Author: byun1114

  • Esophagus 에서 Regression grade

    Criteria for evaluation of therapeutic efficacy
    Grade 0: Ineffective

    There is no discernible therapeutic effect on cancer tissue or cells.


    Grade 1: Slightly effective

    Apparently “viable” cancer cells (including cells having eosinophilic cytoplasm with vacuolation and swollen nuclei) account for 1/3 or more of tumor tissue, but there is some evidence of degeneration of cancer tissue or cells.

    Grade 1a: viable cancer cells accounting for 2/3 or more of tumor tissue
    Grade 1b: viable cancer cells accounting for 1/3 or more, but less than 2/3, of tumor tissue

    Grade 2: Moderately effective


    “Viable” cancer cells account for less than 1/3 of tumor tissue, while other cancer cells are severely degenerate or necrotic.

    Grade 3: Markedly effective

    There are no viable cancer cells evident.


    대장암에서 수술전 항암화학요법을 받았을 경우 이에대한 치료 반응 정도를 평가하는 등급은 AJCC 에서도 언급이 되어 있을만큼 일반적으로 받아들여지는 기준이 있다. 하지만, 식도에서는 널리 받아들여지는 기준은 아직 없는 것 같고, 작년 12월에 관련 논문을 찾은 적이 있다.

    Reference: Guidelines for clinical and pathologic studies on carcinoma of the esophagus, ninth edition: part II. Esophagus 2004; 1(3): 107-125. (PubMed 에서 검색이 안됨)

  • Ganglion cells

    Ganglion cells


    대장에서 얼마나 많은 ganglion cell 이 보여야 정상범위에 속하는지 널리 받아들여지는 기준은 없다. 대략 1cm 에 100개 정도로 준비하고 있음.

    Reference; Swaminathan M et al. Counting myenteric ganglion cells in histologic sections: an empirical approach. Hum Pathol 2010; 41(8): 1097-1108. (PMID: 20346481)

  • Quantile Normalization

    #Quantile Normalization
    quan_order <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=ncol(Z))
    for (X in 1:ncol(Z)){quan_order[,X] <- order(Z[,X], decreasing=FALSE)}
    : 원래의 값이 몇 번째에 해당하는 값인지 미리 기록하고..

    quan_sort <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=ncol(Z))
    for (X in 1:ncol(Z)){quan_sort[,X] <- sort(Z[,X], decreasing=FALSE)}
    : 자료를 오름차순으로 정렬한 다음..

    quan_sort_mean <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=1)
    for (X in 1:nrow(Z)){quan_sort_mean[X,1] <- mean(quan_sort[X,])}
    : 평균값을 구하고..

    QN_Z <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=ncol(Z))
    for (I in 1:nrow(Z)){for (J in 1:ncol(Z)){QN_Z[quan_order[I,J],J] <- quan_sort_mean[I,1]}}
    : 원래의 위치에 해당되는 값을 다시 입력하기..

    Quantile normalization 은 microarray analysis 에 필요한 과정인 것 같기는 한데 사실 아직도 개념이 이해가 되지 않는다. 이런 저런 자료를 찾아본 후에 이런식으로 구현하면 될 것 같아서 시도해 보았다.

    Bioinformatics 의 기본에 대한 것을 배울 수 있으면 언제 청강이나 도강이라도 해봐야 겠다. ㅡㅡ

  • R (64bit) on Ubuntu 10.10

    R (64bit) on Ubuntu 10.10

    Ubuntu 에 내장되어 있던 R을 업그레이드 하는 방법을 찾는다고 시간이 걸리기는 했지만 최신 버젼의 R로 설치하는데 성공했다. 이제는 한 번 대용량의 메모리를 필요로 하는 계산을 해볼까나.. 🙂

    Vista 64bit 버젼으로 설치를 하는 것도 나쁘지는 않았겠지만, 그래도 이런 Terminal 입력창을 가지고 있는 프로그램은 그에 걸맞는 대우를 해줘야..