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[ggplot] 여러 개의 그래프를 하나로 합치는 방법 1. Intro 그래프를 그리다 보면, 한번에 표현시켜야 할 일이 생깁니다(특히 논문에 그림 그리실 분들 혹은 보고서 작성시). 다양한 그룹에서 같은 분석결과를 비교할때, 혹은 하나의 그룹에서 분석하고 결과들을 나열하고 싶을 때, 등등 다양한 이유로 한번에 표현하고 싶어합니다. 그래서 이번 포스팅에서는 많이 이용하는 ggplot에서 나온 그래프를 하나의 그림으로 합쳐주는 패키지를 소개해볼까 합니다. 저번 포스팅에서 pair plot을 그리면서 사용한 grid.arrange 이외에도 다른 패키지도 소개하도록 하겠습니다. https://mopipe.tistory.com/46 [R] ggplot - pair plot 그려보기 (ggplot 기초, gridExtra, ggfittext) 분석에서 사용되는 plo.. 2022. 4. 7.
[tistory api] api의 access token을 만들어보자. 1. tistory api tistory api를 통해서 글쓰기를 자동화시키기 위한 프로젝트를 진행해 보기로 하였습니다. 그런데 tistory api 포스팅을 보고, tistory 공식 api설명을 보더라도 잘 안되는 부분이 있더라구요. 바로 Access token 받는것입니다. 서버에서 진행하라길래 리눅스 서버를 통해 받아보려했으나 계속 실패를 거듭하였고, 결국 2일만에 문제를 해결하였습니다. 처음부터 차근차근 진행해보도록 하겠습니다. tistory 공식 api 사이트는 다음과 같습니다. https://tistory.github.io/document-tistory-apis/auth/ OAuth 2.0 · GitBook No results matching "" tistory.github.io 2. api.. 2022. 4. 1.
[QSI] Quantum SI(QSI)에 투자하는 이유 (with. Jonathan M Rothberg) 1. Quantum si의 플랫폼은 중요하다. 단백질 sequencing의 경우 유전체분석에가 가장 중요합니다. 단백질은 실제 phenotype에 연관을 줄 정도로 중요합니다. 그러나 과학자들이 연구를 할때에는 대부분 mRNA sequencing을 이용하여 분석을 했습니다(요즘은 Mass를 이용한 분석도 하긴 합니다.). 그러나 mRNA발현 분석만으로는 질병의 원인을 알기가 힘듭니다. 왜냐하면 mRNA발현이 일어나도 단백질로 나타나지 않는 경우도 있기 때문입니다. 그렇기 때문에 mRNA로 차이를 보고, western blot과 같은 방법으로 확인을 하는 이유죠. 그러나 western blot의 경우 antibody 기반이기 때문에 원하는 단백질에 antibody가 없거나, 혹은 단백질의 변성으로 anti.. 2022. 3. 31.
[R] R package error 해결 방법 중 하나 Single cell 분석에서 아주 화가나는 error가 발생했었습니다. jointlevel_fft_twosided.cpp:10:10: fatal error: fftw3.h: No such file or directory #include ^~~~~~~~~ compilation terminated. /home/user/anaconda3/lib/R/etc/Makeconf:181: recipe for target 'jointlevel_fft_twosided.o' failed make: *** [jointlevel_fft_twosided.o] Error 1 ERROR: compilation failed for package ‘qqconf’ * removing ‘/home/user/R/x86_64-conda-li.. 2022. 3. 22.
[python] class 란 무엇일까? 1. python class가 중요한 이유? python을 잘 다루기 위해서 필수적으로 해야하는 부분이 이 class입니다. 저도 초반에 python을 야메로 배우면서 이 class라는 부분을 대충 넘겼는데, 나중에 되서 조금 고생좀 했습니다. class에 대해서 정말 잘 설명해주는 곳도 없었고, 계산기비유를 하는데.. 그냥 +,-,/,* 하면 되는 것 아닌가 했었죠. 그런데 deep learning에서도 이 class 기능으로 어떤 함수를 만들어 쉽게 진행하는 것을 보았고, 기타 이외에 정말 고수들은 이 class를 잘 사용한다는 특징이 있었습니다(deep learning에서 generator 생성시에도 class를 사용하더군요.). 여하튼 본론으로 들어와서 class를 꼭 이해하고 넘어가시길 바랍니다.. 2022. 3. 22.
[image분석] 의료이미지데이터 분석 준비 1. 의료 이미지 데이터 준비 의료 이미지 데이터는 다양합니다. 그중에서 여기서 다룰 내용은 H&E 이미지 슬라이드에 대한 것입니다. H&E 이미지는 단순 세포슬라이스에서 염색을 하는 데이터입니다. 염색에 대한 자세한 내용은 생략하겠습니다. 이 이미지에서 우리가 얻을수 있는 것은 암세포가 어떻게 생겨먹었는지 확인이 가능합니다. 그렇기 때문에 병리학적으로 진단이 가능합니다. (암세포 뿐만아니라 주변 미세환경을 확인가능합니다.) 최근들어 다양한 회사에서 H&E slide한장으로 병리과 진단을 위한 이미지 모델제작을 시도중에 있습니다. (뭐 사람눈으로 보는 것도 어느정도 에러가 있을터인데, 컴퓨터를 이용하면 좀더 정확하고 빠르게 가능하니까요.) 이렇게 이미지 모델을 제작하기 위해서는 모델 training이 필.. 2022. 3. 21.

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