いつの間にか、「生命科学データ解析を支える情報技術」が発売されてから半年が過ぎていた。
それを思い出させたのは、先日のお盆thonの有識者会議。 第4章「テキストマイニング」の91ページからの4.2生命科学分野の最新のデータ表現方法は、データベース統合化の開発をしている人たちにとってよい（日本語）リソースとなっている、と聴いて。
有効に、しかも意図した通りに使われていて、著者かつ監修者の私を前にしてのお世辞かもしれないが、素直に嬉しい。
もし次があるとしたら。 それらをうまく使いこなす実例の手引書があるといいですね。
最終日の4日目も昨日に引き続き、vscodeでlive shareしつつ。 audioをonにするとwrap-upまでshareできてしまうという。
その際話題になったのが、condaで入れたcwltoolはバージョンが古いということだったが、どうもbiocondaチャンネルのcwltoolのバージョンが最新でも2018年製のそれでの模様。
conda-forgeチャンネルのは2019年製のそれにアップデートしているようだった。
なので、cwltoolのインストールは
conda install -c conda-forge cwltool
で良いのではないかと。
結果として、今回の目標だったRNA-seqデータの類似性検索の調べ物はそれほどはかどらなかったが、その周辺知識を色々と得ることができた。 4日間こもってmeetupに参加してコードに向き合うことで、個人的にはとてもよいリフレッシュになった。 議論がハイレベルで、興味深く、参加していて大変おもしろかったです。 お付き合いいただいた皆様、ありがとうございました。
昨日に引き続き、vscodeでlive shareしつつ、みんなでCWL書き。
今日は、kallisto BUStoolsのチュートリアルを襷リレーでCWL化。
自分は、bustools-correct.cwlを書かせていただいた。
それ以外のCWLを含めたコードもここからすでに公開されていたり。
実はこのチュートリアル、今回の目標である、RNA-seqデータの類似性検索にどストライク系。 それ以外にもsingle cell データ解析関係で、以前に入れたCellFishing.jlを使うためにJuliaを最新版v1.1.1にしたり、今後、acceptableなファイルのフォーマットを調べるなど。
今日も色々充実した1日だった。
実は、昨日にもやっていたのだが、vscodeのlive shareを使って、会場にいない人とも共同作業。 今日は、CWLを書くところを、Dockerfileを書くところから live codingしていただいて大変参考になった。 しかもlive shareにaudioまで加わって、実際にやっているところで話されている会話までもがshareされて。 近未来感を感じるmeetupであった。
その裏では、今回の目標に掲げた、RNA-seqデータの類似性検索に向けて、取り組んでいたり。 明日、CWL化を試みるというBUStools周りにも期待！
15回目に参加して以来、workflow meetupは3回連続して参加。 前回の18回目は大阪出張(AJACSa6河内)と重なり不参加となったが。 19回目の今回は、お盆中に4日間連続の「お盆thon」。
今回の目標： RNA-seqデータの類似性検索に向けて取り組む
ということで始めたが、初日の今日(8/13)はCWL実行環境を農研機構の横井翔さんに伝導。 前回このworkflow meetupで書いていた以下のブログをテキストに - Common Workflow Language(CWL)を使ってkallistoを実行する - Running salmon via CWL
カイコの公共RNA-seqデータの発現定量（by 横井さん）に向けて、大幅に前進したつもり。
その際に参加者の方々からいただいた、本日の学びは、
「自分でパッケージを極力入れない」
ということ。 具体的には「DockerもHomebrewで入る！」ということに驚愕。 今後、実践していこう。
あと …
