wetのバイオロジーやってるけどIT側も使いこなせるようになりたいひとが読むべき本かなと思いました。まぁうちのバイオインフォのチームは必読でしょう。 私はThe OBO Foundryを知ることができたので満足。 今年はバイオインフォの活動も頑張りまっす。

先週のMishima.sykの懇親会では著者による「サイン付き著者割生命科学データ解析を支える情報技術」が人気を博しておりましたが、うっかり速攻アマゾンで予約するという失態を犯した私のもとにも無事に届きました。 私は今月からバイオインフォマティクスの部署も担当することになったので、もし 「企業で俺のバイオインフォマティクス力の高まりを顕現させてみようかな？」 という方がおられる、または周りにおられる、もしくは共同研究してみてもいいんじゃない？みたいな研究室があればお知らせいただければ、美味しいクラフトビールなど飲みながら詳細詰めさせていただければと思っていますので右のアイコンからコンタクトよろしくおねがいします。興味のある仕事は勉強がてら今後エントリにあげようと思っています。 今回、これ最高だったので資料が上がって嬉しい。

あけましておめでとうございます、今年もよろしくおねがいします。 昨日まで日本酒飲みまくってグダグダしていたので、今日からそろそろ始動しようかなと思います。@iwatobipenがアクティブにGitHubにプッシュしまくっているみたいなので、Mishima.sykのタイムスケジュールも更新しましたが、あと40分くらい空いているのでLT入れたい人は早めに時間を確保してください。 今回はGenerator mini hands-onをやることにしました。理由は、第404回CBI学会講演会ではThierry KogejさんにMolecular de novo design through deep learningと似たような公演をしてもらう予定にしているからです。 スライド3でDe novo molecular generation with deep learning has develope

Githubでasciidocでやればいいと思ったので用意した。 サイトのaboutのところにも Mishima.sykは主に三島を中心に活動するライフサイエンス系の勉強会で、 特にオープンソース・ソフトウェアの活用や普及を促進するためにハンズオンや 啓蒙活動を行っています って書いてあるしね。 clojure cookbookとかpro git2を参考にしたい

創薬 Advent Calendar 2018の9日目の記事です． タイトルは適当ですが、内容はまともです。 タンパク質とリガンドの相互作用をきちんと理解する Fragment Molecular Orbital Method(FMO)という方法があります。詳細はリンクか本を買って読んでもらえればと思いますが、要するにタンパク質とリガンドの相互作用を高精度に計算する手法です。 さて、このFMOをつかってA Medicinal Chemist’s Guide to Molecular Interactionsの再解釈をやるとどういうことがわかるかというと、読書感想文？ としか言えないものが意外と（予想通り？）多いということですね。特に目視の解釈難しいそうだよなーってものは想像だけで解釈した純度100％のロマン結合ばっかりだった。結局きちんとFMO計算してPIEDAから相互作用を解釈するのがド

ちょっと間が空きましたがMishima.syk #13をやります。 Mishima.syk #13 Mishima.syk #13 懇親会 テーマはまだ決まってませんが、構造生成モデルのミニハンズオンなどできればいいなーという話はしております。 やってみたいことはあるんだけど、強化学習のところでCPUでいけるのかGPUないとキツイのかをチェックしてから やるかどうか決めようと思ってます。 尚、今回使用した写真は昨日の飲み会で食べた真鯛のしゃぶしゃぶとなります。

10年以上ご無沙汰していた分生に行ってきました。昔と比べてバイオインフォのセクション減ったよなーというような話をしたら、「バイオインフォなんて技術だから実際の研究の一部として使ってるからポスター散らばってるんだよ！」と言われて、一応全ポスターチェックしたら、確かに散らばっていたので、ポスターチェック大変だなぁと思った。ただ分生のアプリ便利だったので他の学会でも取り入れてほしい。 あとはバイオインフォやってた頃の元同僚とか知り合いとかに会えたので良かった。 一日目は昼くらいに横浜着になってしまったので、何も考えたくないときの定番のポルタの地下の麻婆豆腐のとこにいき、山椒の効いた麻婆豆腐麺を食べた。うまし。 夜は豚の味珍 やかん（焼酎ストレート）と足 頭と舌。舌は後から頼んだけどちょっと多かった。二皿が限界かな。 2日目はシェークシャックに。ハンバーガーは確かにうまいがポテトは重かった。 ハン

