Thank you for visiting nature.com. You are using a browser version with limited support for CSS. To obtain the best experience, we recommend you use a more up to date browser (or turn off compatibility mode in Internet Explorer). In the meantime, to ensure continued support, we are displaying the site without styles and JavaScript.
出芽酵母やがん細胞のとる代謝状態は、「理由はよくわからないがなぜかそうなっているもの」であります。そんな時は、系譜を初期設定にさかのぼってみるのが有効。というのはフーコー先生の教えでもあります。真核生物の起源は、αープロテオバクテリアがアーキア細胞内に共生してミトコンドリアになった20億年前のイベントにさかのぼると考えられています。代謝屋からみますと、この始原αープロテオバクテリアと始原アーキアがどのような代謝経路を持っていたのか?というは大変興味があるところです。 ゲノム情報が蓄積し始めた十数年前に、比較ゲノム解析が行われ、始原アーキアがメタン生産菌のグループに属したらしいことが示唆されました。メタン生産菌というのは海底、湖底や牛の腸内などにいて、水素 H2 と二酸化炭素 CO2 からエネルギーとすべての細胞構成成分を合成できる嫌気性微生物です。酸素があると生きていけません。また、αープ
こんにちは!逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です! 今日はcsvからレポートを作成するのを自動化してみたいと思います。 これを使うと、excel/csvからシュッとそれっぽいレポート文章を作ることができます。 参考 どのように行うかの検討 CSVを扱ってデータをいい感じに解釈してくれるやつだとLangChainに実装されてそうなので調べてみました。 CSV Agentというのがあったのですが、Python3.9以上を要求されColabで扱いづらいこと、かつ使ってみたところうれしみが小さかったので今回は自分で実装してみることにしました。 ちなみにLangChain::CSVAgentを使うと以下のようになります。対話形式で特定のカラムの平均値とか出せるので楽しいです。ちなみにこれを使う場合は動的にコード生成しているので、Prompt Injectionさ
はじめに 最適輸送の理論とアルゴリズムを買って読みました。 Computational Optimal Transportも7割ぐらい読んでたのですが、やっぱり日本語でこういう本があるといいですね。 本の内容のなかでtree-sliced Wassersteinが気になったので、理解のために実装してみます。 以下では、2つの2次元点群間のtree-sliced Wasserstein距離を考えます。 (証明などを含む細かい内容についてはここでは触れません。また、実装は理解のためのものであり遅いです) Tree-sliced Wasserstein距離 Wasserstein距離は確率分布などの距離を測れるいい感じの距離ですが、計算が重いという問題があります。 Wasserstein距離を高速に計算するためにいくつかの手法が提案されています。 そのうちの1つがtree-sliced Wass
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く