ROIS-DS-JOINT共同研究集会として2017年度より始めた「昆虫のゲノムデータベースとそれを活用したデータ解析」が今年度も開催された。 今回はDBCLS三島が入っている国立遺伝学研究所にて、2019年8月8,9日に。 書類上オーガナイザーから外れ、できる限り参加者の一人として振る舞うようにし、運営には携わらないようにしていたが…。
研究会開催は、SPARQLthonの開催等普段からやっていることもあって比較的準備は馴れたものだったが、それでも毎回トラブルはつきもの。 今回は遺伝研の開催でシャトルバスに参加者が乗り切るか問題。結局、分散乗車を呼びかけてギリギリ乗り切ったのだが。 毎回もうこれで最後にしようと開催直前には思うのだが、終わってみればまたやろう、という気持ちになるのが不思議。
今回も何人かに長く話してもらい、他の参加者は5分間のライトニングトークをするという構成で、全員が話をするという形。 2019年3月に応用動物昆虫学会のつくば開催に合わせて、DBCLS柏で実施したハンズオン講習会がきっかけになってコマンドラインでのRNA-Seqデータ解析を始めたという参加者の話があり、やっといてよかったなと。
オーガナイザーの横井さん、仲里さん、そして参加者の皆さん、お疲れさまでした。
2019年7月は出張外泊多く、11泊にもなった。 前半は、国内版バイオハッカソンBH19.7で指宿、 後半は、統合データベース講習会AJACSa6河内などで大阪。 阪大医Python会の集まりで、関西のアクティブな人たちに会えたのはいい刺激になった。
校正がレターパックでしょっちゅう送られてきて、それを週末にやっつけて毎週のように撃ち返す状況。 収穫の秋に向けて準備中といったところ。
書き物としては、そういった日本語よりは本業の方の英語のそれに移行しつつある、そんな感じ。 bioRxivからone click submission（そんなものがあるのかw?）した論文も無事submitされたようだし。 こちらも楽しみ。
大阪府枚方市の関西医科大学にて、2019年7月25-26日に開催した、中上級向け講習会AJACSadvanced(AJACSa)のAJACSa6河内が終了した。
salmonの実行だけなら30分ほどで終了してしまうセミナーとなってしまうところだが、RUNデータの取得やSRAからFASTQへのフォーマット変換、トリミングなどを説明、できる限り自分でやってもらって3時間ちょいの講習となった。 流石にRUNデータの取得は全員ではやらず、あらかじめ用意してきた外付けUSB HDからコピーで代用。 それ以外の中間ファイルもそこに入れてできなかった時はそこから使うという三分間クッキング方式で。 様子を見ながら進めたが、発現定量してデータを得るまでで割とお腹いっぱいになったようだったので、今回は基本的にはそこまでに。
そんなことは余裕でできて時間を持て余してしまった上級者向けに、先日のShizuoka.ngs#2でもやったCommon Workflow Language(CWL)を使ってkallistoを実行するハンズオンの別の発現定量化ツール版を用意した。 それを取り組んでくれた人も何人かいたようだが、コケない限りは我々に訊いてこない参加者たちだったため、完全には把握できず。
会をアレンジしていただいた関西医科大学の広田喜一先生には大変お世話になりました。 ありがとうございました。
2019年3月に三島合宿にきた阪医python会のyyoshiakiたちと、次に大阪に行った時には話する機会を作ろうと話していたのがきっかけで。
統合データベース講習会AJACSa6河内で大阪に行くことになり、有言実行 でそうすることになった。 それが今回の阪医pythonもくもく会となった。 そういうわけで、私は「生命科学研究としての公共遺伝子発現DBのメタ解析」と題して、長めに話させていただいた。 話としては、自己紹介の延長でバイオインフォマティクスということの私なりの定義から始まり、阪医Python会謹製のikraを利用した公共遺伝子発現データベースのメタ解析の話を、我々が普段本務で作っているサービスの紹介を交えながらさせていただいた。 熱心に聞いていただいていたようで、話す側としてもやってよかったなあという感触。 あとで見てくれる人も少なからずいるのではないかと思い、プレゼン資料も話に出したfigshareにアップロードして、会のウェブサイトから辿れるようにしたり。 こういった地方行脚を日本各地いろんなところでできるといいのかな、と思った次第。
