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Freepik Storysetのイラストを改変して使用 本稿では、NBDCサイトをリニューアルするに当たって使用した様々なweb技術の概要と導入意図を紹介します。今まさにサイトのリニューアルを検討されている方の参考になれば幸いです。 現代のwebサイトは、多くのセマンティック技術に裏支えされています。ごく簡単ではありますが、その拡がりを知る一助になればとも思います。 なお、NBDCサイトのリニューアルの経緯や設計意図については「web専門知識ゼロからコーポレートサイトをリニューアルしました(前編)- サイト方針検討から情報設計まで」をご覧ください。 レスポンシブデザインでモバイル環境に対応する 新サイトでは、レスポンシブデザインを採用しました。これにより、モバイル端末の小さな画面でも読みやすくなりました。 レスポンシブデザインは、PCのような大きな画面を持つ端末向けのインターフェイスと、
開催日の数日前に、お申し込み時にご登録いただいたメールアドレスへご連絡いたします。 ※参加には、ZoomアプリまたはZoomアカウントへのサインインが必要です。 Zoomアプリからの参加:事前にZoomアプリをインストールしてください ブラウザからの参加:事前にZoomアカウントを取得(サインアップ)してください ※ビデオはオフ、音声はミュートでの参加となります。 ※参加者の通信環境、視聴端末設定等により当日視聴できない場合、JSTは対応いたしかねます。 ※Zoomの利用に関して参加者にいかなる不都合が生じた場合も、JSTは一切責任を負いません。
NBDCの八塚です。ご無沙汰しております。 今回はDOIについてお話したいと思います。DOIとは何か? 研究分野でどのように活用できるのかについて簡単にご説明します。 DOIについて DOIとは? 後述するジャパンリンクセンター(JaLC)の資料では、DOIについて以下のように説明されています。 DOI (Digital Object Identifier) はインターネット上のデジタル・オブジェクトに持続的にアクセスする仕組みとして、1990 年代に考案されたものである。 (中略) DOIの機能はシンプルで、個別のコンテンツに割り振られたID (DOI) とその所在URL情報をペアで保管し、DOIの問い合わせに対して所在URLを返すというものである。もし、コンテンツの所在URLが変わった場合、ペアの情報を更新する。そうすることで、持続的なアクセスが保証される。 出典:ジャパンリンクセンタ
新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)のゲノム情報について 2020年2月4日、生命情報・DDBJセンターは、ゲノム配列とその他関連情報が、アメリカNCBIが運営するGenBank から公開されていることを発表しました(新型コロナウイルスの配列と関連情報)。 また、同じ発表のなかで、一部のSARS-CoV-2配列データはGISAIDイニシアチブにより共有されることがある、としています。GISAIDイニシアチブは、研究者の国際的な協調による研究の迅速化を目的とした取り組みです。インフルエンザウイルスの配列情報やヒトに感染するウイルスに関連した医療データ・臨床データを、論文発表に先だって世界中のGISAIDメンバーとして登録されている研究者間で共有します。 SARS-CoV-2の系統樹は「Nextstrain」で閲覧できる(2020年6月1日追記) GISAIDによって共有されたゲノムデー
このような一つの概念と一つのIDが1対1で結びつけられる特徴は、セマンティクス(意味論)的にも重要です。さらにWikidataは、「概念」と「値」を「プロパティ」で結びつける三つ組の情報で構成されており、これはNBDCでも推進しているRDF形式のデータとして公開されていて、機械可読性にも貢献できます。 このデータを検索するためのSPARQLクエリの送信サイトも利用することができます。例えば「場所(ID:P276)」が「エディンバラ(ID:Q23436)」で、「定期的に開催されるイベント(ID:Q11483816)」に「分類される(ID:P31)」概念を検索するには、 #Annual events in Edinburgh SELECT ?item ?itemLabel WHERE { ?item wdt:P276 wd:Q23436. ?item wdt:P31 wd:Q11483816.
