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「Dr. Bonoの生命科学データ解析-読書会」に参加してきました

先週末は久しぶりに静岡に行って「Dr. Bonoの生命科学データ解析-読書会」に参加してきました。

昼は清見のラーメン

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夜はみぜんというなかなか美味しいお店

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二次会はちょっと調子悪かったので出なかったけど、駅ビルの小洒落スペース

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メモ等はtwitterに書いたのでここには書かないけど、今時の学生さんってモチベーション高いなーとすごい関心したのであった。特に5章の担当していた@bodyhackerのお話が面白くて、それだけでも行った価値があったと感じた。

バイオインフォマティクスもちょいちょいやろうかなと思いました。

そしてGood ScienceをやるためにはGood Communityが必要なんだなーと改めて感じました。

全然関係ないですが、そろそろ新年会兼反省会のお知らせを出そうと思いつつ、仕事が忙しくて忘れてしまうので気づいたら指摘してくださいｗ

15122017 work

いまさらビッグデータのこと

ビッグデータという5年ぐらい前に流行った言葉が最近この業界で流行っているので、なんだかなーと思いつつ昔買った本を読み直してみた。

ビッグデータの衝撃
城田真琴
東洋経済新報社 / ?円 ( 2013-05-02 )

3Vに照らし合わせて、ビッグデータと呼んでもいいねと思える生命科学関連データって実際どんなものがあるのだろうか？
データが増えることで、新たな知識の発見に繋がる可能性のあるビッグデータはどのVなのだろうか？
pubmedのような自然言語のデータはビッグデータと呼ぶのだろうか？

Wikipediaによると

ビッグデータ [1][2]（英: big data）とは、市販されているデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど巨大で複雑なデータ集合の集積物を表す用語である。

と定義されているのに、publicなデータベースをビッグデータって呼んでみたり、ビッグデータDBとか言っちゃうのはなんだかなーと思うんだよねー

言葉の乱れはサイエンスの乱れというかきちんと理解していない証拠なんだろうけど。

特に新規疾患ターゲット探索で使う手法って僕がゲノム創薬とかいう名目でバイオインフォマティクスやってた頃に比べて、すごく目新しい手法ってあんまり出てない気がするんだけどそういうわけじゃないのかな？っていうあたりが知りたいんですよね。バイオインフォマティクスとかテキストマイニングとか。

もし土曜日に会う人で、「 俺がレクチャーしちゃる 」っていう方がいたらよろしくお願いします。

13122017 chemoinformatics bioinformatics

機械学習を知らない人達はAIをどのようなものと捉えているのだろうか？

最近ずっと上向けに自分たちの取り組み(AIの取り組みとみなされている)に関するプレゼン資料を作っていました。

自分たちは周りも含めてAIなんて言葉は使わずに、Deep Learning(CNN, RNN)やML(SVM, RF)という言葉を使うのが普通なので最初、DL≒AIってことにしてプレゼン資料作ればいいじゃんというノリで作り始めて、大分完成したところでなんか違うなと…

DLとAIが混在していて分かりにくいわ

多分AIにもっと漠然としたニュアンスがあるんだろうなと。ちょうどいいタイミングで週明けに虫垂炎で安静にしなきゃいけない機会に恵まれたので、AIってなんだろうなということをずっと考えていました。

で、思い出したのが何回か前のrebuildでAIをジェネラルなものとドメインスペシフィックの2つに区別して喋っていたことで、もしかして、彼らはドメインスペシフィックなソルバーをAIって呼んでいるんじゃないかなと。実際、（機械学習を知らない人）のAIに言及しているスライド見直してみると「AIで解決」とか「AIの有効活用」などと書いてあるし。

というわけで、

AI : Deep LearningやReinforced Learningなどの機械学習の技術を利用したソルバーで人間に近いまたは超える精度を叩き出すものの総称

と定義すれば、DLともぶつからないしスッキリするんじゃないかなーと。

と考えると「AIで解決するのか？」という答えに対しては「もちろんイエス☆」ということになりますね。だってトートロジーなんだもん。「解決するものがAI」なんだもんねｗ