2019年7月8日〜12日まで、鹿児島県指宿市の国民休暇村で開かれた国内版バイオハッカソンBH19.7に参加。
前半は、書きかけていたTrim Galore! v0.6.3のCWL書きを、CWLマスターに話をうかがいながら。
詰まった点は何点かあって、まずはdockerPull:の記法。
trim-galore:0.6.3--0のように--0をつけないと動かない模様。
また、元々のコマンドラインオプションとは別の名前にcwltoolで指定するオプションはしたほうがいいっぽいことも。
まだまだまずい点があるだろうけど、とりあえずは動くものとなった。
paired-end version(trim_galore.cwl)はこんな感じで。
cwlVersion: v1.0
class: CommandLineTool
hints:
DockerRequirement:
dockerPull: quay.io/biocontainers/trim-galore …2019年7月7日に、国内版バイオハッカソンBH19.7に先立って鹿児島県指宿市の国民休暇村で開催された質量分析インフォマティクス研究会 2019年ハッカソン・プレ・ミーティングで講演。
門外漢からの話題提供という役回りで、的外れな話だったかもしれない。 それぞれのオミックス研究での悩みどころというものの一端に触れることができたのはよかった。
10年以上やっている統合データベース講習会AJACS。 元々はDBCLSが「統合データベースプロジェクト」の一環でやっていたデータベース講習会から始まっており、最初は私がその任を担っていた。 2011年にJSTにバイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)が発足し、それ以後はNBDCがAJACSを開催するようになっている。
通し番号で 77回目 の今回は、2019年8月7日(水)に、東京は市ヶ谷駅前のJST開催。 題して、統合データベース講習会:AJACS番町3。 今週その詳細が公開され、申込みも始まった。 今回、私は自分の専門であり、十八番である発現データベースに関する講習、「遺伝子発現データベース／遺伝子発現解析ツール」を1時間半、受け持つことになった。
統合TV本でも紹介されているRefExなどを活用したウェブベースの演習がメインになりますので、ぜひお越しを。 参加される場合には、2019年7月31日までにエントリする必要があるので、そちらも忘れずに。
この2019年7月で、2007年7月にDBCLSに移って一回り、すなわち12年が過ぎた。 昨年の今日のブログにも書いたことだが、 プロジェクトを開始した当時は、動画でDBを紹介することなんて考えてなく、紙媒体の教科書としてそれをまとめて形にすることを目論んでいた。 出版業界の事情もあり、それらは実現してこなかったが、Dr.Bonoの生命科学データ解析を出したおかげで、本の出版話が来るようになった。
そして。この一年で、DBCLSに来て始めた統合TVに関する本、生命科学データベース・ウェブツールを出版することができた。 さらに、システムエンジニアに生命科学分野のデータ解析について知ってもらうための書籍、生命科学データ解析を支える情報技術も上梓できた。 共に多くの同志に協力していただいたからこそ、実現した書籍化であった。
さまざまなバックグラウンドの人に知ってもらうという活動が少しづつ広がりだしたが、まだまだ道半ばである。 その一方で、構造化した知識（約10年前当時流行っていたキーワードでいうと、「知の構造化」）を、実際のこれからの生命科学研究で活用していくことも進めていかねばならない。 誰かにやってもらうのではなく、自らもそれの先頭にたって。
前半は、5月から実行してきたメタ解析。 Dockerなスクリプトのikraを使ったわけだが、FASTQの取得を別でやったこともあって最初に書いたらそれで終わり、というわけにはいかなかった。 取得失敗するエントリのrecover等、手動の作業も多く。 しかし、学会参加等で出かけていた裏で実行したこともあり、時間が有効に活用できた。 Docker使ったため、ソフトウェアのインストール等しなくてよかったのだが、やはりCWLで動かしたい熱がむしろ高くなるキッカケに。
