My Padlet by Makoto Ito

学振修正、ポストコッホ、WINGS卓越サロン（在宅）。

1590410025 — 2021-05-28 05:21:13 UTC

1590410025 — 2021-05-28 05:21:25 UTC

・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

1590410025 — 2021-05-28 05:22:45 UTC

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？

方向性２明示的に生息地としない

1590410025 — 2021-05-28 05:44:58 UTC

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

整理

1590410025 — 2021-05-30 03:43:57 UTC

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。

整理

1590410025 — 2021-05-30 05:09:56 UTC

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。

To DO

1590410025 — 2021-06-01 04:37:23 UTC

Critical Thinking Class 復習
Critical Thinking Class 課題準備
モデル整理

ストルパーサミュエルソンの定理

1590410025 — 2021-06-01 05:12:00 UTC

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。）

ヘクシャーオリーンの定理

1590410025 — 2021-06-01 05:18:04 UTC

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。

MATLAB

1590410025 — 2021-06-01 10:53:12 UTC

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。

TO DO

1590410025 — 2021-06-02 05:49:48 UTC

シミュレーションの種類と目的の整理

Levins model

1590410025 — 2021-06-02 12:29:15 UTC

パッチの消滅率と新生率

世代重複モデル

1590410025 — 2021-06-02 13:34:52 UTC

世代重複　休眠などを考慮できる？

TO DO

1590410025 — 2021-06-03 05:23:37 UTC

1590410025 — 2021-06-03 05:23:47 UTC

芳香族分解経路とその他
modularity

1590410025 — 2021-06-03 14:05:30 UTC

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

TO DO

1590410025 — 2021-06-04 05:36:10 UTC

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。

生息地の分断化

1590410025 — 2021-06-04 10:33:41 UTC

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

構造方程式

1590410025 — 2021-06-04 10:53:14 UTC

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。

空間的自己相関

1590410025 — 2021-06-04 12:18:46 UTC

「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)」

ハースト指数

1590410025 — 2021-06-04 12:20:46 UTC

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？

NLMR

1590410025 — 2021-06-04 12:23:44 UTC

https://github.com/ropensci/NLMR

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

フラクタルランドスケープ - Fractal landscapeWikipedia site:ja.abadgar-q.com

1590410025 — 2021-06-04 16:57:50 UTC

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

MetaCommunity Model

1590410025 — 2021-06-05 06:24:04 UTC

exp.design

Spearman corerelation

1590410025 — 2021-06-05 06:38:47 UTC

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。

Dispersal kernel

1590410025 — 2021-06-05 06:53:00 UTC

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。

テプリッツ行列

1590410025 — 2021-06-05 07:29:50 UTC

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

1590410025 — 2021-06-05 12:51:36 UTC

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）

package installation error

1590410025 — 2021-06-06 01:42:59 UTC

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

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.

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

TPD Package

1590410025 — 2021-06-06 08:04:48 UTC

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。

1590410025 — 2021-06-07 01:15:32 UTC

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

変化パターン検出方法

1590410025 — 2021-06-07 04:53:36 UTC

docker pull tokyor/rstudio

1590410025 — 2021-06-07 07:38:10 UTC

(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

Docker

1590410025 — 2021-06-07 11:07:49 UTC

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

Docker

1590410025 — 2021-06-07 11:43:01 UTC

Rmarkdownも問題なく動く

Critical Thinking note

1590410025 — 2021-06-08 02:49:07 UTC

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

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

1590410025 — 2021-06-08 08:55:55 UTC

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!

