Category: Study

ML을 이용한 연구에 이런 방법도 있을 수 있겠구나를 보여 주는 논문이라고 생각한다.

https://doi.org/10.1038/s41591-019-0503-6

뇌종양에서 fusion transcript 분석하는데 Arriba 라는 프로그램이 좋았다고 함.

https://doi.org/10.1007/s00401-019-02039-3

6월 17일 Thermo에서 개최한 NGS 미팅 내용을 정리한 종이를 폐기하기 전에 내용 정리함.

• 여러 검사를 시행한 작은 블록은 종양 조직이 없을 수 있음. 따라서, 많이 커팅하기 전 첫 번째와 마지막 슬라이드는 보존하여 실제로 연구에 포함된 종양을 간접 평가하는 것이 필요함.
• PNA clamp로 못찾는 돌연변이가 있음을 인지하고 있어야 함.
• 결과보고서에 돌연변이에 대한 임상 양상을 최대한 해석해주면 임상 선생님들이 환자에게 설명할 때 아주 큰 도움이 됨.
• OCA v.1에 TML 패널을 사용하면 아슬아슬하게 수지타산이 맞을 수 있음.

mature teratoma가 있으면 종양과 연관된 사망의 빈도가 높아진다는 연구 결과이다. 여자 난소의 teratoma와는 달리 남자는 악성으로 간주하는데, 이를 뒷받침 할 수 있는 연구라고 생각됨.

https://doi.org/10.1200/JCO.18.01608