学会に行っていい講演を聞けるとサイエンス脳になるし、ホテルに帰ってきてもやることなくて暇なんで論文でも読むかとかいう気分になるし、ついでにビール飲むとなんかエントリでも上げるかーってなるし、たまに学会に行くのはいいですね。

ちょっと読もうかなーと思って持ってきていた論文だけど、アブストとマテメソ、結論あたりを流し読みしただけです。

• Study of Data Set Modelability: Modelability, Rivality, and Weighted Modelability Indexes
• https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.8b00313

両方共同じ著者によるModelabilityに関するペーパーです。Interpreterbilityも重要ですけどModelabilityも同じくらい重要ですよね。というわけでこういうあたりはキャッチアップは欠かせないわけなんですが。

ただ、Modelabilityってどうなんかねーっていう疑問は残るんですよね。大体プロジェクトであるあるな典型的なシチュエーションって、より高活性（効き目の強い）を目指すことが多いと思うんです。

例えばプロジェクトの最高活性化合物がpIC50(数値が高いほうが強い)が7でpIC50が4-7のレンジでModelabilityの高いモデルが出来ました。となってもプロジェクトで目指すpIC50は8とか9だったりするんで、それoutlier予測じゃないか、そのモデルでいけんの？ってなると思うんですよね。まぁ予測モデルで4-7の範囲に入るのは信頼度高いから作る価値なしっていうネガティブスクリーニングに使うっていう方法あるかもしれないけど、それだとモデラーとして不本意じゃないかねというジレンマつらいのでは？

そうなると、ケミカルスペースをどう効率的に探索していくかというような、実験計画的なアプローチとか能動学習とかやりたがるようになると思うんだけどねー。レトロスペクティブにみてやるとプロジェクトの合成化合物は木構造を取るのでMCTSなんか使えるんじゃないかなーって期待するかもしれないんだけど、評価関数作れないし、可能な木構造爆発しちゃうし、なんか難しいよねーというため息しかでなかったりする。

尚、今飲んでいる札幌クラシックは「ホッホクルツ製法」で作られているからうまいらしいです。

今日は飛行機の中でいくつか論文読んだのでメモを残しておこうと思ったんだけど、全部座席の網棚に置いてきてしまったらしい。邪魔だったから読み終わったのをパンフの網棚に突っ込んで最後に取り出すのを忘れたｗ 個人的には最後のJ.C.T.C.のやつが面白かったです、FMOにも触れられているのでSBDDerは目を通すべき。

Drug Repurposing Using Deep Embeddings of Gene Expression Profiles

ざっと目を通したんだけど embedding spaceってのが実態としてどんなもんなのかピンとこなかった。実装見て手を動かさないとわかんないのかなぁ。次元圧縮してどうすんだろ？

もう少し先行論文たどってみようかと思う。

Exploring Activity Profiles of PAINS and Their Structural Context in Target–Ligand Complexes

キャッチーな絵を見てPAINSをSBDD的に解釈するのかなーと思い読んでみたんだけど、なんかよくわからない話だった。最近あまりライブラリとかHTSに興味が無いのも相まって読み飛ばしてしまった。構造出したらちゃんと解釈してもらわないとね。

A Simple Representation Of Three-Dimensional Molecular Structure

E3FPの論文も ACSのほうを再度読み返してみた。部分構造に3次元情報を取り入れて細分類してECFPからどれくらいの精度が上がるかっていうのは興味ありますよね。このあたりはPLECにも拡張する余地ありそうだけど、それでどこまで上積みが見込めるかというところでしょうかね。

Theoretical Study of Protein–Ligand Interactions Using the Molecules-in-Molecules Fragmentation-Based Method

