# data[].attributes.body
Fieldig et al. (2020)の改変（適応度関数、分散カーネル）

# data[].attributes.body
2限 講義
Fieldig et al. (2020)の改変（適応度関数）
17- セミナー（統数研）
19- MTG

# data[].attributes.body
・腸内細菌叢の変動予測
・腸内細菌叢の状態に基づくがんの進行予測

# data[].attributes.body
12:15- セミナー
4限講義
17- 生物科学セミナー
20- wings
初期値固定
積み上げ棒グラフ
trait dataがenvごとに出力されていない？を解決、代入部分の確認

# data[].attributes.headline
学振修正、ポストコッホ、WINGS卓越サロン（在宅）。

# data[].attributes.subject
学振修正、ポストコッホ、WINGS卓越サロン（在宅）。

# data[].attributes.headline
・なぜ形質・機能に着目しなければならない

# data[].attributes.body
・なぜ形質・機能に着目しなければならないのか
・なぜ機能冗長性が重要なのか
・なぜコミュニティ間の冗長性が重要なのか

# data[].attributes.headline
本研究において、コミュニティの粒度

# data[].attributes.body
本研究において、コミュニティの粒度が曖昧、各生息地に1コミュニティとした感じになるのか？各生息地内にはコミュニティは一つなのか？

βdiversityサンプル間距離なので、生息地を跨いでどうのという話ではない気がして違和感

そうしてしまってもいいのだが、生息地間交流の根拠が薄い

例えば水田や宿主と共生細菌の関係など、大きく異なる環境条件が接続している例はたくさん？ある。このような環境間では、互いに互いの機能的多様性を補完している？

方向性１ 複数環境の接続を考えるモデル

水田や宿主環境、人間の腸内細菌叢と自然環境との関連などを例に挙げて、重要性を示す

微生物の分散力だけでは説得力に欠ける

例えば、さらに全く異なる環境同士が同様のジェネラリスト種を共有されている証拠などがあれば、提示する

Fondi et al. Genome Biology and Evolution, 2016

Clarke et al. 2020

Eckert et al. 2020

Haglund et al. 2003

β多様性との関連が言及しづらい？

# data[].attributes.headline
方向性２ 明示的に生息地としない

# data[].attributes.subject
方向性２ 明示的に生息地としない

# data[].attributes.body
結局メタゲノムデータを使わないので、生息地単位にする必要はなくなっている
でもマルチスキルモデルの旨みが減るかな？
土壌などをピックアップすれば、パッチ性が高くて空間的異質性が高いので、それでもマルチスキルモデルの良さは活きるのか？（微妙）
β多様性との関連は言及しやすい

# data[].attributes.body
ジェネラリストによるスペシャリストの置き換えによって生態系機能が損なわれる。
どのような条件で置き換えが生じるのか、どのような条件で機能が損なわれるのか。
これに迫るためには、個々の微生物が持つ機能を考慮する必要がある。

なぜならば、
微生物は、同じ環境に異なる戦略で適応している。
これを考慮しないとどうなるか。

別種が同様の機能を持つという機能冗長性が確認されている。
また、機能が損なわれたかどうかは、スペシャリストかどうか、あるいは同種かどうかによってからのみでは判断できないため。

# data[].attributes.body
生息地は、生息する微生物の機能レパートリーによって特徴づけられる。（事実）

種は、遺伝子セットから推定される機能レパートリーから特徴づけられる。（事実）

微生物の果たす生態系機能は、微生物が所有する遺伝子を発現することで実行される。（事実）

このような事実から、生息地の特徴、微生物種の特徴、生態系機能を、機能レパートリーという共通する？パラメータから、特徴づけることができると考えた。

これは経済学において、
スキルのレパートリーによって労働者が特徴づけられること、労働者のスキルによって生産が行われ、市場に商品が並ぶことと対応すると考えられる。よって、申請者は、これを捉える多次元スキルエージェントモデルは、微生物生態系と生態系機能を捉えるのに最適であると考え、本計画を着想するに至った。

# data[].attributes.body
Critical Thinking Class 復習
Critical Thinking Class 課題準備
モデル整理

# data[].attributes.headline
ストルパーサミュエルソンの定理

# data[].attributes.subject
ストルパーサミュエルソンの定理

# data[].attributes.body
外国貿易の自由化や関税の賦課が国内の所得分配にどのような影響をもたらすかについて、ヘクシャーオリーンの定理に基づいて明らかにされた命題。
その国が比較優位を持つ財の価値とその産業に集約的に投入される生産要素の価格の上昇をもたらす。
（関税が賦課され貿易が収縮する場合はその逆が起こる。）

# data[].attributes.headline
ヘクシャーオリーンの定理

# data[].attributes.subject
ヘクシャーオリーンの定理

# data[].attributes.body
国際分業パターンの形成に関する定理。各国の輸出と輸入の構造を決定するのは、各国に存在する資本や労働などの生産要素の賦存比率であるとする。
その国は、その国にもっとも多く賦存する生産要素が集約的に投入されて生産される財に比較優位を持つ。
例えば、人口が多く労働力が豊富にある中国では、労働集約的に生産を行う軽工業に優位性を持ち、一人当たりの資本蓄積が大きいアメリカは、資本集約的に生産を行う重化学工業に優位性を持つ。

この２国間で自由貿易を行う場合、お互いに相対的に豊富な要素を投入して生産する財を輸出し、そうでない財を輸入することになり、各国の労働者の賃金と資本のレンタル率（要素報酬）が均等化する。（自由貿易は国際間の所得分配の均等化をもたらす）
1977年にオリーンはジェイムズ・ミードとともにノーベル経済学賞を受賞。

応用：
リプチンスキーの定理
労働量が増加すると労働集約財の生産が増加、資本集約財の生産は減少、逆に資本量が増加すると資本集約財の生産が増加、労働集約財の生産が減少する。

ストルパー＝サミュエルソンの定理
労働集約財の価格が上昇すると賃金率は増加するが、資本のレンタル率は減少、資本集約財の価格が上昇すると資本のレンタル率は上昇し、賃金率は減少する。

# data[].attributes.body
Fielding et al. (2020)のプログラムはMATLABで作成されていたので、（VScodeでも試行してみたが）
後々しっかりめに使う可能性も考えてMATLABをダウンロードした。

# data[].attributes.body
シミュレーションの種類と目的の整理

# data[].attributes.body
パッチの消滅率と新生率

# data[].attributes.body
世代重複　休眠などを考慮できる？

# data[].attributes.headline
芳香族分解経路とその他modul

# data[].attributes.body
芳香族分解経路とその他
modularity

# data[].attributes.headline
問題点・適応度計算されている気が

# data[].attributes.body
問題点
・適応度計算されている気がしない
・ニッチの幅が全種で一定（よくわからない、別々に指定できていたような気はするのにマニュアルを見るとそう書いてある、アップデートで変わったのかなんなのか）
・種間競争どうなってるのかよくわからない

# data[].attributes.body
昨日見つけた論文とコードを読む。
問題なければ実装を真似する。
methodをまとめる。

# data[].attributes.body
定義
・生息地の範囲が減少すること
・パッチ上の生息地の数が増加すること
・生息地の各パッチの大きさが減少すること
・孤立したパッチ状の生息地が増加すること

# data[].attributes.body
因子分析と回帰分析を組み合わせた方法。具体的には、因子、つまり潜在変数同士の因果関係を推定することができる。

# data[].attributes.body
「地理的に近接した地点で類似した値が観測される傾向(空間的自己相関)」

# data[].attributes.body
http://investortrader.info/%E3%83%8F%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%88%E6%8C%87%E6%95%B0%E3%81%AE%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%89%E5%BF%9C%E7%94%A8/
ランダムなら0.5以上の値を取る。トレンドがあれば0.5以下の値を取る？

# data[].attributes.body
https://github.com/ropensci/NLMR

tutorial
https://ropensci.github.io/NLMR/articles/getstarted.html

# data[].attributes.body
フラクタルを生成するように設計された確率的アルゴリズムを使用して生成されたサーフェスです。>自然の地形の外観を模倣する動作。Wikipedia  site:ja.abadgar-q.com
https://ja.abadgar-q.com/wiki/Fractal_landscape

# data[].attributes.body
exp.design

# data[].attributes.body
各変数の順位置に基づいて、変数間の単調関係を評価。

Related:
Pearson corerelation
２つの連続変数間の線形関係を評価。

# data[].attributes.body
分散カーネル
https://en.wikipedia.org/wiki/Biological_dispersal
個人が移動する距離の確率分布を与える。
理論モデルには、負の指数分布とその拡張などがある？
ファットテール分布が最も経験的分散データに一致すると考えられている。

# data[].attributes.body
テプリッツ行列（テプリッツぎょうれつ、英: Toeplitz Matrix）は、左から右の各下降対角線に沿って要素が一定であるような行列である。

T = toeplitz(c,r) は、1 列目が c で、1 行目が r である非対称テプリッツ行列を返します。c と r の最初の要素が異なる場合、toeplitz は警告を発して対角に列の要素を使用します。

例

T = toeplitz(r) は、次のような対称テプリッツ行列を返します。

r が実数ベクトルである場合、r は行列の最初の行を定義します。

r = [1 2 3];
toeplitz(r)ans = 3×3

     1     2     3
     2     1     2
     3     2     1

https://jp.mathworks.com/help/matlab/ref/toeplitz.html

# data[].attributes.headline
重すぎてプログラムを走らせるとパソコンが

# data[].attributes.body
重すぎてプログラムを走らせるとパソコンが動かなくなるため、サーバー上での作業に切り替え。

RServerの使用を試みたが、root権限が必要なようだったので、一旦保留に。

サーバー上のRにインストールされていないパッケージが多数あり、大量にインストールした。

講義で使用していたRのバージョンが古かったため、condaで新たにr4-baseという環境を構築して、R 4.0.1をインストールした。（crux, helix, edge）

# data[].attributes.body
--------------------------------------------------------------------------------

Configuration failed because libudunits2.so was not found. Try installing:

* deb: libudunits2-dev (Debian, Ubuntu, ...)

* rpm: udunits2-devel (Fedora, EPEL, ...)

* brew: udunits (OSX)

If udunits2 is already installed in a non-standard location, use:

--configure-args='--with-udunits2-lib=/usr/local/lib'

if the library was not found, and/or:

--configure-args='--with-udunits2-include=/usr/include/udunits2'

if the header was not found, replacing paths with appropriate values.

You can alternatively set UDUNITS2_INCLUDE and UDUNITS2_LIBS manually.

