10022019 chemoinformatics
今回バイオインフォマティクス寄りの発表がいくつかあったので、非常に勉強になった。テンソル分解ちゃんと勉強しないとなと思いました。
ハンズオンのほうは、condaはあまり万能じゃないなと。油断してた。Windowsだとunzipのcondaバイナリないとか、SMILESを""で囲うとだめだとかよくわからないエラーに悩まされた。まぁでもWindowsでもREINVENTが動いたので良かったとしよう。
お昼は王味で小エビラーメン
懇親会の刺し身
二次会のリパブリューのラムチョップ
そしてアルコール度数17.5%のビール
次回もまた楽しくやりましょう
01022019 chemoinformatics
参加はこちらから。
今回の会の趣旨とか狙いみたいなものはこちらを御覧ください。
私はSitagliptinのアナログを出すようなジェネレータを動かすハンズオンをやろうかなと考えています。デモのために訓練300回させたモデルでとりあえずjupyter notebook作ってみましたが、出来がイマイチなので週末にでも3000 iterationくらい回したモデルを作り直して更新する予定です。
12012019 life
One of the founders of Mishima.syk passed away.
We can fly But We want his wings We can shine even in the darkness But We crave the light that he brings Revel in the songs that he sings My angel XXX
03012019 chemoinformatics
あけましておめでとうございます、今年もよろしくおねがいします。
昨日まで日本酒飲みまくってグダグダしていたので、今日からそろそろ始動しようかなと思います。@iwatobipenがアクティブにGitHubにプッシュしまくっているみたいなので、Mishima.sykのタイムスケジュールも更新しましたが、あと40分くらい空いているのでLT入れたい人は早めに時間を確保してください。
今回はGenerator mini hands-onをやることにしました。理由は、第404回CBI学会講演会ではThierry KogejさんにMolecular de novo design through deep learningと似たような公演をしてもらう予定にしているからです。
スライド3でDe novo molecular generation with deep learning has developed very rapidlyってあるんだけど、今大体どのくらいの化合物生成してくるのかを知らないと、公演楽しめないと思うんですよね。この手の話って知らないで聞くと期待感あふれるストーリーなのか、現実味を帯びているのかいまいち掴めないという。
というわけで彼らの提案しているREINVENTを実際に動かして、化合物提案がどんなもんなのかを見てみようというハンズオンになります。予めChEMBLでトレーニング済みのモデルはこちらで用意しましたのでjupyterでちょっとコード打てば動くようにする予定です。
本当は参加者に、それぞれ上市された薬剤のもとの特許を渡して、生成モデルがどのくらい生成したら実施例をカバーすんのかな？っていうのをやってもらうハンズオンにしたかったんだけど、それはGPU必須っぽいので今回は断念しました。
参加はこちらから。
ハンズオンをやってから改めて読むと味わい深いエントリはこちらです。
今年を振り返ると書いたエントリ数は100弱だった。昔は1エントリ/day以上は書いていたので最近はブログに対する意欲は薄れているが、後から振り返るためにもう少し書くようにしたい。
今の会社に入って２年ちょいだけど、今年は成果が沢山でてよかったと思う。チームで社外発表を全部で10以上できたし、来年講演に呼ばれているの確定なの4,5はあるしね。来年も社外発表を通して議論、フィードバックをもらいながら成長していきたい。
または overwhelming growth ってやつ?w
一方で去年の振り返りに埋め込んだTEDの動画にあるように、去年はタイミングが良かったというのもあると思うんですよね。「半歩先の仕事の発表だったからウケた」みたいな。サービスとしてはありなんだろうけど、サイエンスとしてはどうなのかなーと思わなくもない。マジョリティが理解できる程度にしか先に進んでないってことだから、すぐに追いつかれる強みにしかならんのかなーとも思うので、そのあたりも考えていかねばいけませんね。と、そういうことを考えられるようになったのも進捗した結果なのでそれはそれで嬉しいことですが。
来年は 「単純なAI based XX」っていうネタも落ち着いて、ドメイン知識が必要ななにか新しいことをプラスしないと評価されなくなってくるっていうようになるんじゃないかなぁーって思います。特にケミストリーはAIっていう焼畑農業である程度焼き尽くしちゃった感があるしね。そのあたり、少し進めていければいいなと思っています。
あと来年はちょっとBioinformaticsのお手伝いもしないといけないのでそっちもきちんと成果を出せるようにしたいけど。まずは環境を整えないといけないなって感じですね。あとバイオインフォの情報も追いかけないといけないので大変になりそう。
あと英語力をもっとあげていきたい。僕もエントリ英語にしようかな。
手術というものを初めて経験した、盲腸だけど。それからPokemon GoのトレーナーレベルがMax(40)に到達したら、あまり運動をしなくなってしまった。良くないのでなにかしないとなーと思っている。
18122018 chemoinformatics
将棋を指される方はご存知だと思いますが、将棋ウォーズっていうアプリがあって、それには棋神というコンピューターが3手くらい指してくれるシステムが存在します。
