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  • Optimal Patient Selection for Trastuzumab Treatment in HER2-Positive Advanced Gastric Cancer

    Optimal Patient Selection for Trastuzumab Treatment in HER2-Positive Advanced Gastric Cancer

    위암에서도 HER2 증폭 정도에 따라서 반응이 다를 것이다라는 논문이 나오기는 했다. IHC3+ 의 중요성과 더불어 HER2/CEP17 ratio 도 중요한 요소가 되는 세상이다.

    Reference: Ock, C.Y., et al., Optimal Patient Selection for Trastuzumab Treatment in HER2-Positive Advanced Gastric Cancer. Clin Cancer Res, 2015. 21(11): p. 2520-9.

  • TCGA Barcode

    TCGA Barcode

    TCGA 자료 바코드가 어떤 규칙에 의하여 명명되었는지에 대한 내용.

    Code    Definition     Short Letter Code
    01      Primary solid Tumor    TP
    02      Recurrent Solid Tumor  TR
    03      Primary Blood Derived Cancer –
    Peripheral Blood      TB
    04      Recurrent Blood Derived Cancer –
    Bone Marrow TRBM
    05      Additional – New Primary      TAP
    06      Metastatic     TM
    07      Additional Metastatic  TAM
    08      Human Tumor Original Cells    THOC
    09      Primary Blood Derived Cancer –
    Bone Marrow   TBM
    10      Blood Derived Normal   NB
    11      Solid Tissue Normal    NT
    12      Buccal Cell Normal     NBC
    13      EBV Immortalized Normal       NEBV
    14      Bone Marrow Normal     NBM
    20      Control Analyte CELLC
    40      Recurrent Blood Derived Cancer –
    Peripheral Blood    TRB
    50      Cell Lines     CELL
    60      Primary Xenograft Tissue      XP
    61      Cell Line Derived Xenograft Tissue    XCL
     

  • ls 명령어

    ls 명령어

    필요한 내용인데 못 외워서 결국 필요한 부분만을 모아서 작성해 두기로 했다.

    ls -ltr

    l은 상세 정보

    t는 파일 갱신 기준

    r은 역순 정렬

  • GSEA

    사실 이쪽 항목으로 분류되는 것은 아닌데…

    예전에는 분명 R script 로 되어 있는 GSEA 를 R에서 실행하는 것이 가능했다. 그런데 최근에 R이 버젼이 올라가면서 생긴 문제로 생각되는데, R에서 GSEA가 안돌아가고 있다. 원인을 도저히 찾을 수 없어서 R 이 아닌 다른 방식으로 접근을 하기로 했다. Java 로 제작된 프로그램이기도 하고 command line 으로 실행하는데 성공하면 메모리가 빵빵한 Ubuntu 컴퓨터에서 R을 사용하여 실행이 가능할 것이라고 생각해서 Java 이용하는 쪽으로 해결책을 찾기로 했다.

    우선 Ubuntu 에 Java를 설치해야 한다. 그런데 Java 홈페이지에 가면 유독 Ubuntu 가 분리되어 안내되어 있다. 그래서 그 곳(https://help.ubuntu.com/community/Java)에 들어가면 여러가지 설치 옵션이 있는 것을 알 수 있는데 가장 무난하게 생긴 Oracle Java 8 항목 부분에 있는 링크(http://www.webupd8.org/2012/09/install-oracle-java-8-in-ubuntu-via-ppa.html)  에 쓰여있는데로 실행하면 어려움 없이 설치가 가능하다.

    그 다음 문제인데 command line 으로 GSEA를 실행하려면 정말 복잡한 명령어를 입력해야 한다. 물론 이걸 직접 입력하는 것은 귀찮으니까 같은 자료 파일을 Java 기반의 프로그램에서 불러온 다음 하단 메뉴에 있는 Command 항목에 있는 것을 참조해서 수정하면 된다. 그리고 실행하면 끝.

    난 GSEA 분석에 사용되는 gene sets 을 따로따로 실행하는 것을 선호하니까 그 파일들을 한 군데에 몰아 넣은 후 다음과 같은 식으로 계속 실행하도록 했다.

    실행하면서 확인한 것으로 이렇게 Java 기반으로 실행을 할 경우 multicore 를 지원하는 것 같다. R에서 다중코어를 지원하도록 하는 것이 대단히 어려워서 그 동안 Hyperthreadiing 을 끈 i3 CPU 를 사용하고 있었는데 HT를 다시 켜야 할 지 조금 고민된다.

    gct.location = “/home/rstudio/TCGA/GSEA/20150326.gct”
    cls.location = “/home/rstudio/TCGA/GSEA/20150326.cls”
    gs.number = length(grep(“*.gmt”, dir()))

    for (X in 1:gs.number){
            gs.location = dir()[grep(“*.gmt”, dir())][X]
            gsea.command = paste(“java -cp /home/rstudio/TCGA/GSEA/gsea2_2_2_0.jar xtools.gsea.Gsea -res “, gct.location, ” -cls “, cls.location,  “#MUT_versus_WILD -gmx “, gs.location, ” -collapse false -mode Max_probe -norm meandiv -nperm 1000 -permute phenotype -rnd_type no_balance -scoring_scheme weighted -rpt_label my_analysis -metric Signal2Noise -sort real -order descending -include_only_symbols true -make_sets true -median false -num 100 -plot_top_x 20 -rnd_seed timestamp -save_rnd_lists false -set_max 500 -set_min 15 -zip_report false -out /home/rstudio/TCGA/GSEA/ -gui false”, sep=””)
            system(gsea.command)
           
            rm(gs.location, gsea.command)
           
    }