--------------------------------------------------------------------------------

# data[].attributes.headline
R package sfがインストールできず、libudunits2-devのインストールが求められて困っていた問題。

# data[].attributes.subject
R package sfがインストールできず、libudunits2-devのインストールが求められて困っていた問題。

# data[].attributes.body
210607
依然として、beyondでもcruxでもできない様子。
https://stackoverflow.com/questions/61234169/how-to-solve-error-libudunits2-a-not-found-when-installing-udunits2-in-r-3
(↑同様の問題で苦しんでいる人たち)

@beyond(base) R version 3.6.1
--------------------------------------------------------------------------------

Configuration failed because libudunits2.so was not found. Try installing:

* deb: libudunits2-dev (Debian, Ubuntu, ...)

* rpm: udunits2-devel (Fedora, EPEL, ...)

* brew: udunits (OSX)

If udunits2 is already installed in a non-standard location, use:

--configure-args='--with-udunits2-lib=/usr/local/lib'

if the library was not found, and/or:

--configure-args='--with-udunits2-include=/usr/include/udunits2'

if the header was not found, replacing paths with appropriate values.

You can alternatively set UDUNITS2_INCLUDE and UDUNITS2_LIBS manually.

--------------------------------------------------------------------------------

@crux (base)
Warning messages:

1: In doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) :

unable to load shared object '/home/m828kt/miniconda3/lib/R/modules//R_X11.so':

libjpeg.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

2: package ‘sf’ is not available (for R version 3.2.2)

@crux(r4-base) R version 3.6
proj.cpp: In function 'Rcpp::LogicalVector CPL_set_data_dir(std::__cxx11::string)':

proj.cpp:212:2: error: 'proj_context_set_search_paths' was not declared in this scope

proj_context_set_search_paths(PJ_DEFAULT_CTX, 1, &cp);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

proj.cpp:212:2: note: suggested alternative: 'proj_context_destroy'

proj_context_set_search_paths(PJ_DEFAULT_CTX, 1, &cp);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

proj_context_destroy

proj.cpp: In function 'Rcpp::LogicalVector CPL_use_proj4_init_rules(Rcpp::IntegerVector)':

proj.cpp:218:2: error: 'proj_context_use_proj4_init_rules' was not declared in this scope

proj_context_use_proj4_init_rules(PJ_DEFAULT_CTX, v[0]);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

proj.cpp:218:2: note: suggested alternative: 'CPL_use_proj4_init_rules'

proj_context_use_proj4_init_rules(PJ_DEFAULT_CTX, v[0]);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

CPL_use_proj4_init_rules

proj.cpp: In function 'Rcpp::List CPL_proj_is_valid(std::__cxx11::string)':

proj.cpp:234:2: error: 'proj_context_use_proj4_init_rules' was not declared in this scope

proj_context_use_proj4_init_rules(PJ_DEFAULT_CTX, 1);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

proj.cpp:234:2: note: suggested alternative: 'CPL_use_proj4_init_rules'

proj_context_use_proj4_init_rules(PJ_DEFAULT_CTX, 1);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

CPL_use_proj4_init_rules

proj.cpp: In function 'Rcpp::NumericMatrix CPL_proj_direct(Rcpp::CharacterVector, Rcpp::NumericMatrix, bool, bool, bool)':

proj.cpp:269:2: error: 'proj_context_use_proj4_init_rules' was not declared in this scope

proj_context_use_proj4_init_rules(PJ_DEFAULT_CTX, 1); // FIXME: needed?

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

proj.cpp:269:2: note: suggested alternative: 'CPL_use_proj4_init_rules'

proj_context_use_proj4_init_rules(PJ_DEFAULT_CTX, 1); // FIXME: needed?

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

CPL_use_proj4_init_rules

proj.cpp:279:14: error: 'proj_normalize_for_visualization' was not declared in this scope

PJ *NewP = proj_normalize_for_visualization(PJ_DEFAULT_CTX, P);

^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

make: *** [/home/m828kt/miniconda3/envs/r4-base/lib/R/etc/Makeconf:175: proj.o] Error 1

ERROR: compilation failed for package ‘sf’

* removing ‘/home/m828kt/miniconda3/envs/r4-base/lib/R/library/sf’

The downloaded source packages are in

‘/tmp/RtmprPxxwl/downloaded_packages’

Updating HTML index of packages in '.Library'

Making 'packages.html' ... done

Warning message:

In install.packages("sf") :

installation of package ‘sf’ had non-zero exit status

# data[].attributes.body
(base) m828kt@beyond:~/Docker$ docker pull tokyor/rstudio

Using default tag: latest

latest: Pulling from tokyor/rstudio

723254a2c089: Pull complete

e96619b6eec7: Pull complete

650bfea34ae7: Pull complete

643972e9bf6a: Pull complete

a48202555745: Pull complete

d4ca5ccf0d2d: Pull complete

7d2c2823d360: Pull complete

230a297d55a3: Pull complete

0fd7b32d7f53: Pull complete

fa890fa78019: Pull complete

Digest: sha256:16bba9202f1387d50c15d1beaa5df60a5e39db143b2d4d5c016fb49d4afbf596

Status: Downloaded newer image for tokyor/rstudio:latest

docker.io/tokyor/rstudio:latest

# data[].attributes.body
Dockerでgeospatial imageをpullして起動

docker run -d -p 8787:8787 -e PASSWORD=M-0828kt -v /home/m828kt/Docker/R:/nfs_share/m828kt/docker_backup/ rocker/geospatial

31c69299a2316ebc093552e1733d111ae904d48f6590538d6c6dd5da10367093

# data[].attributes.body
Rmarkdownも問題なく動く

# data[].attributes.body
10:42:53 開始 Tao Morisaki 終了 皆様:
正しい定義という意味では、Elsevierのページなので信頼できそうです(僕もresearch gapという言葉はなじみなかったです)
https://scientific-publishing.webshop.elsevier.com/research-process/what-is-research-gap/
10:44:16 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
森崎さん！ありがとうございます…！！！
10:46:25 開始 47216387 Miu Hoshino 終了 皆様:
The insufficient components between the research you are currently doing and the next step in your research. The cultural difference between different reaserch fields
10:47:59 開始 47-216663 DINIS 終了 皆様:
Research gap in other words it is lack of knowledge for our research.
10:48:01 開始 Boyuan Sun 終了 皆様:
Something found from Google: A research gap is a question or a problem that has not been answered by any of the existing studies or research within your field. Sometimes, a research gap exists when there is a concept or new idea that hasn't been studied at all.
10:48:05 開始 47216387 Miu Hoshino 終了 皆様:
The insufficient components between the research you are currently doing and the next step in your research. The cultural difference between different reasearch fields. (As a Research field gap)
10:48:18 開始 Mariapina Vomero 終了 皆様:
Information still not validated by the research community
10:48:40 開始 Nicolas Ferrer Sanchez 終了 皆様:
Research gap is some amount of research that has not been done yet. A bap can be bigger or smaller, and research questions will stem from it.
10:48:46 開始 47206817_Kelvin Tang 終了 皆様:
Questions or problems that have not been answered or touched by similar previous studies or researches.
11:00:58 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Is it important to know what make your research original…?
11:03:45 開始 47216387 Miu Hoshino 終了 皆様:
The originality of your research is important depending on where the originality of your research is?
11:04:29 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Originality has the potential to create a big breakthroughs.
11:08:06 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Originality has the potential to create a big breakthroughs which nobody can except for you.
11:12:02 開始 47216387 Miu Hoshino 終了 皆様:
A breakthrough in research can benefit the society as a whole with new and effective results, and it can also benefit you as a researcher in that you are the only one who can conduct that research
11:17:50 開始 47216387 Miu Hoshino 終了 皆様:
The research gap is related to the selection of your research theme?
11:28:27 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
I think it is necessary to read previous research and clearly understand what has been revealed by previous research and what has not been revealed. This is important to ensure the novelty of your own research.This is followed by the stage of thinking about what methods would be effective in clarifying what has not been clarified. The choice of method also requires a comparative study of many literatures.
11:29:39 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
1. It is necessary to read previous research and clearly understand what has been revealed by previous research and what has not been revealed.
11:31:25 開始 47216387 Miu Hoshino 終了 皆様:
To find out what has been revealed, it is necessary to first uncover what has been revealed.
11:33:32 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Finding: Where is your research gap?  Knowing what pieces are already there?
11:35:14 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Explaining: What shape piece it is and why that piece is effective.
11:36:44 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Feeling:
11:39:26 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Finding: Where is your research gap?  Knowing what pieces are already there?  +  Implementing with your own hands , additional test, Don't take it too literally are also effective.
11:42:39 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Explaining: Think in advance about what good can come from using the method, what the risks are, and where it can go wrong.
11:44:38 開始 47-206403  Makoto Ito 終了 皆様:
Think in advance about what good can come from using the method, what the risks are, and where it can go wrong and you can be sure what shape piece it is and why that piece is effective.

Design Thinking Workshop for Medical Device Commercialization Strategy

Registration:
https://forms.gle/C9gPA236FBPf7C9g6

Join The Design Thinking Group:
https://groups.google.com/u/1/a/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/g/design-thinking-enthusiasts-group

# data[].attributes.headline
SSL　アクセスエラー問題

# data[].attributes.subject
SSL　アクセスエラー問題

# data[].attributes.body
docker run --rm -i -d -p 8787:8787  -e PASSWORD=M-0828kt tokyor/rstudio a453d249c3997f70266a1c29466eec0281890ad1398cb0650543954416aa1a17

で無事アクセスできた
（http://localhost:8787）

# data[].attributes.headline
ERATO Evolving Symbiosis Project International Seminar Series #03Prof. John Glass (J. Craig Venter Institute, USA)

# data[].attributes.subject
ERATO Evolving Symbiosis Project International Seminar Series #03Prof. John Glass (J. Craig Venter Institute, USA)

# data[].attributes.body
Thank you for your registration.

ERATO Evolving Symbiosis Project International Seminar Series #03
Prof. John Glass (J. Craig Venter Institute, USA)
"Design, construction, and analysis of a synthetic minimal bacterial cell"

Event address for attendees
https://u-tokyo-ac-jp.zoom.us/j/83316175848?pwd=UHlBZWZFMUgwMjRQdzJydWdXN2M3QT09

Topic: FUKATSU ERATO International Seminar #03 by John Glass
Date and time: 2021.6.11 09:00 (JST) or 2021.6.10 17:00 (PDT)
Meeting ID: 833 1617 5848
Passcord: 885092

Inquiries to be addressed at M-ERATO-office-ml@aist.go.jp​

Looking forward to your participation!

