Man Seok Techne Schoe

2022년 4월 25일 월요일

Apple M1 pro , QEMU에서 amd64 / arm64 Linux 실행 비교

## Prerequisites

시작하기 전에 qemu 및 utm을 설치하십시오. 후자는 필요하지 않지만 편리하게 사용할 수 있습니다. Homebrew를 설치했다고 가정합니다.

> $ brew install qemu utm

## VM 설정

utm을 시작하고 "새 VM 만들기"를 원하는 이름으로 지정합니다.

드라이브로 이동하여 최소 10GB 크기의 드라이브를 만드십시오. 그런 다음 디스크를 가져와서 선택한 배포판에서 부팅 가능한 ISO를 추가합니다.

## System 설정

아키텍처: x86_64

시스템: 표준 PC(Q35....)(q35)

메모리: 2048MB 이상(2048MB 사용)

고급 설정:

CPU: qemu64 대 Skylake-Client 대 …

CPU 코어: 4개 이상(저는 8개 사용)

Force Multicore: ✅ (이는 상당한 성능 향상을 제공합니다)

## OS 설치

ISO 이미지에서 부팅한 후 디스크에 OS를 설치합니다. 완료되면 시스템을 중지하고 드라이브에서 ISO를 제거하고 새 VM을 부팅합니다. 가지고 놀 준비가 되었습니다.

## 벤치마크

맥북 M1 pro , 32GB 램, qemu + utm

Guest system: Ubuntu 20.04 (최소 설치)

> sysbench cpu --threads=2

## Summary

> sysbench cpu --threads=2 run

native (macOS): ~24 Mio events per second
Skylake-Client (default): ~500 events per second 👎
qemu64-v1: ~1500 events per second
qemu64: ~1500 events per second 👍
qemu64 + ssse3,sse4.1,sse4.2: ~1450 events per second
Penryn: ~1500 events per second
Penryn + ssse3,sse4.1,sse4.2: ~1400 events per second
Haswell: ~500 events per second 👎
EPYC: ~1400 events per second
kvm64: ~1500 events per second
phenom: ~1400 events per second
Nehalem: ~1400 events per second
Dhyana: ~500 events per second 👎
Opteron_G5: — does not work
cortex-a72 (default): ~16200 events per second

## With Docker Or Lima

docker run -it --rm --platform=linux/amd64 ubuntu : ~550 events per second
docker run -it --rm ubuntu : (arm64) ~550 events per second ‼️
lima (arm64): ~20200 events per second 🤘
lima (x86_64): ~260 events per second
lima container (arm64 container in arm64 VM): ~21000 events per second 🤘
lima container (x86_64 container in arm64 VM): ~570 events per second

2022년 4월 24일 일요일

Somatic genomic changes in single Alzheimer’s disease neurons

link : https://www.nature.com/articles/s41586-022-04640-1?fbclid=IwAR3A21JvDla_t6dBfwKEGj_Nrl64HJDay_RunJWzt5dflSl2ms_ahYOGGUA

알츠하이머 병의 치매는 신경 퇴행과 함께 진행되지만 신경 기능 장애와 사망을 유발하는 특정 사건은 제대로 이해되지 않고 있습니다. 정상적인 노화 동안 뉴런은 분열하는 세포와 유사한 속도로 체세포 돌연변이를 점진적으로 축적합니다. 이는 유전적 요인, 환경적 노출 또는 질병 상태가 이러한 축적에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 여기에서 우리는 알츠하이머병 환자와 신경형 대조군의 전두엽 피질과 해마에서 얻은 319개 뉴런의 단일 세포 전체 게놈 시퀀싱 데이터를 분석했습니다. 우리는 독특한 분자 패턴을 가진 알츠하이머병 환자에서 체세포 DNA 변경이 증가한다는 것을 발견했습니다. 정상 뉴런은 주로 연령 관련 패턴(서명 A)으로 돌연변이를 축적하며, 이는 이전에 건강한 세포 및 암 세포에서 설명된 '시계 같은' 돌연변이 신호와 매우 유사합니다. 알츠하이머병의 영향을 받는 뉴런에서 추가 DNA 변경은 C>A 및 기타 특정 뉴클레오티드 변화를 강조하는 별개의 프로세스(서명 C)에 의해 주도됩니다. 이러한 변화는 잠재적으로 뉴클레오타이드 산화와 관련이 있으며, 이는 알츠하이머 병에 걸린 뉴런의 제자리에서 증가한다는 것을 보여줍니다. 발현된 유전자는 시그니처 특이적 손상을 나타내고 돌연변이는 전사 가닥 편향을 나타내어 전사 결합 뉴클레오티드 절단 복구가 돌연변이 생성에 역할을 함을 시사합니다. 알츠하이머병의 변화는 코딩 엑손에 영향을 미치며 기능 장애 유전적 녹아웃 세포와 단백질 억제 스트레스를 유발할 것으로 예상됩니다. 우리의 결과는 알츠하이머병의 알려진 병원성 메커니즘이 기능을 점진적으로 손상시킬 수 있는 뉴런에 대한 게놈 손상으로 이어질 수 있음을 시사합니다. 신경변성에서 DNA 변형의 비정상적인 축적은 알츠하이머병 발병에서 발생하는 분자 및 세포 사건의 연쇄에 대한 통찰력을 제공합니다.