SSL　アクセスエラー問題

1590410025 — 2021-06-09 03:27:44 UTC

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）

1590410025 — 2021-06-11 01:55:46 UTC

ユークリッド距離とコサイン類似度

1590410025 — 2021-06-14 02:16:58 UTC

https://enjoyworks.jp/tech-blog/2242

1590410025 — 2021-06-14 04:50:51 UTC

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。

1590410025 — 2021-06-15 09:02:55 UTC

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？

To Do

1590410025 — 2021-06-20 08:38:33 UTC

reproduction関数の修正
mutation関数修正
可視化実装、まとめ。

To Do

1590410025 — 2021-06-20 08:39:11 UTC

reproduction関数の修正

コサイン類似度

1590410025 — 2021-06-20 08:39:30 UTC

ベクトルの向きによって類似度を測る？

生物科学セミナー

1590410025 — 2021-06-22 13:37:31 UTC

https://u-tokyo-ac-jp.zoom.us/j/82612666888

To Do

1590410025 — 2021-06-22 13:37:48 UTC

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

1590410025 — 2021-06-22 14:04:53 UTC

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

1590410025 — 2021-06-22 16:49:02 UTC

trait_data_saveのバグ修正

TO DO

1590410025 — 2021-06-22 18:02:04 UTC

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

1590410025 — 2021-06-23 23:58:02 UTC

1590410025 — 2021-06-23 23:58:23 UTC

To Do

1590410025 — 2021-06-24 00:25:31 UTC

✔︎郵便局
✔︎その他雑務
✔︎輪読会
実装続き
✔︎4、5限講義。

1590410025 — 2021-06-24 00:25:56 UTC

✔︎11- 輪読会、実装続き！
✔︎出願内容の確認。

To Do

1590410025 — 2021-06-24 00:26:28 UTC

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。

1590410025 — 2021-06-24 00:28:50 UTC

9- セミナー
Suárez-Castro et al.(2020)
Fieldig et al. (2020)の改変
（適応度関数、スキルベクトルの導入）。

1590410025 — 2021-06-24 00:29:14 UTC

Fieldig et al. (2020)の改変（適応度関数、分散カーネル）

1590410025 — 2021-06-24 00:29:40 UTC

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

deep mutational scanning

1590410025 — 2021-10-24 13:17:29 UTC

https://www.nature.com/articles/nmeth.3027

GPTとBERT

1590410025 — 2021-10-24 13:35:36 UTC

https://ainow.ai/2021/06/25/256107/

Max Plank Institute Internship

1590410025 — 2021-12-21 06:30:27 UTC

https://www.cis.mpg.de/internships/
https://www.cis.mpg.de/internships/

C/N比

1590410025 — 2021-12-21 06:46:07 UTC

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

X-Gal

1590410025 — 2021-12-21 06:48:05 UTC

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

コンピテントセル

1590410025 — 2021-12-21 07:04:12 UTC

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

遺伝子機能予測

1590410025 — 2021-12-23 10:00:32 UTC

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

KEGG

1590410025 — 2021-12-23 10:07:52 UTC

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

Composition notebook

1590410025 — 2022-01-09 02:23:06 UTC

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

高安先生

1590410025 — 2022-02-22 06:03:14 UTC

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

黒田先生

1590410025 — 2022-02-22 06:03:21 UTC

医療現場におけるジェネラリストvsスペシャリスト

1590410025 — 2022-02-22 06:10:21 UTC

経済学論文再リサーチ

1590410025 — 2022-02-22 08:13:56 UTC

・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
・

TO DO List

1590410025 — 2022-03-15 08:38:08 UTC

✔︎
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

科研費　腸内細菌関連

1590410025 — 2022-03-17 05:46:26 UTC

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

腸内細菌実験

1590410025 — 2022-03-17 05:46:44 UTC

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

腸内細菌叢新生児

1590410025 — 2022-03-17 07:33:38 UTC

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

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

1590410025 — 2022-04-06 23:22:44 UTC

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

TO DO

1590410025 — 2022-04-07 05:43:25 UTC

✔︎

CRC腫瘍部の微生物細菌叢ダイナミクス

1590410025 — 2022-04-07 05:56:28 UTC

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）

薬剤耐性菌とジェネラリスト

1590410025 — 2022-04-07 07:43:40 UTC

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

ジェネラリスト種の起源

1590410025 — 2022-04-07 07:47:24 UTC

Question
さまざまな環境中に存在できるジェネラリスト種は、どこで生まれているのか。

背景
ジェネラリスト種はさまざまな環境に存在するが、多くのジェネラリスト種がカバーしている環境、ジェネラリストlikeな環境が存在する。（水圏、根圏、土壌）

TO DO
1. 原生種をprokatlasにかけて、ジェネラリスト種を決める。
2. ジェネラリスト種の生息地ベクトルを0/1の情報に置き換える。（存在比の情報を祖先状態復元するのはちょっと違和感）
3. バイナリデータに置き換えた原生種の生息地ベクトルいついて、祖先状態復元を行い、祖先種がどこに生息していたのかを調べる。

1590410025 — 2022-04-07 16:41:17 UTC

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_.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。

TO DO

1590410025 — 2022-04-08 00:20:34 UTC

✔︎ 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

1590410025 — 2022-04-08 04:24:50 UTC

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

学振

1590410025 — 2022-04-08 07:52:19 UTC

ver.29 大腸癌と関連する微生物細菌叢
ver.30 driver-passenger仮説

TO DO

1590410025 — 2022-04-13 00:24:51 UTC

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？

1590410025 — 2022-04-13 16:40:31 UTC

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?

1590410025 — 2022-04-14 02:43:53 UTC

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

1590410025 — 2022-04-15 00:18:24 UTC

13- セミナー、15- 通院。学振 method。論文を読む。

1590410025 — 2022-04-15 00:18:56 UTC

ラボ。0930- セミナー。学振。

学振　区分検討

1590410025 — 2022-04-16 09:39:52 UTC

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

1590410025 — 2022-04-16 10:30:36 UTC

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

seminar

1590410025 — 2022-04-18 07:28:36 UTC

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

1590410025 — 2022-04-18 08:43:55 UTC

flavobacteria
内で200m以内多い
全体から見ても200m以内が多い？

経済　組織　モデル

1590410025 — 2022-04-19 03:34:42 UTC

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

brain drain

1590410025 — 2022-04-19 05:30:00 UTC

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。

1590410025 — 2022-04-19 06:41:09 UTC

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…！
・

世界貿易の拡大と賃金格差

1590410025 — 2022-04-19 07:43:14 UTC

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

応用一般均衡モデル

1590410025 — 2022-04-19 12:16:43 UTC

応用一般均衡分析入門
https://shirotakeda.github.io/ja/research-ja/cge-howto.html

TO DO

1590410025 — 2022-04-19 12:16:46 UTC

✔︎ dirver、passengerの具体例
✔︎ 図の改変
✔︎ 目的見直し
引用文献整理

TO DO

1590410025 — 2022-04-20 01:52:32 UTC

✔︎ 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

世代重複モデル

1590410025 — 2022-04-20 05:12:17 UTC

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

応用一般均衡研究事例

1590410025 — 2022-04-20 05:30:34 UTC

http://www.env.go.jp/council/former2013/04recycle/y040-09/mat1-3.pdf

動学
マクロ経済関数を考慮した動学的応用均衡モデルの開発
https://www.ibs.or.jp/wp-content/uploads/2004/03/s2003-3-8.pdf

一般均衡研究事例
https://www.jil.go.jp/institute/discussion/2019/documents/DP19-03.pdf
・生産者モデルの作成。
CES型関数をカスケード型に。（複数の要素投入を扱う）
パラメータを動的計画法によって導出。
2時点間の構造変革（多数の産業部門にわたる経済活動の再分配）を複製。

・代表的消費者行動モデル
パラメータは回帰分析によって推定

両モデルから、一般均衡モデルを作成し、部門別のイノベーション（外生的な生産性の上昇）による労働投入（労働需要）及び厚生の変化を評価。

一般均衡モデルまとめ

1590410025 — 2022-04-20 06:45:39 UTC

一般均衡モデル

動学一般均衡モデル
動学確率的一般均衡モデル

TO DO

1590410025 — 2022-04-21 23:48:42 UTC

✔︎
均衡モデルの理解
細菌への当てはめ
生物学で明らかになってない問題で良さそうなものは？
書く
岩崎さんアポ

TO DO

1590410025 — 2022-04-24 12:14:27 UTC

国際貿易モデルのまとめ
スライド作り

TO DO

1590410025 — 2022-04-25 23:56:13 UTC

イントロ
　✔︎ショットガンメタゲノム
　種の存在量の関係先行研究
https://www.nature.com/articles/ncomms1597
　代謝シミュレーション先行研究
　Genome-scale models of bacterial metabolism: reconstruction and applications
https://www.nature.com/articles/srep02532
https://academic.oup.com/femsre/article/33/1/164/2683670?login=true
　CGEモデルの説明部分
　　✔︎どのようなモデルか
　　✔︎図
　　
　✔︎微生物生態系説明部分
　
メソッド
　メソッド整理
　感応度分析
波及効果

TO DO

1590410025 — 2022-04-26 03:29:30 UTC

IBD文献読み
　バイオマーカーとして言われているものをリストアップして、シナリオ検証部分に記述。
ミクロとマクロ　ミクロ的基礎づけの意味

群集構造予測
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369527417302539
遺伝子発現ネットワーク、シミュレーション文献探索
　細菌群集中での働きを種と結びつけて記述することの重要性を考える。
　種と結びつけないとどうなるのか、何ができないのか。
　結びつけることでできるようになることとは何か。

　　分子レベル、細胞レベルでのシミュレーションが多い。種間の相互作用については予測しない。

ミクロ的基礎づけ

1590410025 — 2022-04-26 03:40:14 UTC

ミクロ的基礎づけのないマクロモデルは、マクロな経済指標の変化の本質的な原因を検討することができない。例えば、〜。
　
ミクロな行動原則による基礎づけを持たないマクロモデルは、マクロな指標の変化の大元にある原因を明らかにしない。

従来のマクロな現象を捉えるモデルは、ミクロな行動原則による基礎づけを持たず、マクロな変数同士の関係のみを分析する。（消費者や企業のミクロな行動はブラックボックス化する。）
しかし、これらのミクロな行動は、環境変化に伴って変化するはずであり、これらのミクロな行動の変化を捉えられなければ、環境変化を反映することができず、謝った結論を導き出す可能性がある。