# data[].attributes.headline
ユークリッド距離とコサイン類似度

# data[].attributes.subject
ユークリッド距離とコサイン類似度

# data[].attributes.body
https://enjoyworks.jp/tech-blog/2242

# data[].attributes.body
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/252419/1/20190628_Ikemi.pdf
数値解析（すうちかいせき、Numerical Analysis）
は、数学および物理学の一分野で、代数的な方法で
解を得ることが不可能な解析学上の問題を（通常は
有限精度の）数値を用いて近似的に解く手法に関す
る学問である。

# data[].attributes.headline
微生物生態学では需要側と供給側が一致した

# data[].attributes.body
微生物生態学では需要側と供給側が一致した状況？
需要側を考慮する必要がない？

# data[].attributes.body
reproduction関数の修正
mutation関数修正
可視化実装、まとめ。

# data[].attributes.body
reproduction関数の修正

# data[].attributes.body
ベクトルの向きによって類似度を測る？

# data[].attributes.body
https://u-tokyo-ac-jp.zoom.us/j/82612666888

# data[].attributes.body
機能組成データの記録と可視化関数導入
traitデータを割合に変換

# data[].attributes.body
n_of_species = 2
n_of_items = 5
n_of_samples = 1000
n_of_environment = 5
n_of_generation = 10
carrying_capacity = 100
reproduction_rate = 2.0
mutation_rate = 10**(-6)
mutation_width = 0.1
dispersal_rate = 0.5
beta = 1
change_size='huge' #huge/middle/small
change_pos='all'  #all/one/half
one_pos=1
change_rate = 1

# data[].attributes.body
trait_data_saveのバグ修正

# data[].attributes.body
✔︎郵便局
✔︎その他雑務
✔︎輪読会
実装続き
✔︎4、5限講義。

# data[].attributes.body
✔︎11- 輪読会、実装続き！
✔︎出願内容の確認。

# data[].attributes.body
10- セミナー
13- 東大生態進化ラボセミナー
実装続き！、まとめ。

# data[].attributes.body
https://www.nature.com/articles/nmeth.3027

# data[].attributes.attachment_link.title
Deep mutational scanning: a new style of protein science - Nature Methods

# data[].attributes.attachment_link.description
This Perspective discusses the power of large mutational scans for the study of protein properties, the analytical challenges posed by the resulting data sets and the potential of this approach to further our understanding of human genetic variation.

# data[].attributes.body
https://ainow.ai/2021/06/25/256107/

# data[].attributes.attachment_link.description
AINOW翻訳記事『Transformer解説：GPT-3、BERT、T5の背後にあるモデルを理解する』では、現代の言語AIの基礎となっているTransformerが数式を使わずに解説されています。同モデルの革新性とは、ポジショナル・エンコーディング、Attention、Self-Attentionに集約できます。

# data[].attributes.attachment_link.embed_code
Transformer解説：GPT-3、BERT、T5の背後にあるモデルを理解する

# data[].attributes.body
https://www.cis.mpg.de/internships/
https://www.cis.mpg.de/internships/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The Max Planck Institutes for Informatics (Saarbruecken), Software Systems (Saarbruecken and Kaiserslautern), and Security and Privacy (Bochum) offer research internships in all areas of Computer Science. An internship at a Max Planck Institute is a way to pursue world-class research in computer science! Our internships are also an excellent way to explore research or new research areas for the first time.

Internships are open to exceptional Bachelors, Masters, and Doctoral students worldwide, as well as exceptional individuals from industry interested in gaining academic research experience in computer science. Intern positions are limited and admissions are very competitive

We welcome interns all year round, but most interns prefer the summer months. Every intern works directly with an assigned faculty mentor at one of the participating institutes. Internship projects are based on the intern's academic interests, maturity and prior experience.

All interns receive a monthly stipend, free (shared) housing, and travel to- and from- the institute hosting the internship. A typical internship lasts 12 to 14 weeks, but longer internships are possible.

The application deadline for summer internships (internships starting between May and August) is December

For an internship starting at any other time of the year (i.e., not between May and August), please apply at least 4 months before your intended started date.

All applications must be submitted online at https://apply.cis.mpg.de/register/internship.

We understand that travel restrictions due to the ongoing COVID-19 pandemic may prevent interns from traveling to host institutes right now. In such a case, the intern and the mentor may agree mutually to complete the internship remotely. The intern will still be paid the monthly stipend.

Why Intern at a Max Planck Institute in Computer Science?

Max Planck Institutes offer aninternationally renowned research community, with world-class faculty across the full spectrum of Computer Science.

Interns get direct, hands-on experience doing cutting edge research in computer science. Successful internships often result in coauthored publications at top academic conferences. Interning at a Max Planck Institute is great way to kick-start your future research career!

All admitted interns receive a stipend, free (shared) housing, and free travel to- and from- the internship.

The working environment is English-speaking, multicultural, and diverse.

Who Can Apply?

Internships are open to exceptional Bachelors, Masters, and Doctoral studentsworldwide with a basic background in Computer Science (roughly, the first three years of a standard Computer Science Bachelors program by the start of the internship) and an interest in CS research. Internship projects are customized to suit the backgrounds of individual interns.

Industry applicants with a similar background and an interest in academic CS research may also apply.

Students looking for Bachelor's or Master's thesis projects are also welcome to apply. The internship project can be converted to a thesis if the student's university allows.

Internships are also an excellent opportunity forpre-doctoral studentsto explore computer science research prior to embarking on a research career.

We encourage applicants with diverse academic backgrounds and interdisciplinary interests, e.g. intersecting social science, economics, law, humanities, and others.

We particularly welcome applications from individuals belonging to underrepresented groups in CS or other STEM fields.

Our internships are very competitive and all applicants are expected to have an excellent academic record, regardless of its length.

Deadlines

Please apply by the following deadlines:

For internships starting between May and August, apply by December 1 of the previous year

For internships starting at any other time of the year, apply at least 4 months before your intended starting date

Application Process

Submit your application. Apply online at https://apply.cis.mpg.de/register/internship. You will need to provide your CV, transcripts, contact information for at least one reference, and an optional motivation letter. You can also optionally indicate faculty members at the participating institutes with whom you would like to work and the period during which you would like to intern. Note that we do not request references immediately and in all cases. Please do not write to us asking why your referee has not received a request for your letter.

Matching process. Research groups at participating institutes will review your application. During this period, you might be contacted for a phone interview.

Notification. You will be notified of the outcome of your application by email. If you are selected, you will also be put in touch with your assigned faculty mentor to finalize the exact dates of your internship and settle on an internship project.

Frequently Asked Questions (FAQs)

Do I need to know German to complete an internship?

No, knowledge of German is not required. All participating institutes use English as their working language.

What can I expect from an internship?

As an intern, you will work closely with a research group at one of the participating institutes and be mentored by at least one faculty member. Interns conduct academic research jointly with their mentor or a team of faculty, doctoral students and postdocs.

Where will I do my internship?

You will do your internship at one of the participating institutes (see the next question for the list of participating institutes). We understand that travel restriction due to COVID-19 may prevent some interns from traveling to the hosting institute right now. In these cases, the internship can be completed remotely if the intern and the mentor agree mutually.

Which institutes participate in the internship program?

The following institutes participate in the internship program:

Can I choose a research area, a faculty member or an institute I would like to work with?

When you apply, you can specify faculty member(s) whose research groups you would like to work with. We treat this as a preference; your application will also be considered for internships with other research groups.

Where can I find a list of faculty members?

Max Planck Institute for Informatics: https://www.mpi-inf.mpg.de/home
Max Planck Institute for Software Systems: https://www.mpi-sws.org/people/#faculty-and-researchers
Max Planck Institute for Security and Privacy: https://www.mpi-sp.org/4245/faculty

Can I see a list of possible projects ahead of time?

We do not provide a list of projects ahead of time. Instead, your mentor and you will decide a project of interest to you after you have been selected. This process allows us to customize projects to suit your needs better.

Who is eligible for an internship?

We consider internship applications from Bachelors, Masters and Doctoral students, and industry employees interested in academic research. You are welcome to apply if you satisfy the following criteria:

You are interested in academic research in Computer Science.

You have a strong background in Computer Science and in the relevant area(s) of research - for example, you have completed coursework equivalent to the first three years of a Computer Science undergraduate program at the start of your internship, or you have prior experience doing research in the relevant area(s).

Your academic record is excellent, irrespective of its length.

My university allows me to do my Bachelor's or Master's thesis research at another university/institute. Can an internship help with this?

Yes! You can use your internship research as the basis of your thesis. However, your internship mentor and your university must agree to this. If you wish to do this, please say so in a comment on your internship application.

I have finished my Bachelor's degree and plan to apply to/join a Master's program. Can I apply?

Yes, as long as you as you satisfy the eligibility requirements listed above.

I have finished my Master's degree and plan to apply to/join a doctoral program. Can I apply?

Yes, as long as you as you satisfy the eligibility requirements listed above.

I am already enrolled in a doctoral program. Can I apply?

Yes, as long as you as you satisfy the eligibility requirements listed above.
Do you provide financial support to interns?
Yes. All interns receive a monthly stipend that is sufficient to comfortably cover living costs. Additionally, interns receive free (shared) housing and reimbursement for round-trip travel from their habitual place of residence to the hosting institute. We understand that travel restriction due to COVID-19 may prevent some interns from traveling to the hosting institute. In these cases, the internship can be completed remotely if the intern and the mentor agree mutually. The intern still receives the stipend.

How long are the internships? When do internships start?

Our internships are variable length. Internship starting dates and duration are decided by mutual agreement between the intern and the mentor. 12 to 14 week internships during the summer are most common, but longer internships and internships starting at other times are possible.

When are internships available?

We welcome interns round the year. However, most of our interns come during the summer (May - August) due to their own semester constraints.

What is the deadline to apply for an internship?

For an internship starting between May and August, apply by December 1 of the previous year. For an internship starting in any other month, apply at least 4 months in advance.

How do I apply for an internship?

Apply online at https://apply.cis.mpg.de/register/internship. Do not email any application materials to us. We do not accept applications by email. See the previous question for deadlines.

What do I need in order to apply?

You will need to provide your CV, transcripts, contact information for at least one reference, and an optional motivation letter. You can also optionally indicate faculty members at the participating institutes with whom you would like to work and when you would like to intern.

The application asks for a reference. What is a reference? How do I provide it?

A reference (or a reference letter) is a letter from an individual (called a recommender, referee or letter writer) who is familiar with your academic abilities. The letter explains how the recommender knows you, what relevant skills the recommender knows you to have and the recommender's assessment of your potential to excel in the position you have applied for. In the internship application form, you only need to provide the name and contact information of a recommender. If we find the need, we will contact the recommender directly and ask for the letter.

The recommender is usually a faculty member whose class(es) you have taken, an adviser/mentor with whom you have conducted research, or your supervisor at work. Before listing the recommender in your application, you should talk to the recommender and ascertain that he/she would be willing to write a letter in case we ask for it. If we ask for a letter and the recommender does not provide us the letter, your application will likely be rejected.

