二年前の6月(2016.6)に虫垂炎になってから抗生物質でなんとかしていたのだけど、(2017.1),(2017.12)そして先週と、だんだん頻度が高くなってきていて流石にめんどくさくなったので切り取ってもらうことにした。

月曜の深夜にひどく傷んだので、火曜日に会社を休んで診察->そのまま入院、次の日(水曜日)手術(開腹手術)をして、だらっと過ごして土曜の朝に退院という流れ。

尚、歩くとお腹が痛いけど、チャリだと負担が少ないのでチャリでぐるぐるとポケモンイベントを堪能出来ましたｗ今は動きが鈍い以外はいつもの生活と変わらない感じ。

一応入院中のアクティビティをメモっておく

2018.02.06 (Tue)

早朝から虫垂炎の痛みで眠れず、会社を休んで病院直行。先生に「流石に切りますかね？」「はい、喜んで！」って感じ。一旦帰って荷物（パソコン関連ｗ）を準備して入院。前日は元気なのでmmpdbのSQLAlchemy化をやって捗ったｗ

前日に手術の準備として、

1. 陰毛を剃る
2. おヘソ周りクリナップクリンミセス

が行われました。1は思ったよりも剃られるわけではなくてなんというか競泳用海パンのあたりまででした（知らんけど）。問題は2のほうで、おヘソを若い女性の看護師さんにオリーブオイル付きの綿棒でクリクリされるので、ヘソが汚いと更なる何かが待っている感じでした。僕は特に問題なくクリアーしたのでわからんけど、腹部の手術を受ける際にはヘソ周りの綺麗さは重要なファクターのようなので気をつけましょう。

2018.02.07 (Wen)

手術時間は午後って伝えられていたんだけど、正確な時間は決まっていなくて、午前中は論文読んだり、コード書いたりして時間を潰していた。手術自体には不安はなくて「どうせ切っても、たかだか虫垂炎のクソ痛い時と同程度なんでしょ？」って感じ。むしろ尿道カテーテルですよ、奥さんって感じで、ググるとすごい痛いとかいうレポばかりで不安としては9割方そっちだった。女性のカウンセラーに「何か不安なことはないですか？」と言われて、真っ先にそのこと訪ねたら「私女なので（失笑）」みたいなｗ　テンパってたｗ

手術は1500からで手術台に載せられて、酸素マスクを当てられて麻酔薬を少しずつ流しますからねって言われてから、本気で目を開けていたんだけど、気づいたら起こされていて手術が終わっているパターンだった。この間1時間くらいだと思う。尿道カテーテルが装備されていて、起きる事前に座薬（鎮痛剤）が打ち込まれていたけど、尿道カテーテルの違和感はなかった。それよりもお腹が痛かった。流石に術後はぐったりしていたらしい。

その日の夜は基本的にお腹が痛いのと背中と腰が痛くて寝られなかったのだけど、鎮痛剤は座薬と筋注を交互に打つルールになっているらしく、経験では座薬の鎮痛剤は内臓の痛みとか腰痛を和らげる効果はなく辛かった。筋注は完全に痛みが遮断して数時間の睡眠を堪能できた感じ。鎮痛剤はTPOにあわせて使い分けられたほうがいいので、painのプロジェクト頑張ろうと思いました。あとこの論文反芻していた気がする。

2018.02.08 (Thu)

結局、夜中からほとんど寝られず朝を迎えた。朝、尿道カテーテルを外すことになり、痛さにドキドキしたが、ほとんど痛みはなく終了。カテーテル自体そんなに違和感がなくて（痛みのほうが勝っていた）胃カメラの内視鏡検査のほうが辛かったくらい。その後にトイレに行って排尿した時に、空気の入ったホースみたいにゴボゴボ鳴るのが面白かったw　膀胱に空気を入れるような薬があればゴボゴボプレイが出来て良いかもと思った。

カテーテル抜いて、部屋に戻ったときにはぐったりしていて、今日は終わったわと思ったけど、一眠りしたら元気になったので午後からはコード書いたり論文読み始めていた。大部屋から個室に移してもらったので、のびのびと色々やれて良かった。入院したら個室がおすすめ。

2018.02.09 (Fri)