時系列ショットガン

1590410025 — 2022-04-26 12:02:23 UTC

2人　27の時系列サンプル
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2018.02559/full

https://www.nature.com/articles/s41564-017-0089-z

１人の患者　4,5年 8時点
https://journals.asm.org/doi/full/10.1128/mSystems.00337-18

TO DO

1590410025 — 2022-04-27 01:12:55 UTC

比較を埋める
　✔︎腸内細菌叢の変動予測先行研究探索
　　✔︎変動を見ることの重要性
　　　　
　　クロスセクショナルなコホート研究は行われてきたが、1人の腸内細菌叢の変動を長期的に追跡するような縦断型の研究はまだ少ない。
　　ミクロ的基礎づけ+〇〇

　　ミクロ的基礎づけ　経済学でも同様
なんで代謝が大事か？
　・代謝は細菌種によって多様であり、細菌種を特徴づけるファクターとして有効だから。（？）

　・データがよく整理されていて、結果の解釈がしやすいから。
　・FBAなどを利用すれば、簡単に適応度を計算することができて、汎用性があるから。
　・経済学のモデルに当てはまりが良さそうだったから
　・山岸さんはなぜ代謝に着目したのか
　・代謝は発症に関わる腸内細菌叢の変動を予測する上で重要？
　決定要因として、機能が重要。　　
https://www.nature.com/articles/nature11552
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0966842X17302512

　・ヒトの健康を考える上で重要
　　腸内細菌による代謝は、ヒトの健康に大きな影響を与えている。（？）
https://www.nature.com/articles/s41467-019-12476-z).
　　疾患患者の腸内細菌叢において、特定の代謝経路に関連する遺伝子発現が見られたとの先行研究がある。
　
DCGE どれくらいの時系列データ必要なのか
時系列ショットガンメタゲノムデータセット探し
https://www.nature.com/articles/s41591-019-0559-3
https://www.nature.com/articles/ismej20073
https://www.nature.com/articles/nature11209#Tab1
https://www.nature.com/articles/s41564-017-0089-z
117人（CD患者59人、UC患者34人、非IBD24人）にメタゲノム、メタトラ

治療シナリオ考える　
　薬剤投与
　敗血症患者への抗生剤投与の影響を予測する
　　抗生剤の効果とは？敗血症患者の治療に用いられる。
https://academic.oup.com/jac/article/74/Supplement_1/i6/5300216?login=true
　糖尿病患者への食事介入の影響を予測する
　糞便移植
　　IBD原因になっているとされる細菌群

イントロ
　腸内細菌の話に寄せる？
　　疾患と腸内細菌の話
　ジェネラルな話のままの方が良い？
　書いてみて比較する

大規模予測強調

課題
　個人によって腸内細菌が全然違う
　　健康な他人と比べるより、健康だった自分と比べた方が良いから時系列データでの解析もどんどんやりたいというモチベーション
　ショットガンメタゲノム　時系列データの少なさ　
　　まだまだデータ量がないので機械学習は難しい？
　　時系列データが少なくても使える手法
　　
https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1788-y

seminar予習

腸内細菌叢予測モデル

1590410025 — 2022-04-27 06:33:58 UTC

https://www.nature.com/articles/srep20359
58人の早産児の糞便サンプル
ベイジアンネットワークの構築

https://www.nature.com/articles/s41396-020-0613-7

https://www.nature.com/articles/s41564-019-0491-9
レビュー

https://academic.oup.com/bioinformatics/article/37/21/3707/6313160?login=true
イントロ参考
ニューラルネット、疾患リスクの予測

https://www.nature.com/articles/srep04345
抗生物質曝露が微生物叢に与える影響のモデリング

12の門に分類された534のOTU

そのうち読む

1590410025 — 2022-04-27 11:04:02 UTC

Special issue on the human microbiome: from symbiosis to therapy

https://www.nature.com/articles/s12276-020-00488-5

A phylogenetic model for the recruitment of species into microbial communities and application to studies of the human microbiome

https://www.nature.com/articles/s41396-020-0613-7

セミナー

1590410025 — 2022-04-28 06:25:39 UTC

KinOrtho: a method for mapping human kinase orthologs across the tree of life and illuminating understudied kinases

WORD:
・BBH
・specificity
・recall
・specificity-recall間でのトレードオフ
Very basic question, what is the trade-off between specificity and recall?

目的：ヒトのキナーゼを理解するために、オルソログを特定する
方法：BBHとドメインベースの予測を組み合わせる（ランダムフォレスト）
結果：
IMO:　彼らがいうほど適用するのは簡単じゃない
How is it difficult? Could you tell me again?

Fig. 2b
示そうとしていることは、KinOrthoが、独自に特定できたオルソログペアがあるが、BBHやSonic Paranoidは他のメソッドよりもこれを特定できたということ？
Basic question about Figure 2.
The figure shows that there are ortholog pairs that KinOrtho is able to identify specifically, and BBH and Sonic Paranoid are able to identify these better than other methods. Isn't that right?

Fig.2c
This is a little off topic, what does the green frame indicate?

2. Learning functional properties of proteins with language models

目的：言語モデルを使った解析、protein representation learning methodのベンチマーキング

方法：4benchmarks

結果：

WORD:
・protein representationとは
・MMseq2：プロテイン検索ツール

TO DO

1590410025 — 2022-04-28 07:06:46 UTC

ルーカス批判についての記述を追加
　生物でもそういう問題は生じうるか？

推定された構造パラメータの値（例えば限界消費性向）がミクロ経済学的基礎に基づいていないため、経済政策の実施によって変化する可能性があり、これを不変のものとして政策分析を行うことはできない」というルーカス批判（Lucas(1976)）以降、家計等経済主体の効用・利潤最大化行動が明示的に反映されるようなミクロ的な基礎をもつマクロ経済モデルの開発が目指されるようになった（ミクロ的な基礎をもつモデルのパラメータは、人々の効用関数や企業の生産関数といった経済のより深いところに関係するものであるため、政策の影響から独立であろうとの前提により「ディープパラメータ」と呼ばれる）。
https://www.mlit.go.jp/pri/kikanshi/pdf/2017/65-4.pdf

とりわけ 1970年代には２度にわたるオイルショックによる経済・産業構造のドラステイックな変化を経験し，それまで経済予測モデルの主流であった時系列データを用いるマクロ計量分析モデルでは的確な経済予測が困難になった事情等もあり，企業の費用最小化行動など経済主体の最適化行動をベースに経済・産業構造の変化をシミュレーションできる応用一般均衡モデルに対する関心が次第に高まってきた。
http://hokuga.hgu.jp/dspace/bitstream/123456789/738/1/KEIZAI-57-4-5.pdf

経済分析の難しさ、ノイズや摩擦
　生物の方が最適化されているから、モデルが適しているかも
https://www.mlit.go.jp/pri/kikanshi/pdf/2017/65-4.pdf

応用一般均衡モデル研究事例から、メソッドの書き方を学んでメソッドを埋める。
http://www.agi.or.jp/workingpapers/WP2010-10.pdf
・必要な要素を抜き出す
　・
・本研究ではどのように書けるか検討する
・書く、埋める