前文 データ集約型科学の大いなる挑戦の1つは、課題解決に適した科学データや関連するアルゴリズム、ワークフローを発見し、それらに接続して、統合、解析し、人間や機械の円滑な知識発見を助けることである。ここでFAIRについて説明する。FAIRとはデータを「Findable(見つけられる)」、「Accessible(アクセスできる)」、「Interoperable(相互運用できる)」、「Reusable(再利用できる)」にするための一連の原則のことを指す。この「FAIR」という言葉は、2014年にオランダのローレンツセンターで開かれたワークショップで生み出され、2016年に「FAIR原則」として公開された。 これら15の原則に基づき、FAIRの達成レベルを測るために14項目の基準が定義された。FAIRの最新の進展の様子は、GO-FAIRのサイトから確認することができる。 FAIRの15個の原則 T
10/3の記事で、ウェブツール+Excelを使ってトーゴーの日シンポジウムのポスター要旨からワードクラウドを作る方法(以下、Excel版と呼びます)をご紹介しました。今回はPython3のライブラリを使ったワードクラウド作成方法をご紹介します。 (なお、11/21に今年のシンポジウムのポスター発表データを公開しましたので、よろしければそちらもご覧ください) 前回の記事では「2011年と2018年のワードクラウドを比較することで、シンポジウムにおけるキーワードの変遷を捉える」という話がありました。Excel版ではランダムな色付けしかできませんでしたが、wordcloudライブラリには「カラーマップからランダムに選ぶ」以外に「ユーザーが色付け関数を定義してその関数に基づいて色を付ける」という機能が用意されているので、 各単語を、2011年要旨集に出てくる頻度と2018年要旨集に出てくる頻度に基
NBDCの八塚です。 さる6月18・19日、東京都千代田区の学術総合センターで、Japan Open Science Summit (JOSS)2018 が開催されました。そこで行われたNBDCのセッション「ライフサイエンス分野におけるデータの共有」については、NBDCポータルサイトの新着情報ですでに報告されていますが、筆者もそれとは別の2つのセッションで発表しました。 今回のブログでは筆者自身がJOSS2018で行った発表について、簡単に報告したいと思います。JOSS2018全体の概要につきましては、イベント公式サイトをご覧ください。 1.セッション B2「次世代リポジトリシステム」 2017年11月に、オープンアクセスリポジトリ連合による次世代リポジトリ(NGR)についての機能要件および技術勧告が公開されました。本セッションはNGRについての説明や議論を主な目的としてはいましたが、研究
2018年4月にFAIR原則の翻訳と概要をNBDCのサイトから公開したところ、様々な反響をいただきました。その中で「FAIR原則が何なのかまだよく分からない」、「FAIR原則にどう対応すれば分からない」といった声も聞かれました。 そこで、本記事ではあらためてFAIR原則について説明し、どのようにすればFAIR原則に対応できるかについて提案してみたいと思います。 NBDCが作成したFAIR原則の日本語訳がFORCE11に正式版として採用されました。正式版は以下のページをご覧ください(2020年2月21日追記)。 FAIR原則(「THE FAIR DATA PRINCIPLES」和訳) 「FAIR原則(ふぇあげんそく)とは何ですか?」 FAIR guiding principles for data resources © 2016 SangyaPundir licensed under Cr
生命科学の分野においては、研究過程で産生されたデータを公開リポジトリに登録し、誰もが利用可能にすることが盛んに行われています。古くは核酸・アミノ酸配列やタンパク質構造のデータバンクに始まり、近年では電子顕微鏡画像やマススペクトルなど、より特化したリポジトリも公開されています。 また、論文を掲載するジャーナルにおいても、掲載の条件として論文の関連データをこうしたリポジトリで公開することを要求するケースが増えています。 今やどんなデータであれ、リポジトリで公開することは生命科学の研究者にとってごく当たり前のことになりつつあると言えるでしょう。 こうしたリポジトリで公開されるデータは、研究過程で産生されたデータそのもの(生データ)に対して、その形式を整えたり、メタデータ(データを説明する情報)等を付与したりしたものであるべきです。すなわち、当該研究に関わっていない利用者にとっても、整合性があり、
本ページに掲載しているFAIR原則の日本語訳は仮訳です。正式版は、以下のページをご覧ください(2020年2月21日追記)。 FAIR原則(「THE FAIR DATA PRINCIPLES」和訳) FAIR原則とは 近年、研究データの適切な公開について様々な話題が世界を駆け巡っています。特に「オープンデータ」の潮流は明確に推進されつつあり、例えば2013年にはG8サミットにてオープンデータ憲章に対する合意が締結され、国際社会が共同してオープンデータの推進に取り組んでいくこととなりました。さらに2016年に日本で開催されたG7の科学技術大臣会合「つくばコミュニケ」では、オープンデータとそれを含むオープンサイエンスを推進する実際の方針について共同声明が出されました 。内閣府の定める第5期科学技術基本計画(2016年~2021年)においてもオープンサイエンス推進が明記され、国内の科学技術研究デー
