ちょっと前に雨で始まり雨で終わろうというネタを考えたのだけど、無線LAN子機が不調で残念な思いをしたのでリベンジ。それからPolarized (feat. Shaz Sparks) [Matrix & Futurebound Remix]を聴いて、seven lionsで終わらせたくなったけどあれBPM128なんだよねーと思っていたらXilentの曲で175から128に変わる曲があったのでうまくつながった。その後テックハウスをダラダラとかけてみた。

Rain Dance / Subwave
Salad Is OK / B-complex
Falling Through / Noisia & Spor
Ignition / Spor
Killa Bees / Usual Suspects
Hidden Message / Mark System
Ventura / Fracture & Neptune
No Reality (Noisia 2007 Remix) / Ram Trilogy
Original Nuttah / U.K. Apachi & Shy FX
Ganja Man (S.P.Y & Total Science Remix) / Krome & Time
Let Me Be Your Fantasy (J Majik & Wickaman Remix) / Baby D
On A Good Day (J Majik & Wickaman Remix) / Above & Beyond
Sound of the Rain / Royalston
Rainy City Music / Dub Phizix
We Live There (feat. DRS) / NuLogic
Come Alive / Netsky
Rave / Fourward
Memories / 17th Boulevard
All My Life  / Royalston & Mark Berry
Hyper Hyper / Nu Tone
Shine In (feat. Natalie Williams) / NuTone
All Yours (S.P.Y Remix) / Submotion Orchestra
Lost In The Future (feat. Jenna G & Futurebound) / Camo & Krooked
Clear Your Mind / Xilent
Polarized (feat. Shaz Sparks) (Extended DJ Edit) / Seven Lions

第3回入門機械学習読書会お疲れ様でした。優先トレイ実装しました

ランチは清水港みなみのマグロ丼

なんとなく日替わりを注文してしまった。

美味いんだけど、他のヒトのマグロづくしをみたらマグロオンリーにしておけばよかったかなぁと。

〆はソビ

懇親会はphotoにお邪魔してひとしきり楽しんだあと、ずっと気になっていたソビスケに。

まるで息をするかのようにマゲをかぶる、ここではそれが自然体という雰囲気が醸し出されていて、なんの疑問も抱かずマゲる我々

出てきたソビはコシがあって、美味しかった。最近蕎麦屋にいかなくなってしまったので久々に蕎麦だった。

ソビ湯は容器に入って出てきた。

次回の入門機械学習読書会

次回は初の清水でやります。懇親会はもつカレーの食べられる店をチョイスする予定にしてます。

• 静岡Developers勉強会 第4回入門機械学習読書会
• 第4回入門機械学習読書会 懇親会

遺伝子と疾患（表現形）との強い相関と弱い相関が見られるが中程度の相関がみられないという謎(missing)のことらしい。

• missing heritability

それだけ、環境要因が強いということなのだろうか？

The "missing heritability" problem[1][2][3][4][5] can be defined as the fact that individual genes cannot account for much of the heritability of diseases, behaviors, and other phenotypes. This is a problem that has significant implications for medicine, since a person's susceptibility to disease may depend more on "the combined effect of all the genes in the background than on the disease genes in the foreground".Missing heritability problem

ユーザーを顧客と考え、顧客を育てるという地味な仕事も必要なんだろうなぁと思うんだけど、育ててもらうサイエンティストってなんなの？（以下略）という気持ちが強いし、そういう仕事は地味すぎて評価されないので優先度を下げてる。

かといって、そこらへんをやらないとユーザーが増えないというジレンマが。

というわけで、なんか楽しみながら（給料と関連付けないで）モチベーションをあげるやり方を探している。

販促の教科書 (1THEME×1MINUTE)
眞喜屋実行
すばる舎 / 1470円 ( 2013-05-21 )

• 心のつながり
• 伝わるように意識する
• 道標を用意する
• 利用イメージを分かりやすく伝える

利用イメージを分かりやすく伝えるってのが難しいなぁ。

仮設駆動デザインを強く主導しているっぽいAZの論文読んでて、そういえばDjango製であるところのDesign Trackerの論文って見たことないなぁと思って探してたら、すでに購読しているBlogの著者が開発者だった。しかもOpenEyeにジョインしているのか。

というわけでこの本超読みたい。

Open Source Software in Life Science Research: Practical Solutions in the Pharmaceutical Industry and Beyond (Woodhead Publishing Series in Biomedicine)

Woodhead Publishing / ?円 ( 2012-12-28 )

The book is divided into four parts. Part one looks at laboratory data management and chemical informatics, covering software such as Bioclipse, OpenTox, ImageJ and KNIME. In part two, the focus turns to genomics and bioinformatics tools, with chapters examining GenomicsTools and EBI Atlas software, as well as the practicalities of setting up an ‘omics’ platform and managing large volumes of data. Chapters in part three examine information and knowledge management, covering a range of topics including software for web-based collaboration, open source search and visualisation technologies for scientific business applications, and specific software such as DesignTracker and Utopia Documents. Part four looks at semantic technologies such as Semantic MediaWiki, TripleMap and Chem2Bio2RDF, before part five examines clinical analytics, and validation and regulatory compliance of free/open source software. Finally, the book concludes by looking at future perspectives and the economics and free/open source software in industry. - See more at: http://www.woodheadpublishing.com/en/book.aspx?bookID=2830#sthash.n8wZvfrs.dpufOpen source software in life science research