参考：
モデルの有用性解説
https://www.env.go.jp/council/06earth/y0613-16/mat03.pdf

複雑系経済学入門

1590410025 — 2022-04-28 07:07:11 UTC

www.amazon.co.jp/dp/4480099786

TO　DO

1590410025 — 2022-05-01 09:30:09 UTC

応用均衡モデル不明点
外生変数、内生変数、パラメータ
CES関数
　何者か
　部門ごとに差はつけるのか
　レオンチェフ・コブダグラスの違い、何を基準に選んだら良いか
　単一要素の時の関数

部門ごとの差って何？
　異なる生産関数・効用関数を考える。

動学構造

書きたいこと整理

TO DO

1590410025 — 2022-05-01 12:28:01 UTC

社会会計表（生物では、メタゲノムデータ）から読むものは何か
・

キャリブレーションによって定めるパラメータはどれ？
・効用関数の支出割合係数
・生産関数の投入割合係数
・生産関数の規模関数
・生産要素の賦存量

支出割合係数
投入割合係数
規模関数

モデルの中で解くものは？
各財の価格、需要量
各生産要素の価格、需要量

基準財とは
応用一般均衡モデルは、貨幣などの金融的要素を取り入れることが難しいため、たいてい実物経済しか含んでいない（応用一般均衡のモデルが、ワルラスの一般均衡モデルに理論的に大きく依存しているため）
全ての財や生産要素について、価値判断の基準となる財（ニューメリア、numeraire）を一つ決めて、その基準財と相対価格のみを分析対象とする。

IBDとは
腸に炎症が生じ、

1590410025 — 2022-05-01 12:28:09 UTC

https://sars.hateblo.jp/archive/category/CGE

TO DO

1590410025 — 2022-05-02 00:34:00 UTC

研究計画１見直し
　マルチオルソログデータベース
✔︎図修正
手法部分、見直し
　書くべきこと洗い出し
✔︎シナリオ部分埋める
引用文献まとめる
✔︎効用関数の説明
　消費する財同士の関係が、代替関係ではなく補完関係にあることを仮定するレオンチェフ型の効用関数とする。
✔︎生産関数の説明
　用いる生産要素同士の関係が、代替関係ではなく補完関係にあることを仮定するレオンチェフ型の生産関数とする。

タイトル検討
　市場原理
　動学的応用一般均衡モデル
　経済学
　腸内細菌叢
　シミュレーション

イントロ直し

TO DO

1590410025 — 2022-05-06 07:26:42 UTC

・評価書
・学振過去にもらったコメントをまとめる
大前さん
✅・論文執筆や学会での発表予定について触れてもそんなに響かなし。研究のfeasibilityをアピールする方が大事。
・研究のクエスチョンが定まっているか。
　5W1Hの形に落とし込んで、どこまでが明らかになっていて、どこからが明らかになっていないのかまとめる。
Who (Which, What)

誰がジェネラリスト・スペシャリストなのか？
ジェネラリスト・スペシャリストになるのはどういう性質を持つ種なのか？
そもそも、ジェネラリスト・スペシャリストって定義は何なのか（経済学の文脈では何になるのか）？

Where

ジェネラリスト・スペシャリストはどのような環境にいるのか（多いのか少ないのか）？

When

ジェネラリスト・スペシャリスト（のゲノム）はいつ分化するのか？

How (How much)

ジェネラリスト・スペシャリスト（のゲノム）はどのように分化するのか？
ジェネラリスト・スペシャリストは環境中にどのくらい存在するのか？

・学振は研究人生のほんの一部で、ライフワークではないので、全てを詰め込む必要は全然ないです。「何をどこまで明らかにするか」というのは学振の限られた期間で全てを解明するのではなく、やるべきことを選択して10あるうちの2でも3でも前進するということだと思います。「消しゴムで書く」と言いますが、無駄な部分はできるだけそぎ落として、面白い部分だけを研ぎ澄ませることで、申請書の面白い部分・自分がやりたいことをシンプルに伝えられる方が強いと思います。

鈴木さん
・研究目的を達成するために必要な解析なのか。
・経済学的見地から生態学を読み解く先行研究がどのようにあるのか？の研究背景の説明があるべき
✅・「経済学のどのような理論」を使って、「生態学のどのような問題」を解くか？が一撃でわかる図が欲しい
・テーマ・目的が不明：
タイトル「経済学的見地から紐解く～」から期待されることは、
【経済学の理論→生態学の問題→解決！】なのに、実際の研究では項目３「【項目１】で構築した理論が、現代の労働市場データに対する説明力を持つか検証する」とあるように、
【生態学を実データで詳細解析→理論構築→経済学データにあてはめ→うまくいった！】で、研究したいことと実際に研究することの論証のステップが逆になってますね。
・一言でいえば、「経済学の何という理論・解析手法」が「生態学のどのような問題」を解決するのでしょうか？
✅・「着想に至った経緯」
唐突に難しい話が始まってよくわからないですね。例えば、「私は大学４年間は経済学部に在籍し、そこで経済学の知識・考え方に習熟した。そのとき気づいたことは、経済学のロジックは、生物の生態学のロジックにとても似ているということだ。例えば、～」
のような書き出しがよいかと。
・１ページ目で問題設定ができていないので、２ページ目以降の研究目的・方法・内容の妥当性がちょっとわからない。

富永さん
・全体として、問いが少しモヤッとしている感があります。結局大項目として何を明らかにしたいのか、各小項目が何を明らかにしたいのか、がクリアに見えてこないです。
・先行研究のレビューはよくされているとは思うのですが、もう1段噛み砕いてほしいです。専門用語（生物学・経済学ともに）はなるべく減らす。もしくは、説明する。読み手がその言葉に引っ張られてあさっての方向に行かないように定義をしてあげるのが大事です。
また、（１）なぜ先行研究はそれを見過ごしたのか、（２）伊藤さんは何を組み込んだから、それが解決できるのか、をもう少し意識してほしいと思いました。
・研究計画の項目のバランスが悪いです。特に項目１が長すぎてそして難しすぎる。１を簡潔にして、2～3をバランスよく。

TO DO

1590410025 — 2022-05-09 10:48:24 UTC

タイトル検討
　動学的応用一般均衡モデルを用いたヒト腸内細菌叢構造の解明
　市場原理を用いたヒト腸内細菌叢構造の解明
申請者情報登録
評価書ドラフト
岩崎さんに連絡

TO DO

1590410025 — 2022-05-10 01:51:49 UTC

・✔︎パワーポイントに違和感まとめる
　✔︎細菌 - 機能遺伝子群ver. 何が合わないか
　✔︎ヒト - 細菌ver. だとどうなるのか？データの問題
・先行研究に倣ってキャリブレーションとシナリオ部分の詳細を詰める
　本　キャリブレーション読み直す
　先行研究　キャリブレーション部分読み直す
・✔︎DCGEモデルではなく、CGEモデルの逐次動学型として書き換える
・多くの経済分析同様に、企業の参入・退出は自由に行われるという仮定が置かれる。
・✔︎方程式もっとわかりやすく
・✔︎本借りる
・メタゲノムデータどう使うかをかく
　変数とデータとの対応
・結果の検証方法もっと詳しく
　シミュレーションからどういうデータが得られるのか
　そのデータからどんなことが予想されるのか
　それをデータベースのどんな情報と照らし合わせると検証できるのか
　例えばどういうふうなことを検証するのか
・経済学との対応関係わかりやすく
　機能遺伝子による活性効率の最大化とは
・✔︎赤入れ部分修正
・貿易も入れる
・メタボロームデータを用いた検証