Do not ask your recommender to email us your letter. We do not accept letters by email. If we need your letter, we will contact your recommender directly and provide a URL where the letter can be uploaded.

My recommender has not been asked for a letter. What do I do?

Relax! We do not ask for letters for all applicants. If we need your letter, we will ask your recommender. Please do not write to us about this. We cannot respond to individual queries about whether or not your recommender has submitted a letter and whether or when we will ask for a letter.

The application form asks for a "major GPA". What is that?

The "major GPA" is the average grade in subjects in the area in which you earned your degree. So, if your degree is in Computer Science, your major GPA is the average score of all Computer Science subjects. If your degree is in Mathematics, your major GPA is the average score of all Mathematics subjects.

My university does not declare a major GPA. What should I do?

Calculate the major GPA yourself as described in the previous question and write that in the required application field.
The application form asks for a class rank. However, my university does not declare ranks. What should I do?
Fill N/A or 0 in the class rank field and leave a comment on your application explaining that your university does not declare class ranks.

How are interns selected?

Our intern selection is strictly merit-based and highly competitive. Merit is defined broadly and covers coursework, skills, reference letter(s) and prior research experience. (You do not necessarily need prior research experience to be selected. Many of our interns have no prior research experience.) All applications are carefully screened by an appointed committee. In some cases, we may interview you by phone. Final selection is based on a match with research groups.

How will I be notified of the result of my internship application?

We notify by email. Make sure you provide a valid email address that will remain accessible for a few months.

Do you provide support for getting a German/Schengen visa and do you cover visa costs?

If you are selected for an internship and need a visa to come to Germany for your internship, we will provide you necessary documents to obtain the visa. However, it is your responsibility to apply for the visa in time through a local German consulate. Visas are adjudicated by German authorities and we have no control or influence over this process or its outcome.

In many cases, you may be exempt from visa fees for an internship of duration up to 3 months. If you are required to pay a visa fee, get in touch with us to know whether or not we can cover the visa fee. Please do not write to us about visa-related questions until we have notified you that you have been accepted for an internship.

The Max Planck Institute for Software Systems (MPI-SWS) used to have a separate internship program. What happened to that program?

From December 2020, the MPI-SWS internship program has been subsumed by this common program. If you wish to intern at MPI-SWS, please apply here.

The Max Planck Institute for Intelligent Systems (MPI-IS) is not among the participating institutes. How do I apply for an internship there?

Please contact individual faculty at MPI-IS to apply for an internship there. Do not apply here for an internship at MPI-IS.

One of the participating institutes is advertising internship positions in a separate call as well. What is the difference? Should I apply here instead?

Some participating institutes or, in some cases, specific research groups may advertise intern positions independently as well. The difference is that such applications will be limited to the advertising institute or the specific research group and no other groups will consider such an application. You should apply to such a call if you are certain that you want your application to be considered only by the advertising institute/group. On the other hand, an application here will make your application accessible to all research groups and faculty at the participating institutes. You can also apply here and to specific calls simultaneously.

My question wasn't answered here. What should I do?

First, double-check that your question was really not answered above. If it really wasn't answered, send an email to cis-internships@cis.mpg.de. We will be happy to answer your question.

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Internships | Computer Science Research at Max Planck Institutes

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The Max Planck Institutes for Informatics (Saarbruecken), Software Systems (Saarbruecken and Kaiserslautern), and Security and Privacy (Bochum) offer research internships in all areas of Computer Science. An internship at a Max Planck Institute is a way to pursue world-class research in computer science!

# data[].attributes.body
20より小さいと無機化（微生物によって窒素が放出）され、大きいと有機化（窒素が微生物に吸収）される。
https://ja.wikipedia.org/wiki/C/N%E6%AF%94

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

C/N比（Carbon to nitrogen ratio）とは、 有機物などに含まれている 炭素(C)量と 窒素(N)量の比率（質量比）。炭素率ともいう。

たとえば、ある有機物に炭素100g、窒素10gが含まれている場合、この有機物のC/N比は10である（10倍）。

平均的な畑地 土壌のC/N比は12前後とされる。C/N比はおおむね20を境として、それより小さい（つまり 窒素が多い）と、 微生物による 有機物分解の際に窒素が放出され（無機化）、C/N比が大きいと反対に土の中の窒素が微生物に取り込まれる（有機化）といわれている。そのため、C/N比の大きな有機物を土に施すと、窒素が微生物に取り込まれ、作物の利用できる窒素が少なくなって 窒素飢餓に陥る。これは、土壌中に アゾトバクター などの窒素固定微生物が増えるにつれて起こりにくくなっていく。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 C/N比（Carbon to nitrogen ratio）とは、 有機物などに含まれている 炭素(C)量と 窒素(N)量の比率（質量比）。炭素率ともいう。 たとえば、ある有機物に炭素100g、窒素10gが含まれている場合、この有機物のC/N比は10である（10倍）。 平均的な畑地 土壌のC/N比は12前後とされる。C/N比はおおむね20を境として、それより小さい（つまり 窒素が多い）と、 微生物による 有機物分解の際に窒素が放出され（無機化）、C/N比が大きいと反対に土の中の窒素が微生物に取り込まれる（有機化）といわれている。そのため、C/N比の大きな有機物を土に施すと、窒素が微生物に取り込まれ、作物の利用できる窒素が少なくなって 窒素飢餓に陥る。これは、土壌中に アゾトバクター などの窒素固定微生物が増えるにつれて起こりにくくなっていく。

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X-Gal
β-ガラクトシダーゼの基質となり、加水分解すると青色を呈する。
形質転換したコロニーの青白選択（ブルーホワイトセレクション）に有用。

青白選択（ブルーホワイトセレクション）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%83%9B%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%88%E3%82%BB%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3

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遺伝子組換え細菌の同定

青／白スクリーニングは迅速で効率的な遺伝子組換え細菌の同定技法です。青／白スクリーニングは、ラクトースをグルコースとガラクトースに分解する大腸菌由来酵素β-ガラクトシダーゼの働きを利用したものです。

LacZ遺伝子の破壊

周辺環境にラクトースが存在すると、大腸菌のlacZオペロンがトリガーされます。オペロンの活性化により、ラクトースを代謝するβ-ガラクトシダーゼ酵素が産生されます。大抵のプラスミドベクターは、β-ガラクトシダーゼの先端アミノ酸146個の配列をコードするlacZ遺伝子の短いセグメントをもっています。使用した宿主の大腸菌株は、lacZΔM15欠失変異を含むコンピテント細胞です。このような細胞にプラスミドベクターが取り込まれると、α相補プロセスにより、機能性β-ガラクトシダーゼ酵素が産生されます。

クローニングに使用するプラスミドベクターを操作し、このα相補プロセスが遺伝子組換えのマーカーとして働くようにします。プラスミドベクターのlacZ配列には複数のクローニング箇所（MCS）が存在します。この配列に制限酵素で切り込みを入れ、外来DNAを挿入することができます。外来DNAを含むプラスミドベクターが宿主大腸菌に取り込まれるとα相補は起きないため、機能性β-ガラクトシダーゼは産生されません。外来DNAをベクターに挿入しないか、MCS以外の場所に挿入すれば、プラスミドベクター内のlacZ遺伝子が宿主大腸菌のlacZ欠失変異を補い、機能性酵素が産生されます。

青／白スクリーニングの仕組み

遺伝子組換えDNAを含むクローンをスクリーニングするため、X-galとして知られる発色性基質を寒天プレートに添加します。β-ガラクトシダーゼが産生されると、X-galが加水分解されて5-ブロモ4-クロロインドキシルとなり、自然に二量体化し、不溶性の青色色素である5,5'-ジブロモ-4,4'-ジクロロ-インジゴが生成されます。よって遺伝子非組換え細胞が形成するコロニーは青く見え、組み換え細胞の形成コロニーは白く見えます。これにより、目的の遺伝子組換えコロニーを容易に補集し、培養することができます。

青／白スクリーニングではX-galとイソプロピルβ-D-1-チオガラクトピラノシド（IPTG）を併用します。IPTGはガラクトースの代謝不能なアナログで、lacZ遺伝子の発現を誘導します。IPTGはβ-ガラクトシダーゼの基質ではなく、単なる誘導因子ですのでご注意ください。視覚スクリーニングを目的とする場合、X-galなどの発色性基質が必要です。

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コロニー選択のための青／白スクリーニングとそのプロトコル

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青／白スクリーニングは迅速で効率的な遺伝子組換え細菌の同定技法です。青／白スクリーニングは、ラクトースをグルコースとガラクトースに分解する大腸菌由来酵素β-ガラクトシダーゼの働きを利用したものです。 ...

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外来DNAを細胞内に取り込める状態の細胞。通常は、カルシウムイオン存在下で冷却することにより、DNAに対する膜透過性が増大した大腸菌を指す。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%BB%E3%83%AB#:~:text=%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%BB%E3%83%AB%EF%BC%88competent%20cells,%E5%A2%97%E5%A4%A7%E3%81%97%E3%81%9F%E5%A4%A7%E8%85%B8%E8%8F%8C%E3%82%92%E6%8C%87%E3%81%99%E3%80%82

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コンピテントセル（competent cells; 形質転換受容性細胞）とは、外来 DNA( プラスミド・ファージDNAなど)を 細胞内に取り込める状態の細胞である。通常は カルシウムイオン存在下で冷却することによりDNAに対する膜透過性が増大した 大腸菌 を指す。

対数増殖期の細胞を2価陽イオン存在下（ 塩化カルシウム水溶液など）で冷却することにより、大腸菌の細胞膜はプラスミドなどの比較的小さなDNAに対して透過性を持つようになる。通常はこの状態で低温保存（ 液体窒素温度から-80°Cまで）しておき、使用時に0°Cに戻して穏やかにDNAを加え、その後に溶液を希釈することでDNAが取り込まれて 形質転換がおきる。この時に希釈前に 熱処理(ヒートショック・通常は37°Cから42°Cで数十秒程度)すると、DNAの取り込みが促進される。

このままの条件では形質転換されなかった大腸菌も生存しているため、実際に形質転換を受けた大腸菌を得るためには薬剤選択が必要である。たとえばpUC等の プラスミドは アンピシリン耐性遺伝子を含んでいるので、形質転換を受けた大腸菌はアンピシリン耐性となる。そこでアンピシリン感受性の菌株を用いてコンピテントセルを作製し、形質転換後にアンピシリンを含む 寒天培地で培養すると、形質転換を受けた大腸菌のみが増殖して コロニー を形成する。