特にDjangoを採用した経緯がちょっと知りたかったりする。日本の製薬企業の研究所の規模程度だったらFlaskで十分な気もする(maxでも3000userくらい捌けばいいんでしょ？)が。

でもやっぱDjangoはあつかえるようにしておいたほうがいいのかなぁー、悩む。

次々回のShizuoka.pyで誰か入門Djangoとかやってくれないかなぁ。

2人目産むの無理ゲーすぎるというエントリというか愚痴を読んで。給料が少ないとかそういうのは問題になっていないという空気感は取り入れてある。

頼れる実家が近くにあって、旦那も定時で帰ってくる、みたいな夢のような非実在家族

頼れる実家は近くにないけど、僕は基本的に定時で帰っている（妻は専業主婦ではないが正社員でもない）。僕の場合は朝はかなり早く出社するので残業していることになるけど、子供が病気になったら（積極的に）休みを取ったり、まぁそういう分担は普通。もしパートナー間で分担しない場合、専業主婦じゃないかぎり無理ゲーだし、専業主婦だとしてもかなりハードなんじゃないかなと思う。僕のまわりを観測してみると二人以上の子持ちはだいたい専業主婦だし、旦那はみんな遅くまで働いている気がするなぁ。

で、なぜ彼ら（旦那ね）は家庭へのコミットが少なくならざるを得ないのか？

それは社会がそういうシステムになっていてそれをみんなが肯定しているからでしょう。

会社における重要度緊急度マトリクス

自己啓発系によく説かれているように、重要度緊急度マトリクスのうちで大切にしなければならないものは第二象限の重要だけど緊急でないものですね。できるサラリーマンの皆さんは当たり前過ぎて言うまでもない。

じゃぁ第三象限ってなんなの？っていうのは素直に生じる疑問なんだけど、自己啓発系の本でこの象限に関しては言及が非常に少ないように思う。

僕は、既存の（特に年功序列が色濃く残る企業）においては、重要じゃないけど緊急だという第三象限をこなすことで、出世ポイントが貯まると解釈している。これに年功序列ポイントと労組ボーナスを加味して出世つまり給料の上昇という形で、自分の仕事へのフィードバックが行われるわけですね。

ただ、時間は万人にとって平等であり、大抵の場合、第二象限、第三象限を同時にカバーする余裕はないので選択を迫られるわけだ。

• 第三象限を切り捨てる
• 第三象限を残業という拡大仕事枠を用意して取り込む

大抵は後者を選択するせいで遅くまで働くことになり、2人目産むの無理ゲーすぎるのようにパートナーとの負担分担が難しくなっているのだろう。僕の場合は第三象限切り捨て派として暮らしているために、家族や子供のために使う時間はそれなりにあるが、最近特に出世のレールからは若干はみ出してるかなぁと感じている。

つまるところ、第三象限はムダというわけではなく（そもそも第一象限は差別化要因ではないために）会社はああいう重要でない割に緊急なものをどんだけこなすかで、会社に対する忠誠心を測っているのかなぁと。

なんというか「残業してまで第三象限的な仕事をこなす」 イコール 「会社にコミットしているのよ」というコンセンサスが取れているのがそもそも問題なんじゃないかなぁと。

一昔前の終身雇用型の労働環境だったらこれが生き方の選択としてごく普通だったんだろうけど、これからはこのやり方でいいのかなぁ？もっとちゃんと考えたほうがいいんじゃないのかなぁと思うんだけどどうなんだろうねー。

そんじゃーね

Topic決まってないとぶれる。

• Deliverry (効果的な話しかた)
• Expectations (期待される内容)
• Topic (中心となる主張)
• Audience (聴衆についての情報)
• Individual (自分の個性)
• Language (使う言葉)

成功する人の「語る力」: 英国首相のスピーチライターが教えるライティング+スピーチ
フィリップ コリンズ
東洋経済新報社 / 1575円 ( 2013-03-22 )

それから分かりやすいタイトルを付ける必要がある。僕はタイトルをわざわざ無意味な方向に持って行ったりアブストラクトもわざわざわかりにくくしようという謎の性癖があって、しかも自覚しているのでそのうち治す。

