次回に引き続き、今回も発表させていただく。ただ前回のようにいつもの話じゃなくて、新ネタ披露の場としてみなさんに被験者となってもらって。 結果としてほぼ全員MacOSXという幸運に恵まれたものの、反省点の多いハンズオンとなってしまいました。 思っていたよりもコマンドを動かすには必要なファイルが多く、そして大きく、USBメモリでの受け渡しの限界を感じた。あらかじめその種のファイルをダウンロードしてもらって、というのが良さそう。 手を動かしてもらうところをもっと多くすべきでした。準備不足で申し訳ありませんでした。
割と欠かさず参加してきたJapan Spotfire User Group Meeting(JASPUGM)。今回は久しぶりに話す機会を頂きました。内容的には普段から各地で話している講演の再構成版ですが、次世代DNAシーケンサーと統合データベース活動の2つをテーマに、それぞれ基調講演と分科会講演ということで。現時点では、SRAにDNA塩基配列情報が約3Pbases登録されており、その容量が約2Pbyteだったということが聴衆には衝撃的だった模様。ちなみに、P(ペタ)はT(テラ)の1000倍の単位です。それを伝えたスライドはまだslideshareにもアップしていなかったので、今回の講演記録としてここに掲載しておきます。
GUIで手軽にjoinできる機能がやはり便利!というのは今も変わっていないということを再確認。そういう意味では統合TVにアップされているSpotfireの使い方もまだまだ現役かなと。だいぶ長い間更新していないので、アップデートが必要なんですけど…。作り手おりませんかねぇ。
処理したい生データ(CEL.gzのファイル)だけを実行するdirectoryに集めて、justRMAを実行するのであるが、これらはとくにgzip圧縮を解凍する必要はなく、圧縮されたままでも実行されるようである。同じ生データを何回も別のデータセットとして使うことになると思うが、cpコマンドでその都度複製を作るのではなく、lnコマンドでリンクにしたほうがディスクスペースの削減になる。
[shell] ln ../140909/GSM1217731.CEL.gz . [/shell]
という具合に。この例では、今の作業directoryの親directoryにまた別の作業directory(名前は140909)があって、その中のGSM1217731.CEL.gzを再度使うのであるが、単にコピーするのでなく、リンクを張っている。
R/Bioconductorを入れてjustRMAを実行する部分は過去のエントリを参照。
生成されたファイル(RMA.txt)のヘッダ行(一番先頭の行)には各実験のラベルとしてファイル名が使われていて、例えばGSM1217731.CEL.gzなどと書かれている。情報として欲しいのはGSMのID('GSM1217731'だけ)のみで、残りの.CEL.gzは余分で、スペースを取り、むしろ邪魔である。それを抹殺するのに以下のperlワンライナーが有効である。
[shell …
GEOは遺伝子発現データのアーカイブで、再利用できるデータの宝庫である。だがしかし、多くのユーザがデータをdepositしてきているためファイル名などに一貫性がなく、コンピュータでの一括処理に困ることもたびたびある。
例えば、GSE50378に含まれている4つのマイクロアレイのraw dataのうち、GSM1217731のファイルは、GSM1217731_110720_03_dmso24H.CEL.gzってな具合に実験条件までファイルに書かれていて(それはそれで何の実験であるかのラベルとして便利なのだが)、他のシリーズのデータと一括してRMA正規化などを行う際にはファイル名に一貫性がなく、却って不便である。このGSMのIDのみがファイル名になっている(もちろん、ファイル拡張子がそれ以外に付くが…)のが、一括処理には向くわけである。 実際のデータファイルの名前を見たところ、この種のデータはGEOにおいてGSM数字_任意の文字列.CEL.gzというルールで付けられているようなので、中にある「任意の文字列」を削って、GSM数字.CEL.gzとなるように変換するscriptで対応することにする。
[perl] while(<>) { chomp; $f1 = $_; $f2 = $1.".CEL.gz" if(/^(GSMd+)/); system("mv -i $f1 $f2"); } [/perl]
これをrename.prlという名前で保存し、変更したいCEL …
9/5に表題の講習会の講師を務めてきました。普段、日本各所で行っている統合データベースの普及利用促進のための1-2日開催の統合データベース講習会AJACSとは異なり、NGSの速習コース(とはいえ、2週間がっつり)ということで気合の入った受講生たちでした。私のパートは「配列解析基礎」ということで、配列解析の歴史や配列、ゲノムデータ記述のフォーマット、基礎的な配列比較解析の原理と実習を3時間ほど。NGS速習コースということでメインではなく、NGS解析に関係する歴史的な背景やデータフォーマットに重点を置いたので、もっとガッツリ配列解析を勉強したかった人には不満足な内容だったかもしれませんがそういう人は独習でカバーして下さい。何でも教えてもらいたいという姿勢が垣間見られ、「主体的に学ぶ」姿勢をもっと着けてほしいな、と思ったのは私だけではないのではないかと。もちろん、ほとんどの人はそう実践していて、ほんの一部の人の傾向だけかもしれませんが。
