失敗を次につなげるとは

　研究の現場では（いやきっとそれ以外の現場だって）日々試行錯誤の積み重ねで何を学び取るかが大事だと思う。 それは個人ベースでもそうだし、組織全体で見ても同じであると思う。 　過去の試行錯誤、検討結果、思考プロセスは人に依存している管理ではその人がいなくなった瞬間なかったことになる。 そしてまた繰り返して、あーそれ前やってたわ。みたいなの結構ありがちですね。 　自分の職務に差し替えて考えた場合、プロジェクトであるIssueがあって、ケミストがどういった思考を持ってデザインして、乗り越えた。みたいなケース。 　その人の近くにいたり部下だったりすれば伝わるのでしょうけど、それ以外の人は意識高くないとキャッチできないんじゃないだろうか。 　データと構造だけから思考プロセスを遡るって難しい。でもきっとブレイクスルー、失敗の結果しか残ってないと次に繋げにくいと思うんですよね。 本人、プロジェクトメンバーはもちろん成功してハッピーになるのがいいですし、合わせてその成功プロセスにおける思考を伝わりやすい形で構造化できたらいいなぁ何て漠然と考えています。 　うちはそういった仕組みないんですが、他社さんどうなんだろう。

某ユーザー会に参加した話

　先週は某ソフトのユーザー会に参加してきました。 今回はバイオロジーよりの話題が多かったですが、 基調講演を始め非常に内容の濃い発表が多く大変有意義な時間を過ごすことができました。 個人的にはQSARを如何に、どこで活用するかの議論、前日のセッション、大変勉強になりました。 まだまだ自分には足らないことが多いと改めて実感して帰ってきまして今後に繋げていこうと思っている次第です。 スタッフ、役員、参加された皆様どうもありがとうございました。 来年は三島で、、、！？

Cytoscape and MMP

I posted an example about cytoscape.js using molecular similarity. Cytoscape.js is cool but not good for lots of data. I tried to make network that has 1000 nodes. My PC freeze…. So I go back to cytoscape. Today I made network from mmpa data for example. If you had rdkit, make mmp is very easy.

通勤時間の過ごし方

通勤は基本的に電車なので車内では本を読むか、文献を読む時間に充てます。ここ最近はこんな本を読んでいました→リンク 　斜め読みな感じですが読んでの感想を簡単に、、、 PRMLのように数式がばりばり出てくるのではなく、Rを使ってデータをいじりながら各アルゴリズムの挙動をつかむ内容が多いかなと思います。 　仮説検定の考え方から始まり、重回帰分析、クラスタリング、ロジスティク回帰、決定僕、SVM、ランダムフォレスト、バスケット分析となどよく目にする手法が取り上げられており、入り口にはいい感じかと思いました。 　それぞれの手法の詳細や数式等は極力のせない方針なので、ライトな感じですがその辺はリファレンスでここを見るといいよ。とちゃんとガイドもありより、深く勉強したい人への道も記されています。データーセットをDLして自分でRをいじりながらできる点もいいと思いました。 　同じような入門書にてフリーソフトではじめる機械学習入門という書籍も読みました。こちらはベースがwekaであることで私は若干うぅ、、ってなったんですが、今回はRだったので親しみやすかったです。 Rでこのような本は自分はChemometrics with Rをもっていたのですがこれより入門者に親切な感じです。 　勉強会にもいいんじゃないかと思ったりしました。が、０ベースでこれを読むよりはある程度は統計の法の理解もあって読んだ方がよりいい感じになるかなー。

sqlalchemy and PANDAS

PANDAS is high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python. I love it. And Sqlalchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper. I’m not good at SQL… ;-(, Sqlalchemy is very helpful for me. I want to make table from pandas dataframe in postgresql. I found cool method. “DataFrame.to_sql” Example

MPO about drug discovery

I have question about MPO multi-parameter optimisation in drug discovery. My opinion is that designed molecule’s biological activity and ADMET profile are not always correlate. So, to design molecules that has good profile, I think it is important to get data about molecules not only biological activity but also phys-chem and ADMET profile even if

仕事のこと

　製薬に携わる仕事に従事してはや１０年以上がたちました。 某化学雑誌でみたコンビケムに感動し大学、大学院と進んでからと振り返るとはや15年くらいは有機合成をやっていますね。ながいな〜 病に苦しんでいる方に一日でも早く新薬を届けることに、少しでも自分が携われたら。と思い今の職についたのですが、早々簡単に行くものではありません。 　一企業としての目標や方向性があっても、みんなが同じモチベーション、ベクトルで動いている訳でもない。 従業員として業務をこないしていればまあそれはそれである程度保証されていて、波風たてずに過ごせる環境にいるというのは大変恵まれていると思います。 　ただそれでは、全然足りない。 多少はみ出していても、自分を信じるべし。ですかね。

