ノックアウト神話に関して思う : ある理系社会人の思考
以前から少し思っていたこと。それは「ノックアウトマウスの表現型」である。ノックアウトマウスというのは，特定の遺伝子の発現をなくしてしまう，つまり文字通りノックアウトされてしまったマウスである。 ノックアウトマウスはその遺伝子によって「胎生致死」「正常発生したものの異常が出る」「何の異常も出ない」などの傾向が見て取れる。この傾向を見て，ノックアウトした遺伝子の生体における役割を考察することが出来る。この手法はマウスだけではなく，様々な動物に関して実施されている。今ではラットでも実施可能になった。 創薬の世界では，このノックアウトマウスの情報が非常に役立つ。ある遺伝子をノックアウトすると脂質代謝が良くなる，糖尿病になりにくくなるなどの情報があれば，それはすなわち「その遺伝子のコードするタンパク質をターゲットとした薬は治療薬になりうる」という発想になる。 しかし，実際にはそれをターゲットにした化
グラフ理論 - Wikipedia
グラフ理論（グラフりろん、英: Graph theory）は、ノード（節点・頂点、点）の集合とエッジ（枝・辺、線）の集合で構成されるグラフに関する数学の理論である。 グラフ（データ構造）などの応用がある。 グラフによって、様々なものの関連を表すことができる。 6つの節点と7つの辺から成るグラフの一例 例えば、鉄道や路線バス等の路線図を考える際には、駅（節点）がどのように路線（辺）で結ばれているかが問題となる一方、線路が具体的にどのような曲線を描いているかは本質的な問題とならないことが多い。 したがって、路線図では駅間の距離や微妙な配置、路線の形状などがしばしば地理上の実際とは異なって描かれている。つまり、路線図の利用者にとっては、駅と駅の「つながり方」が主に重要な情報なのである。 このように、「つながり方」に着目して抽象化された「点とそれらをむすぶ線」の概念がグラフであり[1]、グラフがも
誰か、誰でも構いません。一緒に彼を探してください。 - findhimの日記
わたし的棚ぼた一万円選書 急に千葉さんに手渡された封筒、開けてみたら1万円札が1枚。何ごとかと思えば、同期の出張を代わったお礼をもらったらしい。 「葵はワンオペで育児してくれたから」と半分わけてくれました。 泡銭の1万円 これはもう、わたし的1万円選書をしろという思し召しなのでは……
マルコフ性 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マルコフ性" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年4月) マルコフ性（マルコフせい、英: Markov property）とは、確率論における確率過程の持つ特性の一種で、その過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在状態のみに依存し、過去のいかなる状態にも依存しない特性を持つことをいう。 すなわち、過去の状態が与えられたとき、現在の状態（過程の経路）は条件付き独立である。 ロシア人数学者のアンドレイ・マルコフにちなんで名付けられた。 マルコフ性のある確率過程をマルコフ過程と呼び、主に以下のような種類がある。 マルコフ
ランダムに配した点がなす直線 - Wikipedia
ランダムな137個の点のうち、4個の点がほぼ重なる直列配置は80通り存在する。 ランダムに配した点がなす直線（ランダムにはいしたてんがなすちょくせん 英:Alignments of random points）とは、平面上の一定領域に多数の点がランダム配置されている場合に（点3つ以上が重なる）直線が幾つも引けることが統計学的に言えると示したもの[1]。 これはレイラインや同様の神秘的な配置[注釈 1]が、その信者から提唱された超自然的・超人類学的な説明とは対照的に、偶然の産物に過ぎない可能性があるとのデモンストレーションとして提起されたものである。このテーマは、コンピュータビジョンや天文学の分野でも研究されている。 研究の多くが、平面上のランダム点同士による直列配置を数学で説明している[2][3][4][5]。 これらの全てで、線の幅 は重要なパラメータである。というのも、実世界は数学的な
マハラノビス距離 - Wikipedia
多変数間の相関に基づくものであり、多変量解析に用いられる。新たな標本につき、類似性によって既知の標本との関係を明らかにするのに有用である。データの相関を考慮し、また尺度水準によらないという点で、ユークリッド空間で定義される普通のユークリッド距離とは異なる。 ある集団内の点が多変数ベクトル で表されるとき、その集団の変数ごとの平均値を縦ベクトルで と表し、集団の共分散行列（各変数間の共分散を配列した行列）を とすれば、ある点 からの集団へのマハラノビス距離は、以下のように定義される： 平方根の内側は、縦ベクトルの転置と行列と縦ベクトルの積であり、スカラー量（正値二次形式）で正である。 マハラノビス距離はまた、共分散行列が で同じ確率分布に従う2つの確率変数ベクトル、 と の間の隔たりの指標としても定義できる： 共分散行列が対角行列であれば（相異なる変数に相関がないということ）、マハラノビス距
