㈜인실리코젠은 지난 10년간 생물정보 컨설팅 전문기업으로 한 걸음 한 걸음 발전하고, 새로운 바이오 빅데이터 시대를 열어 나아가고 있으며, 국내 외 연구기관 등과 협력하여 생물정보 분야의 선두주자로 발돋음 하고 있습니다.

금번 국립농업과학원 농생명바이오 정보시스템 유지관리 및 고도화 사업의 수행을 위한 전문 인력 보강을 위해 관련 업무를 담당하실 인재를 모집합니다. 관심있는 분들의 많은 지원 바랍니다.

[모집분야]
1. 자바(JAVA) 개발 인력
2. 생물정보 컨설팅 및 사무보조

[담당업무]
1. 국립농업과학원 농생명 바이오 정보시스템 유지관리 수행
2. 국립농업과학원 농업기반정보 고도화사업의 [농생명바이오정보시스템] 고도화 수행

[자격요건]
- 개발자
① JAVA, JSP, Servlet 개발 1년 이상 경력자
② Spring Framework, iBatis 개발 경험자 (필수)
③ JQuery, Oracle 데이터베이스 경험자
④ 전주 소재 농촌진흥청 출퇴근 가능자
(우대사항) 타 개발 언어에 대한 경험자(파이썬,펄 등)

- 생물정보 분석 및 컨설팅
① 생물학 관련 전공자
② 문서 활용 능력 우수자
③ 생물정보 분석 및 컨설팅 경험이 있는 자
④ 전주 소재 농촌진흥청 출퇴근 가능자

[공통우대사항]
1. 전주 또는 전주 인근 거주자
2. 운전 가능자
3. 영어 독해에 부담이 없는 자

[채용형태]
- 정규직(경력) 0명 : 상호검증기간 3개월 후 정규직 전환
- 인턴직(신입) 0명 : 인턴 3개월 후 정규직 전환(검증통과자)

[전형절차]
1. 1차 서류전형 : 2015.04.22 ~ 05.08.
2. 2차 면접전형(1차 서류전형 합격자에 한하여 개별통보)
1) 1차 실무자면접 : 2015.05.11. ~ 05.12.(면접시 포트폴리오 발표(PPT, 5분 이내 / 경력위주 작성 발표)
2) 2차 임원면접 : 2015.05.15.(실무자 면접 합격자에 한하여 개별 통보)
3. 건강검진표 제출 : 2015.05.22.(2차 임원면접 합격자에 한하여 개별 통보)
4. 예정입사 시기 : 2015.06.01


[근무환경]
국립농업과학원(전주) 상주하여 근무
- 4대보험
- 주 5일 근무
- 퇴직연금 및 성과급
- 경조사휴가 및 지원
- 자기계발 지원
- 주차비 지원
- 체력단련 지원 

[접수기간 및 방법]
- 마감일 : 2015년 05월 08일(금)
- 이력서양식 : 자사 입사지원서
- 접수방법 : e-메일접수(recruit@insilicogen.com)

[제출서류]
1. 자사 입사지원서 : 파일명 `입사지원서_성명.docx`으로 저장
- 주요 연구 및 수행 결과(입사지원서에 포함하여 작성)

입사지원서_2015.docx

2. 서류전형 합격자는 포트폴리오(PPT) 제출 및 발표(경력위주, 5분 이내)

[기타사항]
1. 기본예의 등 소양이 되어 있는 자(필수)
2. 해외 출장이나 개인 신용에 결격사유가 없는 자
3. 면접전형 : 본사 대회의실(용인 기흥 흥덕IT밸리)
4. 채용 후 1개월간 본사(경기도 용인시 기흥구) 근무 : 입사자 교육 진행
5. 채용절차 진행 중 당사에 부합하는 지원자가 조기 채용 시 본 채용공고는 위 일정과 상관없이 종료될 수 있습니다.
6. 최종합격 후 입사지원서 및 제출서류 내용에 허위사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
7. 최종합격 후 원천징수영수증, 고용보험이력확인서, 경력증명서 제출(경력직)
8. 제출된 서류는 일체 반환하지 않습니다.
9. 절차별 합격자는 E-mail을 통해 개별 안내해 드립니다.
10. 연봉 : 회사내규 및 경력에 따른 협의

