Drkcore

最近読んだ本(20170113)

さわやかストーリー

くうねるところすむところ (文春文庫)
平安寿子
文藝春秋 / 596円 ( 2008-05-10 )

こっちはよくわからん。あと二部あるらしいので早く発売して欲しい

小暮写眞館I (新潮文庫nex)
宮部みゆき
新潮社 / 497円 ( 2016-12-23 )

小暮写眞館II: 世界の縁側 (新潮文庫nex)
宮部みゆき
新潮社 / 562円 ( 2016-12-23 )

04012017 work

最近読んだ本(20170104)

頑張れば何とかなる系。元気が出る系ともいう。悪くはなかったが、ハッピーすぎるだろうｗ

記者はつらいよ―中央新聞坂巻班 (ハルキ文庫)
仙川環
角川春樹事務所 / 670円 ( 2015-12 )

久しぶりに読んだビジネス本。読んだというより流し読みにちかいけど。主張したいことは、企業の業績を伸ばすためにはまず会議に手を付けるべきで「良い会議」というのはどういうものかを自分たちでよく考えるべきだというものだった。

昔、労働時間の内訳を測ったことがあって、(実際に測ってみると)会議時間の多さにびっくりしたのとそのコスパの悪さに唖然としたことがあったので著者の言いたいことはもっともだと思った。

しかしながら、提案しているソリューションが古臭くてちょっと自分には合わなかった。もうちょっといい感じのツールを使っているし、ITの利便性を最大限に発揮しているよなぁと感じてしまって流し読みモードになってしまったけど、そういうあたりを考えたことのない人にとってはためになる本だと思う。

会議の9割はムダホワイトカラーの労働時間を50%削減させるマネジメント
末松千尋
PHP研究所 / 1620円 ( 2016-12-08 )

03012017 life

あけましておめでとうございます

ぐーたらしていたら3日になってしまったというか大晦日以来外にでていないｗ　まぁ娘は1週間近く外に出ていないらしいけどｗ

去年は色々あって年末にかけて忙しかったけれど、充実していて良かったと思っている。今年も色々頑張っていきたいところ。あとコード書いてなにかプロダクトを残さないとなぁとは思っている。

年末は料理ばかりしていて、今年は黒豆と栗きんとんの出来が良かったので満足だった。伊達巻も上手く仕上がったし八幡巻きも息子が手伝ってくれていいものが出来た。

あとDABがやばかったので一度食べるといいと思う。

年始は家から出ずにhuluでWALKING DEADを見まくってたけど、シーズン2を見終わるかどうかという感じ。あれっって7まであるの長すぎるわ…

ゲーム的には、年末にyoutube見てたらサガスカーレットグレースのCMが目について、サガ世代の僕としては欲しくてたまらなくなり、娘がお年玉でPS VITAを買うタイミングで一緒に買ってしまった。娘が使ってない時間に遊んでるけどレオナルドスタートで4時間くらいでラスボスに行ってしまい為す術もなく死んだので、直前のセーブポイントから逃げ出してストーリー回収し始めたところ。

サガスカーレットグレイス - PS Vita

スクウェア・エニックス / 5819円 ( 2016-12-15 )

さすがSAGAやなと。

戦闘は戦略性があって気を抜くとすぐ全滅しそうになるので、丁寧に戦わないといけないので楽しいし、新技閃くと、「おっ」っとなって嬉しい。今のところ三龍旋がお気に入りの技だけど、乱れ雪月花を早く習得したい。

というわけでマイvitaが欲しくなっているｗ

PlayStation Vita Wi-Fiモデルブラック (PCH-2000ZA11)

ソニー・コンピュータエンタテインメント / ?円 ( 2013-10-10 )

11122016 chemoinformatics tensorflow

Machine Learnig Aided Drug Design (MLADD)

Mishima.sykに参加された皆様お疲れ様でした。深層学習のフレームワークのハンズオン如何でしたでしょうか？次回に何をやるかは未定ですが、反省会という名の（新年会？忘年会？）でテーマに関して話し合う予定なので興味ある内容があれば私まで伝えてもらえるとありがたいです。

僕はkerasを触ったことがなかったので、一通り学べて助かりました。tf.contribe.learnはできるだけ何も考えなくていいように作っているのに対してkerasはもうちょっと構築の仕組みを楽にする感じのフレームワークかなぁと。tflearn](https://github.com/tflearn/tflearn)と似たものを感じた。

尚、当日の資料とデータはGitHubにあるので必要に応じてダウンロードするなり好きに使ってください。尚slideshareを使わないのは今の職場が何故かブロックしているからですｗ

ここからは、最近ちょっと考えていることをだらっと書いておきます。

その昔（というか今も）CADD(Computer Aided Drug Design)という言葉はあるのだが、あれはコンピューターを利用して解析をするオペレーター（モデラーともいう）のヒトと、実際に合成するケミストがいるので、主観のぶつかり合いというか、お互いの経験による解釈の違いというのが起こりやすい。あとは精度がそんなに良くないので確度を考慮しながら結果を解釈する必要があったりして色々面倒事が多い。

最近、DeepLearningのようなそこそこ精度の高い手法を淡々と自動的に構造最適化プロジェクトに適用するような環境を作ったらどういうことが起こるのだろうか？というあたりに興味が湧いている。機械学習はヒトの解釈の余地が入らないので淡々と受け止めるしかなく、それをどう使うかというのはどちらかというとケミストに委ねられるようになるし、モデラーにとってもそれ以上の何かを出さないと存在価値がないという状況になるのかなーとか思ったり。

将棋ウォーズで常に棋神がガイドしてくれる感じに近いのかなぁ。

08122016 chemoinformatics tensorflow

pychembldbでアッセイ数の多いJ.M.C由来のデータを抜き出す

土曜のテスト用データになんかないかなーと探してたのだけど、ChEMBLのサイトではアッセイ数とかでフィルタリングができなかったので。

from pychembldb import *
for assay in chembldb.query(Assay).all():
    if assay.doc.journal == "J. Med. Chem.":
        act_num = len(assay.activities)
        if act_num > 100:
            print act_num, assay.chembl_id, assay.description

これだと効率が悪いのでものすごい時間かかるけど、一回流すだけだからまぁいいやと。

27112016 chemoinformatics tensorflow

pychembldbで活性値付きのSDFをつくる

次回のMishima.sykまで2週間を切りました。そろそろハンズオンの準備を開始しています。

尚、ハンズオンでは作業環境を揃えるために事前準備が必要なのでよろしくお願いします。一応cloud9でもいけるように用意しているそうなのでネットに繋げさえすればOKみたいですが。

さて、ハンズオンのためにサンプルデータを選ばなきゃいけないんだけど、ChEMBLからアッセイ系選んで含まれている全ての化合物情報をsdfでダウンロードしたけど属性に活性値が付いてなかった。

アレレのレですよ。

なんかやり方あると思うんだけど、とりあえずはpychembldbで活性値付きのsdfを出力するようなものを作った。しかも自分の中で最近ブームが来まくり100％中の100%なclickを使ってコマンドにしてみた。

from rdkit import Chem
from pychembldb import *
import click

@click.command()
@click.argument("chembl_id")
def chemblid2sdf(chembl_id):
    assay = chembldb.query(Assay).filter_by(chembl_id=chembl_id).first()
    w = Chem.SDWriter("{}.sdf".format(chembl_id))
    for activity in assay.activities:
        m = Chem.MolFromMolBlock(activity.compound.molecule.structure.molfile)
        act = activity.standard_value
        m.SetProp("ACTIVITY", str(act))
        w.write(m)

if __name__ == '__main__':
    chemblid2sdf()