12 01 2010 chemoinformatics Python Tweet
おー、このタイムライン分かりやすい。
インフラとしてはディスクリプターをどう発生させとくか(毎度毎度モデル構築のたびに発生させるのはだるいし、基本的に一回作っとけば良いのでコンパウンドをどっかに登録するタイミングでバックグラウンドでやればいい仕事)とデータへのアクセス方法(いまはRESTっぽいのがいいんじゃないかと思ってる)をきちんとやっておけば、僕らはモデル構築の試行錯誤にそのリソースのほとんどを投入できていいよね。
あと、こういう状況だと、モデル構築能力的には常に最先端のアプローチを試せるような状況にしとかないとまずいから、自然とデフォルトの環境がRになるような気がするし、立ち位置もデータマイニング寄りになると思うんだよね。
そして、立ち位置がマイニング寄りになっちゃうと、ケモインフォマティクスとかバイオインフォマティクスってのは、新しいモデル化の方法を試すための一つのターゲットに過ぎなくて、プロジェクトのモデル化とか創薬ビジネスモデル構築とかのほうに興味が移っちゃうのだよなぁ。