저널 발표 때 발표할 논문이 Cell Profiler라는 프로그램을 사용한 연구 결과를 보여주고 있어서, 나도 설치해 보았다.
최신 버젼은 64bit 운영체제에서만 설치가 되는데, 집 컴퓨터에서 사용할 경우 시간의 제약이 너무 크고, 병원 컴퓨터의 경우 운영체제가 지원이 안된다. 그래서 예전에 집에서 사용하던 컴퓨터를 병원에 들고가서 Ubuntu 16.04.1 LTS 버젼을 설치하였다. 그리고 홈페이지에 나와있는 방법을 그대로 참고하여 설치하였다. 결과적으로는 설치는 어렵지 않다.
윈도우로 사용할 경우 여러 파일을 분석하면 메모리 부족과 관련된 오류가 발생한다는 정보가 있어서, 혹시 리눅스에서 다른 방식으로 반복 실행을 하면 그 문제를 해결할 수 있지 않을까 싶어서 이다. 운영체제 설치와 관련된 비용 부담도 없기도 하고 말이다.
R에서 생존 분석을 survdiff 로 구할 때, 그리고 median time 을 구할 수 없을 때 적용할 수 있는 검증 방법이 이 논문에서 언급하고 있는 RMST이다. 그런데, 통계에 대한 가방끈이 짧아서 이해를 못하겠다. 통계에 능한 전문가들은 그렇지 못한 사람들에게 쉽게 설명할 수 있는 글을 써 주었으면 좋겠다. ㅠㅠ
Reference: Lamps LW. Hepatic Granulomas: A Review With Emphasis on Infectious Causes. Arch Pathol Lab Med. 2015;139(7):867-75.
R로 분석하다 보면 function 함수를 통하여 원하는 기능을 반복하게 만드는 경우가 있다. 이 경우에 지정한 입력값을 다 입력을 해야 그 함수가 실행하게 되고, 그렇지 않으면 에러가 발생하여 중단되게 된다. 항상 지정해주면 좋기는 하지만, 꼭 그럴 필요는 없는 경우에는 해당 값에 해당하는 기본값을 지정하면 된다. 함수는 missing() 을 이용한다. R의 예제가 굉장히 간단하고, function 을 이용할 정도의 사용자는 쉽게 이해 가능하기 때문에 도움말을 그대로 복사해 둔다.
myplot <- function(x, y) {
if(missing(y)) {
y <- x
x <- 1:length(y)
}
plot(x, y)
}