바이텍켐스에서 새로운 직원을 모집합니다
  2월 27일 Gaussian 사용자 교육 진행
  바이텍켐스 신규 제품 launching - SnapGene(분자생물학 소프트웨어)
  PerkinElmer ChemDraw 17.1 출시 예정
  Pistoia Alliance AI/Deep Learning Projects and Community
  브라질 제약회사 새로운 규정을 충족시키기 위해 Zeneth 사용
  대중 앞에서 연설하는 것에 대한 두려움을 어떻게 극복할 것인가?
  "AI 딥 러닝으로 생의학 연구 급변" 인간 능력 뛰어넘는 세포 구분 신경망 개발

바이텍켐스에서 새로운 직원을 모집합니다

1. 기술 지원

• 담당업무 : 미국 PerkinElmer 사의 전자연구노트의 Customizing 관련 새로운 기능 개발,
                          Big data 관련 Spotfire 소프트웨어 기술 지원
• 지원자격 : 신입 및 경력
• 우대조건 : 컴퓨터 관련 자격증(Oracle Database, C++ 또는 C#, Python 등) 또는 그에 상응하는 실력
• 근무형태/지역 : 정규직 / 경기도 평촌
• 급여 : 협의 가능
• 기타 : 일정 수준의 언어능력 함양 후 해외 본사(일본, 중국, 미국)에 기술 관련 세미나 및 workshop 참여 가능
  

• 근무지 : 경기도 평촌
• 근무시간 : 탄력적으로 본인의 시간에 맞게 조정 가능
• 급여 : 협의 가능
• 자격 : 화학, 생물, 제약 관련 석박사(연구소 경력 우대)
• 근무기간 : 최소 1년 (본인의 사정에 따라 추후 협의)
  
  

바이텍켐스 신규 제품 launching - SnapGene (분자생물학 소프트웨어)

SnapGene은 사용이 간편한 최초의 분자 생물학 소프트웨어입니다.
이제 실험실에서 만들어진 모든 DNA구조를 전자 형식으로 문서화할 수 있습니다.
생물학 실험과정을 컴퓨터로 계획하고 시각화 할 수 있는 가장 빠르고 쉬운 방법입니다.
유선 인터페이스는 다양한 PCR조작을 지원합니다.
또한 무료 SnapGene Viewer 덕분에, 전 세계의 동료들과 파일을 공유할 수 있습니다

PerkinElmer ChemDraw 17.1 version 출시 예정

PerkinElmer Informatics로부터 새로운 소식이 도착했습니다.
많은 기관들의 연구를 돕고 있는 ChemDraw가 현재 17버전에서 곧 17.1 버전이 출시될 예정입니다.
더 강력해진 Ctrl+C/Ctrl+V 복사 붙여넣기 기능부터, IUPAC 이름 기반 원자 번호 지정(새로운 원자 라벨 사용 가능)까지 더 편리한 기능들로 업그레이드될 예정입니다.
ChemDraw 17.1 version의 출시는 2018年 하반기로 예상됩니다.
정식 업그레이드 버전이 출시되면 뉴스레터를 통해 여러분들께 소개해드리도록 하겠습니다.



담당자 : 홍경석 과장(kshong@bitekchems.com)

Pistoia Alliance AI/Deep Learning Projects and Community

2018年 3월 Drug Discovery Consultants' Day에서 Nick Lynch는 AI와 Deep Learning에 관한 Pistoia Alliances 프로젝트 및 커뮤니티에 대해 발표했습니다.
발표에는 생명과학 분야에서의 모범 사례들과 데이터 품질에 관한 논의가 포함돼 있었습니다.
AI로 해결할 수 있는 비즈니스 이슈는 무엇인지, 데이터의 양, 라벨링 등 어떤 측면을 해결해야 하는지, 위험 요소는 어떤 것들이 있는지, 여러가지의 데이터 사용 사례들 또한 살펴보았습니다.

원문보기(Optibrium Publications & Presentations)

브라질 제약회사 새로운 규정을 충족시키기 위해 Zeneth 사용

새로운 Drug Substance(DS)나 제품을 개발할 때 스트레스에 대한 반응을 알아보기 위해 Forced Degradation Studies(FDS)가 필수적입니다. FDS는 Degradation pathways와 DS의 Degradation products에 대한 통찰을 주며, 결과적으로 최종 제품의 formulation 개발과 포장을 돕습니다.

