Drkcore

09072013 chemoinformatics Python

ChEMBLのデータからMMP用のsdfセットを作成する

pychembldb使えば楽勝だというということの証明をしようと思ったが、意外に面倒くさかった。

ヒトのアッセイ系
信頼レベルマックス(Direct single protein target assigned)
アッセイのタイプはBinding

という条件でデータを引っ張ってくる。その後構造数<2のファイル（MMPにならない）を削除して、メタデータ(アッセイID, Uniprotのアクセッション番号、一般名称、データ元のジャーナル)を吐き出したあと、活性データをTSVに出力するようにしている。

最初はsdfのほうに活性情報も付けておけば楽勝じゃないかと思ったが、スキーマ見てたら測定タイプが正規化されてないうえに、AssayじゃなくてActivityのほうについてることに嫌な予感がしたので調べた。

chembl schema

やはり、pIC50とIC50が混在してたり、InhibitionとIC50が混在していた。

これはペアに出来ないので僕の場合はpandasでゴニョるのでこうしましたが、PPのスキルが高まっていてこっちでやれるのであればsdfに活性入れておいたほうが取り回しやすいかも。

コードはexamples/recreation.pyにあります。ファイル名があれなのは今朝コードを買いている時にスーパーカーを聴きまくっていたからというわけなので察してください。

09072013 chemoinformatics Python

ChEMBLのアッセイのコンフィデンスレベル

IC50とKiのトレンドをChEMBLのデータセットから探るという論文を読んでいたら、データ抽出のフィルターにconfidence level == 9を入れていたので、これは何かなぁと。

>>> from pychembldb import *
>>> for c in chembldb.query(ConfidenceScore).all():
...   print c.description
... 
Default value - Target unknown or has yet to be assigned
Target assigned is non-molecular
Target assigned is subcellular fraction
Target assigned is molecular non-protein target
Multiple homologous protein targets may be assigned
Multiple direct protein targets may be assigned
Homologous protein complex subunits assigned
Direct protein complex subunits assigned
Homologous single protein target assigned
Direct single protein target assigned

これはキュレーターが付与してるのかな？そうだとしたらかなりありがたい分類だ。

Direct single protein にアサインされているアッセイ数を調べてみる

>>> from pychembldb import *
>>> c9 = chembldb.query(ConfidenceScore).filter_by(description="Direct single protein target assigned").one()
>>> len(chembldb.query(Assay).filter_by(confidencescore=c9).all())
76773

09072013 life

FP3級合格した

普通に合格してました。勉強時間等はFP(関数プログラマー？)3級を受けてきたを参考に。

良かったこと

税金がどこで持っていかれているかなんとなくわかるようになった
年金を理解した（同時にひどい制度だなと）
健康保険も理解した

特に厚生年金保険料の労使折半は詭弁だろうと。サラリーマンから自営業に転身する場合にはこの部分は考慮して設計しないといけない。

最後の健康保険も計算の仕方を理解したので任意継続にするか国民保険に切り替えるか判断つくようになったし、まぁ色々と勉強になった。

08072013 R

7/27(SAT)は第4回入門機械学習読書会です

先週のShizuoka.py #2では@secondarykeyがpythonでやる機械学習の話をしていましたが、入門機械学習はRです。

回帰の章と正則化あたりをやる予定です。そんなに事前知識は要らないと思いますので、ちょっともつカレー気になるわーっていうヒトがいたらはじめてでも気軽に参加してもらえればと。

ちなみに僕はもつカレーを食べたことないので、期待度大な感じですね。

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

08072013 Python

構成管理ツール Ansibleが便利そうだ

先週のShizuoka.py #2で実務として一番勉強になったのが、Ansibleの話やserverspecといった構成管理やそいつらのテスト話であった。

サーバーの動くメモをAnsibleでとろう from ringtaro

さすがにリード開発者からメンション飛んできたら使わざるを得ないｗ

研究用のWSは個人でバラバラに管理していて、僕以外のマシンのPythonのバージョンがやたら古かったりして並列計算したいときに苦労したり、3人しかいないのに中途半端なLDAP管理になっていたりしていて残念すぎる環境なので改善したい。

07072013 chemoinformatics

pychembldbで結合試験系の全てのアッセイ名を出力する

こんな感じで

from pychembldb import *
for a in chembldb.query(Assay).filter(AssayType.assay_desc == "Binding").distinct():
   a.description

07072013 Python

Shizuoka.py #2をやりました

参加された皆様お疲れ様でした。

今回も内容が充実していて楽しかったです。次回は10月初旬-中旬を予定していますのでまたよろしくお願いします。個人的には後半のserverspec,ansible,パッケージングが勉強になった。あと現状はKivyよりはAlloyのほうがよさそうだなーってのがはっきりしたのでスッキリした。 ansibleのスライドは上がったら追記する。

私のスライド。元ネタをあたればもしかするとお目当てのものが見つかるかもしれません。

Javascriptを書きたくないヒトのためのPythonScript from Kazufumi Ohkawa