제약회사 연구원의 블로그

1. Missing value는 오류가 아니라 데이터의 일부다Proteomics 데이터에서 NA는 다음을 의미할 수 있다:단백질이 실제로 존재하지 않음농도가 검출 한계 이하MS/MS sampling 실패peptide 동정 실패데이터 필터링 기준 미충족👉 즉, missing value는 “0”이 아니라 불확실성의 표현이다.2. Missing value의 세 가지 유형통계적으로 missing value는 세 가지로 분류된다.2.1 MCAR (Missing Completely At Random)특징무작위로 발생abundance와 무관기술적 오류 가능성 높음예파일 손상peak picking 오류소프트웨어 버그👉 가장 드물지만, 발견 시 데이터 품질 점검 필요2.2 MAR (Missing At Random)특..

1. QC는 “정밀도”를 확인할 뿐 “정확성”을 보장하지 않는다✔ QC가 평가하는 것instrument stability반복 측정 정밀도 (precision)signal drift✔ QC가 평가하지 않는 것biological relevancematrix representativenesssample-specific suppressionmetabolite misannotation👉 즉, QC는 기기가 안정적인지만 본다.2. QC가 실제 샘플을 대표하지 못하는 문제가장 흔한 구조적 오류QC sample = pooled sample하지만 실제 샘플은:질병 상태약물 복용극단적 대사 상태고지혈, 고단백, 용혈 등👉 QC는 평균 상태일 뿐극단적 matrix 조건을 반영하지 못한다.실제 영향상황QC 결과실제 샘플I..

‘모르기 때문에 안전했던 시기’가 끝난다1️⃣ 문제 ①: “과잉 해석(over-interpretation)”의 폭발기존:대부분의 feature는 unknown해석 가능한 신호만 제한적으로 사용보수적 결론 가능bottleneck 붕괴 이후:수천 개 feature에 구조 class 추정pathway 연결 가능biological 의미 자동 생성👉 문제는 여기서 시작됩니다.위험한 문장 예시“이 환자군에서 산화 스트레스 증가가 관찰됨”“지질 대사 이상이 암 진행과 관련됨”이 문장들이:실제 causal 관계가 아니라annotation 알고리즘의 편향일 가능성2️⃣ 문제 ②: False plausibility의 증가Foundation model 또는 고급 annotation 시스템은“그럴듯한 설명”을 매우 잘 만들..