形質転換効率は用いた大腸菌の菌株によって大きく依存する。また培養条件や、カルシウム処理時の溶液組成によっても大きく変化する。作製後の保管条件の影響も大きい。形質転換を行う際の熱処理の条件も影響するとされている。得られたコンピテントセルの形質転換効率は、選択薬剤を加えた寒天培地で培養し、プラスミド1μgあたりの生じたコロニー数（cfu/μg plasmid：大きいほど効率が良い）で評価する。

特に目的とする遺伝子の含量が少ない場合では効率の高いコンピテントセルを用いることが重要となるが、効率が高く再現性のよいコンピテントセルの作製は難しいとされている。実験室で作製するとおよそ10 ⁶程度が標準であるが、手際が悪いなどの理由で10 ⁴程度の効率しか得られない場合もある。理化学メーカから供給されるコンピテントセルでは出荷時に10 ⁸から10 ⁹ という高効率を達成しているが、その後の輸送や保管の条件次第で効率が低下してしまう場合も多い。

大腸菌がカルシウムイオンによってDNA取り込み能を獲得することは、1970年MandelとHiga(比嘉昭子)によって初めて示された。この時は50mMのカルシウムイオンを含んだバッファー中で0°Cまで冷却するという単純な方法だった。武藤にはじまる数多くの改善の後、Hanahanの方法が高い形質転換効率と長期保存を実現する方法として普及した。これはカルシウム以外にも マンガン・ ルビジウムなどの2価陽イオンや、 カリウム・ ヘキサアンミンコバルト・ DMSO・ DTT などを添加したバッファ中で冷却するかなり複雑な方法である。その後、培養を低温（18°C）で行いカルシウム・マンガン・カリウムという比較的単純な組成のバッファで処理する井上らの方法で、安定的に高い形質転換効率が得られるようになった。

1. Mandel, M. and Higa, A. (1970). "Calcium-dependent bacteriophage DNA infection". Journal of Molecular Biology 53 (1): 159-162. PMID 4922220.

2. Taketo, A. (1972). "Sensitivity of Escherichia coli to Viral Nucleic Acid. V. Competence of Calcium-treated Cells". Journal of Biochemistry 72 (4): 973-979. PMID 4566334.

3. Hanahan, D. (1983). "Studies on transformation of Escherichia coli with plasmids". Journal of Molecular Biology 166 (4): 557-580. PMID 6345791.

4. Inoue, H., Nojima, H., and Okayama, H. (1990). "High efficiency transformation of Escherichia coli with plasmids". Gene 96 (1): 23-28. PMID 2265755.

電気穿孔法 - これに用いる大腸菌を「エレクトロコンピテントセル」と呼び、カルシウム処理による大腸菌を「ケミカルコンピテントセル」として区別する場合がある。

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コンピテントセル（competent cells; 形質転換受容性細胞）とは、外来 DNA( プラスミド・ファージDNAなど)を 細胞内に取り込める状態の細胞である。通常は カルシウム イオン存在下で冷却することによりDNAに対する膜透過性が増大した 大腸菌 を指す。 対数増殖期の細胞を2価陽イオン存在下（ ...

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遺伝子機能を表すID
・GO(Gene Ontology)
・Clusters of Orthologous Groups(COG)
・eggNOG(evolutionary genealogy of genes)
・KEGG Orthology(KO): 「遺伝子間のパスウェイのデータベースKEGG PATHWAYと連携してKOでのアノテーション情報をもとにパスウェイの再構築が容易にできる。」

KOによる遺伝子機能予測を自動で行うツール
・KofamKOALA: HMMを利用してBlastLOALA、GhostKOALAを高速化
・KAAS
・ BlastKOALA
・GhostKOALA: BlastKOALAよりも高速で、メタゲノム解析向き

参考：
https://www.genome.jp/tools/kofamkoala/Takuya_Aramaki_Master_Thesis_2019.pdf

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http://bioinf.mind.meiji.ac.jp/rish2012/pdf/kyoutouniv_tokimatsu.pdf

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https://www.amazon.co.jp/Making-Comics-Lynda-Barry/dp/1770463690

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The bestselling, idiosyncratic curriculum from a 2019 MacArthur Fellow will teach you how to draw and write your story

"The self-help book of the year."-The New York Times

Hello students, meet Professor Skeletor. Be on time, don't miss class, and turn off your phones. No time for introductions, we start drawing right away. The goal is more rock, less talk, and we communicate only through images.

For more than five years the cartoonist Lynda Barry has been an associate professor in the University of Wisconsin-Madison art department and at the Wisconsin Institute for Discovery, teaching students from all majors, both graduate and undergraduate, how to make comics, how to be creative, how to not think. There is no academic lecture in this classroom. Doodling is enthusiastically encouraged.

Making Comics is the follow-up to Barry's bestselling Syllabus, and this time she shares all her comics-making exercises. In a new hand-drawn syllabus detailing her creative curriculum, Barry has students drawing themselves as monsters and superheroes, convincing students who think they can't draw that they can, and, most important, encouraging them to understand that a daily journal can be anything so long as it is hand drawn.

Barry teaches all students and believes everyone and anyone can be creative. At the core of Making Comics is her certainty that creativity is vital to processing the world around us.

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Amazon配送商品ならMaking Comicsが通常配送無料。更にAmazonならポイント還元本が多数。Barry, Lynda作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。

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https://webview.isho.jp/openurl?rft.genre=article&rft.issn=0287-3796&rft.volume=32&rft.issue=11&rft.spage=1143

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0180863

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医学・医療の電子コンテンツ配信サービス

# data[].attributes.attachment_link.description
No.1 医学電子出版物配信サイトへ！医書.jpは医学専門書籍・雑誌の幅広い医学情報を共通プラットフォームより配信します

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医療現場におけるジェネラリストvsスペシャリスト

# data[].attributes.subject
医療現場におけるジェネラリストvsスペシャリスト

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・生産を最大化するためのジェネラリスト/スペシャリスト比率、配置。
・スペシャリスト・ジェネラリストと経済ショックへの反応、失業
・

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✔︎
バイオインフォにおける一般的な技術紹介スライドリサーチ・スライド作成

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細田至温さん
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19J20117/

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確率モデルを用いたヒト腸内細菌叢構造の解明と応用

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Project Period (FY)：2019-04-25 - 2022-03-31, Research Category：Grant-in-Aid for JSPS Fellows, Section：国内

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ヒトの腸内菌叢研究のためのin vitroおよびin vivo実験系
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jim/25/4/25_4_245/_pdf

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ヒト腸内細菌叢のダイナミズムとダイバーシティー
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jslab/28/2/28_74/_pdf/-char/ja

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Co-evolution based machine-learning for predicting functional interactions between human genes

# data[].attributes.subject
Co-evolution based machine-learning for predicting functional interactions between human genes

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Stupp, D., Sharon, E., Bloch, I. et al. Co-evolution based machine-learning for predicting functional interactions between human genes. Nat Commun 12, 6454 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26792-w

ヒト遺伝子間の機能相互作用のための、遺伝子の共進化に基づく機械学習

Words:
・co-evolution:
共進化。片方の遺伝子の進化が、もう片方の遺伝子の進化に影響を与える。
・auROC
予測能の評価。

・PPIs: protein-protein interactions
・phylogenetic profiling (PP)
系統プロファイリング。
２つの異なるタンパク質ファミリーが一貫して存在/不在の傾向にある（種特異的な遺伝子の欠失/獲得が同期する）場合、両者が生物学的プロセスにおいて関連があると考えられる。
・Reactome
パスウェイに関する情報を含むデータベース。
・ランダムフォレスト
・
目的：
eukaryotic cladesを統合することで
1. ヒトの遺伝子間の機能相互作用とその文脈を予測する。
2. あまり研究されてこなかった遺伝子の機能アノテーションを予測する。

背景：
・
・
方法：
教師あり学習ベースのアプローチで、PPの予測力を向上させるため、分類群ごとのPPを利用。真核生物を含む、1154種全体の49の分類群からの進化プロファイルを統合する。

・
・与えられた単一遺伝子の系統プロファイルで、各種の全ての遺伝子のヒトのオルソログとの配列類似性を表すマトリックスを計算した。
特徴量：遺伝子の各ペアの系統発生プロファイルの共分散？
・二項分類モデルをトレーニング
・同様の49の特徴量を利用して、追加のモデルをトレーニングし、相互作用（遺伝子同士がどのように関連するか、実際の機能？）を予測？する
・ランダムな生物のセットとの比較
クレードを使用することの利点を示すため、実際のクレードをランダム化されたクレードと比較。結果、ツリーの構造とクレード特有の進化がパフォーマンスに重要だとわかった。
・既存方法との比較
確立されている4つのPP（NPP、SVD-Phy、PPP、BPP）と比較。これらのPPは分類群を考慮せず、遺伝子の系統発生プロファイル間の類似性のみに基づいている。

結果：
Clade-wise な系統プロファイリングは従来のアプローチよりも高性能だった
加えて異なるPathway typeは、異なる共進化パターンを示した。
e.g. 代謝パスウェイは進化を通じてより保存的なのに対して、シグナルパスウェイはしばしば繋ぎ直される？（欠失したり獲得し直したりする？）

配列類似性の高い遺伝子ペアはを除くと、さらにパフォーマンスの違いが顕著になった。

より最近の遺伝子は共進化に基づく方法では予測が困難、

question:
・Fig.1 B　予測できる機能の解像度について。本研究で予測された解像度は一般的か？これはその先の応用を考えたときに期待される解像度ってどれくらい？
データベースにはさらに細かい分類もあると思うが、その予測は分野的には検討されるか？綿野くんはちょっとアプローチは違うと思うけれど、どういうレベルの解像度で解析してるんでしたっけ？

ROCカーブの歪み
・Fig.1 A　True positive rate 1, False positive rate 1の点って閾値低すぎて全て陽性判定とかってことだと思うんですけど、これはこういう予測の場合にはありえない？
・Fig.3 図の見方教えてもらいたい

commnet:
Methodは実装できる・研究計画を立てられるレベルに理解したい
情報を拾うにはどのポイントを見れば良いかの判断、拾う速度
読み方の工夫が必要

# data[].attributes.headline
CRC腫瘍部の微生物細菌叢ダイナミクス

# data[].attributes.subject
CRC腫瘍部の微生物細菌叢ダイナミクス

# data[].attributes.body
発想の経緯
大腸がんに関わる細菌叢の変化に興味があったので、大腸がんに関連する細菌について調べた。結果、特定の細菌種が腫瘍形成のプロセスに関与していることがわかった。
また、それらの細菌種のダイナミクスについては「Driver-Passenger仮説」が提唱されていることがわかった。
経済学のスキルベクトルモデルと腸内細菌叢の3次元モデルとの組み合わせによって、この仮説を検証できるのではないかと考えた。