なんもやることがなくて、ネットのチェックしたりコード書いたり、論文読んだりしていた。傷がちょっと痛くて、腹筋を使う動作が辛かったが、普通に集中して色々とこなしていた。ポケモンのジムとかポケストップが周りにないので悶々したけど。暇そうにしていたら次の日に退院の許可が出た。

2018.02.10 (Sat)

1000くらいに退院できた。もう少し長引くかなと思っていたので開腹手術にしては早い退院だったのかと思う。腹膜炎併発したら一ヶ月近く入院するらしいから早めに受信して、薬で何とかするなり切るなりしたほうがいいなと思いました。

帰ってきてからゆっくり観察してみた。医療用ホッチキスで留めてあるので、抜糸というよりはバッチキスと言ったほうがよいのではなかろうか？

以上、初めての入院と手術。

Kindleでは出ないのかな？

深層学習
Ian Goodfellow
KADOKAWA / 4968円 ( 2018-02-28 )

まぁ、Yoshua Bengioだから買わないわけにはいかないが

個人的には、QSARがMDやMOのようなシミュレーションを併用しているように、QSPRのあたりもPBPKやPK-PDなどのシミュレーションを活用してもっとうまくやる日が来ないかなと願っている。

なんかそんなこと書いてたよなーと探したらいくつか見つけたが、その当時はRに傾倒していたのか…そして8年前か、前職で無駄にサボりすぎたな…

最近Novartisからそのあたりの論文出たので早速読んでみた。こういう論文テンション上がるわ。

• Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling in Lead Optimization. 1. Evaluation and Adaptation of GastroPlus To Predict Bioavailability of Medchem Series
• Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling in Lead Optimization. 2. Rational Bioavailability Design by Global Sensitivity Analysis To Identify Properties Affecting Bioavailability

尚スライドも見つけたのと、著者を調べたらsimulation plusからnovartisに移ったのかな？でもこのあたり精力的にやるんだろうなぁ。

論文の内容は一部はよくあるQSPRでCLintを予測してPBPKモデル(一部の人達から熱狂的支持をうけるGastroPlus、でもちょっと使いづらい)に渡してBioavailability(F)を予測するというもの。

論文中では実験値もQSPRから予測したCLintでも全然あってない、ｙ=x+aみたいな横棒の線になってた。でもCL(local)っていう局所予測モデルになおすとすごく改善していたので、おーすごいすごいこれはと読んでたけど。これはgastroplusのFに合うようにCL(local)をoptimizeして、それをQSPRで学習したっぽい…　ちょっとずるいけど仕方ないのかなぁ。以前も似たようなことあったし。

Figure.5のランドスケープは有用そう、今度試したい。

2部はPBPKでシミュレーションして、PLSで重要そうなパラメータを出してくるっていう話。スキャフォールド依存的なそういうパラーメータがシミュレーションで見つかると面白いよなぁと思うが、こういうことやるには簡易でスループットの高いPKアッセイ系がないと難しいかなと思った。

追記 18.02.09

Kindle版が出たので早速買おうと思い目次を読んだら、これは自分が読むよりも子供に読ませたほうが良いのでは？と思い、紙の方を注文した。

プログラマの数学 第2版
結城 浩
SBクリエイティブ / ?円 ( 2018-02-08 )

Kindle版が待ち遠しい

プログラマの数学第2版
結城 浩
SBクリエイティブ / 2376円 ( 2018-01-17 )

4年前のドラフト

木村先生はいい。この頃のインタビューでちょっと感銘をうけたのは忘れない。

将棋は面白いけど、最近は全く指してない。他にやることが多すぎて暇がない… youtubeの将棋チャンネルは見てるけどねｗ

7六〜6六に歩をあげてから、四間飛車にせずに、矢倉を組むことがある。

木村の矢倉　急戦・森下システム
木村 一基
マイナビ（日本将棋連盟発行） / ?円 ( 2012-03-24 )

木村の矢倉　３七銀戦法基礎編
木村 一基
マイナビ（日本将棋連盟発行） / ?円 ( 2012-12-26 )

やっと時間が取れたので嬉々としてコードリーディングしてるけど、謎のディレクトリが結構あってexamplesに移したほうが良いんではと思うものもあった。これから洗練されていくのだとは思いますが、強化学習とかが一緒に入っていると使いづらいんじゃないかなぁ（自由度がなくなるっていう意味で）。