[slideshare id=37668088&w;=597&h;=486&fb;=0&mw;=0&mh;=0&style;=border: 1px solid #CCC; border-width: 1px; margin-bottom: 5px; max-width: 100%;≻=no]
Basic Sequence Analysis from Hidemasa Bono
サンプル配列をあらかじめ …
あるホストから別のホストまでのネットワーク経路をリスト表示するコマンドtracerouteの今風版のmtrなのだが、homebrewで [shell] brew install mtr [/shell] で簡単にインストールできてしまうが、そのままではエラーが出て実行できない。しかし、以下のようにsudoをつけてroot権限で実行すると [shell] sudo mtr bonohu.jp [/shell] うまくネットワーク経路が表示される。しかし毎回、sudoしたくないので、setuidする。それには [shell] sudo chown root /usr/local/sbin/mtr sudo chmod u+s /usr/local/sbin/mtr [/shell] してmtrコマンドをroot権限で実行できるように。 homebrewは一般ユーザーでなんでもできるようになっているが、こういうところで注意が必要。回避する手段がhomebrewにあるかもしれんが…。
論文reviseの際などには、某論文のコピペの可能性を示唆したあのツールがもちろん役に立つ。しかしながら、以下の様な行番号が付いた文書データしか手元になく、それと新しい版を比較せねばならないことがある。
1 High-throughput sequencing technology, also called next-generation sequencing (NGS),
2 has the potential to revolutionize the whole process of genome sequencing,
3 transcriptomics, and epigenetics. Sequencing data is captured in a public primary
4 data archive, the Sequence Read Archive (SRA).
直接コピーして貼り付けると、内容は同じでも行番号が邪魔して異なっていると判断されてしまう …
Bowtieなどで単にゲノムマッピングした結果(sam/bam形式)を各位置ごとに数値で表現してみたいというときに。マシンパワーと出力されるデータ量の制限で10塩基刻みでwigに変換するには [shell] samtools mpileup hoge_sorted.bam | perl -ne 'BEGIN{print "track type=wiggle_0 name=fileName description=fileNamen"};($c, $start, undef, $depth) = split; if ($c ne $lastC) { print "variableStep chrom=$cn"; };$lastC=$c;next unless $. % 10 ==0;print "$startt$depthn" unless $depth<3;' > hoge.wig [/shell] ってなかんじで …
BLASTでヒットがあったエントリの配列データを切り出してきたい時はままあるかと。公共データベースのエントリならtogowsのRESTで取得するなり、ググるなりNCBIで検索するなりで配列データにありつけるかと思います。ところが、自分で作成したDBに対してBLASTした場合にはそうもいかないことがあるわけで。その場合どうするか、なのですが、とくに新規のコマンドをインストールしなくてもできるいい方法があります。
それにはまず、BLASTのDBを作成するコマンドmakeblastdbを実行するときに-parse_seqidsというオプションも足して実行します。例えば、自分の手持ちのDBがoreno.aaというFASTA形式のファイルだとすると
1 2 3 | #!/bin/sh
makeblastdb -in oreno.aa -dbtype prot -hash_index -parse_seqids
|
な感じで。 そして、BLASTヒットがorenogene1だったとすると
1 2 3 | #!/bin/sh
blastdbcmd -db oreno.aa -entry orenogene1
|
とすればFASTA形式でそのエントリの配列が取得できます。ただ、FASTAのヘッダ行のラベルが|(パイプ)などで長くなっていると、行頭からスペースが現れるまでの文字列を指定する必要があるようです。例えば …