根拠
・腸内細菌の系統組成と遺伝子発現変動の予測は、増殖、進化、選択、死というミクロな個体行動ルールを元に生成されるマクロな現象として再現しうるのかわからない。（良さそうな先行研究が見つからない。）

・異なる方法で既に高い精度で再現できている。

・この課題の方が、よりエージェントベースモデルに向いている課題である。
個々の細菌のミクロな挙動は先行研究から分かっているので、簡単にモデル化できる。
微分方程式モデルだと、個々の細菌同士の相互作用や、空間構造はモデル化できない。

・遺伝子プロファイルを反映するスキルベクトルによって捉えることができる。

・3次元モデルに向いている課題である
先行研究のモデルは、腸内構造と細菌叢の変動を再現するものであり、（乳児の糞便サンプルの再現にも成功しているが）、マウスの腸内容物サンプルのメタゲノムのCRADを再現していた。「Driver-Passenger仮説」は腸内における話なので、より飛躍なくモデルを適用できる課題である。

目的
CRC腫瘍部の微生物細菌叢において、腫瘍形成に関与するDriver種、Passenger種の増殖と相互作用を再現することで、これらのシステムの背後にある統計的性質や組成の変動条件をパターン化して明らかにし、腫瘍形成を食い止める方法を解明すること。

背景

シーケンス技術の向上に伴う細菌叢の高度なプロファイル化によって、大腸がんにおける腫瘍形成に、特定の腸内細菌が関与していることが明らかになった。

特定の腸内細菌は、その役割によって、1. Driverと2. Passengerの2つに分類される。

Driver種は、遺伝子毒性による上皮DND損傷を引き起こし、大腸の上皮を破壊、CRCを開始する。腫瘍の微小環境においては、Driver種よりもPassenger種が有利なため、Driver種はPassenger種に置き換わられる。

Passenger種は、腫瘍の微小環境での生存に有利であり、腫瘍環境において優勢し、代謝物によって腫瘍形成を促進/停止する。

Driver種、Passenger種

手法
1.メタゲノム解析
メタゲノム解析によって、変化する腸内環境における重要遺伝子群を明らかにする。これに基づいて、各細菌種を特徴づけるスキルベクトルと、変化する腸内環境を特徴づける生息地ベクトルを作成する。

2. ミクロモデルの構築
1. で明らかになった遺伝子群の存在/不在をスキルベクトルの要素として、スキルベクトルを持つ個体が、増殖、進化、環境変化（生息地ベクトルの変化）と選択を経験しながら、縄張り争いを行う競争モデルを構築する。

3. 3次元モデルへの拡張
Phの変化と腫瘍形成による腸内構造の変化を伴う3次元モデルへの拡張。

4. 実データとの比較
各ステージにおける腸内細菌叢データとの比較を行い、モデルの精度を確認する。

（5. 腸内細菌叢の編集の効果を予測する）

# data[].attributes.headline
サーバー上のgdtbのバクテリアの16S

# data[].attributes.body
サーバー上のgdtbのバクテリアの16SrRNA配列ファイルをダウンロード

gdtb descriptionの確認

* bac120_ssu_reps_<release>.tar.gz
        FASTA file of 16S rRNA gene sequences identified within the set of bacterial representative genomes. The longest
        identified 16S rRNA sequence is selected for each representative genomes. The assigned taxonomy reflects the
        GTDB classification of the genome. Sequences are identified using nhmmer with the 16S rRNA model (RF00177) from the
        RFAM database. Only sequences with a length >=200 bp and an E-value <= 1e-06 are reported. In a small number of cases,
        the 16S rRNA sequences are incongruent with this taxonomic assignment as a result of contaminating 16S rRNA sequences.

サーバーからローカルへダウンロード

scp m828kt@crux:/nfs_share/pub/gtdb/gtdb_v20220125/data.gtdb.ecogenomic.org/releases/latest/genomic_files_reps/bac120_ssu_reps.tar.gz ~/Desktop/pr/

/nfs_share/pub/...　よりcp

cp bac120_ssu_reps.tar.gz /home/m828kt/pr/

cp /nfs_share/pub/gtdb/gtdb_v20220125/data.gtdb.ecogenomic.org/releases/latest/genomic_files_reps /home/m828kt/pr/

解凍

gunzip bac120_ssu_reps_r202.tar.gz

展開

(base) [m828kt@crux pr]$
tar xvf bac120_ssu_reps.tar
bac120_ssu_reps_r202.fna

参考：tar.zip が解凍後展開できないエラーhttps://ityorozuya.hatenablog.com/entry/2020/03/24/033848

header70文字以下（+空白は除外）指定のため、ID以降（空白以降）を削除

sed 's/ .*//' bac120_ssu_reps_r202.fna > bac120_ssu_reps_r2022.fna

.tar .fastaに変換

mv bac120_ssu_reps.fna bac120_ssu_reps.fasta

→変換するとseqkitしたときにinvalid formatと怒られる。
空行消しても怒られる。

確認

seqkit seq -n bac120_ssu_reps_r2022.fna |wc -l
31319

11個に分割

seqkit split -p 11 bac120_ssu_reps_r2022.fna

bac120_ssu_reps_r2022.part_001.fna  bac120_ssu_reps_r2022.part_007.fna
bac120_ssu_reps_r2022.part_002.fna  bac120_ssu_reps_r2022.part_008.fna
bac120_ssu_reps_r2022.part_003.fna  bac120_ssu_reps_r2022.part_009.fna
bac120_ssu_reps_r2022.part_004.fna  bac120_ssu_reps_r2022.part_010.fna
bac120_ssu_reps_r2022.part_005.fna  bac120_ssu_reps_r2022.part_011.fna
bac120_ssu_reps_r2022.part_006.fna

参考：https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2017/08/08/235042

リモートからローカルへ

scp -r m828kt@crux:/home/m828kt/pr/bac120_ssu_reps_r2022.fna.split /Users/Makoto/Desktop/pr/

prokatlasへ11個のfastaファイルを投げる。

# data[].attributes.headline
薬剤耐性菌とジェネラリスト

# data[].attributes.subject
薬剤耐性菌とジェネラリスト

# data[].attributes.body
背景
薬剤耐性菌は医療現場などだけでなく、自然環境中にも存在する。
さまざまな環境を行き来できるジェネラリスト種が薬剤耐性遺伝子を持っていた場合、このジェネラリスト種が自然環境中における薬剤耐性遺伝子の波及に貢献していることが考えうる。

TO DO
1. 薬剤耐性遺伝子の水平伝播ペア予測の論文を読む
2. 先行研究に倣って水平伝播ペアのネットワークを描いたときに、ハブがジェネラリストになるか確認する

# data[].attributes.body
✔︎ 学振過去ver.から使える部分を探してdocking
✔︎ driver-passenger仮説で背景書き直し
✔︎ prokatlasの結果をざっと確認、Jupyter noteobookでファイルを読み込みデータフレームに変換、詳しく見る。
✔︎ generalist scoreの算出
generalistの生息地分布を確認
生息地分布のheat mapを作成
系統分布の確認
SILVAの16Sのtreeにgeneralist scoreをマッピング
生息地分布の情報をバイナリに変換
祖先状態復元について調べる

# data[].attributes.body
gtdbのtreeをローカルに

Makoto@MacBook-Pro-2 pr % scp m828kt@crux:/nfs_share/pub/gtdb/gtdb_v20220125/data.gtdb.ecogenomic.org/releases/latest/bac120.tree /Users/Makoto/Desktop/pr/
bac120.tree                                   100% 1968KB  10.7MB/s   00:00
Makoto@MacBook-Pro-2 pr % ls
bac120.tree                     bac120_ssu_reps_r2022.fna.split
bac120_ssu_reps.tar

# data[].attributes.body
ver.29  大腸癌と関連する微生物細菌叢
ver.30 driver-passenger仮説

# data[].attributes.body
driver-passenger model論文読む
関連論文読む
・driver→passengerの移行、何がkey factorか
・driverとpassengerどうやってdetectしてるのか
・詳細わかったら何ができるのか、新規性/意義はあるのか（自明そう。）
・糞便にもdriver→passengerの出現と傾向はあるか？
✔︎ 学振背景修正
✔︎ 岩崎先生アポ
✔︎ セミナー準備
モデル　仮説考える
・（先行研究）べき関数に従う差を仮定することで、組成のランクの変動説明できる
・（本研究）重要遺伝子のプロファイルに基づく適応度の差を仮定することで、系統組成と機能遺伝子組成を説明できる？

# data[].attributes.body
1. Silvestro D, Bacon CD, Ding W, et al (2021) Fossil data support a pre-Cretaceous origin of flowering plants. Nature Ecology & Evolution 5:449–457. https://doi.org/10.1038/s41559-020-01387-8

要約
化石記録に基づいて、クレードの起源年代を推定するベイズ法(BBB)を開発。
結果、いくつかのファミリーはジュラ紀に起源。
背景
被子植物の起源には諸説ある
分子時計と大進化ダイナミクスの古生物学的推定値との間の不一致

目的
被子植物の起源を明らかにする。

課題
分子時計と大進化ダイナミクスの古生物学的推定値との間の不一致

手法
クレードの起源年代を推定するベイズ法(BBB)を開発。
化石記録の少ないクレードについても対応。

結果
展望

words:
brownian bridge

2. Carta A, Peruzzi L, Ramírez‐Barahona S (2022) A global phylogenetic regionalization of vascular plants reveals a deep split between Gondwanan and Laurasian biotas. New Phytologist 233:1494–1504. https://doi.org/10.1111/nph.17844

3. Vasar M, Davison J, Sepp S, et al (2022) Global soil microbiomes: A new frontline of biome‐ecology research. Global Ecol Biogeogr geb.13487. https://doi.org/10.1111/geb.13487
要約
土壌微生物叢を形成する環境要因を特定し、その他の陸上生物群系との類似点・不一致点を明らかにした。
背景
陸上生態系を考えるとき、土壌微生物叢無視されがち。
特定の微生物は、マクロな生物よりも、地理的制約に縛られない。土壌微生物を考慮すると陸上生態系の見方が大きく変わるかも。
目的
土壌微生物叢の構造が、気候や土壌特性によって、どのように形成されるのか、その他の陸上生物群との違いを明らかにする。

方法
世界中の土壌からサンプリング。
環境変数を測定する。

結果

展望

words:
k-meansクラスタリング

4. Suissa JS, Sundue MA, Testo WL (2021) Mountains, climate and niche heterogeneity explain global patterns of fern diversity. J Biogeogr 48:1296–1308. https://doi.org/10.1111/jbi.14076

要約
シダの不均一な分布パターンは、ニッチの不均一性によって説明される。
シダの多様性と固有性のホットスポットを探す
背景
課題
手法
結果
展望

5. Qian H, Zhang J, Jiang M (2021) Global patterns of fern species diversity: An evaluation of fern data in GBIF. Plant Diversity 44:135e140. https://doi.org/10/gm95jf
要約
シダの多様性の地理的パターンを明らかにした。
背景
課題
手法
結果
ホットスポット内では、系統群集の種分化率と環境ニッチの不均一性との間に強い関係がある。
展望

question
高い不均一性とジェネラリスト
My question is a bit off topic, but in the 3rd paper, the high environmental niche heterogeneity was a key factor,  and it sometimes produces generalist species lives a broad range of environment.  I am wondering if generalist ferns exist or not.

