'2012/02'에 해당되는 글 13건
- 2012/02/20 쥔장 훈련소 갑니다.
- 2012/02/20 이사
- 2012/02/18 Transcriptome sequencing (RNA-seq)
- 2012/02/15 2012 Microarray analysis workshop
- 2012/02/15 하아... (2)
- 2012/02/14 동화반점 (2)
- 2012/02/13 완성도
- 2012/02/13 가톨린의대 심전도 워크숍
- 2012/02/13 자메이카 블루 마운틴
- 2012/02/12 Plot을 그림 파일로 보내기
훈련소 갑니다.
나중에 다시 보게 되기를 바랍니다. :)
나중에 다시 보게 되기를 바랍니다. :)
다음번에 집을 구한다면 꼭 햇빛이 들어와서 햇빛에 빨래를 말릴 수 있는 그런 집을 얻으리라는 다짐을 하게 해 준 곳. 버릴 물품들을 다 정리해 보니 약 300L 정도가 나온 것 같은데, 그 동안 그렇게 많은 사용하지 않은 물품들과 함께 생활을 한 것이 대단하기도 하고... 구석에 보이는 짙은 먼지 띠를 보고 있으면 별 문제 없이 지낸게 놀라울 따름. 아니면, 충분히 더러운 곳에서 살아서 잡균이 들어오지 못한 것인지.. ;)
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사실 이 분야는 잘 모른다. 처음 접한 것은 아마도 작년 초 USCAP 강연일 것이다. NIH 에서 소아 solid tumor 에서 whole genome sequencing 과 whole exon sequencing 을 한다고 들었던 것 같다. 지난 대한암학회 workshop 에서 관련 내용이 잠깐 나왔고, 이번 microarray workshop 에서도 역시 잠깐 나왔다. 훈련소 문제 때문에 신청하지는 못했지만 Genome Data Analysis workshop 에서도 관련 내용이 있는 것과 점점 관련 소식이 나오는 빈도가 증가하고 있는 것으로 보면, 짐작컨데 2012년에는 상당히 많은 관련 논문이 나올 것으로 보인다.
그 동안 알려지지 않은 종양을 일으킬 수 있는 돌연변이를 찾을 수 있을 것 같다.
다른 종양에 비해 증가되어 있는 혹은 활성화된 molecular pathway 를 찾을 수 있을 것 같다.
파라핀 조직에서 추출한 DNA로는 표적 치료와 관련된 단백질의 돌연변이를 찾는데 어려움이 있을 수 있는데, 그런 제약에서는 조금 자유로울 것으로 보인다.
기존의 연구 방법과 비교하여 보았을 때 상당히 멋져 보이는 것 같지만, 그에 따른 단점도 있어 보인다.
임상의들이 검사 과정을 이해하는 것은 어려워 보인다.
한 번 검사를 시행하면 상당히 대용량의 자료가 나오는 것으로 보이며, 이를 해석하는데에도 역시 상당한 규모의 컴퓨터 자원이 필요한 것 같다. 사실 컴퓨터 자원보다도 중요한 것은 검사에 대한 해석 및 이 과정을 다룰 수 있는 인적 자원이다. 초기에는 인적 자원의 문제가 있을 수 있다면, 검사를 하면 할 수록 컴퓨터 자원에 대한 문제가 발생할 것으로 생각된다.
샘플에서 종양이 차지하고 있는 정도가 양질의 결과를 만들어내는데 중요한 역할을 한다.
비교적 이른 시일내로 활성화 될 분야로 생각되는 만큼 이를 대비한 준비가 필요하지 않을련지...
그 동안 알려지지 않은 종양을 일으킬 수 있는 돌연변이를 찾을 수 있을 것 같다.
다른 종양에 비해 증가되어 있는 혹은 활성화된 molecular pathway 를 찾을 수 있을 것 같다.
파라핀 조직에서 추출한 DNA로는 표적 치료와 관련된 단백질의 돌연변이를 찾는데 어려움이 있을 수 있는데, 그런 제약에서는 조금 자유로울 것으로 보인다.
기존의 연구 방법과 비교하여 보았을 때 상당히 멋져 보이는 것 같지만, 그에 따른 단점도 있어 보인다.