これは多少皮肉を込めた言い方になったけど、好意的に捉えれば、プログラミング的には抽象クラスのようなものを指していると考えることもできるのかなと思う。

こう捉えると「AIで解決」とか「AIの有効活用」と主張するのはそれほど間違ってないように思う。具象化どうするの？どう実装するの？という議論に進めばいいだけだし。

つまり、そのAIって書いてあるところ、どういう技術を使ってそのドメインスペシフィックな問題を解決するのか？という点に論点を移せばいいだけですね。

まぁ、それが難しいんだけどね。だから、お手軽になんでも解決みたいな印象を持たれてほしくないかなと強く思う。

AI創薬・ビッグデータ創薬
田中博
薬事日報社 / 2160円 ( 2017-06-23 )

ビッグデータに関しては、もうずっと前から言われてるけどデータ集めるだけではイノベーションなんて起きないじゃんと思っていて、ビッグデータ創薬なんてだめなんじゃないの臨床以外では？と感じるんだけど、私はそのあたり調査が足りてないので、土曜日の読書会でなんか意見をもらえると嬉しいなと明日にはエントリにまとめてみる予定。

12122017 food 東京

にほんしゅ屋とカレー

にほん酒や

風の森だけど、酒米は初めて聞く名前

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白子が美味しかった

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十字旭と香箱ガニ。香箱ガニの美味しさに目覚めた

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アボカドの味噌漬け。今度自分でも作ってみる予定。

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近所にできたという、インド料理屋に行ってみたら、ビリヤニがあったので迷わず注文。美味しかったのでまた行くか、今度は違うものを注文してみたい

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10122017 沼津 Haskell

三島haskell無名関数の会に参加しました

Haskell好きが集まってHakellに関してワイワイガヤガヤするという三島haskell無名関数の会が4年ぶりに開催されたので参加してきました。

ていうか、@karky7と二人だけだけだったw。

karky7に会うのは2年ぶりくらい？会場はリパブリュー

java とかscalaの話から入って、Goどうなんかな？みたいな

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ポテトにアンチョビをまぶしたのをつまみつつ、型システムと遅延評価、Hakyllいいよねっていう

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ラムチョップ美味いですね。からの麺や七彩おすすめという話と銀座のラーメン屋制覇しつつ、 pythonでrangeで添字付けながらループ回すのC++の影響なの？ｗｗ

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リュウゼツランのビールからなんで製薬会社は論文出すの？秘密にしないの？に対してGitHubにコードあげないと優秀なひと来ないでしょ？ソフトウェア開発会社は？みたいに返してなるほどされた話とか。

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うしとらモザイクマッドネスから、SBDDとかLBDDのしごとって何なの？とかあとマッドネスなネタをはさみつつ。karky7はユーチューバーになりたいヒトなんですか？とか

今元気が出るテレビの画像抽出を(haskellで？)やっている話とか、

「あーそう言えば僕のgmailアドレスは」

「あー知ってる知ってる、あれでしょ、山田太郎、メロリンキュー」

とバレていたりとかｗ

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リパブリューの5作目を飲みつつ、子供にプログラミング教育でスクラッチは甘えじゃないのか、だまってCとか教えろやっていう話とか。

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ムール貝から、来年は伊東の浜でBBQやりつつ勉強会するかという話と、おもむろにカウンターでGentoo起動させ始めてyesodに関してのアツいスライドが。

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モーモースタウト飲みながら、ワンコ愛について語る感じで

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尚、ビールは全てパイントですｗ結局5時間しゃべりっぱなしだったというｗとても楽しかったので、Haskellなどの関数型言語に興味がある方は次回参加されるといいと思います。Python,Java,C,C++,Scalaといった言語全般に関しても語り合えると思います。Gentooに関してはkarky7に任せますｗ

10122017 chemoinformatics bioinformatics

How important is reinforcement learning among machine learning techniques?