創薬わかってる感じやなーと思いつつ読んでいて読み終わってから共著にLilyの人が入ってるの気づいた。元論文紛失しちゃったから引用できないんだけど、FMOはFragmentationのやり方のせいで高精度の基底関数とかDiffuse関数を使いにくい（使っても精度が出にくい）、だから6-31G+分極関数くらいの基底関数の論文が多いみたいなことが書いてあったのと、精度出すには結論パートでダイナミクスを考慮しないといけないみたいなことが書いてあって、 ダイナミクス考慮するなら基底関数の精度そんなに要らないんじゃ？ とちょっと思った。あと相互作用エネルギーにsolvation energy考慮していてあれってどの程度効いてくるのかなーとふと思いました。

って書いてたらあと1報読んだの思い出した。

Anion-π Interactions in Computer-Aided Drug Design: Modeling the Inhibition of Malate Synthase by Phenyl-Diketo Acids

これはRivaroxabanとかと同じような相互作用ですかね？FMOかけると楽しい案件だと思った。ただPDKAってAcidだから負電荷持ってるしMgイオンとも相互作用してるっぽいので計算する時にちょっと手間ですね、、、

(2017年の終わりの下書きだった。下書きを眺めているとなんか思うことがあったらしいが、よくおぼえてないのでタイトル以外は削除した)

FMO計算をしていると、見かけ上結合しているような位置関係にある原子ペアーにたまに出会います。そういうロマンを追い求めて再現しようとするのは良いんだけど、プロジェクトは確実に前進しないから害悪っすよね。

ってことは言っておきたい。

あと今年も創薬アドベントカレンダーやるみたい

• 創薬アドベントカレンダー

5月に台湾旅行を企てていたのだけど、タイミングが悪く行けなかった。さらに年内の予定を鑑みるとこの週しか空いてなかったので強行突破してみた。

LCCを使ってみたかったのでいろいろ調べたんだけど、羽田発だと前泊しないと駄目な感じだったので水曜日に羽田空港の近くのホテルに宿泊。後から考えるとこれは反省点だった（最後にもう少しマシなプランを挙げます）。

0日目

前泊のホテルの近所にちりちりという汁無し坦々麺のお店があったので入ったがちょっと濃かった。

ホテルで軽く寝て3時のタクシーで羽田空港へ。TigerAirのキャラがお出迎え。今回は預け入れしない旅立ったのでIKEAで買った35Lバッグを初使用。セキュリティ的にはアレだけど、使い勝手はなかなかよいです。

1日目

桃園空港には無事に着き、easy card(日本のsuica)をゲットして台北まで移動。その後雙連駅の近くの 世紀豆漿で朝食 を。

マジうまい。漢字読めなかったけど、甘い豆乳と塩っぱい豆乳が選べて、もちろん塩味を選択。

ちょっと物足りなかったので、ホテルの近くでさらに追加。これは牡蠣とモツののった春雨ですね。 店名の写真撮るのを忘れちゃったんだけど、常に賑わっていました。ちょっとにんにくが効いているので 朝もガッツリ食べたい場合はおすすめですね。

アーリーチェックインしてからホテルの周りをポケモン三昧。ニンシャーイェイシーのオブジェ（南側）。 夜市のとこです。

個人的に今回一番やばかったお店が四神湯のとこ。四神湯が美味しすぎて悶絶した。

肉まんも美味しかった。そしてみんなチリソースをかけて食べている。チマキにもかけろって言われた（次の日） 美味しすぎて結局次の日も行きましたｗ。

次の日が雨の予報だったので、仇分行っとくかって感じで出発。交通費は台北の近くのバスから片道115元(600円くらい) 木曜日だったのに混んでた。

良さげな写真は撮れたけど特に感動はなし。写真を撮りたい人か、京都の新京極気分を味わいたい人だけ 行けばいいと思います。

帰ってきて、その後寧夏夜市へ。

近所の牡蠣オムレツのお店。ここもチリっぽいソースがかかっていたけど、美味でした。

そのあと、ヒゲのマークのお店でルーロー飯を食べたけど、いまいちというか 「これはズーヨウ飯（豚のラードかけご飯）じゃねーのか！！」 と不満爆発したうえに

カレー？

— pen (@iwatobipen) 2018年10月18日

カレーと間違われたので、次の日は本物の魯肉飯を見せてやるぜ！と決意

尚台湾では食事と一緒にお酒を嗜む感じではないみたいなので、コンビニでビールを買って飲んでいたけど外では飲まなかったですね。健康的でした。尚、台湾ビールはさっぱりしすぎて麦芽飲料withアルコールフレーバーって感じで全く酔わなかった。さらにこれは麦芽臭くてだめだった。

