キリシタンの島で、宝石みたいな天主堂群とかわいい休火山をめぐる - 沙東すず
▲貝津教会のステンドグラス 五島列島は長崎市の西100kmに位置する島々です。釣りや自然が豊かなので有名なところですが、キリシタンの歴史とも深い関わりがあります。キリスト教は当初は領主の庇護下、最初こそジャンジャンバリバリで根づいたものの、豊臣秀吉や徳川幕府の禁圧を受けることに…信徒達は、比較的禁制がゆるいと言われた五島にあいついで移住しました。しかし明治初期には「五島崩れ」と呼ばれる最後の大弾圧が行われ、死者を出しています。 やがて禁教令が解除されると、花の開くがごとく数多の教会が建てられ、いま五島に存在する教会の数はなんと50！とてもすべてはめぐりきれませんが、それぞれ個性ある教会ばかり。静かな漁村に建つ古い教会は、なんだかヨーロッパの田舎みたいな風情です（ヨーロッパ行ったことないけどな！）。今回の福江島編だけでも五島の教会の多彩さの一片は伝えられるのでは。宝石のような教会建築だけでな
インパクトファクター騒動 - たおやかな生活を希望して
今年もまたインパクトファクター（2010年）の発表があった。ジャーナルにとってみればどれだけインパクトファクターが取れるかは重大で、それによってジャーナルのステータスが決まるくらいの大関心事である。 しかしふたを開けてみれば、今年の傾向は代わり映えもせず、Nature, Cell, Scienceの御三誌が圧勝し、NatureとCellの姉妹紙がそれに続くという形であった。 それだけでは面白くないので、深く掘り下げ、どのジャーナルがインパクトファクター(IF)を伸ばし、どのジャーナルが減少させているのかを比較し、どの研究領域が将来有望なのかなど、IFから見た研究のトレンドを調べた。 全体的に見て、主要なジャーナルはいずれもIFを昨年より２ポイント近く伸ばしている。今年もNew England J Med (IF:53.484)を筆頭にNat Genet (37.377), Nature (
Excel上でRを動かすRExcel - もうカツ丼でいいよな
最近Office Professionalを買ったので，近頃はもっぱらOfficeで遊んでいる．Officeはちょっとバグとか多くて難しいから，よく勉強をして早く初心者を脱出したい． で，ここ2〜3日はExcelからRを呼ぶ方法をいろいろ調べていた．やっぱVBAちょっとくらい勉強しないと駄目かなとか思い始めた頃，RExcelというExcelのアドインを見つけた(statconn)．これを使うと結構実用的なレベルでExcelとRを連携させられそう*1． RExcelのインストール まず，rscproxyとrcomの2つのパッケージをRから入れておく．下の二行はRExcelのインストール時にやれっていわれたからやった*2． install.packages("rscproxy") install.packages("rcom") library(rcom) comRegisterRegistr
「Rを教えるにあたってのクイック・ガイド」(日本語ユーザ編) - ここからゲノムと計算機すか
イメージングのデータをよりによって，エクセルで，カット・アンド・ペーストを繰り返し，徹夜して解析している4年生を見て，こりゃいかんと思い，Rのスクリプトを書いて，「ほら，こんなに作業が簡単になるでしょ?」と，Rをオススメするはずだった． ところが，反応はイマイチ．こんな難しいことやってられません，と言いたげな顔になってしまったので，いきなり負荷をかけすぎたかと反省．やはり，教えるのってムズかしい． かつむし日記 に触発されて。 いきなり脱線しますがこの勝虫さんのエントリで紹介されていたA Quick Guide to Teaching R Programming to Computational Biology Studentsが含まれているEducationシリーズは、研究でデータ解析を行う医学生物学分野の学生にとってお役立ちなノウハウが詰まった論文がひしめいているので、チェックしておか
「Rを教えるにあたってのクイック・ガイド」 - 勝虫日記
Rイメージングのデータをよりによって，エクセルでカット・アンド・ペーストを徹夜してやっている4年生を見て，こりゃいかんと思い，Rのスクリプトを書いて，「ほら，こんなに作業が簡単になるでしょ?」と，Rをオススメするはずだった． ところが，反応はイマイチ．こんな難しいことやってられません，と言いたげな顔になってしまったので，いきなり負荷をかけすぎたかと反省．やはり，教えるのってムズかしい． ヤマほどR関連のドキュメントがインターネットで自由に手にはいるようになってきたが，それでも，直面している問題にすぐ答えてくれるわけでもなく，じっくり学んでいく必要があるのがほとんどだ．情報が多すぎて，すぐに自分の問題の解決に役立つようには到底思えないことが多い． ちょっとプログラムが書けると生産性がぐんと上がることは多々ある．生物学科では，データ解析は必須であるから，統計解析環境のRはもってこいだ．しかし，
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