上述の学会参加も含めて、2019年6月は宿泊回数5泊。 日帰りも多く、この数字以上に出張に行っていたかんじがする。 6月11日には東京農工大で集中講義で、大学院生にガッツリ「Dr.Bonoの生命科学データ解析」を講義した。 6月22日にはShizuoka.ngs#2で静岡エリアのエンジニアさん向けに生命科学データ解析の話とRNA-seqデータ解析のハンズオン。
また、母国語での執筆活動は相変わらず続いていて、だらだらと書いてきたのをとりあえず脱稿。 まだいくつか書き物の仕上げが残っているものの、今後は監修業に専念できるかな。
less-less なファイル操作ファイルシステムにあるファイル（多くはダウンロードしてきたファイルだが）の中身を確認することはしょっちゅうある。
テキストファイル（とそれが圧縮されたファイル）であれば、CUIだとターミナル上でlessコマンドで中身を見るだろう。
Finderのwindow中やデスクトップにそのファイルのアイコンがある場合、それを選択して（シングルクリック）、スペースを押せば中身がプレビューできる。
それがQuickLook（クイックルック）である。
lessコマンドをあまり使わなくてすむ(less)機能ではないかと。
Mojaveだとテキストだけでなく、画像や動画ファイルでさえ見れるようになっている。
QuickLookを便利に使うためのプラグインなんていうのもある。 ここで紹介されているのは全部入れてあって、結果としてQuickLookでコンマ区切り(csv)やタブ区切りテキスト(tsv)を綺麗にフォーマットして表示され、非常に重宝している。 また、markdownはそのコードではなく、フォーマットされた状態でプレビューできるのでこれまた便利。 次は、CWLかな。
15回目に参加して以来、3回連続。
今回は17回目。 CommandLineToolを単体で動かすところだけだが、Shizuoka.ngs#2で人に紹介したりして、なんとなくCWLの活動に貢献できてきたかなと。
さらに調子に乗って、CWLでsalmonを動かしてみるコンテンツを作ることなどをしていた。 これは、2019年7月25日にやるAJACSa6河内にて早く課題が出来てしまった上級者向けにやってもらう予定。 今回は生命科学者向けということと、より多くの人に見てもらうために日本語のここ（ぼうのブログ）ではなく、英語のブログの方に。
それも出来て、やっと自分でもCWLを書こうという状況になってきた。 以下のエントリが参考になりそう。
役立つコンテンツを公開いただき、ありがとうございます。
毎年やっている中上級向け講習会AJACSadvanced(AJACSa)を今年も開催。 今年は、大阪府枚方市の関西医科大学にて、2019年7月25-26日に。 詳細は案内のウェブサイトを。
今回は、医科大学での開催ということもあって、ヒトにおける発現解析と疾患・表現型データベースに焦点を当てて。 RNA-seqデータから転写単位ごとの遺伝子発現を定量化する方法を学ぶハンズオンを。 生命科学データ解析を支える情報技術(IT4BDA)の「第2章 解析環境の構築」の 「2.8 遺伝子発現データ解析の実際」にも取り上げられている内容だが、また別の定量化プログラムを使った演習とする予定。
蛇足ながら、中上級向けということで、UNIX操作を一通りマスターした人が対象。 次世代シークエンサーDRY解析教本のLevel1の2「コマンドラインの使い方」にある程度を一通りやった方を想定して話を進める予定。 もちろん、Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)の第3章の3.1「基本リテラシ」にある内容でも構わないのだが。
余裕でできて時間を持て余してしまう上級者向けに、先日のShizuoka.ngs#2 …
このブログの過去のエントリにも書いたように、Shizuoka.ngs#2が開催された。 場所は、前回の読書会と同じ貸し会議室＠静岡駅前で。