Data sets

scWGS 데이터는 수탁 번호 NG00121로 NIH 알츠하이머병 게놈 데이터 저장소인 NIAGADS에 기탁되었습니다. 데이터는 조직 은행 및 기관 검토 위원회(방법 참조)에서 설정한 통제 사용 조건에서 사용할 수 있으며 https://www.niagads.org/에서 자격을 갖춘 조사관이 얻을 수 있습니다. GTEx 샘플의 TPM(Gene transcript per million) 데이터(V8)는 https://www.gtexportal.org/home/datasets에서 다운로드했습니다. 소스 데이터는 이 문서와 함께 제공됩니다.

code

https://gitlab.aleelab.net/august/ad-single-cell.git.

2021년 장래인구추계를 반영한 내․외국인 인구전망: 2020~2040년

총인구는 2020년 5,184만 명에서 2040년 5,019만 명으로 감소할전망

- 총인구 중 내국인 구성비는 2020년 96.7%에서 2040년 95.7%로 감소하고,

- 외국인은 2020년 3.3%에서 2040년 4.3%로 증가할 전망

2040년 총인구는 5,019만 명으로 감소, 내국인 구성비는 95.7%(4,803만 명)로 감소, 외국인은 4.3%(216만 명)로 2020년 대비 외국인의 구성비는 1.3배 높아질 전망

인구 및 구성비, 2020~2040년

내국인 생산 연령 인구는 2020년 3,583만 명에서 향후 10년 간 362만 명 감소, 2030년 3,221만 명, 2040년 2,676만 명 수준일 것으로전망

주요 연령계층별 인구 및 구성비, 2020-2040년 (단위: 만 명, %)

			’20	’21	’22	’23	’24	’25	’30	’35	’40
총 인 구	인구	계	5,184	5,174	5,163	5,156	5,150	5,145	5,120	5,087	5,019
		0-14	631	614	593	569	546	525	433	414	443
		15-64	3,738	3,703	3,668	3,637	3,603	3,561	3,381	3,144	2,852
		65+	815	857	902	950	1,001	1,059	1,306	1,529	1,724
	구성비	0-14	12.2	11.9	11.5	11.0	10.6	10.2	8.5	8.1	8.8
		15-64	72.1	71.6	71.0	70.5	70.0	69.2	66.0	61.8	56.8
		65+	15.7	16.6	17.5	18.4	19.4	20.6	25.5	30.1	34.4
내 국 인	인구	계	5,013	5,012	5,003	4,992	4,981	4,972	4,929	4,883	4,803
		0-14	623	606	585	560	537	515	421	401	430
		15-64	3,583	3,558	3,526	3,493	3,456	3,411	3,221	2,975	2,676
		65+	807	848	892	939	989	1,045	1,287	1,507	1,698
	구성비	0-14	12.4	12.1	11.7	11.2	10.8	10.4	8.5	8.2	8.9
		15-64	71.5	71.0	70.5	70.0	69.4	68.6	65.3	60.9	55.7
		65+	16.1	16.9	17.8	18.8	19.8	21.0	26.1	30.9	35.3
외 국 인	인구	계	170	162	160	164	169	173	190	204	216
		0-14	8	8	8	9	9	10	12	13	13
		15-64	155	145	142	144	147	150	160	169	176
		65+	8	9	10	11	12	13	18	22	27
	구성비	0-14	4.6	5.0	5.2	5.4	5.6	5.8	6.3	6.3	6.0
		15-64	90.8	89.7	88.7	87.9	87.3	86.6	84.1	82.8	81.6
		65+	4.6	5.3	6.0	6.7	7.1	7.6	9.5	11.0	12.5

내국인 생산연령인구 및 구성비, 2020-2040년 (단위: 만 명, %)

		’20	’21	’22	’23	’24	’25	’30	’35	’40
내국인 인구		5,013	5,012	5,003	4,992	4,981	4,972	4,929	4,883	4,803
생산연령인구 (15-64)	계	3,583	3,558	3,526	3,493	3,456	3,411	3,221	2,975	2,676
	(구성비)	(71.5)	(71.0)	(70.5)	(70.0)	(69.4)	(68.6)	(65.3)	(60.9)	(55.7)
	15-24	570	545	521	502	485	467	443	392	287
	25-49	1,807	1,785	1,763	1,740	1,716	1,700	1,576	1,435	1,357
	50-64	1,206	1,227	1,241	1,251	1,255	1,245	1,202	1,148	1,032
구성비	계	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0
	15-24	15.9	15.3	14.8	14.4	14.0	13.7	13.8	13.2	10.7
	25-49	50.4	50.2	50.0	49.8	49.6	49.8	48.9	48.2	50.7
	50-64	33.7	34.5	35.2	35.8	36.3	36.5	37.3	38.6	38.6

내국인 주요 연령계층별 인구와 베이비붐 세대, 2020 / 2040년

[2020년]
[2040년]