ダサさMAX300
BPMが300という驚異的なスピードを持った、フィンランドならではのアッパーハードテクノなDanny。このような特異なスタイルの世界でいちばんダサい系MADをクリエイトする事は想像した事も無かった訳で.........そんなこんなでやっつけで出来上がったダサさMAX 300。『この挑発的なハイスピードであっても、PVをダサくしてしまうDannyは僕にとってはI Want To Love You Tenderのような存在....』未だにこの思いは変わりはしない。mylist/1629991
遺伝子組み換えトウモロコシ、肝機能や腎機能への悪影響が認められる | スラド サイエンス
モンサント社の遺伝子組み換えトウモロコシの摂取は腎機能や肝機能を損ねる恐れがあることがラットを使った実験で明らかになったそうだ（本家記事）。 実験に使用された遺伝子組み換えトウモロコシは、広域除草剤への耐性がある「Roundup-ready」と呼ばれる1種と、細菌由来のプロテインを含む殺虫属性をもった2種の合計3種類。また、研究にはMonsantoの生データも活用されたという。結論には「複数の遺伝子組み換えトウモロコシをたった90日間与えたラットにて腎機能や肝機能への明らかな悪影響が確認されたため、この種の研究では腎臓と肝臓に焦点を当てる重要性が今回の分析で明らかになった」と記述されており、他にも心臓や副腎、脾臓や血球への影響も確認されたとのことだ。 この論文は昨年12月のInternational Journal of Biological Sciencesに掲載されており、全文閲覧可能
A Comparison of the Effects of Three GM Corn Varieties on Mammalian Health
Int J Biol Sci 2009; 5(7):706-726. doi:10.7150/ijbs.5.706 This issue Cite Research Paper A Comparison of the Effects of Three GM Corn Varieties on Mammalian Health Joël Spiroux de Vendômois1, François Roullier1, Dominique Cellier1,2, Gilles-Eric Séralini1,3 1. CRIIGEN, 40 rue Monceau, 75008 Paris, France 2. University of Rouen LITIS EA 4108, 76821 Mont-Saint-Aignan, France 3. University of Caen, I
猫 (@unnamedcat) | Twitter
出られないと分り切っているものを出ようとするのは無理だ。無理を通そうとするから苦しいのだ。つまらない。自ら求めて苦しんで、自ら好んで拷問に罹っているのは馬鹿気ている。
自己共分散 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Autocovariance|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明が
自己相関 - Wikipedia
自己相関（じこそうかん、英: autocorrelation）とは、信号処理において時間領域信号等の関数または数列を解析するためにしばしば用いられる数学的道具である。大雑把に言うと、自己相関とは、信号がそれ自身を時間シフトした信号とどれくらい一致するかを測る尺度であり、時間シフトの大きさの関数として表される。より正確に述べると、自己相関とは、ある信号のそれ自身との相互相関である。自己相関は、信号に含まれる繰り返しパターンを探すのに有用であり、例えば、ノイズに埋もれた周期的信号の存在を判定したり、 信号中の失われた基本周波数を倍音周波数による示唆に基づき同定するために用いられる。 統計学において、確率過程の自己相関関数 (autocorrelation function; ACF) は、時系列上の異なる点の間の相関である。時刻 t における確率変数の値を Xt とする。ここで、t は離散時間
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