某所の講習会でファイルの共有を(バックアップで)やっておく必要が出てきたので、新しいレポジトリを作成する必要が。完全に忘れたので、一番最初から。 [shell] git config --global user.name "Your name" git config --global user.email "Your email address" git config --global core.autocrlf input git config --global core.sefecrlf true [/shell] そして、レポジトリに入れたいファイル群をadd&commit。 [shell] git init git add . git commit -m "first commit" [/shell] そして …
バイオインフォマティクス人材育成カリキュラム(次世代シークエンサ)速習コースの講師で「配列解析基礎」を担当。その講習会資料をここ数日作成。 振り返ってみると自分が大学院に入った頃からすでに20年ぐらい経っていて、すでに歴史の中にいる自分に気づくなど…。 昔に翻訳した「バイオインフォマティクス」や自分で書いた「バイオインフォマティクス」(若葉本)も見返したり、紙媒体で持っている資料も多く掘り返しての労作となりました。その過程でこれらのコンテンツがかなり古くなっていることに気づくなど。 (狭義の)大学教員でなく、講義をしないからかつてはそういう物書きを進んでしていたのだが、最近もそういう機会もなく、また実際のデータ解析の現場にもいないので遠ざかっていたり。 機会があればアップデートしたいとは思っているのですが、書籍を出す話もなく、このブログ止まりなところが現状。うまいやり方ないかな。 [amazon asin=489706290X&template=thumbnail] [amazon asin=4895924262&template=thumbnail]
IGV(Integrative Genomics Viewer)をいじってみた。まずは、統合TVの基本編の方を見て。ダウンロードするときに所属機関の記入が必須の模様。'IGV 使い方'でググって出てきたウェブサイトも参考にしながら、データを準備して以下の読み込むところまで。 今回の対象が予め用意されたgenomeにない非モデル生物種だったので、bamファイルを作成する際に使ったFASTAファイルを読み込むところから始める、裏口入学でw。メニューバーの「Genomes」→「Load genome from File…」からFASTA形式のゲノム配列を読み込んで。
ただ幸いなことに、すでにsamからbamに変換されたファイルをもらっていて
[shell] samtools view -bS hoge.sam > hoge.bam [/shell]
のsam-bam変換は必要なかったので、以下のsort & indexを作るところから。
[shell] samtools sort hoge.bam hoge_sorted samtools index hoge_sorted.bam [/shell …
他の方々の使い方を垣間見れて参考になった。公共データベースを利用して、という使い方はそれほどメジャーではなかったものの、そういう要望も出てきているようで。私も計算をする前の調査ばかりじゃなくて、そろそろメインの計算始めないと。
DBCLS SRA Metadata Search の結果をJSONで取ってくるのを教えてもらったので、備忘録的に。
まずは出力されるJSONを処理するコマンドとして、jqをインストールしておく。
[shell] brew install -v jq [/shell]
で。SRAデータの中で、Study typeが'Transcriptome'、キーワードとして'heat shock'を含むものを取ってくるときには
http://sra.dbcls.jp/search/data/search?species=&type=Transcriptome&instrument=&query=heat%20shock'
のようなURLを叩けば結果がJSONで返ってくるようになっているようで、そこからStudy IDだけを取ってきたいときにはcurlと上記のjqとあわせて、
[shell] curl 'http://sra.dbcls.jp/search/data/search?species=&type=Transcriptome …
[http://www.pythonware.com/products/pil/](http://www.pythonware.com/products/pil/)
から入手できるとのことで、 Python Imaging Library 1.1.7 Source Kit (all platforms) (November 15, 2009) をダウンロード。5年近くアップデートされていないようで、libjpegもfreetypeもすでに入れていたのだが [shell] python setup.py install [/shell] ではすんなりとはインストールできず。出てきたエラーメッセージをググって出てきたページを見るにヘッダファイルのディクレクトリ関係らしく、 [shell] ln -s /usr/local/include/freetype2 /usr/local/include/freetype [/shell] するとうまくセットアップできた模様 …
