次も、コマンドラインの使い方の教科書です。
Data Science at the Command Line
Obtain, Scrub, Explore, and Model Data with Unix Power Tools
2021年発行の第2版がオンラインで無料公開されています。
コマンドラインをdockerイメージを利用して体系的に学べるとても良い教科書です。
AF2が「構造の正解」を教えてくれるツールだったとすれば、AF3とこれらの周辺ツールは「変異が引き起こす表現型のメカニズム仮説を提示してくれる」ツールセットです。これらを活用して in silico で具体的な仮説（Fig. 1〜2のストーリー）を構築し、それを細胞アッセイなどの in vitro 実験で証明していくというアプローチが、今後のスタンダードになると述べられています。論文のイントロダクションや考察のロジック構築にぜひ役立ててください。
https://github.com/dritoshi/ai-biocode-kata
参考文献も充実していて、今日はこの教科書にのっているネット教材を一つ紹介します。これはたしかに、この教科書の補完になる素晴らしい教材です。
MITの公開教材でYouTube動画のほか、NotebookLMへの取り込みリンクその他も完備していて学びやすい教材です。2020年版の講義は日本語に訳されているものもあります。
（https://missing-semester-jp.github.io/2020/）
2020年の講義の次が、2026年の講義で以下のサイトから最新版の講義を学ぶことができます。
The Missing Semester of Your CS Education https://missing.csail.mit.edu/2026/
コンピューター科学の講義で抜けている内容、たとえばシェルの使い方とかGitによるバージョン管理、エディタの使い方、Agentによるバイブコーディング、ファイル検索の方法など知っておくべきなのに習っていないので独習する人が多い項目が網羅されて講義を通して学べるので超おすすめです。いくつか動画を埋め込んでおきます。
YouTubeでquantum biologyというキーワードで動画を検索すると、怪しげな量子治療の動画がいっぱい出てきます。量子生物学で新しい治療法が開発できるでしょうか？New Scientistの記事がおすすめです。