[문의처]
- ㈜인실리코젠 채용담당자
- E-mail을 통해 문의하여 주시기 바랍니다.(mst@insilicogen.com)

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일정

• 일시 : 2015년 5월 6일(수)~ 5월 8일(금)

• 장소 : KT인재개발원 1연수관 204호

목표

NGS 데이터를 이용한 전사체 풀 구성과 유전자 기능 분석에 대한

이해와 분석 능력 습득

내용

De novo transcriptome assembly and functional annotation

(자세한 프로그램 내용은 http://kobicedu.labkm.net 참고)

신청방법

• 신청기간 : 2015년 4월 22일(수) ~ 2015년 4월 26일(일)

• 선발인원 : 30명

• 우선 선발 사항 :

  1) 리눅스 사용 경험자 (중급 이상)

• 선발안내 : 2015년 4월 27일(월) ~ 2015년 4월 28일(화)

• 교육비 : 무료 (중식 무료제공)

• 준비물 : 유무선 인터넷이 가능한 개인 노트북

• 신청방법

  - 온라인 신청 http://kobicedu.labkm.net

• 문의

  - ㈜인실리코젠 (031-278-0061, edu@insilicogen.com)

  - 문의게시판 이용 http://kobicedu.labkm.net/labboard/board/QnA

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   1 #library 'annotate' 설치
   2 >source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
   3 >biocLite("annotate")
   4 
   5 #library 'R2HTML' 설치 - 통합 package 'ArrayTool'로 대체(또는 
     R 내부 라이브러리 이용)
   6 >source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
   7 >biocLite("ArrayTools")
   8 
   9 #library 'pathview' 설치
  10 >source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
  11 >biocLite("pathview")
  12 
  13 #library 'KEGG.db' 설치
  14 >source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
  15 >biocLite("KEGG.db")

   1 library(pathview)
   2 data(gse16873.d)
   3 pv.out <- pathview(gene.data = gse16873.d[, 1], pathway.id =
      "04110", species = "hsa", out.suffix = "gse16873")

   1 library(annotate)
   2 library(R2HTML)
   3 library(pathview)
   4 library(KEGG.db)
   5 re.datas = read.table("test.txt", sep="\t", header=T)
   6 re.data = tapply(re.datas[,2], re.datas$transcript_ID, mean)
   7 FC  = as.numeric(re.data)
   8 names(FC) = names(re.data)
   9 kegg.id = names(as.list(KEGGPATHID2NAME))
  10 kegg.name = unlist(as.list(KEGGPATHID2NAME))
  11 kegg.name = sub("/", "_", kegg.name)
  12 setwd(paste(getwd(),sep=""))
  13 for(i in 1:length(kegg.id)){
  14   pv.out = pathview(gene.data = FC, pathway.id = kegg.id[i], gene.idtype = "ENSEMBLTRANS", species = "hsa", out.suffix = kegg.name[i], kegg.native = T, same.layer=F)
  15 }

<그림4> Human 종을 대상으로 Pathway 맵 시각화 진행

Pathview - KEGG map 연결정보
Pathview는 KEGG 내의 맵정보를 이용하기 때문에 KEGG에서 제공하지 않는 종들에게는 적용이 쉽지 않지만, 모듈에서 제공하는 19개의 모델종에 대해서는 적용이 잘된다. 또한 지원가능한 ID 형태가 제한적이기 때문에 사용시 ID를 적절히 변환하여야 한다.

<그림5> pathview에서 활용가능한 모델종 정보 및 ID 타입

Pathview를 잘 활용할 수 있는 노하우
Pathview를 활용한 pathway 맵 그리기는 19개의 모델종으로 제한적이기에 NGS 기반의 de novo transcripts 등에는 적절하지 않다. 그러나 상동성기반으로 ID를 맵핑하거나 변환하면, 19개 모델종의 근연종에도 적용이 가능하기에 원하는 특정 기작연구에 가이드로 활용될 수 있을 것이다.

작성자 : 데이터사이언스센터 통합개발실
주임 개발자 홍지만

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