　

メタボロミクス

1590410025 — 2022-05-10 01:52:34 UTC

メタボロゲノミクスが解き明かす腸内細菌叢の機能
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jim/29/3/29_145/_pdf
メタボロゲノミクスによる腸内エコシステムの理解と制御
https://seikagaku.jbsoc.or.jp/10.14952/SEIKAGAKU.2016.880061/data/index.html

CGEモデル

1590410025 — 2022-05-10 02:26:27 UTC

https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/07j010.pdf

貿易政策分析における CGE モデルでは，「逐次動学モデル」(recursive dynamic
model) というタイプの動学モデルが利用されることが多い．逐次動学モデルとは，一時点のみを考
慮したモデルを繰り返し解いていくことで，経済の時間的な推移を導出するようなモデルである．

TO DO

1590410025 — 2022-05-10 23:57:32 UTC

・先行研究に倣ってキャリブレーションとシナリオ部分の詳細を詰める
　本　キャリブレーション読み直す
　先行研究　キャリブレーション部分読み直す
・多くの経済分析同様に、企業の参入・退出は自由に行われるという仮定が置かれる。
・メタゲノムデータどう使うかをかく
　変数とデータとの対応
・結果の検証方法もっと詳しく
　シミュレーションからどういうデータが得られるのか
　そのデータからどんなことが予想されるのか
　それをデータベースのどんな情報と照らし合わせると検証できるのか
　例えばどういうふうなことを検証するのか
・経済学との対応関係わかりやすく
　機能遺伝子による活性効率の最大化とは
・貿易も入れる
・メタボロームデータを用いた検証

seminar

1590410025 — 2022-05-12 05:14:03 UTC

An Enigmatic Stramenopile Sheds Light on Early Evolution in Ochrophyta Plastid Organellogenesis
https://academic.oup.com/mbe/article/39/4/msac065/6555011

WORDS:
・Stramenopile：ストラメノパイル

鞭毛に中空の小毛を持つ真核生物の一群である。 群の名前もこの小毛に由来する（ラテン語の stramen 麦わら ＋ pilus 毛）。 ストラメノパイルは前鞭毛と後鞭毛の2本の鞭毛を持ち、前鞭毛にこの小毛が見られる。コンブやワカメ。

・ Ochrophyta：不当毛藻。ストラメノパイルのうち、葉緑体を持つ種からなるサブグループ。
Plastid Organellogenesis
・Actinophrys sol (Actinophryidae)　タイヨウチュウ。非光合成原生生物。進化の過程で光合成をやめた。光合成しない葉緑体を維持したまま。光合成オルガネラ獲得の初期進化の仕組みがわかるかもしれない。
環境中に溶存する栄養分を吸収して生きているけど、詳細は謎。
？どこまでわかっているのか
　？どんな栄養分
　？どうやって吸収しているのか
？なんで使わなくてもなくならないのか
？偽遺伝子化しているのか
？ゲノムサイズや遺伝子数の変化は？
　他の方法で栄養分を吸収しているということは、何か獲得したとか、あるいは寄生したとか（それで色素合成遺伝子とかはたまたま失ってないだけとか）。
？光合成をやめても細胞壁は作る？

概要
不等網藻の色素体オルガネラの初期進化には謎がある。
A.solから生成されたゲノム、トランスクリプトームデータを使って、色素体の分子特性を検出→

特定の生合成回路の系統発生分析で、色素体の証拠はない。
しかし、藻類由来のオルガネラアミノアシルtRNAシンターゼが12個以上見つかった。

実験的検証
ActinophryidaeとOchrophytaの最後の共通の祖先は、現在のOchrophyta種のような、宿主と色素体のパートナーシップの確立をしていなかった。
しかし、色素体機能のために少なくとも特定の核にコードされた遺伝子は獲得していた。

背景
ストラメノパイルのサブグループである不等網藻の色素体オルガネラの初期進化は、完全には理解されていない。

結果

光合成珪藻と陸上植物の配列をクエリとして、相同性に基づく検索（E値<  e -5 ）により、上記の代謝に関与する114のタンパク質の相同体を調査しました。

ただ単に未知って話はあり得ない？

TO DO

1590410025 — 2022-05-12 09:00:25 UTC

・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

TO DO

1590410025 — 2022-05-13 00:12:09 UTC

・式の説明わかりやすく
　変数もうちょっと崩す
・

TO DO

1590410025 — 2022-05-14 03:24:46 UTC

イントロ書き切る

note

1590410025 — 2022-05-14 03:51:27 UTC

イントロ参考になる
https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.aat1168

DNAシーケンシングの最近の進歩により、微生物群集の構成を高解像度でマッピングできるようになった。

→微生物群集の集合と機能を支配する生態学的メカニズムを理解することへの関心の高まりを動機づけた。

→微生物群集を有益な状態に向けて戦略的に操作するために、微生物叢の生態学を予測的に理解する必要がある。

1590410025 — 2022-05-14 04:32:49 UTC

・

TO DO

1590410025 — 2022-05-16 06:58:36 UTC

・✔︎研究の流れ修正
・モデル説明見直し、修正
・モデル説明わかりやすく
・イントロ修正
・引用

引用

1590410025 — 2022-05-16 07:01:12 UTC

・メタゲノム・メタトラ解析一般
[1]
https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.1211811
Ioannidis et al. (2011) Science

・細菌叢を戦略的に操作する機運の醸成に繋がった。
[2]
https://www.nature.com/articles/nature18850
Gilbert et al. (2016) Nature.
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2000108117
Jyoti et al. (2020) PNAS

[3]細菌叢予測モデル

[4] 病態予測

[5,6]系統発生と機能的形質の関係
https://www.nature.com/articles/ismej2012160
Martiny et al. (2012) ISME J.
でい引用されている以下の論文を引用したい
Cadotte et al. (2008) PNAS.
Gravel et al. (2011) Nature.