Redmineのハンズオンに参加しました。

　今週の土日と、Redmineとかgit / sphinxなんかの勉強会に参加させていただきました。 土曜の夜は三島バルという素敵なアレンジ。場所の手配から、諸々まで幹事のkzfmさんには感謝感謝の二日間でした。 redmineは興味があって使っていたけど、HPかじっただけで使っていたのでトラッカーとか、チケットとか、漠然としていた部分が少しクリアになりました。 ばりばりプラグイン駆使するのは無理かもしれないけど引き続き、自己研鑽、啓蒙活動を進めようと思った。 　全体的に議論のレベルが高いのが、いい刺激になりました。 　問題意識の高い同業の方でいろいろ議論するのはいいですね。 　コーディングとかしない方も参加していましたが、ハンズオンは、楽しんでいただいたようで、誘ってよかったなーって思いました。 こういったの楽しいのでまたやりたいですね。 　夜のバルは、floydでワイン、高田屋でビール、ひなよしで日本酒。 といただいて二次会に合流しました。 　バル参加中は待ってる時間や歩く時間が結構ありましたが、そんな時間に色々とお話しさせていただいて楽しかったです。face to faceのコミュニケーションの重要性再認識です。　仕事感/法人生感/人生観の重なり部分を見つけていくというのはすっと入ってとてもいいお話でした。（単語間違ってるかも、、、） 　二次会参加時はもうだいぶ酔っていて終了後に一足先に帰宅しました。 二日目はsphinx / git などのお話。この辺もとりあえず使っていたものの？？？みたいなとこあったんで ハンズオンしつつフンフンみたいな感じですごい勉強になりました。 virtualenv いい！ 　自分はRDKitの紹介をしましたが、winのIPython notebook の入力設定が勝手に切り替わって詰まってばっかりだった、、、、。少しでも聞いてくださった方の参考になればいいのですが。。。 　内容は最近マイブームのところばかりをまとめてしまったけど、もっとRグループ分解とかタニモト係数とか出す方がよかったかなあ、、、 　資料はちょっとリファレンスとかを追加してからslide shareかgoogle driveにアップする予定。 実験やりつつ、インフォや解析やるのはやっぱり大変なんだよなぁ。 実験ばかりやっていると、作るだけってのもねえ、、、と思い 解析ばかりやっていると、作らないでいるのはね、、、と思い 両方やると、どっちに重きをおくかでまた悩む。 うーん自分のキャリアプラン、、、、 発生したチケットw 資料のアップ 今度までにまた何かいい感じのネタを考えよう。ToDo mac用のプロジェクターとのコネクタ入手しよう。ToDo 啓蒙活動とスキルアップしよう。Doing 最後になりますが、色々とアドバイス、議論してくださった皆様、主催者様に心から感謝します。

リニア鉄道館に行ってきました

先週の土曜日に、新幹線が好きな２歳の息子が喜ぶかと期待して行ってきました。 館内には現在、本格運用を目指し試験中のリニアモーターカーの旧モデルの展示があったり、原理の説明があったり、実は自分の方が興味津々で見たり聞いたりしていて、、 旧型のドクターイエローはかなり食いついていました。 またNゲージのジオラマもなかなか見事なもので、しばし見入っていました。 うちのあるのはプラレールなんですがNゲージにちょっと惹かれてみたら、、、 結構お高いですね〜あれだけのものを作るには場所と予算が、（笑） 一日過ごせて、親子で楽しんだので良いお出かけになりました。 今度はもう少し分かるようになってからまた行きたいなぁ。

KNIME-RDKIT-R

RDKitとPythonを使ってデータを加工して Rで解析するというケースを頻繁にやっていると全部つながるといいなーと思います。 RPY2を使ってうまく繋げるのもいいですがKNIMEを使うとそれぞれの連結ができて便利かも。 ということでトライしてみました。 KNIME上のRノードでは全部Rという名前のオブジェクトに対して処理をするようで それを理解するのに時間がかかりました。 例えばPLS回帰をする場合はこんな感じです。 Rノードおのおのでplsパッケージ読み込まないと、 おいおいmvrなんて扱わないぜ。とおこられます。 で作ったのはこんな感じです。 一個はモデルを作ってモデルと実測を比較するため もう一個はモデルに当てるためのフローです。 RDKITノードでディスクリプタは簡単にとれるし、そのあとのモデリングは上のようなスニペット書いとけば後はよろしくな感じでいいので、楽できそうです。 ローカルで全部やってるからパフォーマンスが悪い、、、 まあいいか。

