Like Nishino Japan Tonight
Written by 坊農秀雅 in misc on 火 19 6月 2018.
憂しと見し世ぞ 今は恋しき
奇跡の復活を果たした友人と。いろいろ絶望していたが、話しているとポロポロと良い考えが。何事も前向きに。
ご所望のバーに久しぶりに。自分の定番ばかりでなく、たまには新しいオススメを飲んでみるのも良いことだ、と。
Suppression of mitochondrial oxygen metabolism mediated by the transcription factor HIF-1 alleviates propofol-induced cell toxicity
Written by 坊農秀雅 in papers on 火 12 6月 2018.
共同研究論文がScientific Reportsに掲載
関西医科大学 廣田 喜一 学長特命教授を中心とした研究グループによる論文 “Suppression of mitochondrial oxygen metabolism mediated by the transcription factor HIF-1 alleviates propofol-induced cell toxicity” が Scientific Reports に。 転写因子HIF-1によるミトコンドリアの酸素代謝の抑制がプロポフォールによって引き起こされる細胞毒性を緩和することを示した論文。
RNA-seqデータ解析はその発現定量化などは、first authorの方が次世代シークエンサーDRY解析教本を元に自分でやり方を覚えてやってくれてて。とはいえ、自分でやってみて出てきた疑問点を中心にお答えする会を一度開いて教え込みましたが。
それ以外にもFigure6のGene set enrichment analysisなど、データ解析で貢献。あと、配列データの登録も。これはSequence Read Archive(SRA, a.k.a. DRA)だけでなく …
AJACS 70th
Written by 坊農秀雅 in drbonobon on 月 11 6月 2018.
統合データベース講習会:AJACS筑波4
2018年7月11日(火)につくばの物質材料研究機構で開催される統合データベース講習会:AJACS筑波4の詳細が公開され、申込みも始まった。今回、「ゲノムデータベースとそれを活用した配列解析入門」と題した講習を、昼休み休憩を挟んで2時間ほど、受け持つことになった。配列解析をするために必要なゲノムデータベースの知識と、ウェブブラウザ 上でできるレベルの配列解析の入門を講習する予定。
参考図書として拙著、「Dr. Bono の生命科学データ解析」 こと、Bono本を挙げさせてもらった。講習でも何ページに詳しく載っているから、みたいなことを多数口走ると思うので。もちろん、講習用のテキストは別に準備しますけれども。
Start Python Club 36th
Written by 坊農秀雅 in misc on 月 04 6月 2018.
みんなのPython勉強会#36
2年前に初めて参加して以来、数ヶ月に一度ぐらいの割合で予定が合えば参加してきた、みんなのPython勉強会だが、ついに2018年6月の第36回で発表させていただいた。ネタとしては、生命科学データの可視化ということで、AOEを中心に概論と詳細を。前者を私が、後者を実際にシステムの構築をやってくれている大石さんにお話いただいた。
私に与えられた15分で、生命科学データとその可視化の概論をというのは、やはりきつかったというのが印象。少々時間オーバーして進行に迷惑もかけてしまった。ネット接続が切れてて、見せたかったゲノムブラウザの可視化も表示できず…。次回以降はまたおとなしく聴衆に戻ろう。
The self taught programmer
Written by 坊農秀雅 in misc on 土 02 6月 2018.
独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで
YouTube Live越しにこっそりエア参加させていただいた2018年5月のみんなのPython勉強会で辻さんが紹介されていた独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで。これまで必要に迫られてPythonで書かれたプログラムの吐くエラーからコードをちょこっと直したりはしてきたものの、Pythonプログラミングをガッツリ勉強したことは実はないので、一から学び直しで読んでみようと。
まだ自分も読み進めている段階ですが、「独学プログラマー」というだけあって、書き方が丁寧で 独学向き だなと。初学者向けの文章の書き方としても大変参考になっている。
http://theselftaughtprogrammer.io/
MOVE book
Written by 坊農秀雅 in misc on 金 01 6月 2018.
トップジャーナル395編の型で書く医学英語論文
research for the best cure™::blogで紹介されていたのを見て、5月の連休前に注文。しかし、結局、連休後に手にすることになったのだが。
トップジャーナル395編の型で書く医学英語論文という名前だけあって、論文をテキストデータとして分析してevidence basedに書かれていて興味深い。Intorduction, Method, Results, Discussionの4つのパートからさらに細分化して分類し、12のパーツに分けてそれぞれに関する特徴を解説している
例文の英文や頻度分析結果等は後でじっくり見るつもりで、一通りさらっと。意外にすぐに読めてしまった。書いてあることは論文をこれまで書いてきた身にとっては経験的に知り得ている内容ではあったが、頭の中が整理された。次回論文を書く際にきっと無意識のうちに参考となるのではないかと。分野は医学系とはいえ、論文を書くすべての人に参考となる内容。おすすめ。
May2018
Written by 坊農秀雅 in misc on 木 31 5月 2018.