ま、どういうことかと言うと、自分の能力を超えてブーストしてくれるわけですね(実際あれを使うと万能感に浸れますｗ)。
で、化学構造の生成モデルも似たような立ち位置として使えるんじゃないかなーと話していて、最近、実際にそういう事例の話を聞かされて、やっぱブーストするのか！と感激したわけです。
なにもないところからアイデアを出すのは人間には苦痛を伴う作業だけど、幾つかの選択肢が与えられた場合、妙手を選びやすいのは人間の特性なのかなーと思った次第。
18122018 d'n'b
私のブログのタイトルは好きなドラムンベースのさらに細かいジャンルからとっているわけですが、最近聴いてる新譜が妙に昔懐かしのJungle感を感じさせる曲が混じってるなと思い、
20年経つからそりゃ回帰もすんのかな
— kzfm (@fmkz___) 2018年12月17日
とtweetしたらありがたいreplyを頂き、よく考えたら確かに分子設計もぐるぐる回っておなじ歴史を繰り返しているようでいて、実は色々と前進しているんだよなーと、一つ思い出したので書いておきます。FMOのことですがw
私とFMOの出会いはかなり古くて、1999だか2000だったか覚えていませんが、CBIの年会に北浦先生がポスター出されていたのを目ざとく見つけて、あれこれというかネホリンハホリンした挙げ句、激ヤバマスト!!!と大興奮したのを忘れていません。
ま、もちろんその当時の同僚や上司のレスポンスは冷笑そのものであったことは言うまでもないことでしたけど、実際のところそもそも計算資源がなかったし、まぁそんなもんかなって感じでしたね。どうしても蛋白-リガンド複合体の計算したかったら切り出してモデル化するのがその当時の王道だったしね(そして製薬企業でやってるのはほとんど見なかったけど)。
その後、数年くらいで基盤の整備が行われてCBI主体の講習会などが開かれて、FMOは誰でも使えるようになったんですが、それでもコンピューター資源の制約は大きくて、このあたりで$40000くらい投資して導入したクラスター(AMDのCPUだったと思う)で計算しても6-31Gくらいの基底関数だと1weekくらいかかっていた（はず）
で、まぁ今だと、ちょっとした投資でクラスター組めば同じくらいの計算5,6時間で終わるし、AWS使えばもっともっと早く計算できるっていう状況になってるっていうのがよくよく考えてみると感慨深いわけです。
機械学習もそうですよね。そして、計算機の速度向上やアルゴリズムの開発で、あたかも発明が起こったかのように見える。たぶん、いろんな分野でそうなんだと思います。MOやMDだって同じ名前のプログラムを使っていても、出来ることの量が圧倒的に違ってきているので質も変わろうとしていると思います。
— Masakazu Sekijima (@m_sekijima) 2018年12月18日
というわけで、計算機資源の速度向上や、結晶化の技術がFMOでやれることの可能性を広げているので、なにか新しい貢献ができるといいなーと思いました。
12122018 chemoinformatics rdkit
Interpretaion of the QSAR model with fingerprints is difficult because its features don't show substructures but position of bits. The latest version of RDKIt has implemented the new fingerprint bit rendering code, so we are easily able to understand the meaning of the bit as a substructure (fragment)
Now, I wrote some code to visualize important fragments of the compounds and uploaded it to GitHub.
If you are familiar with Kinase inhibitors, I am sure that you will notice its usefulness.
12122018 chemoinformatics
Githubでasciidocでやればいいと思ったので用意した。
サイトのaboutのところにも
Mishima.sykは主に三島を中心に活動するライフサイエンス系の勉強会で、 特にオープンソース・ソフトウェアの活用や普及を促進するためにハンズオンや 啓蒙活動を行っています
って書いてあるしね。
clojure cookbookとかpro git2を参考にしたい
12122018 chemoinformatics
創薬 Advent Calendar 2018の11日目の記事です。
もし「AI創薬のためのケモインフォマティクス入門」ってのがあったら目次はこんなになるんやないやろか？ってものを @iwatobipenと一緒に考えてみた。
対象読者は
あたりを想定してみたのだけどもし、「こういう章追加したほうがええんやないか？」とか「これは不要だろ」っていうのがあれば教えてもらえると嬉しいです。RTしてからコメント入れると見逃すのでそこは是非コメント付きRTでよろしくお願いします。
ケモインフォの入門書もあれば絶対に売れると思うのですが。
— ノブ＠化学者／研究者の生き方を考える (@chemordie) 2018年12月9日
出版業界の皆さま、絶対に売れる本を作るチャンスですよ。 https://t.co/IesQJ1Jms1
ちょっと追加した(2018.12.12)。web interfaceは入門の範囲を超えそうなのでどうするかは考える。
我々も、「ケモインフォマティクスとかマテリアルズインフォマティクスやりたいんだけど、何から勉強すればいいんですかね？」みたいな質問されることが多いけど、「この本読んどけばいいよ」って言えなくて辛いので、なんか欲しいなとは思っているのですけどねー。
ビジョナリー・カンパニー２ 飛躍の法則
Waystone