Ache Laboratorios Farmaceuticos S.A,는 브라질 회사로, 제네릭, OTC(처방전 없이 구입할 수 있는 약)를 포함하는, 방대한 양의 의약품을 제조 및 판매, 유통하는 곳입니다. 1966년에 상파울루에 설립된 Ache는 세 지점에 걸쳐 4,600명 이상의 직원을 고용하고 있으며 브라질 제약 업계에서 가장 큰 회사 중 하나입니다.

브라질 국립 보건원인 Anvisa가 2015년 RDC53 규제 지침을 도입하기 전부터 Ache는 다른 연구를 수행하는 데 필요한 RDC58규정을 따르고 있었습니다. RDC53의 도입과 Nº4/2015 규제 지침은 FDS를 어떻게 수행해야 하며, 어떤 기준을 준수 해야 하는지, Degradation product의 독성을 어떻게 평가 해야 하는지에 대한 방법을 정의하고 있습니다. RDC53과 Nº4/2015 가이드라인은 안정성 표시 방법에 대한 적합성을 평가하는 보고서가 필요합니다. 보고서에는 degradation profile 및 안정성 평가 profile에 대한 결과와 생산 조건 및 formulation 저장 제어를 통한 Degradation mitigation에 대한 보증이 포함되어야 합니다.

이러한 새로운 가이드라인의 도입으로 Ache는 FDS에 체계적으로 접근할 수 있는 소프트웨어가 필요해졌습니다. Ache는 지식 기반의 전문 소프트웨어인 Zeneth를 선택하였습니다. Zeneth는 Forced Degradation을 신속하게 예측하고 상업적으로 사용 가능하게 도와줍니다. Lhasa Limited 연구원들이 실시한 데이터에 따르면, Zeneth는 첨가제 및 불순물의 영향을 고려하면서 다양한 Degradation conditions에 대한 예측이 가능합니다.

Zeneth는 RDC53 가이드라인을 따릅니다. the Active Pharmaceutical Ingredient(API)의 분해 경로뿐만 아니라 첨가제와의 상호 작용 또한 예측합니다. Ache는 현재 약물 및 제품 개발의 여러 단계에 걸쳐 Zeneth를 사용하며 상당한 시간을 절약하고 있습니다. Ache는 FDS 공정 자체도 간소화했지만 사내 유기 화학자들이 FDS 결과를 분석하는 데 소요되는 시간까지 줄 일수 있었습니다.
Ache의 Degradation Product 전문가인 Mariah Ultramari 박사는 아래와 같이 말했습니다. "Zeneth는 Forced Degradation Studies(FDS)에 큰 도움을 줍니다. API/첨가제 상호 작용의 리스크를 줄여주고 formulation 설계에 도움을 주기 때문입니다.”

대중 앞에서 연설하는 것에 대한 두려움을 어떻게 극복할 것인가?

당신의 가장 큰 약점이 무엇인가요? 몇몇 화학자들은 대중연설이라고 말할 것입니다. 자신감 넘치는 달변가는 대중 앞에서 손에 땀이 나고 목소리가 떨리며 심장이 뛰는 일은 없을 것입니다. 그러나 저는 대중 앞에서 나비가 되며 어떤 사람들은 매우 걱정하고 불안해합니다.

문제는 많은 화학자들은 자신이 하는 연구를 다른 사람들에게 이야기해야 한다는 것입니다. 매우 소수의 사람이 스톡홀름에서 자신의 업적을 발표하겠지만, 대부분의 사람들은 어떤 시점에는 동료들, 부서 사람들, 다른 과학자들 앞에서 발표를 해야 합니다.

어떻게 하면 대중들 앞에서 편해질 수 있을까요? 우선은 스스로에 대한 자신감과 진행하는 연구에 대한 자신감이 필요할 것입니다. 학회에서 발표하기 전에, 여러분의 연구에 대해 동료들과 이야기하세요.

40명의 사람들이 당신을 쳐다보고 있다면 떨리나요? 당신만 그런 것은 아닙니다. 나의 할아버지는 군대에서 연설할 때 누군가 양상추 밭에서 연설한다고 상상하라는 권유를 받았습니다. 그것은 모두가 당신에게 집중하고 있을 때 꽤 효과적일 것입니다. 그러나 연설을 듣지 않고 졸고 있는 사람들과 핸드폰을 만지며 집중하지 않는 사람들로 가득 찬 곳에서 연설을 하면 어떨까요?