・応用一般均衡モデル
[7]
Dixon, P. B. and Parmenter, B. R.(1996) In: Handbook of Computational Economics,Volume
・炭素税導入
[8]
・NAFTA形成の影響
[9]
・メタゲノムデータの量の限界を述べたもの
[10]
・CGEモデルの必要データ量削減
[11]
・IBD一般
[12]
https://www.nature.com/articles/nrgastro.2015.150
Kaplan et al. (2015) Nat Rev Gastroenterol Hepatol.
・IBDデータ
[13]
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1237-9
Lloyd-Price et al. (2019) Nature.
・eggNog-mapper
[14]
Cantalapiedra et al. (2021) Mol. Biol. Evol.
・感応度分析について
[15]
・

TO DO

1590410025 — 2022-05-17 01:25:55 UTC

・休憩がたてら、自己分析欄を見直して修正。
　・卒論テーマ、現在の研究テーマ、自身の発想から立ち上げていること
・イントロを徹底的に見直し、修正
・PENDING 生協にシール買いに行く
・DONE 引用埋め切る
・ONGOING イントロ見直し
　・変な部分洗い出し
　・変な部分の修正
・メソッド見直し
　・流れの気持ち悪さがないか
　・計画１と計画２の対応
　・例埋める
　・感度分析

当該分野の課題

1590410025 — 2022-05-17 07:58:29 UTC

課題
従来のモデルは、pHや温度のような環境パラメータと細菌叢種組成・機能遺伝子組成との関係に基づいていた。

しかし、景気の変化や政策の変化に際して、人々が行動を変えるように、
また、微生物も環境変化に際して、自身の生存戦略を変更するはずである。

CGEモデルは、各主体の行動を支配し、時間に対して普遍なディープパラメータを仮定し、モデリングすることで、

従来モデル

1590410025 — 2022-05-17 08:41:59 UTC

https://www.nature.com/articles/ismej201696

1590410025 — 2022-05-17 09:11:49 UTC

本来、微生物群集の組成と働きは、環境、系統、機能が複雑に影響しあって決まる。

セミナー要望

1590410025 — 2022-05-17 11:45:09 UTC

質問もっとしてほしい
・学生質問timeを作る
・次の質問者を指定する（ちなみにこれはみんな嫌だ）
・質問に対する評価があると以後質問しやすい
・M1には初回ということで質問を強制で振ってみる
・しなさいはよくない？
・しなさいでもいける人もいる
・質問した人が他の人に振ってあげる（結構関係性とかタイミングとかで難しい）

スケジューリング早めに！
・2ヶ月前に、岩崎さんの予定を伺って日程をfixする
・岩崎さんの予定がfixしたら、最近のセミナー発表履歴とその人の忙しさとを考慮して個人/グループで声を掛ける。（この日でお願いします！強め）
・

紹介した論文のリストあったら良い
・スプレッドシートに追加してもらう

引用追加

1590410025 — 2022-05-18 07:41:05 UTC

代謝機能遺伝子に着目した
Harcombe et al. (2014) Cell Reports
系統に着目した
Faith et al.(2011) Science

Burfisher et al.(2001)J Econ Perspect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652619328252
Shi et al.(2019)J.Clean.Prod.
https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.15.1.125

PastML

1590410025 — 2022-05-19 11:32:36 UTC

https://pastml.pasteur.fr/
https://www.wenyanet.com/opensource/ja/5ffa1f6b064d6256714b4343.html

1590410025 — 2022-05-19 13:02:58 UTC

GTDBデータベース、ゲノムのメタデータをざっと見る。
tsvファイルをpandasで読むときは、read_csvではなく、read_table。（タブ切りだからね）

チェックしたい項目

checkm_completeness
checkm_contamination

基準

checkm_completeness => 95%
checkm_contamination =< 5%
one genome/species ？

Quality filtering

1590410025 — 2022-05-20 05:29:02 UTC

参考：
https://yokazaki.hatenablog.com/entry/2017/01/16/160652
https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2017/08/08/235042
https://bioinf.shenwei.me/seqkit/usage/#grep
https://qiita.com/MaedaTaro_Umiushi/items/06f9d847ba025c175547

input

seqkit grep -f filtered_species_list.csv bac120_ssu_reps_r207.fna -o hq_reps_species.fna

output

[INFO] 248521 patterns loaded from file

フィルタリングされた配列数の確認
input

seqkit seq -n hq_reps_species.fna | wc -l

output

26298の配列が選択された。

tarコマンドで直接解凍して上記動作を行なったので、解凍してパイプで渡してseqkitで処理できるように書き換える。

tar -zxOf bac120_22u_reps_r207.tar.gz | seqkit grep -f filtered_species_list.csv -o result2.fna

フィルタリングされた配列数の確認
input

seqkit seq -n result2.fna | wc -l

output

26298

26298の配列が選択された。

これをさらにnfs_shareの共有データからできるように書き換える。ついでにrepresentativeじゃなくてallにする。

tar -zxOf/nfs_share/pub/gtdb/gtdb_v20220408/data.gtdb.ecogenomic.org/releases/release207/207.0/genomic_files_all/ssu_all_r207.tar.gz | seqkit grep -f filtered_species_list.csv -o result_all.fna

これはうまくいかない。ので放置。

-r　オプションをつけたらなんかうまく動きそうな感じがしている。（少なくともアウトプットファイルは空にならない）

tar -zxOf/nfs_share/pub/gtdb/gtdb_v20220408/data.gtdb.ecogenomic.org/releases/release207/207.0/genomic_files_all/ssu_all_r207.tar.gz | seqkit grep -r -f filtered_species_list.csv -o result_all.fna[INFO] 248521 patterns loaded from file

やけに遅くてやめた。

fnaファイルを分割する

ProkAtlas analysis

1590410025 — 2022-05-20 06:57:31 UTC

fastaファイルを分割する

1. 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/ .*//' hq_reps_sp_r207.fna > hq_reps_sp_r207_.fna

202204の記録を参照

2.空行を削除

sed -i '/^$/d' hq_reps_sp_r207_.fna

https://ex1.m-yabe.com/archives/3692

input

seqkit split -p 8 hq_reps_sp_r207_.fna

output

[INFO] split into 8 parts[INFO] read sequences ...[INFO] read 26298 sequences[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_001.fna[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_002.fna[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_003.fna[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_004.fna[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_005.fna[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_006.fna[INFO] write 3288 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_007.fna[INFO] write 3282 sequences to file: hq_reps_sp_r207_.fna.split/hq_reps_sp_r207_.part_008.fna

分割されたファイルの確認

cd hq_reps_sp_r207_.fna.split

ls -lh

total 37M

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.6M May 20 14:37 hq_reps_sp_r207_.part_001.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.5M May 20 14:37 hq_reps_sp_r207_.part_002.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.6M May 20 14:37 hq_reps_sp_r207_.part_003.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.6M May 20 14:37 hq_reps_sp_r207_.part_004.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.6M May 20 14:37 hq_reps_sp_r207_.part_005.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.5M May 20 14:37 hq_reps_sp_r207_.part_006.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.6M May 20 14:37
hq_reps_sp_r207_.part_007.fna

-rw-rw-r--. 1 m828kt m828kt 4.6M May 20 14:37
hq_reps_sp_r207_.part_008.fna

PrikAtlasに投げる
JobID: submission_20220520160455_iNkwyTc8
JobID: submission_20220520160533_FvKBCTo4

JobID: submission_20220520160553_2jrx3idU
JobID: submission_20220520160607_3eeA3vTl
JobID: submission_20220520160624_FpEUYljC
JobID: submission_20220520160642_LSpNZH8e
JobID: submission_20220520160705_g9qRwL0k

JobID: submission_20220520160722_6EOdRSBn

GTDB tree dataによる系統樹の描画

1590410025 — 2022-05-20 08:59:47 UTC

bac120_r207.treeを使ってかくと、6種しかいなくなる謎現象。
tarファイルからでも同じ。
GTDBのtreeファイルの特殊な記述法のせい。山内さんのスクリプト通して書き換えると正常に動くようになる。