このあたりは、ウェブフレームワークのフルスタックがいいのか、薄いラッパーがいいのかっていう問題に似ている気がするけど、Flask使いの僕としてはdeepchemはとりあえず使いつつ、便利な機能を参考にしつつ薄いフレームワーク作って柔軟に対応できるようにしていくようになっていく気がする。

あとドッキングシミュレーション周りのコードに興味があるんだけど、MOEとか schrodingerに対応してほしいなと思うけど、これは自分でやるかもしれない。ただ、ドッキングシミュレーションの大雑把な情報をDLにかけて高次の抽象表現得られるとは全然思わない。むしろCNNのようなコンボリューションの効果のほうが、いわゆるMDのような動的な効果を考慮するようになっていいんじゃないかなぁと考えている。

ただし、自分のスタンスとして、ドッキングってのは反応の前後でproductとかreactantが変化しない化学反応 だと捉えているので、そのあたり表現できない荒い計算は未来が感じられない。正直、軌道の係数とかインプットにしてみたい。

pafnucyも読む。

DeepChemのソースコード黙々リーディング会っていう、ソースコード読みながら注釈入れつつGithubで共有して、そのあとリパブリューでビールをガブガブ飲む会を思いついたんだけど、興味ある人おるかな？

data

dataいじり用

dock

docking関連

feat

記述子関連

• adjacency_fingerprints.py
• atomic_coordinates.py
• basic.py
• binding_pocket_features.py
• coulomb_matrices.py
• fingerprints.py
• graph_features.py
• mol_graphs.py
• nnscore_utils.py
• one_hot.py
• raw_featurizer.py
• rdkit_grid_featurizer.py

hyper

parameter最適化用

metalearning

metrics

sklearn.metrics

models

molnet

nn

rl

強化学習

splits

データセット分割

trans

tree.txt

utils

ちょっとスライドたくさん作らなきゃいけなくて、休日出勤したので帰りにリパブリューでIPA飲んできた。うまし

月曜は家で仕事してたら、電車に乗り遅れて昼が取れなかったのだけど、会議が予定より早く終わって七彩のラストオーダーに間に合ったので、初めての七彩。注文を受けてから麺を打つの斬新。

庫裏で日本酒ちょっとずつ。

週末は弟夫婦が来てたのでやきとりの王将にいった。

焼きうずらのたまごは殻ごと食べられて不思議な触感だった。

前回から一ヶ月でレベルアップ。早かったわｗ

年末年始に英語のポッドキャストを聴きながら、しあわせタマゴを使用してゴプラをポチポチしながら歩くという一石三鳥な取り組みを毎日やったのが効いた。

深層学習、強化学習関係の本を買ってみた。

速習強化学習は八重洲ブックセンターでパラパラめくったら良さそうだったので購入。あとAIっていうラノベだかファンタジーの新ジャンルが出来ていて花開いているなと感じた。

それから、深層学習、強化学習をCで実装するっていう漢だなと思える本があった。

速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―
Csaba Szepesvari
共立出版 / 3240円 ( 2017-09-21 )

詳解ディープラーニングも読み物として良さそうだなと思ったんだけど、分厚かったので却下、家に帰ってポチるかとアマゾン開いたらKindleでも買えたのでそっちを購入、でもfire8だとちょっと文字が小さい。固定レイアウトはあんまりよくないよね。

詳解 ディープラーニング　TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理
巣籠 悠輔
マイナビ出版 / ?円 ( 2017-05-30 )

昨日のこれをちゃんとコマンドライン化してmishima.sykのrepositoryにあげておいたので適当にいじってください。

まともに動くようになったらpypiにでもあげようかなと思いますがとりあえず動かしたい場合にはgit cloneしてから

python setup.py install

で、md2pptxというコマンドが使えるようになるのでmd2pptx --helpで使い方を確認してください。

もともとのmarkdownの記法ではクラス属性とか渡せないんだけど、Attribute_list を使うとよろしい感じだったのでそうしています。

• power pointのlayoutを指定する
• テキストボックスのareaの位置、大きさを指定する
• 画像の位置、スケールを指定する

あたりの情報はこれを使えばなんとかなるのではないかと。