ポケモンGOのレアキャラが導いた生物学の研究成果 異能の科学者が沖縄にいた：朝日新聞GLOBE＋
ゲーム「ポケモンGO」のレアキャラ、ガルーラ（画面）はオーストラリア限定のポケモン。これを大真面目に利用した研究は、将来の野生動物保護政策に一石を投じるかもしれない 世界中の人たちをとりこにしているスマートフォンゲームの「ポケモンGO」。ハマった人であれば、地域限定のレアキャラが存在することをご存じでしょう。 その一つが、オーストラリアでしか手に入らないとされるガルーラです。おなかに袋があって、そこに子どもを入れて育児をしています。 さながらオーストラリアに生息するカンガルーのよう。ご当地キャラにぴったりです。 実は、この架空の生き物ガルーラを学問に応用し、実際の生き物の生息研究を発展させることに成功した科学者が沖縄科学技術大学大学院（OIST）にいます。彼のユニークな研究成果を紹介します。 その科学者はダン・ウォーレン博士です。アメリカ・オクラホマ州の出身で、統計生態学が専門です。 ウォ
Bioconda: sustainable and comprehensive software distribution for the life sciences - Nature Methods
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2020年日本バイオインフォマティクス学会年会 第9回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2020）
オーガナイザー 有田 正規（国立遺伝学研究所） 本セッションは全国の学生から研究者まで幅広い層を対象に，最新のバイオインフォマティクス技術を紹介します。国立遺伝学研究所のスタッフを中心に，公共リポジトリやスパコンの使い方から，次世代シーケンスの解析方法，オミックス情報の解析方法まで，最新のソフトウェアを紹介しながら丁寧に解説します。 本セッションは無料公開です。こちらから参加登録をしてください。 終了しました。 国内外でゲノム医療の研究開発が進むなか、各国でバイオバンクが形成され、ゲノム・オミックス情報、臨床情報、健康情報が蓄積され、研究開発に供されるようになっている。わが国においても、バイオバンク・ジャパン、東北メディカル・メガバンク計画、NCBN、そして診療機関併設型バイオバンクが存在し、⾼品質な試料・情報を提供している。ゲノム研究プラットフォーム利活⽤システムでは、⽇本の主要なバイオ
講義ビデオ｜聴講コース 臨床研究者のための生物統計学 - 京都大学OCW
なぜランダム化が必要なのか？ なぜ二重盲検ランダム化臨床試験が必要なのか？ ランダム化の方法 特殊なランダム化 ランダム化後に生じた治療切り替えの問題
Biohacking Lite
Throughout my life I never paid too much attention to health, exercise, diet or nutrition. I knew that you’re supposed to get some exercise and eat vegetables or something, but it stopped at that (“mom said”-) level of abstraction. I also knew that I can probably get away with some ignorance while I am young, but at some point I was messing with my health-adjusted life expectancy. So about halfway
Machine learning for causal inference in Biostatistics
General inference problems and quantifying uncertainty have long been the cornerstone of statistical science. While machine learning advances have permeated many disciplines, inference for these procedures, and in particular, causal inference, has not been widespread. However, this is rapidly changing. As different scientific fields begin to converge on machine learning for causal inference, we th
物理学と進化生物学のあいだに存在するつながりを解明する──『生命進化の物理法則』 - 基本読書
生命進化の物理法則 作者:チャールズ・コケル出版社/メーカー: 河出書房新社発売日: 2019/12/13メディア: 単行本二〇一九年は、地球に存在する生物の動きと形は、この宇宙に普遍的に存在する物理法則から必然的に収斂するものであることを科学的に紹介するマット・ウィルキンソン『脚・ひれ・翼はなぜ進化したのか: 生き物の「動き」と「形」の40億年』。 動きや形よりもマクロな形として、はたして歴史を最初から繰り返した時に、今と同じような形と生態を持つ生物が生まれるのか？ を進化生物学的な観点から解き明かしたジョナサン・Ｂ・ロソス『生命の歴史は繰り返すのか？』と生物✕物理の傑作ノンフィクションが刊行されたが、１２月に刊行されたチャールズ・コケルによる『生命進化の物理法則』もその流れに連なる一冊だ。これも傑作といっていい。 前二著との違いを上げるとすれば、本書の方がよりミクロな方、よりさかのぼっ
KNIME Workflowによる実験データ処理について〈前編：データの読み込みについて〉 - t_kahi’s blog