スピーチのタイトルは以下の2つのうち1つにあてはまる必要がある

• 具体的に説明する断定的な表現
• 解答の範囲をはっきりさせる明確な質問

また、スピーチは次の3つの機能のうち1つを持っていなければならない

• 聴衆に情報提供すること
• ある問題について説明したり、反対意見を持つ人々を説得すること
• 新しいことに取り組んだり、何かを継続してやるよう刺激すること

トピックの主張の反対に意味があるかを考える。なければその主張はおかしい

• 政府は今後5年にわたり、国民の幸福を目指している -（反対） 政府は今後5年にわたり、国民の貧困を目指している

こういうのはだめ。

うちの会社がネット選挙系案件を全てお断りしている5つの理由を読んで、

これはかつてない規模の失言をウォッチできる千載一遇のチャンスではなかろうか！？

というわけで、しし座流星群やホエールウォッチングよろしく、来るべきネット選挙失言大発生にそなえて、予備知識を仕入れているのであった。

新法対応! ネット選挙のすべて
飯田 泰士
明石書店 / 1260円 ( 2013-05-18 )

選挙用に電子メールを送っていいのは

• 同意した者
• 政治活動用電子メールを継続的に受信している者

政策についてメールで問い合わせたら、勝手にメルマガが送りつけられるようになったとかは駄目。

表示義務

• 選挙用である旨
• 送信者の氏名

とかは明記しないといけない。

ポイント（頒布はいいけど掲示はだめ）

パソコンのディスプレイに候補者のディスプレイに表示させて家の外壁に取り付けるようなことは駄目らしい。

落選運動の表示義務

電子メールアドレスが正しく表示されなければならない

Flaskとpychembldbを使えばChEMBLウェブサービスみたいなのは簡単に作れるよと、朝の30分くらいを使ってちょっとやってみた。

pychembldbはSQLAlchemyのラッパーなので、Flaskのほうではルーティングを設定して、ハンドラ関数用意すればいいだけ。特にFlaskはJSON化する関数が用意されているのでJSONで返すのはラク。

@app.route("/chemblws/compounds/<chembl_id>")
def compound_by_ChEMBLID(chembl_id):
    compound = chembldb.query(Molecule).filter_by(chembl_id=chembl_id).one()
    result = {...}
    return jsonify(result)

という感じでDictionaryを用意してxmlかjsonに変換して返せばいいので、とりあえずChEMBLIDを与えると対応する化合物情報を返すAPIを実装してExamplesに用意してみた。

自前でサービスを用意することのメリットは

• 外部に情報が流れない
• レスポンスが速い
• 沢山投げても怒られない

ということの他に

• 自分たちの用途に合わせて 拡張できる
• データベースのスキーマをきちんと理解できる

という部分もあるかなと思います。例えばChEMBLウェブサービスにはジャーナルのdoiから構造リストを返すというAPIは存在しないけど、project毎にジャーナルをまとめていたりするときにはそういうAPIが用意されていると便利かもしれませんよね？

最初、ウェブサービスが返す情報は固定なのかなと思い、決め打ちで用意したのだけど、CHEMBL1とCHEMBL2で返ってくるjsonのキーが違うので、valueが存在するのものをすべて返しているのかな。

もう少しちゃんと出来たらきちんとテストを書こう。

CHEMBL1

{
    "compound": {
        "acdLogd": 7.67, 
        "acdLogp": 7.67, 
        "alogp": 3.63, 
        "chemblId": "CHEMBL1", 
        "knownDrug": "No", 
        "medChemFriendly": "Yes", 
        "molecularFormula": "C32H32O8", 
        "molecularWeight": 544.59, 
        "numRo5Violations": 1, 
        "passesRuleOfThree": "No", 
        "rotatableBonds": 2, 
        "smiles": "COc1ccc2[C@@H]3[C@H](COc2c1)C(C)(C)OC4=C3C(=O)C(=O)C5=C4OC(C)(C)[C@@H]6COc7cc(OC)ccc7[C@H]56", 
        "stdInChiKey": "GHBOEFUAGSHXPO-XZOTUCIWSA-N"
    }
}

CHEMBL2

{
    "compound": {
        "acdBasicPka": 6.52, 
        "acdLogd": 2.09, 
        "acdLogp": 2.14, 
        "alogp": 2.11, 
        "chemblId": "CHEMBL2", 
        "knownDrug": "Yes", 
        "medChemFriendly": "Yes", 
        "molecularFormula": "C19H21N5O4", 
        "molecularWeight": 383.4, 
        "numRo5Violations": 0, 
        "passesRuleOfThree": "No", 
        "preferredCompoundName": "PRAZOSIN", 
        "rotatableBonds": 4, 
        "smiles": "COc1cc2nc(nc(N)c2cc1OC)N3CCN(CC3)C(=O)c4occc4", 
        "species": "NEUTRAL", 
        "stdInChiKey": "IENZQIKPVFGBNW-UHFFFAOYSA-N", 
        "synonyms": "CP-12299,Minipress,Minizide,PRAZOSIN,Prazosin"
    }
}

優先トレイと回帰分析の章をやります。

• 静岡Developers勉強会 第3回入門機械学習読書会
• 第3回入門機械学習読書会 懇親会

懇親会はどこにするかは決めていないですが、それほど人が多くなければPhotoに寄って、ソビって帰るというプランが（自分のなかで）固まりつつある。

入門 機械学習
Drew Conway
オライリージャパン / 3360円 ( 2012-12-22 )

ちなみに、scikit-learnでも回帰分析してみました。