当該分野の課題

1590410025 — 2022-05-21 08:59:30 UTC

「微生物生態系の「均衡」を考慮するには、時系列のメタゲノム、メタトランスクリプトームデータの機能遺伝子情報をモデルに組み込む必要がある。しかし、既存手法では、多くの時系列データを必要とするため、まだ蓄積の少ないこれらのデータを用いることが難しかった。」
はロジックが急におかしくなってますね。
「微生物生態系の「均衡」を考慮するには、〇〇をモデルに組み込む必要があるが、そのようなモデルは存在していなかった」のようにするべきです。

センシング

1590410025 — 2022-05-25 12:29:42 UTC

ゴミをどこでどれだけ
一般廃棄物に着目した理由
持続可能性

GNSS
土地利用種別
応用可能性

docker

1590410025 — 2022-05-28 08:38:05 UTC

https://docs.docker.com/engine/security/rootless/
これ通りにすればrootlessで走るようになる。

1.

dockerd-rootless-setuptool.sh install

export DOCKER_HOST=unix://$XDG_RUNTIME_DIR/docker.sock
docker run -d -p 8080:80 nginx

ggtree

1590410025 — 2022-05-28 08:49:55 UTC

dockerがわけわからなくなったので、

Docker Rstudio

1590410025 — 2022-05-30 00:42:12 UTC

サーバーにログインするときに、8787:localhost:8787 でログインする。
dockerのコンテナをrunするときに、-p 8787:8787でポート番号を指定、-e PASSWORD=yourpasswordでパスワードを指定する。
localhost:8787でブラウザからアクセスする。

username rstudio
pass yourpassword

以下スレッドを見るとわかりやすい。
https://iwasaki-lab.slack.com/archives/C013J0YLKEY/p1624876746060000

ファイルを共有するために、--mountオプションで色々指定する。
docker run --rm -i -d -p 8787:8787 -e PASSWORD=M-0828kt --mount type=bind, src=/home/m828kt/pr/,dst=/home/ rocker/tidyverse

実行すると以下のエラーを吐く。

invalid argument "type=bind," for "--mount" flag: invalid field '' must be a key=value pair

See 'docker run --help'.

オプション内のスペースが原因。スペースを削除すると正常に起動する。
参考：https://www.unixcloudfusion.in/2022/02/solved-invalid-argument-typebind-for.html

conda R latest version install

1590410025 — 2022-05-30 07:03:08 UTC

conda公式からr-baseをインストールすると、問答無用でv3.6.0になる。

ggtreeなどはv4.0以降にしか対応していないため、利用したい場合にはv4.0が必要になる。

base環境から、conda-forgeチャンネルを追加、デフォルトチャンネルよりも優先度を高く設定。conda forgeからr-baseをインストール、で、4.0以降のバージョンをインストールできるらしい。

やってみると、最後の最後、conda forgeからのr-baseインストールで突っかかる。
永遠に終わらない。

-> conflictのせいらしい。

新しい環境に入っていたpythonをconda uninstall pythonして消し去って、改めてconda-forgeからr-base==4.1.3をインストールしたら無事できた！

-> IRkernelインストールに続く

参考
https://www.biostars.org/p/498049/

ggtree keep.tip

1590410025 — 2022-05-30 09:03:07 UTC

第一引数に、対象とするtreeファイルのpath
第二引数に、残したいtipのidをベクトルで与える。
tip idのベクトルは、全種リストとhqな種リストの双方に含まれる種をintersect(A,B)でとってきて、そのまま与えた。

VS code jupyter notebookでR

1590410025 — 2022-05-30 11:28:19 UTC

Rでintasll.packages("IRkernel")する必要。
https://note.com/sankyoh/n/n69489787328a

とりあえずintasll.packages("IRkernel")で投げるけど、色々うまく行かない。

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
install.packages('IRkernel')

を投げると、なんだかやばそうなアウトプットが色々出てくるけど放置して待つ。改めてIRkernelをインストールして実行するとうまく行ったこともあるけど、今回は行かない。

conda install -c r r-irkernel

https://note.com/sankyoh/n/n69489787328a#BNoDC
https://nxdataka.netlify.app/rjup/
https://nxdataka.netlify.app/rjup/
https://stackoverflow.com/questions/65853618/installation-of-package-devtools-had-non-zero-exit-status-r-packge-or-r-stud
https://www.howtoinstall.me/ubuntu/18-04/libgit2-dev/

vscode R setting

1590410025 — 2022-05-31 00:47:11 UTC

vscodeでRをいい感じに使えるようにする
https://qiita.com/aishidajt9/items/319659c9344bb7ae4302

和田先生セミナー

1590410025 — 2022-06-03 00:44:55 UTC

https://www.nature.com/articles/s41396-020-0610-x
比較ゲノム
サンゴ共生細菌？
ジメチルスルホニオプロピオネートの代謝？
硫黄循環

words:
・Endozoicomonas acroporae
・ジメチルスルホニオプロピオネート（DMSP）→ DMS
・ARPs and WD40 domains
・

note
・DMSPは酸化ストレスや浸透圧ストレスなどのさまざまなストレスから海藻を保護する
・ほとんどのDMSPは周囲の水に放出され、そこで炭素と硫黄の還元源として微生物の異化変換にすぐに利用される
・DMSP Co-A transferase/lyase, encoded by a dddD homologはこれまでシーケンスされてきたどのEndozoicomonas genomeからも見つかっていなかった。
→新たにこの種で遺伝子の獲得が起こった？水平伝播？
水平伝播の証拠は？他の種ではなぜ獲得が起こらない？最近新たに獲得が起こったという話なのか、何か制約があって他の種は獲得しないのか。

・E. acroporaeは効果的にDMSP→DMSの代謝を行える。
・E.acroporaeはサンゴのミドリイシ属から分離
そもそもサンゴの共生細菌ってサンゴの系統によってどれくらい違うのだろう？サンゴの系統によって共生細菌の顔ぶれってどれくらい影響される？
・ARPs and WD40 domains →ほとんどはhypothetical geneとしてアノテーション
・

・博士課程の間にサンゴの病気についての研究→細菌は関わってきそうか？
例えばヒトの腸内細菌だったら細菌叢の状態から大腸がんの診断ができたりするが、細菌叢の変動から病気を事前に予測できるとか、そういった研究はあるか？

・社会人経験後にアカデミアへ。見え方が違うのではないか。どのように見えているか。感じていることなど。

PastML

1590410025 — 2022-06-06 05:11:40 UTC

インストール
https://github.com/evolbioinfo/pastml
conda環境 pastmlenvを作成。pastmlをインストール。

招待講演

1590410025 — 2022-06-07 00:59:27 UTC

結果

User側
市橋先生　18
谷口先生　15
杉村先生　10

Method側
早水先生　17
海津先生　10
山西先生　7

BLAST makedatabase command

1590410025 — 2022-06-07 10:23:53 UTC

生成されるファイル
file.fasta.nhr
file.fasta.nin
file.fasta.nog
file.fasta.nsd
file.fasta.nsi
file.fasta.nsq