私が気になったのは、シダの多様化について、土壌微生物の影響を調べた論文があるのかということです。
About the 3rd papers, I think considering soil microbiomes is one of effective way of studying fern. and I'm curious about how effective do you think the way is?
example, are there any papers that examined the effects of soil microorganisms on fern ecology or diversification.

他の動植物や微生物との深い関わりを持つシダはありますか？
I heard a 3rd paper and then I think considering the other terrestrial biome is one of effective way of studying fern, but I do not think can applies all fern.
and I'm curious about whether fern interact deeply with specific terrestrial biome?

# data[].attributes.body
ラボ。0930- セミナー。学振。

# data[].attributes.headline
熊谷さんはロドプシン→傘を持つ別の戦略を

# data[].attributes.body
熊谷さんはロドプシン→傘を持つ別の戦略を発見
可能性としてはロドプシン→似た機能を別の遺伝子が果たしているというパターンも発見されうる？どっちを狙う？
CRISPRで言うと代わりの免疫システムを持つやつ/感染されてもええわ的なやつ

# data[].attributes.body
13- セミナー、15- 通院。学振 method。論文を読む。

# data[].attributes.body
学振　区分

書面審査区分73：個体レベルから集団レベルの生物学と人類学お
よびその関連分野
45040 生態学および環境学関連

書面審査区分93：病理病態学、感染・免疫学およびその関連分野
49050 細菌学関連

書面審査区分94：腫瘍学、ブレインサイエンスおよびその関連分
野
50010 腫瘍生物学関連
50020 腫瘍診断および治療学関連

書面合議審査区分：情報学
書面審査区分61：情報科学、情報工学、応用情報学およびその関
連分野
62010 生命、健康および医療情報学関連

# data[].attributes.headline
大腸がん患者のトランスクリプトームデータ

# data[].attributes.body
大腸がん患者のトランスクリプトームデータ
Visnovska, T., Biggs, P.J., Schmeier, S. et al. Metagenomics and transcriptomics data from human colorectal cancer. Sci Data 6, 116 (2019). https://doi.org/10.1038/s41597-019-0117-3

上記を引用
A Perspective on the Role of Microbiome for Colorectal Cancer Treatment

https://www.mdpi.com/2072-6694/13/18/4623

大腸がん患者　メタトラ　コントロールあり 65人
https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/2049-2618-1-16#Sec2

IBDトランスクリプトームデータ
Lloyd-Price, J., Arze, C., Ananthakrishnan, A.N. et al. Multi-omics of the gut microbial ecosystem in inflammatory bowel diseases. Nature 569, 655–662 (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1237-9

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Abstract

Colorectal cancer is a heterogenous and mostly sporadic disease, the development of which is associated with microbial dysbiosis. Recent advances in subtype classification have successfully stratified the disease using molecular profiling. To understand potential relationships between molecular mechanisms differentiating the subtypes of colorectal cancer and composition of gut microbial community, we classified a set of 34 tumour samples into molecular subtypes using RNA-sequencing gene expression profiles and determined relative abundances of bacterial taxonomic groups. To identify bacterial community composition, 16S rRNA amplicon metabarcoding was used as well as whole genome metagenomics of the non-human part of RNA-sequencing data. The generated data expands the collection of the data sources related to the disease and connects molecular aspects of the cancer with environmental impact of microbial community.

Design Type(s)

transcription profiling design * disease analysis objective

Measurement Type(s)

transcription profiling assay * rRNA 16S

Technology Type(s)

RNA sequencing * amplicon sequencing

Factor Type(s)

sex

Sample Characteristic(s)

human gut metagenome * Homo sapiens * colorectum

Machine-accessible metadata file describing the reported data (ISA-Tab format)

Background & Summary

Colorectal cancer (CRC) is one of the most common types of cancer worldwide, in terms of both incidence and mortality1. Most cases of CRC are sporadic with no known genetic link. Environmental factors are therefore likely to play a critical role in the development of the disease, and a key characteristic of the colon is that it houses the largest proportion of the human microbiome, suggesting that this might play a role in causing CRC. Recent data points to the importance of the microbial communities in the gut, the microbiome, and possible links to the development of CRC2,3,4,5. If this is the case, understanding the role of the microbiome in CRC will have profound effects on cancer rates, since it is potentially relatively easily to manipulate, using diet, pre- and probiotics and faecal transplants6,7,8,9. However, despite the intense interest in the field and increasing evidence pointing to a role for the microbiome in CRC, convincing connections with clinical parameters and outcome are rarely seen.

CRC is a highly heterogeneous disease, with varying clinical outcomes, response to therapy, and morphological features, and molecular subtyping systems based on CpG-island methylation, microsatellite instability and gene mutations have shown strong associations with outcome and response to therapy in CRC10,11,12,13.

Contrary to other microbiome studies, where CRC is treated as a single disease entity, we focused on the association between Consensus Molecular Subtypes (CMS) of colorectal cancer and gut microbiome patterns in the accompanying primary publication14. We stratified a set of CRC tumour samples into CMS according to their gene expression profiles15 and assessed differences in bacterial communities among CMS. The gene expression profiles were generated using RNA sequencing, and 16S rRNA metabarcoding as well as metagenomic analysis of non-human portion of the RNA sequencing data were employed for bacterial taxa quantification. We analysed the enrichment/depletion of bacterial species in one subtype compared to the other subtypes and showed enrichment of certain oral bacteria associated with CMS, which was validated using targeted quantitative PCR.

The data generated in this study combine various views of each sample as multiple different methods were used to obtain information about the samples. This allows us to study associations between the results of the particular methods. Making the raw sequencing data available together with the scripts used for data processing and analysis, we enable reuse of the data and extend the collection of the data sources related to CRC, for which the aetiology is not yet well understood.

Methods

Here, we present a more condensed version of the methods that led to data and analyses in the primary publication14. The workflow is shown in Fig. 1 and the names of the partial processes (depicted in blue in the figure) are used as titles in this section to structure the text. We make the raw sequencing data freely available in NCBI Sequence Read Archive16, and scripts together with more downstream analysis results are accessible as the Zenodo dataset17.

Workflow of sample and data processing. Samples and data are shown in grey and processes highlighted in blue.

Sample collection & handling

Tumour tissue was collected from 34 patients undergoing surgery for resection of colorectal tumours. None of the patients had received chemotherapy prior to surgery, and all patients provided written, informed consent. This study was carried out with approval from the University of Otago Human Ethics Committee (ethics approval number: H16/037). Table 1 shows patient metadata for the cohort. At the time of surgery, CRC tumour cores were taken and immediately frozen in liquid nitrogen and initially stored at −80 °C. They were subsequently transferred to RNAlater ICE TM (Qiagen), and equilibrated for at least 48 hours at −20 °C, prior to nucleic acid extraction. RNA and DNA were extracted from 15-20 mg each of tissue using RNEasy Plus Mini Kit (Qiagen) and DNeasy Blood and Tissue Mini Kit (Qiagen), respectively. Tissue disruption was carried out using a Retsch Mixer Mill. RNA extraction included a DNAse treatment step, and DNA extraction included overnight incubation with proteinase K, and treatment with RNAse A. Purified nucleic acids were quantified using the NanoDrop 2000c spectrophotometer (Thermo Scientific, Asheville, NC, USA), and stored at −80 °C. Nucleic acids were extracted from all tumour samples in a single batch by one operator, to avoid inter-batch variation.

Table 1 Patient metadata for Predict colorectal cancer cohort. Gender categories M for male and F for female are used; column stage is post-operative Tumour-Node-Metastasis staging; U/C in CMS column stands for unclassified; and N/A in the side column stands for data not available.

RNA-seq

Library preparation and ribosomal RNA depletion was carried out using Illumina TruSeq stranded total RNA library prep V1 and Ribo-Zero Gold. The ribosomal RNA depletion step has potentially removed a portion of bacterial ribosomal RNA alongside of the human one, hence losing some information on bacteria. However, the same method of depletion was used on all the samples thus the potential loss would effect all of them in a similar manner. RNA sequencing was carried out using the Illumina HiSeq. 2500 V4 platform, to produce 125 bp paired end reads. Each sample library was split equally to two HiSeq lanes and the sequences from the two lanes were merged for each sample during the data processing phase.

Read mapping, Gene expression quantification, and Profile classification

Adapters and low quality segments were removed from the sequenced reads using fastq-mcf from EA Utils18 and SolexaQA++19. The cleaned reads were mapped to the GRCh38 reference human genome with STAR20 and the read count for each HAVANA annotated gene in every sample was calculated with htseq-count21. The read counts were transformed to gene expression profiles measured in transcripts-per-million (TPM) with DESeq222. The published CMS classifier15 was used to assign a molecular subtype of the disease to each sample based on the gene expression profiles (for more details see14). We identified six samples as CMS1, 13 samples as CMS2 and nine samples as CMS3. No samples were classified as CMS4, and six samples were unclassified.

Assignment of reads to bacterial taxa

A Kraken23 database was built containing all NCBI Refseq complete genomes or chromosome-level genomes (January 2017) and additional genomes of bacteria proposed to play a role in CRC, disregarding their genome status. The used bacterial genomes are listed in the files Supplementary_table_K1.xlsx (all complete and chromosome-level genomes) and Supplementary_table_K2.xlsx (of interest specifically for CRC) in the folder data/kraken of the accompanying repository. All RNA-seq reads that were not uniquely mapped to the human genome reference sequence were used as input to Kraken using this custom database for taxonomic classification per sample. Altogether, 2231 different bacterial species were detected in at least one sample and only 1.4% of the analysed reads were not assigned to any bacterial species. We visualised bacterial abundances per CRC subtype using Krona24 and the interactive plots are available at http://crc.sschmeier.com.