生命科学データ解析に触れてみたいエンジニアの皆さんに向けて、それを広く紹介しようということで、エンジニアのための生命科学入門的なコンテンツで話をさせてもらった。 主に生命科学データ解析を支える情報技術(IT4BDA)の第1章「生命科学データ解析入門」に書いた内容ベースで話をさせてもらった。 しかしながら、生命科学をこれまであまり知らなかった人にとっては理解するために知るべきことが多く、大変なのだろうなあということは話していてもヒシヒシと。 もっと分かりやすくする努力をしないといけないのだろうなあと痛感した。
その後、RNAの発現量を配列カウント数から推定するRNA-seqデータ解析は、生命科学初心者にも取っ付きやすいのではないかということで、IT4BDAにも遺伝子発現データ解析の実際として「第2章 解析環境の構築」の 「2.8 遺伝子発現データ解析の実際」に取り上げられており、それをハンズオンとしてみんなでやった。 初対面ということでなかなかリアクションがわからないケースもあったが、事前にサイズの大きな（数GB）配列ファイルを外付けハードディスクとして用意し、環境をmacOSだけとして揃えることでほぼ全員が動かせられた模様。 中身の解釈に関してもうちょっと説明が加えられるよう準備しておくべきだったとこちらも反省。
単にそれだけでは申し訳ないということで、Common Workflow Language(CWL)を使ってkallistoを実行するハンズオン …
このエントリは、Shizuoka.ngs#2で行われたワークショップの上級者用コンテンツです。
「生命科学データ解析を支える情報技術」の 「第2章 解析環境の構築」の 「2.8 遺伝子発現データ解析の実際」にあるkallistoを実行する手順をCommon Workflow Language (CWL)を使って動かしてみよう。
実行に必要な配列セット(1. queryの配列(FASTQ形式)、2. 検索対象のtranscriptome配列セット(FASTA形式))はすでにあるものとする。 ここでは例として以下の配列セットを用いる。
SRR7300567（タモキシフェン投与したMCF-7細胞株）ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-96/fasta/homo_sapiens …condaの不具合から一度全部アンインストール。
そのため、このブログが更新できなくなってしまったので、再度pelicanをインストール。
単純にpelicanをcondaで入れればいいだけでなく、MarkDownも必要。
1 2 3 | #!/bin/sh
conda install pelican
conda install MarkDown
|
東京農工大学農学府にて、大学院の集中講義として。
基本的には、Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)の内容に沿った内容で。
この内容に沿って自分で講義するのは、出版から1年と9ヶ月あまり経つというのに、実は初めてという不思議な状況。 需要がないのか、供給が足りているからなのか、どっちなのだろうか。
もちろん、それだけでは大学院講義の内容としては最新のコンテンツに欠けるので、その部分も盛り込んで、丸1日。 そういうわけで新ネタで、出来具合が納得のいかないパートもあって、それは今後の課題に。 諸事情あってという部分もあり、それは時間が解決してくれるかと…。
講義資料は、公開するには色々と問題あるものが多く。 そういうわけで、見たい方々はぜひ講義に呼んでくださいw。 半期や年に一回限りの講義であれば、できる限り対応します。
2019年2月9日に「生命科学データ解析を支える情報技術」（以下、IT4BDA）が発売されてから早4ヶ月。 amazonのランキング見ているとまあそれなりには売れているような印象。 個人的にはエンジニアさん向けの本もありますよ、と紹介できるようになってとても満足しているところである。
昨年(2018年)から静岡エリアで生命科学データ解析をエンジニアさん向けに知ってもらうとする自主的な勉強会Shizuoka.ngsが開催されている。 去年の第一回目(Shizuoka.ngs#1)に続いて、今年も6月に企画されており、その名もShizuoka.ngs#2。