임상의들이 검사 과정을 이해하는 것은 어려워 보인다.
한 번 검사를 시행하면 상당히 대용량의 자료가 나오는 것으로 보이며, 이를 해석하는데에도 역시 상당한 규모의 컴퓨터 자원이 필요한 것 같다. 사실 컴퓨터 자원보다도 중요한 것은 검사에 대한 해석 및 이 과정을 다룰 수 있는 인적 자원이다. 초기에는 인적 자원의 문제가 있을 수 있다면, 검사를 하면 할 수록 컴퓨터 자원에 대한 문제가 발생할 것으로 생각된다.
샘플에서 종양이 차지하고 있는 정도가 양질의 결과를 만들어내는데 중요한 역할을 한다.
비교적 이른 시일내로 활성화 될 분야로 생각되는 만큼 이를 대비한 준비가 필요하지 않을련지...
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그 동안 내가 자료를 사용하고 있기는 했지만, 제대로 배우지 못한 그래서 내가 시도하는 방법이 완전히 틀린 것은 아니지만, 맞다고는 도저히 할 수 없는 상황이었다. 훈련소 입대를 앞두고 실컷 놀아야 한다고 주위에서 말을 하는 와중에도 이 수업은 꼭 듣고 싶어서 신청을 하고 오늘 첫 수업을 들었다. 3일간 15만원이니까 절대로 저렴한 것은 아니다. 아는 내용이 많이 나와서, 그리고 주로 접하는 Affymetrix 제품은 single channel 자료라서 시큰둥하고 있을 무렵, 실습 수업이 나오길 시작했다. 그리고 실습 수업이 절반 이상이 지나가던 무렵 신세상을 발견하고 말았다.
역시 제대로 된 강사에서 제대로 배워야 한다는 것을 느끼게 해주었다고나 할까..
Microarray 자료 분석을 시도해야 하는데 주위에서 알고 있는 사람이 없을 경우 이와 유사한 강좌가 있으면 반드시 들어야 한다고 말해주고 싶다. 돈과 시간이 아깝지 않다.
첫 날 수업의 평가는..
1. 교수님 2분이 3강좌를 해주셨는데, 다 잘 하셨음.
2. 실습 조교 선생님들.. 조금 Freeze 상태. 그래도 이론적 배경만 그랬지, 실습 내용을 말하실 때는 잘 하시더라. :)
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1층에 들어가면 맡을 수 있는 엄청난 짜장면(드디어 이렇게 써도 표준어가...) 냄새가 좋은 곳임. -0-;;
신사역에서 약속 시간을 기다리다 지하철 역사 내부에 있던 전시물을 보았다. 유명한 패션디자이너에 대한 내용이 있었는데, 상당히 눈에 거슬리는 부분을 찾을 수 있었다. 프랑스어 중에서 é가 들어간 단어가 제대로 표시가 되어 있지 않았다. 홍보물을 만드는 과정에서 조금만 더 신경을 쓰면 해결할 수 있는 간단한 것인데, 세계일류의 패션디자이너를 만들겠다는 곳에서 저런 어처구니가 없는 실수를 저지를 줄이야.
사실 앞으로 얼마나 더 심전도를 볼 일이 있을까 싶기는 했지만, 아직 역종 및 군분류가 이루어지지 않았던 때에 혹시, 공보의 생활을 할 경우 볼 일이 있을까봐 이런 강의가 있다는 정보를 듣고는 신청해 보았다.
적어도 연수강좌 비용와 그에 따르는 시간을 투자할 만한 가치는 충분히 있는 수업이다.
카톨릭병원의 내과 1년차 합격자들이 별로 안온것 같던데 이로 인한 피바람이 불지도 모르겠다. ;)
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친구 좋다는 것은 같이 뻘쭘한 행동을 할 수 있다는거.
친구랑 밥을 먹고 나서 갑자기 의기 투합하여 호텔 커피숍에 갔다. 소공동 롯데호텔 본관쪽에 있는 곳이다. 커피 목록 중에서 정말 내가 알고 있는 몇 안되는 커피 브랜드인 자메이카 블루 마운틴이 있길래 주문하여 보았다. 약간 비싼 가격인데 특별한 차이가 없는 것 같아서 빛 좋은 개살구라고 생각하면서 아쉬운 생각에 계속 마셨다. 저 항아리에 약 3컵 분량이 있는데 다 마실 동안에도 거부감이 느껴지지 않은게 좋은 커피라면 좋은 커피인듯.