Differential analysis of bacterial species in CMS

We analysed the enrichment/depletion of bacterial species in one subtype compared to the other subtypes employing a strategy similar to differential expression analysis. Using edgeR25, we identified bacterial taxa with considerable abundance differences among the subtypes. For each CRC sample we used the assigned CMS subtype, the list of identified bacterial species, and the read counts corresponding to the identified species as input data. We treated all samples of a certain CMS subtype as replicates belonging to the subtype and ran differential analysis of each CMS subtype against all the other classified samples. This analysis identified bacterial species that are enriched (or depleted) in a subtype as compared to all other subtypes. For further details regarding the analysis, please refer to the primary publication14.

16S rRNA metabarcoding

Libraries containing 16S rRNA were prepared with 20 ng of DNA for each sample using primer pairs flanking the V3 and V4 hypervariable regions of the 16S rRNA gene and Illumina sequencing adaptors and barcodes were added using limited cycle PCR. Amplicon sequencing was carried out using the Illumina MiSeq platform, and paired end reads of length 250 bp were generated.

Metabarcoding data analysis

Short overlapping forward and reverse reads coming from the same fragment were joined together with FLASh26 to form sequences of the V3-V4 hypervariable 16S rRNA region. Afterwards, low quality regions were removed from the resulting fragments with SolexaQA++19. Microbiome analysis was carried out with the QIIME bioinformatics pipeline27 using the Greengenes database28 for taxonomy assignment. No further normalisation of the data was performed.

Data Records

Sequenced genomic data from both RNA-seq and 16S rRNA metabarcoding experiments are stored in the Sequence Read Archive as the study SRP11776316. Data resulting from the analyses presented here are located in the folder data of the Zenodo repository17. The data are separated into several subfolders:

The folder expr contains raw read counts in subfolder raw_counts, tpm-based expression profiles of all samples stored in file tpm.readyForClassifier.tsv and also file CMSclassifiedCRC.tpm.havana.tsv containing the CMS subtype classification. These files are the main outcomes of gene expression profile classifications.

Results of the metagenomics analysis of the non-human genomic content of RNA-seq are located in folder kraken together with two tables (Supplementary_table_K*.xlsx) containing lists of bacterial species used in this metagenomics analysis.

The folder 16S contains the biom file otu_table.biom resulting from the 16S rRNA metabarcoding analysis with QIIME and two partial abundance tables otu_table_sorted_*.txt.gz. The abundance tables are derived from the biom file and were used further for data visualisation in the primary publication as well as for the metagenomics method comparison.

Technical Validation

RNA-seq raw data quality

The quality of raw sequenced reads from RNA-seq experiments was assessed with FASTQC and was very good. A pair of representative per base quality plots of corresponding forward and reverse read pairs for one sample is shown in Fig. 2a). Regardless of the raw data quality, all the samples underwent routine data cleaning to ensure that no base was called with a Phred quality below 20. In Table 2, we show number of reads passing various data processing stages together with relative proportion of the reads passing two different stages.

Per base quality of raw sequencing data, sample CRC_16. Output of FASTQC: ( a) RNA sequencing, ( b) 16S rRNA amplicon sequencing.

Table 2 RNAseq, read counts and their ratios in various data processing stages for each sample. N/A in the CRC_14 sample stands for data not available.

16S rRNA sequencing raw data quality

In Fig. 2b), we show quality of the 16S rRNA sequencing raw data for sample CRC_16. The other samples' 16S rRNA quality plots looked similar. It can be seen that per base quality varied a little bit more along the 16S rRNA reads when compared to the RNA-seq reads, but overall the quality was very good for the 16S rRNA sequencing as well. Please note that the read length for the 16S rRNA sequencing was twice the read length of the RNA-seq, which together with differences between the used sequencing instruments explains differences in the quality plots. All the 16S rRNA samples underwent routine data cleaning to ensure that no base was called with a Phred quality below 20. In Table 3, we show number of reads passing various data processing stages together with relative proportion of the reads passing two different stages.

Table 3 16S rRNA metabarcoding, read counts and their ratios in various data processing stages for each sample.

Code Availability

All the code used to process the genomic data is freely available as a part of the provided Zenodo repository17 and the code is located in the folder named scripts. The scripts folder also contains dependencies listed in the file used_packages_and_their_versions.tsv and the used parameter values listed in used_parameters.tsv. Depending on the scripts' functionality, they are separated into various folders:

The folder rnaseq-subtype-classification contains scripts used for read mapping, gene expression quantification, and profile classification.

The folder kraken/human-unmapped contains scripts to assign reads to bacterial taxa.

The folder kraken/diff-expr-taxa contains scripts for differential analysis of bacterial species in CMS.

The folder 16S-metabarcoding contains scripts for metabarcoding data analysis.

Acknowledgements

The authors would like to thank Helen Morrin and the staff at the Cancer Society Tissue Bank, Christchurch for their enthusiasm and support for this project, the patients involved, for generously participating in this study, as well as New Zealand Genomics Limited (NZGL) for the sequencing and support in study design. Funding sources (Rachel Purcell): Maurice and Phyllis Paykel Trust, Gut Cancer Foundation (NZ), with support from the Hugh Green Foundation, Colorectal Surgical Society of Australia and New Zealand (CSSANZ).

Author information

Author notes

Tina Visnovska

Present address: Bioinformatics Core Facility, Oslo University Hospital Radium, Oslo, Norway

Affiliations

1. School of Natural and Computational Sciences, Massey University, Auckland, New Zealand

Tina Visnovska & Sebastian Schmeier

2. School of Fundamental Sciences, Massey University, Palmerston North, New Zealand

Patrick J. Biggs

3. Department of Surgery, University of Otago, Christchurch, New Zealand

Frank A. Frizelle & Rachel V. Purcell

Contributions

T.V. carried out bioinformatics analysis and contributed to manuscript writing. P.B. was involved in study design and data analysis. S.S. was involved in study design, bioinformatics analysis and was a contributor to manuscript preparation. F.F. was involved in study design and clinical aspects of the study. R.P. carried out nucleic acid and sequencing preparation of tumour samples and was a contributor to manuscript writing. All authors read and approved the final manuscript.

Corresponding author

Correspondence to Tina Visnovska.

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The authors declare no competing interests.

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Visnovska, T., Biggs, P.J., Schmeier, S. et al. Metagenomics and transcriptomics data from human colorectal cancer. Sci Data 6, 116 (2019). https://doi.org/10.1038/s41597-019-0117-3
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# data[].attributes.attachment_link.title
Metagenomics and transcriptomics data from human colorectal cancer - Scientific Data

# data[].attributes.attachment_link.description
Design Type(s) transcription profiling design * disease analysis objective Measurement Type(s) transcription profiling assay * rRNA 16S Technology Type(s) RNA sequencing * amplicon sequencing Factor Type(s) sex Sample Characteristic(s) human gut metagenome * Homo sapiens * colorectum Machine-accessible metadata file describing the reported data (ISA-Tab format)

# data[].attributes.body
✔︎ dirver、passengerの具体例
✔︎ 図の改変
✔︎ 目的見直し
引用文献整理

# data[].attributes.body
nosZ
N2o　→　N2の反応を促進

nosZ　獲得/欠失するのに必要な遺伝子セット

獲得するための
halobacteriota

bacteriaの解析の難しさ
獲得4回、損失58回

# data[].attributes.body
flavobacteria
内で200m以内多い
全体から見ても200m以内が多い？

# data[].attributes.body
企業内の流動性、人員の入れ替え

森田穂高先生
https://researchmap.jp/Ho380702/published_papers?limit=20&start=21

流動化する組織のシミュレーション
https://blog.goo.ne.jp/r_in_mktg/e/f8c96e8c5d4aa99906bb05d53861dc09

複雑系経済学と産業組織論
https://www.eco.nihon-u.ac.jp/center/economic/publication/journal/pdf/31/31miyake.pdf

組織の栄枯盛衰　数理モデル
https://organisation-a.com/organisation/34

ゴミ箱モデル
https://ameblo.jp/solutionplanning/entry-12669503174.html

アライアンス
https://www.cvcjapan.com/cvc/pdf/company/Tomita_Takefuji_2016_Alliance_Give_and-Take_Keiei_Kaikei_%E2%91%A3.pdf

# data[].attributes.attachment_link.description
researchmap is an information sharing platform for the researchers. researchmap is provided by Japan Science and Technology Agency.

# data[].attributes.body
Background:
高技能労働者が、母国を離れて他国へ移住すること。
（途上国→先進国、先進国→先進国）
例：
アフリカでの医療関係者の流出
ヨーロッパからアメリカへの研究者の流出

全世界的に進行している現象だが、途上国では特に影響が大きい。

Question:
自国民の出国の自由を制限することは、正当化できるか。

# data[].attributes.headline
質問事項・労働市場とかのシミュレ

# data[].attributes.body
質問事項
・労働市場とかのシミュレーション・モデリングを手法としている論文を探しているのだけど、あんまり多く出会えなくて…。かずはの体感としてどう思いますか？
・「雇用の流動性」について研究論文を漁りたいのだけど、なんて英訳して調べるのが良いですかね？（「employment fuluidity」とかで調べてました）
・「入職・離職・転職などによる企業内の人材構成の変化」あるいは「労働市場における労働者のセクター間の移動」「企業の参入退出」に関する面白いモデルがないか、調べているのだけど、これってどんな研究分野に位置するかな？（経済？経営？）そして、もし知っている論文があれば教えていただきたいです…！
・

# data[].attributes.headline
世界貿易の拡大と賃金格差

# data[].attributes.subject
世界貿易の拡大と賃金格差

# data[].attributes.body
グローバリゼーションの圧力と世界貿易の拡大は、熟練労働者と非熟練労働者の間の所得格差を拡大させたのか？
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1733335100

The role of industry-specific, occupation-specific, and location-specific knowledge in the growth and survival of new firms

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1800475115#sec-1

# data[].attributes.body
応用一般均衡分析入門
https://shirotakeda.github.io/ja/research-ja/cge-howto.html

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✔︎ かずはに連絡
✔︎ かずはアポ
応用一般均衡モデル本を借りる
✔︎ 動学的一般均衡モデル本を探す
インドネシア経済格差ワーキングペーパー理解する
どんなパラメータが必要か
各種パラメータの細菌叢への当てはめ
細菌叢についてわかること

✔︎ あすちゃん同意書ファイルにアップロード

# data[].attributes.body
働いていない若年世代、高齢者を考慮するモデル。
人口変化、年齢構成の変化、長寿化が経済行動に与える影響を分析するために用いられている。
https://www.kobe-u.ac.jp/research_at_kobe/NEWS/people/researcher0011.html#:~:text=%E4%B8%96%E4%BB%A3%E9%87%8D%E8%A4%87%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AF%E3%80%81%E5%8A%B4%E5%83%8D,%E3%81%AB%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82