強化学習って自分の仕事にはあまり関係ないかな？と思ってあまり重要視してなかったんだけど、ChemTSではMCTS使っているし他にも強化学習組み合わせたものを使うことが増えたので、転職祝いに頂いたこの本をもう一度きちんと読んでいる。

これからの強化学習
牧野貴樹
森北出版 / 4536円 ( 2016-10-27 )

一章を何度も読み返して数式の意味をきちんと理解するだけで、結構応用が効きそう。これで論文読むのちょっと楽になったかな？二章はいきなり先端研究事例が出てきてハードルが上がるので流し読みにとどめて、3,4章の事例を読むのが良いかと思います。

「十分なデータを持っておらず、データの収集にコストがかかる世界において、データをどのように収集するか」が強化学習である、とみることもできる。その意味で、強化学習はいわゆるビッグデータと呼ばれるような、データが与えられることが前提とされる他の機械学習とは本質的には異なる問題に取り組んでいる (まえがきより)

AIの定義も曖昧で困るんだけど、ビッグデータもまたその定義が曖昧なものかと思っていて、データ数足りない場合には強化学習を利用してデータを獲得していく必要がでてくる場面も増えてくると思うんだよね。

それにしてもAIとかビッグデータとかいうバズワード嫌いやわ。

　　　　　　　　 ,. -‐'''''""¨¨¨ヽ
　　　　 　 　 (.＿＿_,,,... -ｧァﾌ|　　　　　　　　 　あ…ありのまま 今　起こった事を話すぜ！
　 　 　 　 　 |i i|　 　 }!　}} /／|
　　　　 　 　 |l､{　 　j}　/,,ｨ//｜　　　　　　　『おれはビッグデータを使っていたと
　　　　　　　 i|:!ヾ､_ﾉ／ u {:}//ﾍ　　　　　　　　　　　　　　思ったらスモールサイズだった』
　　　　　　　 |ﾘ u' }　 ,ﾉ　_,!V,ﾊ |
　　 　 　 ／´fト､_{ﾙ{,ィ'ｅﾗ　, ﾀ人　　　　　　な…　何を言ってるのか　わからねーと思うが
　　　　 /' 　 ヾ|宀| {´,)⌒`/ |<ヽﾄiゝ　　　　　　 おれも何をされたのかわからなかった…
　　　　,ﾞ　 ／ )ヽ iLﾚ 　u' |　| ヾｌﾄﾊ〉
　　 　 |／_／　 ﾊ !ニ⊇　'／:} 　V:::::ヽ　　　　　　　　頭がどうにかなりそうだった…
　　　 /／ 二二二7'T'' ／u'　__ /:::::::/｀ヽ
　　　/'´r　-―一ｧ‐ﾞＴ´　'"´ ／::::／-‐ 　＼　　　　 催眠術だとか超スピードだとか
　　 / // 　 广¨´ 　/'　　 ／:::::／´￣｀ヽ ⌒ヽ　 そんなチャチなもんじゃあ　断じてねえ
　　ﾉ ' /　 ノ:::::`ー-､___／:::::／/ 　 　 　 ヽ　　}
_／｀丶　/::::::::::::::::::::::::::￣`ー-{:::...　　　 　　もっと恐ろしいものの片鱗を味わったぜ…

25112017 chemoinformatics bioinformatics

From Promiscuity Degree (PD) to Target Family Degree (TFD) and Selectivity Degree (SD)

前回のPDの続きを楽しんでいた。

やりたいことはPDで単にActivity Cliffをカウントしているだけのところをターゲットファミリーの重複を除けばターゲットの依存性が解消できるだろうということ。

試したこと

最初にChEMBLのターゲット分類項目を使おうとしたがオントロジーのせいなのかまとめられないものが多くて上手くいかなかった。

続いてsimilarity matrixを地道に計算する方向を試してみた。これはbiopythonのpairwise2を使ったら遅すぎたのでclustalomegaを呼び出すことにした。マトリックスが出来たらMDSで二次元にマップしてからAffinityPropagationを使ってクラスタ分類させる方向でやってみた。これで適当なクラスター数に分けることは出来たのだが、散布図を眺めていると、どうも思ったように集団を形成しておらず結果としてはあまり上手くいったとはいえない感じだった。

考察

similarity matrixが上手く作れていなかったのが分類が上手くいかなかった大きな要因であるが、これはglobal similarityを計算したのが問題だった。多分ドメイン等の類似性が重要なのでlocal alignmentをするべきだった。つまりblastのp値とかE値を距離として使えばよかったように思う。または局所相同性かな。

当初、Xmeansでクラス推定する予定だったが距離行列をインプットに取れなかったのでMDS+APという方法をとったけど、このクラスター推定ももう少し上手い方法がありそうかなと思う。