Drkcore

最近読んだ本(20160303)

過去に戻る系の話

最後の数行がスゴかった。そうきたか～と感心した。

リピート (文春文庫)
乾くるみ
文藝春秋 / 842円 ( 2007-11 )

03032016 ingress

ingress level14に全然届かない

level 13から5ヶ月以上たっているのに100万APくらいしか稼いでない。

ただただAPを500万あつめるというだけの苦行に心が折れたのだが、結果として運動不足に陥った…

このままではいけないのでlevel14まで頑張ってみようかなぁ…

ヘルシープログラマにもingressやれ、歩け って書いてあるし

ヘルシープログラマ ―プログラミングを楽しく続けるための健康Hack
Joe Kutner
オライリージャパン / 2808円 ( 2015-07-23 )

02032016 Python

ptpythonという快適REPL

prompt_toolkit がアツいというエントリを見かけて、おーアツい！と色々見てたらptpythonなるものを見つけた。

EmacsではJedi.elつかってるし、いいかもと思ったけど、職場の開発マシンは非力でもっさりしていたが家のmacbook airでは快適だった。

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ipythonとの使い分けどうすればいいのだろうかと思った。

02032016 静岡

静岡の地酒を扱うお店とかを紹介する本

知らないお店とかあったので割と楽しかった。でも静岡-浜松のほうの西部のお店が多めな気がした。

杯が満ちるまで―しずおか地酒手習帳
鈴木真弓
静岡新聞社 / 1728円 ( 2015-10 )

01032016 life

AJACS三島のNGS解析のハンズオンに参加してきた

色々勉強になり充実した二日間でした。皆様お疲れ様でした。

こういう立場のヒトもいるってことで参加に至った背景(+α)をちょっと書いておきますね。

僕自身は完全にドライな立場のバイオ(ケモ)インフォマティシャンで、手火山式やでってくらいカッチカチの乾燥タイプです。そして、 うちの職場にはウェットなNGSの人材（普通のマイクロアレイとかDNAチップを扱う人材も）はいません（重要）。

じゃぁ、なんでNGSのデータ解析すんの？っていうことになるんですが、僕は企画調査的な立場で公共のデータをゴニョゴニョしたりする必要がたまにあるんだけど、最近NGSのデータって増えてきているわけです。公共データの使い方を知らなければ「分からない☆」と無知で通せるので幸せなんですが、流石にそれは自分のキャリアを考える上でよろしくないわけです。で、年末にちょっとそういった仕事が入ってきたので、いいタイミングだなぁと年始にDRY本を読んでいたんですがところどころ実験を理解していないとわからないようなところがあって消化不良だったところにハンズオンが丁度開催されたので参加したわけです。

次世代シークエンサーDRY解析教本 (細胞工学別冊)

学研メディカル秀潤社 / 5832円 ( 2015-10-15 )

具体的にはQCのところだったんですが、実際に実験やっている人だったら機械や手法にどういう癖があって、だからこういうあたりに注意してQCするとかそういうことを意識しながらトリミングしたりするんでしょうが、そこら辺の間隔が分からなかったので参加して非常に勉強になりました。それからウェットの参加者の割合が比較高かったせいか講師の方が「実験やっている方ならわかると思いますが」っていうあたりは押さえておくべきことがらなんだろうなとメモった。

それから、基本的に発現解析だけ押さえておけばいいかなと思っていたんだが、やはりChIP-seqも勉強しとかなあかんかなと思った。推薦されていたのはこの本だったかな？

次世代シークエンス解析スタンダード〜NGSのポテンシャルを活かしきるWET&DRY

羊土社 / 5940円 ( 2014-08-23 )

あと　DAVIDを知ることができたのが良かった。あれは便利そう。他にはMetascapeも良いらしいく、調査が捗る感ある。

最後にハンズオンやっていてちょっと気になったあたりをメモっておきます。

Pipe(|)

隣のヒトにPipeを使ったコマンドの意味を聞かれたのだけど、unix初心者にパイプって馴染み薄いよなと思った。level2で

find * | grep gtf

みたいな記述がいくつかみられるんだけど

find . -name '*.gtf'

のほうがわかりやすいかも

R関係

p.117のextdataPathをpasteする必要はないと思う
p.118はsend <- csDendro(my.genes)とするべき

ダウンロード関係

p.105でebiにwgetするという記述があって、年始に写経した時にこの部分で結局3日取られてデータ取得もDRY本のネックやなと感じたけど、これはよく考えたら（考えなくてもｗ）DDBJからダウンロードするべきで、DRA Searchにアクセッション番号を入れて検索すればいいとのこと。

ただ、これはちょっとステップを踏むのでスクリプトを書いてみた。

wget `python draget.py ERR266338`

こんな感じでデータが取れる

お食事

たまに僕のタイムラインに握りの盛り合わせが投稿されるｗもろこしずしで地魚丼を食べた。寒すぎて握りの気分ではなかったので次回はおまかせにぎり8貫で攻めたい

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二日目の帰りにはつこでちょっと引っ掛けるかと思い寄ってみたが休みだった。facebookで告知して欲しいところ。

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その後やごみも振られて、蕎麦宗は休日だし、濃いものは嫌だとダラダラと駅に向かったら香香についてしまったｗ

ピータンと砂肝の唐揚げをつまんで帰った。

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26022016 chemoinformatics

MMPを効率的に格納するためのデータ構造

今まではMMPはIDのペアと活性値の差分だけ持っていれば良かったので適当なスキーマのデータベースに放り込んでいたんだけど、Monitoring the Progression of Structure–Activity Relationship Information during Lead Optimizationというアッツい論文を読んでから、うちでもMMSとかSARM_disc_scoreとか出したいと思っていたが、やる気が無いので放置していた。

最近データベースを作りなおす機会があったので構造も新しく考えてみた。

MMPはCore(共通骨格)とペアのそれぞれのフラグメントに分けられるのでone-to-manyで割とシンプルにかけるんだけど、それぞれのFragmentからのbackrefをmmpsにしちゃうとエラーが出るので変なナンバリングしないといけなかった。

from sqlalchemy import Column, String, DateTime, Float, Integer, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
from MMP.database import Base

class MMP(Base):
    __tablename__ = "mmps"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    core_id = Column(Integer, ForeignKey('cores.id'))
    fragment1_id = Column(Integer, ForeignKey('fragments.id'))
    fragment2_id = Column(Integer, ForeignKey('fragments.id'))
    activity_id = Column(Integer, ForeignKey('activities.id'))
    compound1_id = Column(String(6))
    compound2_id = Column(String(6))
    fragment1 = relationship("Fragment", foreign_keys='MMP.fragment1_id', backref="mmps1")
    fragment2 = relationship("Fragment", foreign_keys='MMP.fragment2_id', backref="mmps2")

    def __init__(self, **kargs):
        self.compound1_id = kargs["compound1_id"]
        self.compound2_id = kargs["compound2_id"]

    @property
    def mmp_id(self):
        return "{}-{}".format(self.compound1_id, self.compund2_id)

class Core(Base):
    __tablename__ = "cores"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    mmps = relationship("MMP", uselist=True, backref="core")
    smiles_string = Column(String(255), unique=True)

    def __init__(self, **kargs):
        self.smiles_string = kargs["smi"]

class Fragment(Base):
    __tablename__ = "fragments"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    smiles_string = Column(String(255), unique=True)

    def __init__(self, **kargs):
        self.smiles_string = kargs["smi"]