연설하는 도중 관객들에 의해 집중력이 떨어지는 것을 막을 몇 가지 방법이 있습니다. 당신이 준비한 슬라이드를 보거나, 제가 종종 하는 방법인데, 관객 머리 위를 보는 것이죠. 사실 가장 좋은 스피치는 청중들을 진짜 보는 것입니다. 제가 이야기해본 발표 경험이 많은 사람들은 친한 사람이나 익숙한 얼굴을 가진 사람을 쳐다보라고 했습니다.

프레젠테이션 발표를 할 때는 슬라이드를 직접 읽지 마십시오. 실제로 슬라이드의 단어 수는 적을수록 좋습니다. 사람들은 종종 자신의 슬라이드를 매우 빨리 읽습니다. 그것은 청중들을 지치게 합니다. 여러분이 발표해야 할 양이 많다면, 압축할 방법을 찾으세요.

컨퍼런스에 참석한 당신은 청중이 누구인지 다 알지 못합니다. 그래서 당신은 준비되길 원하겠죠. 만약 여러분이 ACS와 같은 전국적인 모임에 가거나, 고든 컨퍼런스(Gordon Conference)와 같은 모임에 간다면, 여러분은 미래의 상사나 동료가 될 수도 있는 누군가 앞에서 여러분의 발표를 하게 될 수도 있습니다.

그 발표는 여러분에게 취업의 기회를 줄 수도 있습니다. 고용 관리인에게 당신이 유능한 화학자라는 것을 보여 주는 것과 더불어 더 많은 것을 보여줘야 합니다. 여러분은 잠재적인 동료들에게 그들과 의사소통을 할 수 있고, 그들이 여러분으로부터 무언가를 배울 수 있으며, 토론에 기여할 수 있다는 것을 확신시켜야 합니다.

웅변을 잘하는 사람조차도 가끔 초조해합니다. 하지만 미리 생각하고 준비하고 연습한다면, 누구나 5명, 500명의 청중 앞에서 말하는 것이 더 편안해질 것입니다. 일단 여러분이 주위의 사람들과 자신의 연구를 편안하게 공유할 수 있게 되면, 여러분의 가장 큰 약점은 곧 여러분의 가장 큰 힘이 될 것입니다.

"AI 딥 러닝으로 생의학 연구 급변" 인간 능력 뛰어넘는 세포 구분 신경망 개발

치료되지 않은 세포의 현미경 이미지를 보고 그 특징을 확인하는 일은 생각보다 어렵다. 과학자들은 통상 세포의 특성을 맨 눈으로 확인하기 위해 화학물질을 사용해 세포를 죽인 뒤 관찰한다.

최근에 발표된 한 획기적인 연구는 이런 침습적인 방법을 사용하지 않고도 컴퓨터로 세포의 세부 이미지를 살펴볼 수 있는 기술을 선보였다. 이 기술은 치료되지 않은 세포들을 조사할 수 있을 뿐만 아니라 과학자들이 발견할 수 없는 많은 데이터도 확보할 수 있다. 실제로 컴퓨터가 처리한 이미지는 생각했던 것보다 훨씬 많은 정보를 담고 있다.

미국 샌프란시스코 소재 글래드스톤 생의학연구소 이사 겸 선임연구원인 스티븐 핑크바이너(Steven Finkbeiner) 박사는 구글 컴퓨터 과학자들과 인공지능 접근법으로 컴퓨터를 훈련시킨 결과, 과학자들에게 인간의 통상 능력을 능가하는 새로운 연구 방법을 제시할 수 있다는 사실을 발견했다.

연구팀이 사용한 방법은 데이터 분석과 패턴 인식 및 예측을 할 수 있는 알고리듬을 포함하는 기계 학습의 한 유형인 심층 구조 학습(deep learning)이다. 생명과학저널 ‘셀’(Cell) 12일자에 발표된 이번 연구는 생물학에서 딥 러닝을 응용한 첫 사례 중 하나로 꼽힌다.

그런데 이번에 발표한 세포 대상 연구는 단지 빙산의 일각에 불과하다. 핑크바이너 박사는 “이 방법은 변형이 가능하다”며, “심층 구조 학습은 앞으로 우리가 수행하는 생의학 연구 방식을 근본적으로 바꿀 뿐만 아니라 중요한 의학적 치료방법을 찾는데 도움을 줄 것”이라고 설명했다....