2018年5月を振り返って
4月とうって変わって、宿泊回数10日。そのうち、海外出張で6泊で、大型連休期間もあり、あまり職場に居ない月となってしまった。その海外出張に間に合わせる形で、先月拡張に力を入れたAOEの更新版を公開した。その結果AOEは、ArrayExpressとGene Expression Omnibusの両方の遺伝子発現目次となった。
DB利活用の広報活動的な外部講演は、5月は2件。昨年のBono本出版が影響してか、今年度は出だしから続いている。できるだけ 月1回ぐらいのペースで、と考えていたが、5月でいきなり破ってしまった。
その分、自分自身の公共DBを使いこなした研究が低調になってしまったのが反省材料。来月6月はここを特に頑張りたい。
Shizuoka.ngs#1
Written by 坊農秀雅 in misc on 金 04 5月 2018.
エンジニアのための生命科学データ解析の勉強会＠静岡
拙著『Dr.Bonoの生命科学データ解析』を題材に、生命科学データ解析の初学者や学び直したい方向けに歴史と現在の状況を理解する読書会が2017年12月に静岡で開かれた。静岡で開かれたにもかかわらずわりと盛況だったが、生命科学バックグラウンドの人が多く、そのエリアのシステムエンジニアさんの参加はほとんどなかった。
そこで今回、生命科学ガチ初心でもできる！エンジニアのための生命科学データ解析の勉強会 Shizuoka.ngs#1が企画された。2018年6月30日(土)、場所は前回の読書会と同じ静岡駅前。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と、次世代シークエンサーDRY解析教本にもそのやり方が載っているが、より新しい方法が使われるようになっていることなどから今回題材にあげることとなった。
私は「エンジニアのための生命科学入門」と題して最初にお話させていただきます。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、是非ご参加下さい。 申込みはconnpassのShizuoka.ngs#1のページから。会の終了後、懇親会も予定されていますので、そちらも是非。
2018年6月6日追記
ハンズオンでやる内容の資料が事前に公開されました。connpassのShizuoka.ngs#1のページからもリンクされていますが、ここです。
drbonobon is a textbook
Written by 坊農秀雅 in drbonobon on 火 01 5月 2018.
「Dr.Bonoの生命科学データ解析」は教科書
半年ほど前にも前のブログでも書いたが2017年9月に上梓した本、Dr.Bonoの生命科学データ解析（通称Bono本）に関して、教科書として執筆した ということが伝わってないかもしれないことが、やはり気になっている。
教科書なので、自分なりに咀嚼して、行間を埋めていく必要があるのだ。じっくりと本を読むことで基礎から学んで貰いたいという想いがあったのだが、そうではない人もおそらくは多いのだろう。以前に清水厚志さんと監修という形で上梓した次世代シークエンサーDRY解析教本のような載っているコマンドをそのまま指示通りに打ち込んだら、それができるノウハウ本というか、生命科学分野でよく使われている プロトコール本を求められている のかもしれない。もちろん、そういう方面の展開も考えてはいる。
しかしながら、分子生物学のウェットな実験のように画一的な操作でできるものは、すでにプログラム化されてしまっているのがドライ解析の常。繰り返し同じコマンドで処理する必要は減っているのである。その代わりに、手がける研究によって必要なコマンドライン処理が 多様になってくる (数年前のNatureのCommentでは、Routinely uniqueと上手く表現されている)。そうなってくると、生身の研究者がやるべき操作は 書いてあるとおり ではいかなくなってくるわけである。そういったルーチンワークではないことをどうこなしていけばよいか？そこが今問われていて、その解法の1つが、じっくり腰を据えて教科書を読んで勉強しなおすことではないかと。
April2018
Written by 坊農秀雅 in misc on 土 28 4月 2018.
2018年4月を振り返って
年度始めとあって出張が極めて少なく、宿泊回数も2日。その分、本務先で仕事を大幅に進めることができた。
とくに、AOEの拡張にかなりの時間を割いた。NCBI GEOのデータでArrayExpressには入ってなかった分を含める一連の仕組みを作成し、来月(2018年5月)から公開する。今年度はさらにSRAの検索系とのシステム的な融合を含めて、より使いやすくしていく予定。
それ以外に公共DBを利活用してもらうための広報活動も、本務としての担当を外れて久しいが、相変わらず独自ルートでも。今月は、1件外部でのセミナーをさせてもらった。昨年のBono本出版の影響もあってか、今年度は依頼も複数件来ているが、できるだけ 月1回ぐらい のペースで続けられたらと。
もちろん、自分自身でも公共DBを使いこなした研究も、昨年度までの流れを受けて、今年度も続けてやっていくつもり。