本日、2024年4月1日からライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS)が「NBDCヒトデータベース(「NBDCグループ共有データベース」含む。)」の運用を行います。 これに伴い、本日付でURLが下記に変更になりました。お気に入りやブックマークなどに登録されている方は、お手数ですが下記の新アドレスへの変更をお願いいたします。 NBDCヒトデータベース 旧:https://humandbs.biosciencedbc.jp/ 新:https://humandbs.dbcls.jp/ NBDCグループ共有データベース 旧:https://gr-sharingdbs.biosciencedbc.jp/ 新:https://gr-sharingdbs.dbcls.jp なお、NBDCは、ライフサイエンスデータベース統合推進事業の一環として引き続き「NBDCヒトデータベース」を推進し、DB
NBDC RDFポータルは、先日ご案内のとおり、サービス提供者変更に伴い2023年9月末をもってアクセスいただけなくなりました。長らくのご利用ありがとうございました。 今後は、本事業の一環でライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS)が提供する「RDFポータル」をご利用ください。
講義内容・動画・資料 参考図書一覧 一部資料は、門田 准教授が運営する「(Rで)塩基配列解析」にリンクしています。当該ページの内容は、本ページでのお知らせすることなく更新される事がありますのでご留意ください。 Bio-Linux8とRのインストール状況確認 門田 幸二、寺田 透 Linux導入、R導入、NGS解析に必要な環境構築技術 スライド(10MB) はじめに 事前予習資料一覧(0.05MB) チェックリスト(0.1MB) Linux基礎 門田 幸二 UNIXの基礎の理解 講義動画 スライド(9.6MB) 関連資料一覧(0.03MB) シェルスクリプト入門(スクリプト言語1) 服部 恵美 講義動画 スライド(1.8MB) Perl入門(スクリプト言語2) 服部 恵美 講義動画 スライド(1.9MB) Python入門(スクリプト言語3) 服部 恵美 講義動画 スライド(3.9MB) 関
NGSハンズオン講習会 NGS(次世代シーケンサー)から産出されるデータを活用できる人材を育成するために、2014年から2017年まで実施したハンズオン形式の講習会です。 本講習会は、NBDC運営委員会の人材育成分科会において策定したバイオインフォマティクス人材育成のためのカリキュラムに基づき実施しました。
サービス 本事業を通じて開発・提供されているウェブサービスを紹介します。 成果発表の際、利用されたウェブサービスの名称・URLの記載や関連論文の引用をお願いいたします。 サービスの維持・改善のため、あなたの声が必要です。活用に関する情報提供フォームにて利用例をお寄せください。
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 開催概要 ライフサイエンス分野の研究現場においては、莫大・多様な研究データが産出され、取り扱うデータ量が飛躍的に増えています。一方で、それらのデータを整備・活用するための人材は不足している状況です。 このような研究現場の状況を踏まえ、NBDC運営委員会人材育成分科会において、研究データを整備・活用するバイオインフォマティクス人材を育成するためのカリキュラムが策定されました。 今回のカリキュラムは対応が急務であると思われる次世代シークエンサ(NGS)データに焦点を当てた内容となっており、最低限必要とされる知識・技術を2週間程度で身につけることを想定した「速習」と、時間をかけて習得することを想定した「速習以外」に分かれています。 このカリキュラムに基づき、下記日程で2週間にわたる「速習」コースを試行的に開催し、受講者
近年の計測技術やIoT技術の進歩はいとも容易くビッグデータを生み出してくれます。そして、人工知能などの高度情報解析技術はビッグデータから新たな知識を見つけ出してくれます。まさにビッグデータ時代、人工知能時代の到来です。 しかしながら、生命科学においてはデータを単に集めてくるだけでは、それらを十分に利活用することはできません。複雑性、文脈依存性、曖昧性、などの性質を持つ生命データの場合、そこからの知識発見には大きな困難が伴います。実際、世界には生命科学分野だけでも2万ものデータベースが作られていますが、それらを使いこなすのはバイオインフォマティクスの専門家でも簡単なことではありません。 NBDCは、このような厄介な性質を持つ生命データの共有・整理・統合を進め、データから知識を引き出しやすくする、そのためのナショナルセンターです。我が国の場合、欧米や中国に比べ、プロジェクトの規模が総じて小さい