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분명히 다른 사람들은 알고 있을 사용방법이기는 한데, 내가 있는 곳은 사용자가 전무한 곳이라 직접 찾아내야 한다. 여러개의 그래프를 그리거나 그것을 확인해야 하는 경우에 사용할 수 있는 방법은 여러가지가 있다.
1. 하나의 화면에 N개의 그래프를 그려야 하는 경우
par(ask=F, mfrow=c(가로, 세로))
나는 for 구문을 사용해서 반복적으로 실행하는 경우가 많은데, 그 전환 과정을 순간적으로 확인하는 것은 당연히 불가능하다. ask 에서 T(rue) 를 지정해주면, 다음 입력(보통은 터미널 창에서 엔터키)이 있을 때 까지 화면이 정지된다. 가만히 두면, 다음번에도 그대로 인정되기 때문에 변경을 해주는 것이 필요함.
2. 그래프를 그림 파일로 출력해야 할 경우
사실, 하나나 두 개 정도면 그냥 클립보드에 저장을 한 다음 불러오는게 더 편하다. 이 방법은 역시 내가 주로 사용하는 for 구문에서 필요한 방법이다. PNG 방식이 그림 파일 용량을 적게 만들 수 있기 때문에 사용했다.
이 과정중에는 결과 plot 이 화면으로 보이지 않게 된다.
par 명령어보다 png 명령어가 먼저 입력이 되어야 한다.
png(filename = paste(rownames(A)[X],".png", sep=""), width=800, height=600, unit="px")
반복 시행 구문이기 때문에 파일명이 바뀌지 않으면 같은 파일에 다른 그림이 계속 반복 저장되는 일이 생긴다. 지속적으로 파일명이 바뀌어지도록 해야한다. paste 명령과 sep="" 옵션을 사용하면 밀착(?) 파일명을 만들 수 있다.
par(ask=F, mfrow=c(1,A[X,1]))
boxplot(G570C[c[Y],], col="red", main=paste(rownames(A)[X],rownames(ANNO)[c[Y]]))
하나의 그래프의 반복이 끝나면
dev.off()
을 사용하여 끝난다고 지정해주어야 한다고 함.
1. 하나의 화면에 N개의 그래프를 그려야 하는 경우
par(ask=F, mfrow=c(가로, 세로))
나는 for 구문을 사용해서 반복적으로 실행하는 경우가 많은데, 그 전환 과정을 순간적으로 확인하는 것은 당연히 불가능하다. ask 에서 T(rue) 를 지정해주면, 다음 입력(보통은 터미널 창에서 엔터키)이 있을 때 까지 화면이 정지된다. 가만히 두면, 다음번에도 그대로 인정되기 때문에 변경을 해주는 것이 필요함.
2. 그래프를 그림 파일로 출력해야 할 경우
사실, 하나나 두 개 정도면 그냥 클립보드에 저장을 한 다음 불러오는게 더 편하다. 이 방법은 역시 내가 주로 사용하는 for 구문에서 필요한 방법이다. PNG 방식이 그림 파일 용량을 적게 만들 수 있기 때문에 사용했다.
이 과정중에는 결과 plot 이 화면으로 보이지 않게 된다.
par 명령어보다 png 명령어가 먼저 입력이 되어야 한다.
png(filename = paste(rownames(A)[X],".png", sep=""), width=800, height=600, unit="px")
반복 시행 구문이기 때문에 파일명이 바뀌지 않으면 같은 파일에 다른 그림이 계속 반복 저장되는 일이 생긴다. 지속적으로 파일명이 바뀌어지도록 해야한다. paste 명령과 sep="" 옵션을 사용하면 밀착(?) 파일명을 만들 수 있다.
par(ask=F, mfrow=c(1,A[X,1]))
boxplot(G570C[c[Y],], col="red", main=paste(rownames(A)[X],rownames(ANNO)[c[Y]]))
하나의 그래프의 반복이 끝나면
dev.off()
을 사용하여 끝난다고 지정해주어야 한다고 함.
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