去年は、ちょうどIT4BDAを執筆している真っ最中で、書きかけの内容をチョイだしして皆さんの反応を参考にさせてもらった。 今回は、テキストとして予想される内容の概要がすでに成書として出版されており、どんな会であるかはわかりやすく、参加しやすくなったのではないかと。 その反面、話す方としては同じ内容というわけにもいかず。 もちろん、IT4BDA全部はカバーできないものの、ハードルが高いと思われる第1章のイントロダクションのところを中心によりわかりやすく、そして最新の内容を盛り込んで話したいと思っています。 また、ハンズオンのワークショップも基本的には第2章の最後にあるチュートリアルを基本にやる予定なので、是非参加してみてください。 そこに関しても何かプラスαを仕込んでますので、本を読んでしまった人でも楽しめるように考えていますので。
東京（船堀）開催だったというのもあって、初めて参加。 有用物質生産や育種での応用を調査する目的で。 アウェーだと思って行ったわけだが、割と知っている方もそれなりに居て。
未発表のデータが多く発表されているなどよかった。 つまり、参加しないとわからない情報が数多くあったということ。 それゆえに当然だけど、プレプリントとかはまだ出ていないのがほぼ全てだった。
funding情報を明らかにしてない発表も多かったのがちょっと気になった。 論文出すときに明記するようになってきているように、それも貴重な情報源かと。
また、全体的にゲノム情報ありきで話が進められている印象。 編集する元のゲノム情報をケアした発表がもっとあっても良いかなと。
前半は、4月から準備してきた、Cold Spring Harbor Meeting on Biology of the Genomes関係。 AOEの論文をプレプリントとしてbioRxivにアップロードしたり。 おかげで、CSHL meetingの時に大変説明しやすく。 帰国後はメタ解析の方を重点的に。
それ以外は国内出張は少なかったが、2019年5月は宿泊回数9泊。
また、母国語での執筆活動は、月始めに某脱稿して一段落。 それ以外の方もそろそろ出番が出てきそうな感じ。 6月は集中講義もあるし、頑張っていこう。
ぼうのブログの2018年1月以前のコンテンツを現在のサーバーの方に移行したおかげか、アクセス数が増えた。 傾向としては、これまでtwitterからの流入が多かったのが、インターネット検索からと思われるアクセスが増え、 また、PCとモバイルからのアクセスがほぼ半々だったのが、PCからのアクセスが増えた。 最近は、技術的なメモは英語版の方に書くようにしているのでそちらで。
tximportで定量する部分を使わせてもらった、阪大医学部Python会のyyoshiaki氏によるikraであるが、また別プロジェクトで使わせてもらうことに。 Docker以外は特にデータ解析ソフトウェアをインストールしていない環境で手っ取り早くsalmonによる発現定量をしたかったため。 実は、このsalmonで発現定量をやる方法、Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)には載っていないのであった。
SRRのIDをリストで渡して配列データ取得からやってくれるSRR modeは確かに便利なんだが、直接FTPで配列取得するのに比べて時間がかかりすぎる気がする感じであった。 そこで、FASTQデータはすでに取得してあることが前提のFASTQ modeで使ってみたが、ちょっとバグがあってyyoshiaki氏とやりとりしたりして。 30サンプルほどのFASTQがほぼ1日半ほどで計算が全て終わった。 ただし、多くはファイルのトリミングとそれに続くQCに多くの時間がかかっていて、実際の定量は各サンプルあたり10分ほど。
もちろん、動かしている内容をきっちりわかっているという条件付きであるが、インストールでハマることなどなく、発現定量値を得ることができた。
ドッカの鯖で、ではなく 自鯖のDockerで、
このようにデータ解析パイプラインを流す時代になっていくのだろうか?