「実践コンピュータビジョン」(原著: Programming Computer Vision with Python)を本屋で手にとってみてから購入。次の展開にむけた体力づくりのため、勉強^2。
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来月末にあるこの本の勉強会にも参加登録して自分からやる気を絞り出して。それにしても本屋で本を買うのは久しぶりの出来事でしたw。
前のエントリのSeleniumとPhantomJSを使ってブラウザを起動しないでスクリーンショットを撮るスクリプトの汎用化をpythonの勉強がてら。
[shell] python scsho.py "http://sra.dbcls.jp/" [/shell]
以下のスクリプトをscsho.pyとして、コマンドライン引数としてURLを入れることでそのページのスクリーンショットがscshoXXXXX.pngというファイル名で保存されるようにした。XXXXXはそのスクリプトを実行した時のpid(プロセスID)。
[python] import sys import os argvs = sys.argv pid = os.getpid() png = "scsho" + str(pid) + ".png" from selenium import webdriver driver = webdriver.PhantomJS() driver.get(argvs[1]) driver.save_screenshot(png) driver.quit() [/python]
キャストしないといけないとか懐かしかったり …
ウェブブラウザのスクリーンショットは画面の大きさしか撮れないのだが(当たり前)、ポスター発表の際に縦長のそれを作成して説明に使いたい時がある。それを実現するのに良いツールに思わぬ所で出くわしたので、それをφ(..)メモメモ。諸般の事情によりpythonで。
まずは、Selenium WebDriverに対するpythonのbindingパッケージを入れます。
[shell] pip install selenium [/shell]
などとして。
次にPhantomJSを。こちらはhomebrewで。
[shell] brew install -v phantomjs [/shell]
そして、スクリーンショットを撮るコード。ウェブブラウザを起動することなく撮ることができます。 [python] from selenium import webdriver import time driver = webdriver.PhantomJS() driver.get("http://sra.dbcls.jp/") driver.save_screenshot("DBCLSSRA_top.png") driver.quit() [/python …
昨日7月18日(金)に、東京有楽町東京国際フォーラムにて。今回のテーマは「創薬研究初期におけるデータの活用」。ライフサイエンスデータの流通業を本業としている我々にとって、「データの活用」のためにこそ「流通業」をやっているわけだし、密接に関わる大事なテーマということで。
最初にPEの人となったSpotfireの中の人々から新規機能紹介。すでに自分の使っているバージョンだったため、何気に参考になりました。データの可視化にSpotfireが使われているのは以前と変わらないのですが、内部データや購入したデータ(ベース)以外に公共データの活用に取り組まれている実例を聞いて、再利用性の高いデータベースを作成、維持管理いかねばならない思いを新たに。創薬研究業界と分子生物学な我々の界隈とで「公共データ」といったときの温度差も再認識。分かってはいたつもりでしたが、実際にやっている人たちの話を聞いて大事な「軌道修正」となったかと。日本人標準ゲノム配列や遺伝子発現あたりが折り合いポイントですかね。そういう意味でも大変参考になりました。
それにしてもMishima.syk関係者の多いこと^2。自分たちが三島に移転したから意識するようになっただけかもしれないのですが。三島勢、元気ですという印象は与えた模様。どんどん盛り上げていきましょう!
実は去年は大阪で参加したのを、これを書いていてふと思い出しました。研究テーマも人のつながりも継続してこそだと、これまた再認識する良い機会でした。
継続は力なり
研究者としての情報は、大学院時代から研究室で自ら立てたウェブサーバで発信してきました。ソフト的には、最初はNCSAなhttpdで始め、ほどなくApacheを使うようになってそれ以来ずっとApache。ハードとしては、最初はSunOSじゃないからという理由で研究室でのけもの扱いだった DEC 3000 を使っていたが、大学院を出て常時接続が普通になってからは自作 PC Linux を使って自宅鯖(サーバ)として趣味的に。その後、より少音で省電力な Mac mini を使うようになり現在に至っています。 これまでそのサーバ上で、dokuwikiを使って管理してきたコンテンツには、研究者として公開すべき情報や講演資料、バイオインフォマティクスという研究分野関係の日本語コンテンツや私の考えなどでした。 そのうち一番最初の情報はresearchmapとして成果報告に適した定型のものが一般的に使われるようになってきています。 