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한의학 연구자를 위한 시스템 생물학 학습 가이드
Guide to Learning Systems Biology for Korean Medicine Researchers 원문보기

동의생리병리학회지 = Journal of physiology & pathology in Korean Medicine, v.30 no.6, 2016년, pp.412 - 418  

김창업 (가천대학교 한의과대학 생리학교실)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The emergence of systems biology in the 21st century is changing the paradigm of biomedical research. Whereas the reductionist approaches focus on components rather than time or contexts, systems biology focus more on interrelationships, dynamics, and contexts. The key ideas of the systems biology s...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
대표적인 MOOC 플랫폼은? MOOC를 통해 Harvard, MIT, Stanford 등 세계 유수의 대학강의를 무료(certificate 발급시 유료)로 이용할 수 있으며, 학습자는 단순히 동영상을 포함한 수업자료를 제공받는 것이 아니라 시간에 맞춰 과제를 제출하고 시험을 보는 등, 실질적으로 수업에 참여하게 된다. 대표적인 MOOC 플랫폼으로 코세라 (https://www.coursera.org), 에드엑스(http://www.edx.org), 유다시티(http://udacity.com), 퓨처런(https://www.futurelearn.com) 등이 있으며, 한국형 MOOC인 KMOOC(https://www.kmooc.kr) 역시 빠르게 발전하고 있다.
파이썬이 하드웨어 제어 등 시스템/임베디드 분야만 아니라면 원하는 모든 일을 할 수 있다고 해도 과언이 아닌 이유는? 다른 프로그래머들이 배포한 수많은 라이브러리(재사용할 수 있는 코드 모음)를 활용함으로써 코딩 시간과 번거로움을 줄일 수 있는 것도큰 장점이다. 사용이 쉽지만 범용 언어(general-purpose language)이기 때문에 하드웨어 제어 등 시스템/임베디드 분야만 아니라면 원하는 모든 일을 할 수 있다고 해도 과언이 아니다. 또한 필요시 다른 언어로 작성된 코드와 결합하는 능력도 탁월하여, 파이썬만으로 아쉬운 부분은 파이썬 코드 내에서 다른 언어로 작성된 코드를 돌릴 수도 있다.
파이썬의 생산성이 매우 높은 이유는? 파이썬만으로 충분할 수도 있고, 필요에 따라 다른 언어를 추가적으로 익힐 수도 있다. 파이썬은 현재 가장 많이 이용되는 프로 그래밍 언어 중 하나로, 오픈소스(무료)이며 배우고 쓰기가 매우 쉽다. 보다 인간의 언어에 가깝고 컴파일(compile)없이 코드를 실행할 수 있는 인터프리트 방식이기 때문에 아이디어를 빠르게 코딩하고 결과를 확인, 수정할 수 있다. 따라서 생산성이 매우 높다.
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참고문헌 (5)

  1. Westerhoff, H.V., Palsson, B.O. The evolution of molecular biology into systems biology. Nat Biotechnol. 22(10):1249-1252, 2004. 

  2. van der Greef J. Perspective: All systems go. Nature 480(7378):S87, 2011. 

  3. Wang, L., Zhou, G.B., Liu, P., Song, J.H., Liang, Y., Yan, X.J., et al. Dissection of mechanisms of Chinese medicinal formula Realgar-Indigo naturalis as an effective treatment for promyelocytic leukemia. Proc Natl Acad Sci U S A 105(12):4826-4831, 2008. 

  4. Li, S., Zhang, B., Jiang, D., Wei, Y., Zhang, N. Herb network construction and co-module analysis for uncovering the combination rule of traditional Chinese herbal formulae. BMC Bioinformatics 11 Suppl 11, S6, 2010. 

  5. Ma, T., Tan, C., Zhang, H., Wang, M., Ding, W., Li, S. Bridging the gap between traditional Chinese medicine and systems biology: the connection of Cold Syndrome and NEI network. Mol Biosyst. 6(4):613-619, 2010. 

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