最近沼津でばかりやっているMishima.sykをやりました。初めての人も多くなかなか楽しい会になってよかったです。 特に、初めての発表の方々のクオリティが高かったのと、LTが名人芸に達してきている人たちがいて最高でしたね。 あと、今回休憩という名のバッファーを15分しか撮っていないにもかかわらず、凄腕タイムキーパーのおかげでほぼ時間通りに演題が進行して最高でした。 私のプレゼンは訳あって公開できませんが、みんながんばれ（適度に！）というエールとエスプリとエスプレッソを2で割って3余らした感じになりましたが、ちょっと真面目に考えないといけない状況なのかなーとは思っています。ルールを逸脱した手を打てる状況はあまりないからそういう意味では低分子化合物戦略は機械学習と共存する部分が増えていくのかもしれませんが、当分はウェットの知識のあるドライなケミストが強い時代がちょっと来ると思います。 私自身

僕は読書に夢中で全く気づいてなかったんだけど、上司が僕に気づいて電車を降りる際に声をかけて頂いた。新入社員の時のマネージャーで、最後の探索研究トップだったので今も色々とご苦労あるだろうけどお元気そうで何よりだった。 まぁ、前職の同僚とか知り合いには朝のホームでちょいちょい会うんだけど、元上司には一年半ぶりくらいだったのでちょっと懐かしくなってしまった。年賀状は毎年来るけどｗ というわけで、今日は疲れて眠いのに昔のことを思い出して全く寝られなくなったのでキーボードを叩き始めた。 とりあえず前職の会社のホムペを開いたら人事異動が出ていて、順当な感じの出世感があって、ほうほうと思いながら眺めていました。 あとfacebookみたりとか。 振り返ってみると、基本的には上司に恵まれていた人生だったように思う。今ももちろん上司、同僚、後輩に恵まれていてイキイキと働けているので周りの方々には感謝している

Dr. Bonoの生命科学データ解析を読み返していたら rsyncって-eオプションでsshに切り替えられるんじゃん！ と気づいて、ちょっと遅くなりかけてた本番環境のデータを開発環境にリモートコピーするっていうscpの作業をrsyncに切り替えたおかけで差分更新できるようになって超早くなって仕事の効率が上がって嬉しい。

2000の手前くらいから2005のおしまいくらいまでbioinformaticsやっていて、次世代じゃないマイクロアレイとかDNA chipsいじってたくらいで、NGSはDRY本読んだりして押さえてあるけど実務では経験はしてないなーって感じだけど楽しく読みました。 これからバイオインフォマティクスやる人は買って読んでおくべき本かなと思いますね。あとはケモインフォマティクスの人もバイオインフォマティクスは知っておいたほうがいいので読んでおくといいです。両方できると確実に幅が広がるのでキャリア的に有利です。 ざっとバイオインフォマティクスを知るには良い本だと思いました。個別の具体的な問題に答えるというよりは、それらの問題に取り掛かるために知っておかないといけない前提知識を手っ取り早く理解する本という位置づけなのかな。 章立てはこんな感じです。個人的には一章の歴史が面白かった（会社に入ってからバ

無事に終了しました、参加されたみなさんお疲れ様でした。 今回話すのが忙しくて写真取ってない… 尚、12月には生命科学データ解析本の読書会が静岡で開催されるそうなので、興味のある方は参加すると良いかと思います。僕も行けたら行きます（懇親会は日本酒が美味しいお店になるという噂です）。

今までのみなさんのスライドが分散している状態なのもあれなのでMishima.sykのGitHubPageを用意しました。 歴代の料理写真をつけたりして華やかさを出せればよかったんだけどあまりjekyllも知らんので一通りまとめたら、やった感が出てしまった。 気になる人はリポジトリをいじってください。

薬事日報社からの出版だけど、タイトルがキャッチー過ぎてどうなんだろう？と思ったが、内容は良かった。 でもタイトルと内容があっているのかというと正直微妙なところである。というのは世間一般で期待感の高まっているAI創薬と本書でのAI創薬の定義がちょっと違うからかなと思う。 自分がタイトルつけるなら「ゲノム創薬2.0」とかそんな感じにするかと思った。実際1,2章はそういう内容だった。 第一章ではビッグデータを「従来の医療情報のビッグデータ」と「新しい生命医療情報のビッグデータ」の２つに分けて考え、後者の方はGWASやNGSと絡めて予防医療とか層別つまりpersonal medicineの方向に着実に向かっているということが丁寧にかかれていて分かりやすかった。 GWASのデータからターゲット探索するのは最近批判されていたけど、やっぱり大規模スタディーからなんかいいものみつかるんじゃないかなーと期待