Dockerが入ってないといけないし、メモリ要求性もそれなりに高いし、誰でもすぐに簡単にとはいかないが。
ここで説明したことがないから気づかれてないかもしれないが。 現在のレイアウトでは右カラムに並んでいるLinksとSocialは、 単にそれぞれのサービスのトップページへのリンクではなく、 実は自分(の名前やID)をqueryにそれぞれのサービスで検索した結果への直リンクとなっている。 例えば、PubMed をクリックすると、PubMedにindexされた自分の論文が表示されるようになっているわけである。 今回、bioRxivとf1000Researchへの直リンクの張り方がわかったので、それらを追加。
それらの中で、オススメはeuroPMCへのリンクである。 これはORCIDのIDをqueryとして実現しているが、bioRxivなどのpreprintを含めた論文数の推移が動的にバーチャートとして描かれる。 ORCID取得するだけでこれが可能となるので、これまで論文を出した方は是非ORCID取得されたし。
All of gene expression(AOE)のデータ（遺伝子発現データのメタデータのindex）が、生命科学系データベースアーカイブ(LSDBarchive)という公的なデータアーカイブからダウンロードできるようになった。
なぜそうしたかなのだが、一番の原動力は、（一次データベースではないものの）生命科学系のデータベースとして全てをダウンロードできるようにし、再利用性を高めたいということ。 実は、データ全体が欲しいというリクエストは、以前からあった。 これまではAPI使って取ってください、ということで対応していた。 しかしながら、再利用してもらうにはちょっとハードルが高いかなと、思ってはいた。 それが今回、LSDBarchiveに入ったことで全体のダウンロードもクリックしていくだけで簡単に可能となった。 より使ってもらえるようになったのではないか。
また、寄託したデータ自体に以下のようにDigital Object Identifier(DOI)が付き、引用する際のIDとして使えるようになった。
doi: 10.18908/lsdba.nbdc00467-000.V001doi: 10.18908/lsdba.nbdc00467-001 …業界の多くのウェブページがHTTPS化する中、取り残されていた。 特に必要性を感じなかったからだが、やはり多くの人にそのサービスを使ってもらうと考えると、HTTPS化は必須だろうと思い立ち。
実際先にそうした同僚にどうやったかを相談して。 そしたらHTTPS化をSEさんに相談してフロントエンド側でなんとかなりそうらしいことがわかり。 結果として、現在のコンテンツに混在していたHTTPとHTTPSのリンクをHTTPSに一元化するだけで、それが実現した。 やってみればなんてことはないのだが、そこはコロンブスの卵。
今後はこのhttpsから始まるアドレスを示していきたいと思う。
関係者の皆様、ご協力ありがとうございました。
今回は13時間時差のあるところに5日間(4泊)だったのだが、やはり帰ってきても時差ボケに。 いつもなら帰ってきても欠かさずmelatonin投与してそれほどでもなかったのだが、今回はそれをサボっていたせいか、割とキツイ。 なので、帰国後数日経っているが、寝る前にmelatonin服用して合わせるように。
Apple Watchを普段から愛用している。
これまでApple Watchをつけて飛行機に長時間乗るとすぐに電池が消耗し、しかも飛行機によくついているUSBにApple Watch磁気充電ケーブルをさして充電しても全然充電が進まないどころか、むしろ電池が減るという事態に。
それをtweetしたところ、シアターモードにすれば良いかもという助言が。
シアターモードは元々は名前の通り映画館でふとした動作でApple Watchが光ってしまい、周りに迷惑をかけてしまうのを防ぐモードで、画面をタッチするか脇のボタンを押すかしないと画面が表示されなくなる。
そこで帰りの飛行機に実際そうしてみたところ、ちゃんと充電されるようになった。 飛行機の中は振動が多く、普通にしていても画面が光ってしまう。 そのせいで電池が消耗していたのだろう。
さらに、おやすみモードというのもあって、それに設定すると通知がされなくなる。 飛行機の中では、通知されることはおそらくはない状況なので、これも併せて設定しておくと良いだろう。 そうすると電池が長持ちして、現地についてからもすぐにApple Watchを使うことができるだろう。
でも一番最初に出たモデルを使っている私としては、そろそろ新しいのが欲しい時期だが…。
