2010年7月2日のブックマーク (6件)

  • 100歳以上まで長生き、遺伝子で予測(読売新聞) - Yahoo!ニュース

    人間の遺伝子を調べて、その人が100歳以上まで長生きできるかどうかを77%の確率で予測することに、米ボストン大学のチームが成功した。 2日付の米科学誌サイエンスに発表する。 研究チームは100歳以上の長寿者1055人と一般の1267人を比較、長寿に関係の深い150の遺伝子を特定。さらに、さまざまな年齢で死亡した多くの人たちについてこの150の遺伝子を調べ、それをもとに100歳以上まで長生きするタイプかどうかを計算したところ、77%の確率で正しく言い当てることができた。 また、長寿に特徴的なこれらの遺伝子を数多く持つ人ほど、心疾患や糖尿病の発症率が低いという傾向があった。 研究チームは「長寿に特徴的な遺伝子を調べることが、加齢にともなう病気の予防や治療にも役立つ」としている。

  • 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系

    大岡山地区の建物 大学正門より,桜並木のウッドデッキを通り,右手の芝生をつっきる小径が西8号館,西7号館に続くみちです. 大岡山西8号館(E棟,W棟): キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります.館の西隣りに位置しています.正面玄関をはいったところは3階です. E棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい. W棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい.E棟とW棟を繋いでいる通路は3階と10階にしかありません.E棟のエレベータを利用すると迷子になります.正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり,奥の右手にあるエレベータをご利用下さい. 西7号館:キャンパスマップの17番の建物にあたります.西8号館から,建物を二つ挟んだ並びにあります.芝生から向う場合,左手に館を見ながら進み,館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です.橋を渡ってはいったと

  • 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系

    大岡山地区の建物 大学正門より,桜並木のウッドデッキを通り,右手の芝生をつっきる小径が西8号館,西7号館に続くみちです. 大岡山西8号館(E棟,W棟): キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります.館の西隣りに位置しています.正面玄関をはいったところは3階です. E棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい. W棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい.E棟とW棟を繋いでいる通路は3階と10階にしかありません.E棟のエレベータを利用すると迷子になります.正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり,奥の右手にあるエレベータをご利用下さい. 西7号館:キャンパスマップの17番の建物にあたります.西8号館から,建物を二つ挟んだ並びにあります.芝生から向う場合,左手に館を見ながら進み,館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です.橋を渡ってはいったと

  • asahi.com(朝日新聞社):1滴の血液からでもiPS細胞 慶応大が技術開発 - サイエンス

    体のいろいろな細胞に変化するiPS細胞(人工多能性幹細胞)を従来より簡単で早く安全に作る技術を、慶応大医学部の福田恵一教授らが開発した。1滴の血液からも作れ、必要な期間も3分の1程度に短縮できるといい、医療への実用化に一歩近づいた。  今回の方法ではまず、人から血液を採取して、リンパ球の一種、T細胞を活性化させて培養する。そこに4種の遺伝子を一時的に入れて、iPS細胞を作った。1滴の血液でも十分だった。  これまでの一般的な方法では、iPS細胞をつくるもとの細胞を得るために皮膚を1センチ弱切る必要があり、小児などでは採取が難しかった。また、皮膚の細胞を取ってからiPS細胞になるまでに約2カ月半かかったが、今回は25日程度に短縮できた。  さらに、従来の方法では、導入した4種の遺伝子が来の人の遺伝子の間に組み込まれてずっと残り、将来がんができるなどの心配が指摘されていた。今回、特殊なウイル

  • Dance Party

    Reset

    abeam
    abeam 2010/07/02
  • BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには

    thriftとかhadoopなど,何やらいろいろと手を出してしまい,ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが,今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います. はじめに 最近,といっても結構前からなのですが,海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ,かつ,議論も少し盛り上がっています.僕は機械学習が好きなだけで,専門というにはほど遠いのですが,僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります. 機械学習というと,色々な数学的な知識が必要であったり,統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと,専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います.今日紹介するエントリーは,そんな方々にヒントになるような内容になっていると