生物画像解析をはじめるに当たっての指針・基盤となる考え方、主要な解析ツールのタスク別・実践的な使い方を解説! データ解析講習会:AJACS「生物画像解析を知って・学んで・使う」(2024年8月15日・オンライン) 受講登録を受付中 詳細・登録
バイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)では、現在、2014年度中に「統合データベース講習会」を開催してくださる機関を募集しています。 募集期間:2014年1月20日(月)12:00 ~ 2月21日(金)12:00 まで 募集件数:数件 費用負担:講習会の開催に必要な費用(講師の旅費や謝礼)は、NBDCで負担します。 詳細 :こちらをご覧下さい。 ※「統合データベース講習会」は、生命科学系のデータベースやツールの使い方、データベースを統合する活動を紹介する初心者向けの講習会です。
統合データベース講習会は、生命科学系のデータベースやツールの使い方、データベースを統合する活動を紹介する講習会です。 今回の講習会では、1日目は生命科学系データベースのカタログ、横断検索、アーカイブの使い方や生命科学系の主要なデータベース(DDBJ:DNA Data Bank of Japan、PDBj:Protein Data Bank Japan、KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)の使い方について、また、Cytoscapeの使い方を紹介します。2日目はRおよびBioconductorを使った次世代シークエンサデータの解析のほか、遺伝子発現データベースや解析ツールをご紹介します。参加者全員がハンズオンでコンピュータを使いながらの講習です。 対象: 生命科学分野のデータベースを利用したい、研究に役立てたい方。 日時: 2012年8月
シリーズ「我が国のデータベース構築・統合戦略」 本シリーズは、細胞工学に2011年から2012年にかけて掲載された連載「我が国のデータベース構築・統合戦略」の原稿を、本サイト用に改変、増補して掲載するものです。 記事一覧
はじめに ライフサイエンス分野の研究により生み出される多様かつ膨大なデータから必要な情報を効率的に得るためには,ばらばらに構築されているデータベースを統合的に扱うための情報基盤の構築が必要不可欠である.連載第1回「データベースの現状と未来」(https://events.biosciencedbc.jp/article/01)では,データベース統合化のための具体的なステップとして,つぎの3つの段階があげられた. 第1段階:データベースを網羅的に収集しメタデータを付与すること 第2段階:それぞれのデータベースにおいてフォーマットと用語の統一を行うこと 第3段階:複数のデータベースを再構築し使いやすいインターフェイスにまとめあげること 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS:Database Center for Life Scien
本サイト (http://biosciencedbc.jp/taxonomy_icon)は、平成25年(2013)7月29日をもって運用を終了し下記のサイトに移行しました。今後はこちらをご覧ください。 http://togodb.biosciencedbc.jp/togodb/view/taxonomy_icon This website (http://biosciencedbc.jp/taxonomy_icon/taxonomy_icon.cgi?lng=en) was closed down on July 29th, 2013. Please visit http://togodb.biosciencedbc.jp/togodb/view/taxonomy_icon_en instead.
イベント だれでも参加できる講習会、生命科学データベースの関係者が集まるシンポジウム、学会大会でのブース出展など、さまざまなイベントを開催しています。皆さまのご参加をお待ちしています。 新着情報
ChemProteoBase: Proteomic profiling for classification of compounds (カテゴリ:[タンパク質]-[相互作用]) を追加しました。
NBDCのタグライン データベース統合を通じて 新たな知識へ 研究データをひろく、つなげて、つかいやすくすることで、従来では困難であった知識の創出やイノベーションを促進します。
公 募 期 間 : 2010年11月1日 14時 〜 12月24日 12時 面 接 選 考 : 2011年1月中旬(予定) 採択課題決定 : 2011年1月下旬(予定) 研究開発開始 : 2011年4月
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