1590410025 — 2022-06-07 10:24:04 UTC

https://qiita.com/Super_Sire/items/18ca58137cefd55770a1

BLASTとMMseqとVsearch

1590410025 — 2022-06-09 10:27:15 UTC

多対多を相同性検索する場合には、MMseqやVsearchの方が早い。

Silva

1590410025 — 2022-06-09 10:52:50 UTC

silvadatabaseのNR99は99%閾値でクラスタリングした上でrefを選んできていて、全配列で50000くらい。

MMseqs

1590410025 — 2022-06-09 10:53:18 UTC

createdbした結果

targetとなるsilvadbのdb

createdb SILVA_138.1_SSURef_NR99_tax_silva.fasta /home/m828kt/pr/generalist_habitat/mmseqs2/data/silva_targetDB 
MMseqs Version:       	481696b5f426f991211894d8a855bf9d60065c8fMax sequence length   	65535Database type         	0Shuffle input database	trueCreatedb mode         	0Offset of numeric ids 	0Compressed            	0Verbosity             	3
Converting sequences[510455] 7s 688msTime for merging to silva_targetDB_h: 0h 0m 0s 337msTime for merging to silva_targetDB: 0h 0m 0s 898msDatabase type: NucleotideTime for merging to silva_targetDB.lookup: 0h 0m 0s 0msTime for processing: 0h 0m 10s 96ms

queryとなるProkAtlasのdb

(base) [m828kt@crux msk33.github.io]$ mmseqs createdb ProkAtlas.fa /home/m828kt/pr/generalist_habitat/mmseqs2/data/prokatlas_queryDBcreatedb ProkAtlas.fa /home/m828kt/pr/generalist_habitat/mmseqs2/data/prokatlas_queryDB 
MMseqs Version:       	481696b5f426f991211894d8a855bf9d60065c8fMax sequence length   	65535Database type         	0Shuffle input database	trueCreatedb mode         	0Offset of numeric ids 	0Compressed            	0Verbosity             	3
Converting sequences[361379] 0s 609msTime for merging to prokatlas_queryDB_h: 0h 0m 0s 188msTime for merging to prokatlas_queryDB: 0h 0m 0s 271msDatabase type: NucleotideTime for merging to prokatlas_queryDB.lookup: 0h 0m 0s 0msTime for processing: 0h 0m 1s 623ms

SSUとLSU再掲

1590410025 — 2022-06-09 11:26:30 UTC

SSU: small sub unit. 16S rRNA, 18S rRNA
LSU: Large sub unit. 25~28S rRNA

MMseqs result 変換

1590410025 — 2022-06-09 14:50:07 UTC

(base) [m828kt@crux data]$ lsprokatlas_queryDB           resultDB.0   resultDB.16  resultDB.23  resultDB.30  resultDB.38  resultDB.dbtype          silva_targetDB.lookupprokatlas_queryDB.dbtype    resultDB.1   resultDB.17  resultDB.24  resultDB.31  resultDB.39  resultDB.index           silva_targetDB.sourceprokatlas_queryDB_h         resultDB.10  resultDB.18  resultDB.25  resultDB.32  resultDB.4   silva_targetDB           tmpprokatlas_queryDB_h.dbtype  resultDB.11  resultDB.19  resultDB.26  resultDB.33  resultDB.5   silva_targetDB.dbtypeprokatlas_queryDB_h.index   resultDB.12  resultDB.2   resultDB.27  resultDB.34  resultDB.6   silva_targetDB_hprokatlas_queryDB.index     resultDB.13  resultDB.20  resultDB.28  resultDB.35  resultDB.7   silva_targetDB_h.dbtypeprokatlas_queryDB.lookup    resultDB.14  resultDB.21  resultDB.29  resultDB.36  resultDB.8   silva_targetDB_h.indexprokatlas_queryDB.source    resultDB.15  resultDB.22  resultDB.3   resultDB.37  resultDB.9   silva_targetDB.index(base) [m828kt@crux data]$ mmseqs convertalis prokatlas_queryDB silva_targetDB resultDB output.txt --format-mode 0convertalis prokatlas_queryDB silva_targetDB resultDB output.txt --format-mode 0 
MMseqs Version:        	481696b5f426f991211894d8a855bf9d60065c8fSubstitution matrix    	nucl:nucleotide.out,aa:blosum62.outAlignment format       	0Format alignment output	query,target,pident,alnlen,mismatch,gapopen,qstart,qend,tstart,tend,evalue,bitsTranslation table      	1Gap open cost          	11Gap extension cost     	1Database output        	falsePreload mode           	0Search type            	0Threads                	40Compressed             	0Verbosity              	3
[=====================================================>           ] 82.03% 296.53K eta 4s

1590410025 — 2022-06-09 14:50:43 UTC

1590410025 — 2022-06-10 02:04:14 UTC

薬剤耐性菌の分布
広がり

Journal Club

1590410025 — 2022-06-30 00:01:23 UTC

Background:
侵襲的な可動遺伝因子は宿主にとってリスクになる。
これらに対する防御策を進化させてきた。
Objection:
コレラ菌ElTor株に保存されたプラスミド防御システム（DdmABC, DdmDE）を特定する。
（結果的に）プラスミドが環境株には豊富にあるものの、パンデミック株では稀である理由について明らかにした。

目的
WORDS:
・DdmABC, DdmDE: Pathogenicity island上にコードされる。協力して働いて、マルチコピープラスミドを分解して無害化する。
・DdmABCは、細胞のアポトーシスを促しすことで、バクテリオファージ感染を防ぐ。
・Pathogenicity island(PAI): 細菌の染色体ゲノム上/プラスミド上にある。（バクテリオファージにもある。）GC含量とコドン使用頻度はゲノムの他の部分と異なる傾向を持つことが多い。

My Padlet by Makoto Ito

学振修正、ポストコッホ、WINGS卓越サロン（在宅）。

方向性２ 明示的に生息地としない

整理

整理

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ストルパーサミュエルソンの定理

ヘクシャーオリーンの定理

MATLAB

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Levins model

世代重複モデル

TO DO

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生息地の分断化

構造方程式

空間的自己相関

ハースト指数

NLMR

フラクタルランドスケープ - Fractal landscapeWikipedia site:ja.abadgar-q.com

MetaCommunity Model

Spearman corerelation

Dispersal kernel

テプリッツ行列

package installation error

TPD Package

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。

変化パターン検出方法

docker pull tokyor/rstudio

Docker

Docker

Critical Thinking note

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

SSL アクセスエラー問題

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Max Plank Institute Internship

C/N比

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コンピテントセル

遺伝子機能予測

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高安先生

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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

経済学論文再リサーチ

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科研費 腸内細菌関連

腸内細菌 実験

腸内細菌叢 新生児

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

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世界貿易の拡大と賃金格差

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応用一般均衡モデル

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一般均衡モデルまとめ

方向性２明示的に生息地としない

SSL　アクセスエラー問題

科研費　腸内細菌関連

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