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Author: byun1114

  • Shiny

    한 번도 사용해 본 적이 없는 상태에서 시도하는 것이라서 헷갈렸는데 대충 방법을 알 것 같다.

    library(shiny)

 ui <- fluidPage(
   sliderInput("tmpa", "# of Arrow", min = 50, max = 500000, value = 50)
   , plotOutput("myPlot")
 ) 
 
server <- function(input, output, session) { 
   output$myPlot = renderPlot({
     tmpa = input$tmpa
     x = runif(tmpa)
     y = runif(tmpa)
     ok = x^2 + y^2 <= 1
     plot(x, y, pch=".", col=ifelse(ok, "red", "blue"), main=paste(4*sum(ok)/tmpa), asp=1, xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1))
   })
 } 

 shinyApp(ui, server)

  • 파이낸셜프리덤

    아내의 추천으로 읽은 책. 겨울이 되니까 좌석버스 기다리는 것이 너무 힘들어져서 지하철로 출퇴근을 하기로 했다. 버스에서는 책을 읽는 것이 힘들지만 지하철에서는 읽기 쉬워서 이 책을 읽기 시작했다. 이런 종류의 돈을 모으는 책이 다 그렇기는 하지만, 핵심 요지는 일단 시작하고, 열심히 하라는 것이 최종 메세지이다. 이 책에서는 우선 목표금액을 정확하게 설정하라고 한다. 그리고 그 것을 달성하기 위하여 구체적인 계획을 세워보라고 한다. 그리고 그 것을 이루기위하여 지출을 줄이고 투자를 많이 해야한다고 한다.

  • The GenomeAsia 100K Project enables genetic discoveries across Asia

    유전자 연구에서 참고 유전자는 백인으로 알고 있다. 따라서, 백인을 기준으로 제작된 유전자 염기서열을 비-백인에게 적용하면 차이가 날 수 밖에 없는 구조이다. 인류의 기원인 아프리카 흑인의 경우 백인보다 훨씬 더 많은 염기서열을 가지고 있다는 글을 본 기억이 난다. 이 연구는 아시아 대륙의 사람들을 대상으로 유전체 정보를 확인한 것으로 보인다.

    https://doi.org/10.1038/s41586-019-1793-z

  • Medulloblastomics revisited: biological and clinical insights from thousands of patients

    medulloblastoma는 소아 뇌종양 중에서 흔한 편이고, 연구도 많이 되어 있다. 흔하지 않지만 드문 AT/RT 입장에서 보면 몹시 속쓰릴 정도로 차이가 난다. 근데 유전체 연구가 너무 발달하고 분류가 발달하다 보니 지나치게 많은 분류가 존재하는 것이 아닐까 생각된다. 메이저 타입은 분류가 어렵지 않은데 마이너 타입을 보면 재현성이 의심될 정도임.

    https://www.nature.com/articles/s41568-019-0223-8