こんばんは，@PKです. 今日はKNIMEを用いた実験データ処理について，紹介したいと思います． はじめに KNIME workflowの概要 データ読み込みについて 最後に はじめに 実はこれまで，自身もKNIMEを使ってデータ解析をすることは多くはありませんでした． スクリーニングのデータならともかく，毎日異なる実験（核酸実験や，タンパク質発現，ハイコンテントアナリシス等）をする場合は，どうしても慣れ親しんだEXCELを使ってしまいます． 以下に自分の例ですが，実験の流れを示しています． まず，実験の目的（仮説立案）から実験デザインを考えて，実験を行います．そして得られたデータを加工して，最終的にグラフや統計的な処理を行い，結果を解釈できるようにします． 最近KNIMEの操作に慣れてきたこともあり，実験データがcsvやexcel形式で数値として出力されるものについては，データの加工部分
衝撃！ ”生命科学クライシス－新薬開発の危ない現場” - HONZ
「なんとかの危機」的な本はけっこう多い。執筆は専門家ではなくてジャーナリストだし、「煽り系」の本がまた出たかと思って読み始めた。しかし、まったく違っていた。生命科学研究におけるさまざまな問題点が、順を追って鋭く冷静に指摘されていく。 資料をまとめただけではない。そういった問題に関係するノーベル賞受賞者も含めた多くの研究者へのインタビューも満載だ。口はばったいことを言うようだが、日頃漠然と考えていたことがスッキリとまとめられていると感心した。そして、大きな衝撃をうけた。 まずは、ネイチャー誌に掲載されセンセーショナルな反響を引き起こしたレポートの話から始まる。企業では、新薬につながるアイデアをプロジェクトにする際、かならず追試がおこなわれる。でないと、巨額の研究費をドブに捨てることになりかねない。 世界最大のバイオテクノロジー企業・アムジェンに勤めていたベグリーは、画期的と判断したがん研究に
「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲。統計(20) 量子(77) - Qiita
遺伝子解析を、R, Python, 機械学習、深層学習、量子コンピュータを使う方法を体系的に理解するために、 Qiitaの資料及びQiita外の資料を整理する。 計算機屋さんが、計算機で扱う場合の視点であるため、 生物屋さんには奇異な並びの情報があるかもしれない。 より細分化する時に、利用させていただきますので、気が付いたことは、お知らせくださると幸いです。 岩波講座 物理の世界 物理と情報（６）DNAと遺伝情報の物理 伏見譲 岩波書店,2005 https://www.amazon.co.jp//dp/4000111612/ 説明歌 生命に物理法則発見す遺伝子分子生物学を. p.s. 物理学的視点で遺伝子を解析していくことの筋道がよくわかる。 参考文献等reseachmapで整理中。 https://bookmeter.com/books/20440416 目次 １ 生物は分子のレベルで
バイオインフォマティクスのツールを再現性よく実行するためのコンテナ仮想化ツール群 BioContainers - macでインフォマティクス
2018 10/2 誤字修正 2018 11/4 追記 2019 6/2 リンク追加 2020 4/7 補足説明追加 2020 11/4 ツイート追加 2021 6/13 コマンド追加 バイオインフォマティクスは、新しいアルゴリズムの開発、複雑なパイプラインへの様々なツールの接続（Perez-Riverol et al、2014）、それらの蓄積と普及により、システム生物学の機能と振る舞いの理解への重要な貢献をしている。これらの開発は、単一のツールと個別ツールからOpenMS（Röstet al、2016）、Taverna（Wolstencroft et al、2013）、Galaxy（Afgan et al、2016）などの複雑かつ統合されたワークフローシステムに移行してきているが、ソフトウェア開発者やバイオインフォマティクスコミュニティにとっての主な２つの課題は、（i）ソフトウェアが利用
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GitHub - lbcb-sci/herro: HERRO is a highly-accurate, haplotype-aware, deep-learning tool for error correction of Nanopore R10.4.1 or R9.4.1 reads (read length of >= 10 kbps is recommended).
FOSDEM 2020 - The HammerBlade RISC-V Manycore
GitHub - ncbi/cloud-transcriptome-annotation: Time and cost comparison on GCP and AWS for transcriptome annotation
GitHub - HumanomeLab/mlcourse: 生命情報の機械学習入門
GitHub - NCBI-Hackathons/SPeW: Automatic Packaging and Distribution of Bioinformatics Pipelines
EMBOSS: AJAX Command Definition (ACD files)
A Data Biosphere for Biomedical Research
ASAP: a web-based platform for the analysis and interactive visualization of single-cell RNA-seq data
M2Align: parallel multiple sequence alignment with a multi-objective metaheuristic