ちょっと欲しいかも

統計のための行列代数 上 (1)
D.A.ハーヴィル
シュプリンガー・ジャパン株式会社 / ￥ 3,780 ()
在庫あり。

統計のための行列代数 下 (2)
D.A.ハーヴィル
シュプリンガー・ジャパン株式会社 / ￥ 3,990 ()
在庫あり。

メタモいった。久々のツレとの再会でうだうだしたり、昼を食べてたら、出発するのが遅くなってしもうた。4時くらいに到着したら、行列の長さにげんなり。でも、意外にテント持参のヒトが少なくて、あまり困らずにテントを張れた。

あとテントを設営してたら、テントシール張りっぱなしで4枚目になってた。

そして、いつものようにミラーボールの近くにテント。 今年は、プラネットステージの上のほう。

今回はプラネットのうえのほうに陣取ったので、寝ながら聞いてたのが多いが。

Aoki takamasa

なかなかよかった。

Nujabes

return to dragonで。

Ricihie Hawtin

最初から最後まで。よかった。

Smith&Mighty

しぶすぎ。ラストのReady or Notでやられた。もう少し早い時間がよかったかも。

calm

まったり

METAMORPHOSE 09
オムニバス,Los Hermanos,rei harakami,Nujabes,Calm,INNERVISIONS presents AME,Q’HEY,TANGERINE DREAM
MYTRIX MUSIC / ￥ 2,000 (2009-08-05)
在庫あり。

こっちに引っ越してきてから開運吞むことが多くなった。

すっきり華やか。

今日の家庭菜園

ジャガイモの芽がでた。

ピーマンと唐辛子。これは順調に実がなってる

島オクラも意外に育ちがいい。モロヘイヤは最近の寒さでバテ気味。

モロヘイヤはもっと早くに植えるべきだった。あまり収穫できずに終わりそう。

藤田智の菜園スタートBOOK 秋冬&春準備編 (生活実用シリーズ NHK趣味の園芸/やさいの時間)
藤田 智
日本放送出版協会 / ￥ 1,365 ()
通常5～7日以内に発送

openfileとかopen_outとかopen_out_genとか色々あるので混乱する。

let file = Sys.argv.(1) in 
let f = try open_out_gen [Open_wronly; Open_creat; Open_trunc; Open_text] 0o600 file
with Sys_error msg -> failwith ("Couldn't write to " ^ msg) in 
output_string f "OCaml\n";close_out f;;

どう書く？org:ACLの制御

Standalone Executables

実行ファイルの一行目に

#!/usr/local/bin/ocamlrun

って書いてあるで、って書いてあったので確かめた。

ほう。

最近、表記の本(オンライン)を読みはじめた。

Functional core of Objective CAMLより。

fun a b c d e -> expr

は

function a -> function b -> function c .... -> expr

と一緒らしい。

あーカリー化ってのは結局そういうことなのかと。

多値nをとる関数でなくて引数を一つとってゴニョゴニョする関数を返すから、結局カリー化ってのは自然に導かれんのかと。

って、ふつうのHaskellにも書いてあったな。

化学構造の類似度を測るフィンガープリントで部分構造由来のものには2種類あって、ビットにパターンが対応しているものと、そうでないもの。

後者はハッシュ関数とかを使って動的に生成するのでビットの密度の効率が良いが、結局解釈できなくて困ることが多い。

で、前者を解釈しましょうっていうスレッドがあったので書いてみた。

ケモインフォマティックス―予測と設計のための化学情報学
J.Gasteiger,T.Engel
丸善 / ￥ 18,900 ()
在庫あり。

久々にケモインフォクックブックを更新した。

で、このフィンガープリント使って予測モデルを作ってみる。

Benchmark Data Set for in Silico Prediction of Ames Mutagenicity のSupporting InformationにAmes試験のデータセットがあるのでこれを使ってcsvを用意する。

babel -ismi ci900161g_si_001/smiles_cas_N6512.smi -ofpt ci900161g.fpt -xh -xfFP2

これでfptファイルを用意してクックブックので変換。

f2b.py ci900161g.fpt > fingerprint.txt

さらにフィンガープリントをcsvにするのは下のやっつけスクリプトで。

file = "ci900161g_si_001/smiles_cas_N6512.smi"

dic = {"0":"negative","1":"positive"}
act = {}
for l in open(file,"r"):
   smi,id,num = l.split()
   act[id] = dic[num]


fingerprints_file = "fingerprint.txt"

header = "ID,"

for i in range(1,1025):
   header += "bit" + str(i) + ","

header += "act"
print header

for l in open(fingerprints_file, "r"):
   col = ""
   id, fp = l.split()
   col += "\"" +id + "\","
   for c in fp:
       col += c + ","
   col += "\"" + act[id] + "\""
   print col

実行

python fconv.py > ci900161g.csv

でRで解析してみる。

ames <- read.csv("/Users/kzfm/ci900161g.csv")
set.seed(50)
tr.num <- sample(6512,2500)
ames.train <- ames[tr.num,]
ames.test <- ames[-tr.num,]
ames.svm <- ksvm(act ~.,data=ames.train[,-1])
ames.pre <- predict(ames.svm, ames.test[,c(-1,-1026)])
ames.tab <- table(ames.test[,1026],ames.pre)
sum(diag(ames.tab))/sum(ames.tab)

結果

>     sum(diag(ames.tab))/sum(ames.tab)
[1] 0.7771685
> ames.tab
          ames.pre
           negative positive
  negative     1424      425
  positive      469     1694

まぁまあかなぁ。フィンガープリントとかカーネルを考えればもうちょっと精度が上がる気もするが。

参考

• [連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング第 31 回. Rとカーネル法・サポートベクターマシン.

マシンラーニング (Rで学ぶデータサイエンス 6)
辻谷 将明,竹澤 邦夫
共立出版 / ￥ 3,675 ()
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第一部を読んだ。

Drug-like Properties: Concepts, Structure Design and Methods: from ADME to Toxicity Optimization
Edward Kerns,Li Di
Academic Press / ￥ 9,048 ()
在庫あり。

これはなかなか名著の予感がしますな。(DMPKやin silicoから見ると)ちょっと浅い気もするが、メディシナルケミスト向けの本だったらこのぐらい押さえておけばいいのかもしれない(というかこの本の内容理解してるケミストって数人しか知らんけど)。

LeadOptimizationから前臨床のあたりのin vivoにおいてどういったパラメータに気をつけながら合成をするか的な内容なので、コンピュテーショナルなヒトだとEkinsなんかを併せて読んだほうがいいかもしれない。

Computer Applications in Pharmaceutical Research and Development (Wiley Series in Drug Discovery and Development)

Wiley-Interscience / ￥ 14,819 ()
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