二日目

朝は定番のおかゆから。

付け合せは全部甘かった。でんぶは豚のでんぶだけど甘かった。それからきゅうりのキューちゃん的なものも甘かった。 すべてが甘すぎ。

二日目はやはり雨が強く降っていたので午前中は、残りの旅程の計画を立てたりしながらホテルでダラダラ過ごしつつ 昼時には魯肉飯の店へ凸した。

ここは美味しかった。炒め物は空芯菜だと思うんだけど予め茹でてあるのかね、お浸しっぽくて こっちのほうが好きですね。こんど空芯菜買ったら試してみる。

豆花の店で愛玉。さっぱりしていて美味しい。種を水のなかで揉むとゼリーになるらしいですね。不思議

更に四神湯の店に行くw

四神湯（モツスープwithなぞの薬膳酒入り）にチマキにチリソース。美味すぎて悶絶した。

夜は士林夜市でも行くかなと思ったけど、夜市もなーってことで近所のお店を回ることに。乾麺食べてないなー ってことで意麺王へ。

豚バラ、ワンタン、乾麺。乾麺は甘かった。

出て歩いてたら菁仔なるものが。おねえさんがヘタを剥いていたのと、昼間にヘタ剥き機みたいのが ガタガタ動いていてこれなんかなーって気になっていたのだけど、調べたらビンロウだったみたい。

更に魯肉飯の店へ。

魯肉飯を食べながら、台湾ソーセージをつまむ。ソーセージは甘い。

お酒の写真がないのはマジで飲んでないからです。

3日目

朝も、粥と春雨から始まる健康ライフ

からの豆花。茹で落花生の甘いバージョン美味しいですね。あと豆腐の癖に甘い。

最終日は淡水に行ってみましたが仇分よりはお勧めします。なんといっても市場があるから。 市場サイコー

豚が吊るされています。脳みそもたらいに入ってました。おーのー。あと果物美味しそう。

海の近くなので魚もいっぱい。

ソルロックが出たので、お寺の細道に凸した。

胡椒餅という焼肉饅みたいなやつがすこぶる美味しかった。

阿給（あげと読むし発音通じる）という油揚げに春雨がつまったやつを食べつつ、乾麺、ジャージャー麺をいただいた。

あげの店は三店舗並んでいて全部人気なんだけど麺類出しているのがここだけでした。

その後台北車庫まで戻ってきて近所のカフェでコーヒー飲もうとしたけど中国語全然わからんと、 ぽかーんしたら英語で言い直してくれて意思疎通できた。コーヒー美味しかった。