また、講演資料に関してもスライドを共有できるslideshareや、講演動画そのものを共有している統合TVやYouTubeといったサービスを介して発信できるようになってきました。 日本語コンテンツに関しても「統合データベースプロジェクト」以前は置き場がなく自宅鯖に置いたりしてきたが、統合データベース講習会が行われるようになってそれの講習会資料としてMotDBから発信するものでほぼ事足りており、それの補遺的な存在として自宅鯖でのブログエントリを書いたり。 こう書くと役目を終えてきた感満載なのですが、一番最後の私の考えだけが自宅鯖で発信していくべき情報としてまだ残されているかな〜ということでdokuwikiに書いてきたことを全面的に見直し、コンテンツを整理することにしました。researchmapにあるべき内容はそちらで今後更新、自宅鯖にあるべき内容はこのブログで発信というかたちで。
Mishima.sykというライフサイエンス業界な勉強会に参加してきました。その名の通り、2014年4月からの職場である三島近辺のその業界の勇士^H^H有志たちの勉強会です。職場が引っ越す前に開かれた、前回の第2回目に参加させてもらって本業との意外な接点を認識し(もちろん、以前から知ってはいたものの…)、積極的にかかわっていこうと今回は職務地移動のことなどを中心にライフサイエンス分野の公共データベースに関わる現職場関係の発表もさせていただきました。勉強会の詳細は勉強会の名前とかでググってもらって見つけてもらうとして、参加しての雑感だけをつらつらと。
皆さん、プレゼンがうまい。OBKなフレーズの再利用など、時事ネタが満載(これは発表タイトルを見ただけでもわかるかと)。データにしてもプログラムにしてもpublicなものを再利用するという観点は、ともすると自らが新しいデータを出してのみ研究という考えを持つアカデミアとは違うなあと。つまるところ、我々が作ってきたものをうまく活用してくれているということです。公共データベースの利用はもっとこっち系に(も)広めていったほうが更なる展開があるのではないかと。
参加者に関して。関東からのリピーターも居たり、また関東から三島に通ってきている人も居たりで、ローカルな勉強会なのにローカルさがなかったり。新幹線で時間的に近いからでしょうかね。
そして、懇親会での横のツナガリが素晴らしい。前回もそこで知り合った縁でランチスポットのバリエーションを豊かにしたり、ワインバーを知るきっかけを作ったり、講演会のお話までいただいたりしましたが、今後もっと大きな協力関係につながっていくのではないかとさえ思ったり。
最後に。私にとって一番刺激的だったこのセリフ。
「コーディングはお金のかからない趣味」
調整的な役割の仕事が増えてコマンドラインワークから遠ざかりつつあった自分に対する「アドレナリン」となったようです。単純な自分はこれに刺激されて、久しぶりに「捨てコード」を書いてデータ解析仕事に戻ってみたり、と一番の収穫だったように思います。
NIG Retreat 2014 …
7/3-4と遺伝研のリトリートに参加させて頂いて参りました。遺伝研からバスで40分ほどの御殿場高原時之栖にあるホテルがリトリートの会場。リトリートとは、「仕事や家庭生活等の日常生活から離れ、自分だけの時間や人間関係に浸ることで自分を見つめなおす場所」ということなのだそうですが、参加してみると学会の年会の様相。 しかしながら、個人的には普段なかなかお会いすることもできない先生方と同じホテルに泊まり、ポスター発表の時間などにお話する機会を持てたことは素晴らしいことでした。また、フリーディスカッションの時間に知り合いが「知り合い」を紹介してくれて、「新たな知り合い」となったこと。そして、これから同じキャンパスでひょっとすると共同研究できるかもしれない可能性の種を蒔いてきたことが何よりの成果だったかと。おまけに、現在お世話になっている研究室の教授のお計らいで、口頭発表させていただく機会までいただき、DBCLSの存在を宣伝できたり。 終わってみれば確かに「人間関係に浸ることで自分を見つめなおす場所」でした。
6月26-27日の二日間にわたって、今年度も遺伝研研究会をオーガナイズしました。正式名称は国立遺伝学研究所2014年度研究会「塩基配列データアーカイブをフル活用するための大規模データ解析技術開発」。外部から10人の方に来て頂いてDDBJ-DBCLSの連携に期待することを語ってもらう一方、なかのひとにも自分のやっていることややっていきたいことを語ってもらいました。開始前はその語りは1日目途中で終わってガッツリそれぞれの専門分野ごとに別れての議論ができると思ったのですが、予想外にそれぞれの話のあとの議論が盛り上がって2日目の午前まで終わらず。でも結果としてはよい議論ができた、かと。ただ、外部の人のお話を拝聴するだけじゃなく、参加者全員に話をしてもらうことで会に主体的に関わることができたんじゃないかと思います。ここで話したことがきっかけとなって、今後の開発が進むことを願ってやみません。始めたキッカケ(1回目)が情報・システム研究機構内の若手集会という形だったこともあって、これまではこちらから外部の人を招待してクローズドな研究会としてこれまで3回開催して参りましたが、次回以降は、統合データベースユーザー会としてオープンな会とするのがいいのかなと個人的には思っております(そうなると研究会の予算的な根拠を考えないといけなくなるかもしれませんが…)。トーゴーの日の前後とかに会場近くでできるといいかも。 余談ですが、前回までと同じく今回も研究会の連絡は主にGoogle Driveのドキュメントで最新情報を告知し、それの更新アラート的に主催者から電子メールを送る形で進めました。発表PC切り替えの時間ロスを最小化すべく、Google ドライブの「プレゼンテーション」で作成し、メインのGoogle Driveドキュメントからリンクすることを推奨しました。事前に他人のプレゼンが見れるこの方式が功を奏したようで、他人のプレゼンを見てそれぞれ推敲を重ねていただいたようで結果としてどのプレゼンも完成度の高いものとなっていました。今後研究会をやる際の参考にしていただければ幸いです。