メモ２

引き続きR、2コンパートメントモデル。 central compartment の濃度をy[1] peripheral compartmentの濃度をy[2] k10, k12, k21をそれぞれ k12=1.49 , k21=0.495 , k10=0.789と設定する 初期値をy[1] = 1000, y[2] = 0としてみる。 dy1/dt = k21y2 – k12y1 – k10y1 dy2/dt = k12y1 – k21y2 がそれぞれのコンパートメントでの収支 軸設定がおかしいのはスキルが無いため、、

Rで勉強２

Rで非線形回帰、2コンパートメントモデル。 p176　１コンパートメントモデル、IV投与 Rでやってみる PKのパッケージにbiexp関数があるので これを使う。 Estimation of initial and terminal half-life by fitting a biexponential model. 傾きがα、βに相当するので α＝2.69h-1, β=0.15h-1, 切片の値からA=8.59 mg/L, B=1.40 mg/L k21 = (Aβ＋Bα) / (A+B) = 0.50 k10 = αβ/k21 = 0.80 k12 = α+β-k10-k21 = 1.54 で AUC = A/a + B/b = 12.5 より CL = S*F*D/AUC = 100 /

メモ

Rで線形回帰 テキストはこれ webリンクもあってよいですね。 p151　１コンパートメントモデル、IV投与 Rでやってみる 　time <- c(0.1,0.2,0.5,1,1.5,2,3,5,7,10,12,15) 　conc<-c(2.45,2.40,2.26,2.04,1.85,1.67,1.37,0.92,0.61,0.33,0.22,0.12) 　lnc<-log(conc) 　test2<-cbind(lnc,time) 　 reg<-lm(lnc~time,data=data.frame(test2)) 　 reg Call: lm(formula = lnc ~ time, data = data.frame(test2)) Coefficients: (Intercept) time 0.9187 -0.2025 ということでk=0.20h-1 lnCp0 = 0.919 Cp0 = exp(0.919)=2.5mg/L となりました。 lm(formura, data)にて線形回帰を実行する

週末の過ごし方

今日は夏空、よい天気。 朝一で息子とプール遊びした後、庭作業用の道具を購入。 芝を刈って、夏野菜を撤去した後土壌改良剤、油かすを巻いてからマルチをかけた。ひと月くらい放置しておくと地熱があがって、害虫や病原菌が死滅するそうな。 秋口から栽培するとなるとタマネギや葉物になるのかな。 害虫と獣対策を考えておかねば。 土曜の夕刊に載っていた半農半Xという生活にちょっと引かれつつある。で、自分にとってXは何なんだろ。 そんなことをしているうちに、週末はあっという間に過ぎるのでした。

仕事について

自分は、中学の頃から理科と数学がほかに比べれば好きで、高校、大学、大学院とずっと理系で進んで今の職に就いている。もう社会人となり10年になるが、今のところ異動も無く、研究職でいられる点は幸せだと思う。 創薬研究は一生やってても薬が出せるかなんてわからない。努力＋セレンディピティがやっぱり必要だと思う。そう考えると何所にモチベーションを求めるかって大切。 自分の場合最近は、まず自分が信じられて、やりたいって思うことを第一にしようと決めている。これは昨年の震災があってから、より強い思いになっている。それがモチベーションにつながってると思う。 やりたいことがInformaticsだったりするので、最近メディシナルケミスとじゃなくなってきたねと突っ込まれたりするが、それは違うかなぁ。 ベースとして合成化学研究者であってプラスでケムインフォ的センスを持つ。それが目指すべき姿。

実家の犬のこと

また癲癇の発作を起こしてしまったようだ。前回との期間が短いので、しばらく投薬することになった。 癲癇は根治は難しい。薬で癲癇の頻度が大幅に減ってくれることを願うばかり。 発作を起こしているときの様子を聞くと何ともつらそうで、居ても立っても居られない気分になる。まだ８歳。だいぶシニアになってきたとはいえ、まだまだ。またいつものように元気になってほしい。

実家にて

実家には８歳になるコーギーがいる。 元々自分が飼いたくて、連れてきて、これまでそんなに大きな病気をしたこと無かったのだが、先日癲癇の発作を起こして家族はびっくりしたようだ。 自分もその知らせを聞いてびっくりした。 調べるとコーギーという犬種は癲癇を起こしやすいらしい。 その後は落ち着いているようだ。 人懐っこい訳でもなく、会いにいっても特によってくるわけでもないのだが、元気が一番だよね。