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ノーベル賞
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別にまだ通ったわけではなかったが、ずっと相手にされてこなかったので 返事がもらえたのは実にうれしかった。返事をもらえるようになった時は もう12月の年末で、忘年会等でいろいろな方から「次のポジションは?」と 聞かれて「いやーまだ」と答えるのがつらかった。 Skypeはインターネットを介した電話のようなもので、これによって 世界中の人たちと無料でビデオ通話ができる。つまり面接試験にこぎつけた のである。この時までSkypeはほとんどやったことがなかったが、急いで Webカメラを近くのヤマダ電機で購入し、うまくいくか何度も調整をした。 年が明けてから1週間後くらいに返事をくれたひとりのProfessorと Skypeの面接をした。もちろん英語での面接はこれが生まれてはじめて。 時差が14時間もあったため、私は早朝にラボにいき、誰もいない部屋で ノートPCを起動し、時間までPCの前で待機していた
どうも御無沙汰しております。 9月からアメリカでポスドクとして働くことになり、 しばらくブログを休止していました。が、ようやく、家にネットがつながり、 身の回りが落ち着き始めたのでブログを「Tanakkyの研究室ライフ」から 「Tanakkyの留学ライフ」に変えて、再開しようと思います。 今までと同様に、日ごろの愚痴やくだらない生活だけでなく、 留学での体験等も述べていきたいと思います。 さて再開第一回として、「留学」までの経緯を述べたいと思います。 さかのぼること去年の9−10月、D論発表に向け準備を始めた頃、 私の博士取得後のポジションを探していました。 ある日ボスと相談しているとふと 「この際だから、海外とか見てみたら。。。」 と言われました。海外はもちろんあこがれでもあったし、 機会があれば行きたいと思っていましたが、やるとしても 日本でもう少し業績を積んでからかなっと考えていたの
eQTLとはexpression Quantitative Trait Locusの略のことで 遺伝子発現に影響を及ぼすとされるゲノム上の位置(または領域) を示す。近年次世代シーケンサやマイクロアレイの発展により 大量の発現データや配列データが得られるようになってきて、 医学や遺伝学において大きな注目をあびているtopicのひとつである。 (この前参加したISMB学会でも多くの研究者がeQTL研究を報告していた。) QTLとは日本語で量的形質遺伝子座といい、身長や体重といった 量的形質にかかわる遺伝子座のことをさす。QTLは必ずしも転写領域 にあるというわけではなく、遺伝子間領域のSNPsやmicrosatellite などのマーカーも含む。一方、eQTLとは遺伝子の発現量を量的形質と 見なしたときのQTLである。よってeQTL解析では「DNA配列多型は 遺伝子発現の多様性に影響を与える
今日は霞が関に行ってきました。 政界進出とかそんなことではなく、 エピゲノム研究会にボスの代理と して出席するためです。 ヒトゲノムプロジェクトにより ヒトゲノムDNA配列が決定されたが、 近年の遺伝学ではさらにその先のクロマチンやDNAへの後天的な修飾に 注目が集まってきている。例えばDNAメチル化やヒストンアセチル化などは 細胞の分化や外部刺激への応答などで誘導されることが知られている。 本研究会でもこのような現象をテーマに第1線で活躍されている著名な 先生方が実際の結果を交えて講演されていた。 ところで最近エピゲノムやらエピジェネティックスやら言われて いますが、これらの言葉の意味っていったいなんだろう? そこで調べてみた。 <参考URL> http://www.epidna.com/ http://en.wikipedia.org/wiki/Epigenetics 上述のサイトによ
Linuxマシンに外付けハードディスクをUSBで接続し、認識させた。 [root@machine]~# dmesg Bootdata ok (command line is ro root=/dev/VolGroup00/LogVol00) Linux version 2.6.9-67.0.4.ELsmp (mockbuild@builder6.centos.org) (gcc version 3.4.6 20060404 (Red Hat 3.4.6-9)) #1 SMP Sun Feb 3 07:06:14 EST 2008 ...... usb 2-1: new low speed USB device using address 2 input: USB HID v1.00 Keyboard [0430:0005] on usb-0000:01:03.0-1 Initializin
ここ数年の間に、次世代シーケンサを利用した研究が多くなってきた。 Transcriptome解析、SNP解析、ヒストン修飾やDNAメチル化。 次世代シーケンサの登場のより、ゲノム全体における転写や複製などの 細胞内プロセスの概観が明らかになってきた。 そういった技術の進歩とデータ量の増加にともないNCBIやEBIなどでは 次世代シーケンサが作り出す大量配列データのデータベースが開発された。 そのひとつがNCBIのShort Read Archive(SRA)である。 使い方を簡単に説明すると、 NCBIトップページでSRAを選択。 IDやキーワードを入力。 ヒットしたエントリーの概要とRUNごとのStatisticsが 表示される。 各エントリの右上のリンクをクリックするとFASTQ形式(標準FASTQ形式) のシーケンスファイルがダウンロードできる。 またNCBIからAsperaをインス
今週の自主セミナーのテーマは隠れマルコフモデル(HMM)。 Wikipedia先生による説明は以下の通り。 隠れマルコフモデル(かくれマルコフモデル, Hidden Markov Model)は確率モデルの一つである。 「システムがパラメータ未知のマルコフ過程である」と仮定し、 観測可能な情報からその未知のパラメータを推定する。 音声認識、ゲノミクス、形態素解析(自然言語処理)などに応用されている。 IBMの考案。連続的かつ伸縮しうる信号列のパターン抽出には適しているが、反面、 長い距離をはさんで呼応しているような信号列からのパターン認識には、間の距離の長さに応じて状態数を増やす必要があり、計算量の観点から実用的ではない。 また、局所最適に陥りやすいため、対象に応じて適切なパラメータの初期値を設定してやる(適切なモデルトポロジーを導入する)必要がある。 とはいってもたぶんわかりずらい(-"
マイクロアレイ解析などで多重比較な統計解析を行う時、個々の項目(遺伝子、パスウェイ、Gene Ontologyなど)について仮説検定を繰り返し行う場合、補正が必要になる。 簡単にいうと10個のGOtermについて個々に検定を行った場合、有意水準はα=0.05ではなく、補正をしてα=0.05/10=0.005としなければならない。これは0.05が20回検定した場合に1回は失敗する確率であって、これを10回も繰り返し行えば、失敗する確率(αエラー)も増えるためである。 実際GOなどの解析でよく使われる方法として以下の4つを例に挙げる。 Bonferroni補正 Dunn-Sidak補正 Holm法 BH法 Bonferroni補正は一般的で最もよく使われている方法(だと思う。)。有意水準に施行回数(項目数)のNで割るというもの。上の例ならば、α=0.05/N(=10)=0.005(個々のp-v
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