조성하고, 신산업 촉진 및 건강한 삶의 증진에 기여하고자 합니다.

임상정보 수집

16개 희귀질환 협력기관을 지정 운영하여 희귀질환자 모집 후 임상정보 수집

데이터 분석

수집된 희귀질환자의 검체를 자원 제작 기관으로 운송 후 유전체 데이터 생산ㆍ분석

데이터 공유

수집된 임상정보 및 유전체 데이터는 3개의 기관에서 컨소시엄을 구성해 공유

데이터 활용

분석한 데이터는 희귀질환자 상담 및 진료 ㆍ연구 활동 등에 활용

유전체 데이터 25,000
변이분석 데이터 25,000
임상 정보 25,000
코호트 7
감염병 연구정보포털 소개 바로가기

감염병 연구정보포털(Infectious Disease Data Portal)은 전 세계 감염병 바이러스의 연구데이터를 통합 제공하는 포털 서비스 입니다. 빠르게 변화하는 상황에서 감염병을 이해하고 치료법과 백신을 개발하기 위해 데이터와 결과를 조화롭게 공유하기 위해 KOBIC은 전세계 감염병의 연구정보데이터를 통합하여 제공하고 있습니다.

시퀀스 대시보드

88,386 국내 유전체 서열
1,354 국내 단백질 서열
19,685,177 국외 유전체 서열
35,837,682 국외 단백질 서열
19,764,289 코로나 유전체 서열
35,333,179 코로나 단백질 서열
바이러스

감염병 개요, 입자 및 유전체 구조, 생활사, 역학, 변이 등 바이러스에 대한 통합 정보를 제공

데이터

전세계에서 수집한 염기서열 및 단백질 서열, 단백질 구조를 품질분석하여 제공

통계

바이러스 데이터의 발병 시기, 지역, 변이 등 다양한 통계 서비스

분석도구

간단한 웹 기반의 감염병 표준 염기서열 BLAST 서비스

교육지원

  • 042-879-8582
  • bkbaik@kribb.re.kr

[종료] 제 50회 차세대 생명정보학 교육 워크샵 - 공간 전사체 분석 워크샵 (Advanced course)

  • 일시24. 08. 21(수) 13:00 ~ 24. 08. 21(수) 17:00
  • 장소한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실

[종료] 제 49회 차세대 생명정보학 교육 워크샵 - Illumina Dragen 활용 전장유전체 데이터 분석 교육

  • 일시24. 07. 23(화) 10:00 ~ 24. 07. 23(화) 17:00
  • 장소한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실

교육지원 누적 실적(건)

연구지원

국내 생명과학 연구의 활성화를 위하여 생명정보학 전문지식 습득 및 전산자원이 필요한 연구자 여러분들께 다양한 생명정보학 관련 연구를 지원합니다.

  • 042-879-8544
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