かつては塩基配列を解読したらそれをINSDC(International Nucleotide Sequence Database Collection; DDBJ/EMBL(ENA)/GenBankのこと)に登録してから論文を投稿するという流れで研究が進んでいました。例えば、AB016472とかがそのアクセッション番号と呼ばれるもので、バージョン付きのAB016472.1という形のそれを見ることも多いでしょう。これらのデータベースエントリはDDBJのgetentryやNCBIのNucleotideのページなどから閲覧できます。 また、NCBIのNucleotideからは、RefSeqというNCBIでまとめられたReference Sequenceのデータベースエントリも検索可能です。例えばNM_117704.6などがそうで、mRNAの配列はNMから始まるエントリ番号を持ちます。これらのRefSeqの配列検索や閲覧にはDBCLSで開発維持管理しているGGRNAが便利です(上述の例の検索結果)。 さらに、最近では上記の公的な塩基配列データベースではなく、独自に作成したデータベースにのみ登録されている配列情報も増えてきております。そういった独自のデータベースIDも流布しており、そのようなIDでインターネット検索(Google検索)するとそれぞれのデータベースエントリに行き着けることもままあります。しかしながら、論文報告する際には上述のINSDCに登録することが必要なのは、次世代シーケンサーが出てきてものすごい量の塩基配列が一度に読めるようになった今となっても全く変わっておりません。すでにそのようなデータベースに入っているものであっても論文報告で「主役級」の遺伝子であれば、登録しましょう。きっと読み直しもしたのだろうし。
統合牧場の郊外への移転が始まりました。一ヶ月のモラトリアム期間を経て、2014年4月からは静岡県三島市にある国立遺伝学研究所にその場を移します。
統合牧場の歴史は、統合TVを作成して頂く近隣の大学院生RA(Research Assistant)さんや大学生アルバイトさんたちから始まりました。その後、プログラミングスキル豊かなRAさんたちの参入によって技術開発部が自然発生的に成立し、「男の子牧場」事件があった頃だったこともあって(?)、「ヘンタイ牧場」を経て「統合牧場」と呼ばれるようになりました。
技術開発部はNGS解析の黎明期にその解析パイプラインプロトタイプやそういったものを動かすのに必要なコンピュータリテラシーに関して多くの日本語ドキュメントをインターネット上に蓄積した他、自然言語処理に関しても継続的に研究開発を進め、学会年会抄録間の関連性マップを作成するといった成果も挙げてきました(例: トーゴーの日シンポジウム2013のポスター関連図)
2007年7月から続く統合TV番組作成は、2014年2月までの、6年と8ヶ月(80ヶ月)で 763 本の統合TVを作成、公開しました。月平均約9.5個、約3.1日に1本というペースです。年ごとの集計を単純に足すと、 訪問者数 361,917 訪問数 1,154,330 ページ 3,785,082 バイト数 24.6Tb でした。ただ …
ランチョンwrap-up。特別、前に出て報告はしなかったものの、*Author'sサービスから他のサービスへの導線づくりは複数の手段で進められていくことに。乞うご期待!
昨日のツケ。筋肉痛でボロボロだったが、*Author's centralプロジェクトの実装を開始。実例を作らせていただいた。HIF-1αにマウスイン(hover)、クリックすると…。DBCLSの別のサービス(RefExやAllie)へのリンクが出てくるように。よければすべてのデータに関してリンクされるようにしようかと。
いいだランニングクラブに参加。宿舎から会場までの往復5km/30min。さらに会場までバスに乗らずにウォーキング、2.5km/30min。トドメはエクスカーションでも某運動。普段より運動しているような…
WordPressのプラグイン調査引き続き。とりあえずは、登録されている単語にマウスインでアノテーションを出し、リンクを張る手段を見出した。 コンテンツについては、CSV形式でデータを流し込めるっぽいけど、その機能Pro版からしかなくて、それは有料ということ。とはいえ、$29程度なので、買ってしまうのが吉かもしれない。
沖縄県名護市の万国津梁館で開催中のBH13.13(国内版バイオハッカソン)に参加中。TeamWP(WordPress!)に属してDBCLSの各看板コンテンツ間のリンクを更に強化することを画策中。