最後は牛肉麺だなということで。

桃園空港に謎のポケモンオブジェがあった。

最後に台湾のIPAを飲んだ。

朝の富士山と、台北地下街ではガシャポンが大人気でもちろんラブライブサンシャインもありました。

最後に

前泊するなら行きは成田発のお昼くらいにでるtiger airの便でもいいのかなと思った。あとはeva airの羽田-松山便もよさそうだけどちょっとお高いかな。

また行きたい, というか行く。

美少女系の集まりで戦隊を組んで桜家に凸しました

うざく

うまきとうな重

夕方はリパブリューでビールとフィッシュアンドチップス

それからさらにビールとなんか食べました

以上です

新橋の日本酒バー

船堀の学会に行ってきました。今回みんなで仲良くポスター出してきたうえに全員オーラルでしかも初日だったので、発表終了後にお疲れ会をしてきました。

昼はゴヴィンダスでカレーを食べました。船堀に行ったら一度は寄らないといけない店かと思います。

お疲れ会会場。いきなり金の玉子がお通しで出て、これはポスター賞の予感ではという話をしていたら、一人ポスター賞を取りました、おめでとうございます。でも、（話すの）飽きたから出したくないという生成モデル（コンピュータに合成案提案させるやつ）の話を出したら、ベストポスター取れたのではないかと思いました。尚、生成モデルの話はうちでは既に当たり前過ぎてみんな応用の話（メドケムとかSBDDとか）をしたがるので、どこかで誰かが基本的なことを話したほうがいいような気がしています。まぁ、生成モデルは今後の分子設計には必須だと思うので、それを使って何を為すかっていうのに夢中になる気持ちはわからんでもないです。SaaSとかIaaSみたいにメドケムが抽象化されてプログラマブルに扱えるわけですからねｗ

というわけで、mishima.sykで電影少女のパロディで合成少女的な内容でやるのもありかなと思っています。まぁハンズオンもいいすけどね。

金の卵と、山盛りトロぶつ

二日目の昼は大島に味噌ラーメンではなく塩ラーメンを食べに行きました。さらにこれがきっかけで来月の札幌出張に際して美味しい店リストを仕入れたので満足です。

三日目は「たくみ（感じ忘れた）」でつけ麺

去年は参加できなかったので今年は参加しました。

pythonの型の話が面白かったです。Are Python types Pythonic? それからjupyterの話も面白かった。

• Build text classification models 突然キャンセルになって他の聞きたいセッションも満席になってた
• 英語トラックなのに突然日本語にスイッチしてあれーってなった。準備不足だったのかな？

メルカリの人が多かった気がする。何年か前はソシャゲの会社が多かったけど。データサイエンス系のセッションは あまり多くなかった気がするのか興味のあるセッションが少なかっただけなのかはわからなかった。

ところで来年のPyCon APACはフィリピンだそうなので参加できたらいいなと思っている（Food.py）。

それからなんか発表したいけど、最近は創薬ネタしかないんだよなー。もっと家でコード書かないと駄目ですね。

蒲田の鳥万

近所のビートル

PyCon会場近くのにこまる三代目

久しぶりに吉原のコミュニティFでShizuoka.pyをやりました。

今回人が４人しか集まらなくて時間を持て余すのではないかと危惧したけれど全員濃いネタを持ち寄ってきて大変楽しい時間を過ごせました。

今回の演題は

• ESP32でMicroPythonを使ってみる話題(IoT) @hrs_sano645
• 製薬企業でpythonがどう使われていてDeep Learningで何をやっているのか？ @fmkz___
• pythonでdroneを制御する話 @ringtaro
• 型アノテーションよろしそう @fmkz___
• バイオデータベースをわかりやすく見せたい @oec014
• amazon dash button hack @hrs_sano645

今回おやつに杉山フルーツの生ゼリーを買ってみました。食べたくなったら次回来れば良いと思います。

pythonでdroneを飛ばす動画。DQNで訓練させて、絶対に捕まらないドローンとかできんのかな？ｗ

懇親会は予約していなかったので、流れで会場の向かいの居酒屋入ろうとしたらオープンしてなかったので、近所のインド人の経営しているカレー屋さんにお邪魔しました。飲み放題とディナーのセットで3Kだったんだけど、生ビールがすぐに切れたらしくビール頼むと店員さんが近所の酒屋にダッシュしに行くらしく、申し訳ないので後半はワインを飲みましたｗ料理はすごく美味しいのでもっと流行るべきお店だと思いました。

写真は生ビールのグラスに瓶ビールを注ぐ図(Figure. 1)。 右図はシーカバブで大変美味しかった。

ティッカかなんかとサラダ。奥のは左とは違う料理。

カレーは二種類来てチキンとマトン。マトンのほうが辛いし、スパイスも効いていて好み。ナンはこのあと更に二枚来た。

サービスで更に一皿頂いて満足

Shizuoka.pyも始めて5年位経つけど継続的に集まれるのが良いですね。今後もゆるく楽しくやっていきたいですね。

早速ポチった。これから東京に行くので新幹線の中で読もうっと