ググってもあんま出てこないのでメモっておきます。蛋白質核酸酵素のバックナンバーの2000年あたりの総説を眺めればその当時の状況が少しわかるかもしれません。 私が前の会社に入社したころ、ちょうどヒトゲノムが解読終了するってあたりで、バイオインフォ等のIT技術に対する期待感の高まりというのが凄かったわけです。バイオインフォの部署もポコポコ出来たし、そのあたりへの投資も凄かったように思う。だってセレラ・ジェノミクスのヒトゲノムデータアクセス費用ってビビる額だったのに中小企業のファーマでもアクセスするための投資をすべきかって本気で考えてたくらい。 冷静に考えるとみんな頭湧いてたな…ｗ ビッグデータとかAI創薬とかは、昔ゲノム創薬というバズワードで大金突っ込んで成果がたいして得られなかった過去をなぞっている気はする。お金を循環させるという意味では意義はあるのかもしれないけど。 — kzfm (@fm

分かる人にだけ分かればいい話というか駄文です。ちょっとそれ系の話が続いたので、実際転職して今の会社に入って感じたことをメモっておきます。 コンソの意義は何か？ 前の会社も、今の会社も普通にコンソーシアムに入ります。ではコンソーシアムの参加意義は何なのでしょう？ たいてい、「先端技術の導入、プレコンペティティブな知識の共有」といったような如何にもなセンテンスが出てきますが実際は違うと思います。 「周回遅れを避ける」 これに尽きると思います。その技術を持っているのであれば「教えて君」的な人達の相手をする暇なんてありません。独自に進んでいくか、先端を走っている同士で共同研究すればいいので船頭は増やす必要はないです。 なので、新規参入でコンソを利用するのはありだけど、それは先頭を走っているというよりはサイエンティストとしては二流の位置にいるということを強く感じたほうがいいでしょう。 キャリア？ キ

久々にやごみで。 真鯛とホタルイカ ネギトロ 尚、次回の勉強会は7/8(sat)の予定です。会場押さえてconpassの用意が出来たらまたアナウンスします。 今回はテーマは特に決まってないので好きなことを喋る会になるかもしれません。

知識管理システムを導入するだけで全て上手くいくと思っているヒトが多いなぁと。そういうヒト�達は「自分たちにはITスキルがないからソフトの導入が出来ない」と言い訳するのもステレオタイプな気がする。 そもそも真の課題は「システムの助けを借りて知識管理する文化を醸成したい」というのが正しい認識だと思うのだが、上記の人達は文化醸成のための努力をする気が全く無いので、ソフトの導入がゴールになってしまい結局うまくいかないのかなぁと思う。 で、うまくいかないのをソフトのせいにして、別のソフトを導入すれば今度こそうまくいくかもとまた夢をみてしまうという負の連鎖が起きているのではないだろうか？

先々週くらいに転職組のメンバー（+転職組っぽい感じの方ｗ）と綾にすき焼きを食べにいった。 すき焼きにたどり着くまでの道は険しかった。お造りにはじまり、焼き物揚げ物エトセトラエトセトラ すき焼きは割り下系で、最初に肉を焼くらしい。確かにこっちのほうが肉が焼けてて美味かった。 でもすき焼き鍋のような厚手の鍋じゃないと美味しくできなさそうな気がする。 すき焼き鍋欲しい。 尚、岳南鉄道の終電で帰る予定だったのが、楽しすぎて遅くまで滞在していたため、中途半端な電車にのって静岡出張してしまい、次の日はおにぎりのまるしまでおにぎりを食べてから出社した。 おにぎり美味かったので良し。 次回は遅くなりそうだったら、コーヒーでも飲んで時間つぶして終電（富士止まり）で帰ろう。 それにしてもJR東海の座席が熱すぎるのはトラップだわ。

久しぶりのgawaです。前職の同僚と飲んできました。 お店のポリシーで料理の写真は撮れないので。でんでんという魚とエゾシカとメインで頂きました。あとデザートは相変わらず最高でした。僕はショコラテリーヌ一押しです。でもガワを話題に出すとスイカのショートケーキを推す人が非常に多いですね、「お前もかー」って突っ込みたくなるｗ 別件ですが、イズシカレーが微妙だったのは自分のテクのせいらしいということを再確認してちょっと凹んだ。まぁわかってはいたのだけど。次は上手に作りたいところ。 それからなんつーか、自分の作った基幹系のうち一つは廃棄するっていうから引き継ぎしなかったのに方針が変わって未だに動かしてるってのには笑った、というかあれは廃棄できないだろうと思っていたからそうなんだろうなと。 あと、システムはやっぱり使ってくれるヒトがいて初めて生きるんだよなーと再確認。辞める時500ターゲット追いかけて