遺伝子では病気の原因の3割ほどしか説明できない!残りの7割は一体なんなのか?という動画が公開中です!

今日は、MITとハーバード大学が提供している連続講義シリーズMedical and Population Genetics Primer(MPG Primer)の最新の動画を紹介します。
MPG Primer: Why Genomics Needs Exposomics to Solve the Puzzle (2026)
https://youtu.be/waH9TBO_2kY?

Medical and Population Genetics Primer
January 22, 2026
Broad Institute of MIT and Harvard

演者はProf. Peng Gaoです。
Assistant Professor, Harvard T.H. Chan School of Public Health
Affiliate Faculty, Broad Institute

ChatGPTとGemini thinkingに動画のスクリプトをアップロードして内容を要約してもらいました。以下にそれらをもとに、私がまとめたメモをペーストしておきます。遺伝子はヒトの病気の原因の30%程度しか説明できないというこの動画はとても面白いと思います。是非、視聴してみてください。


この講義では、よく知られているゲノムgenomeと、聞きなれない言葉であるexposomeの関係、相互作用の重要性について学べます。-omeというのはomeの前についているもの全部の集合(数学的な意味の集合です)という意味です。gene全部の集合がgenome、タンパク質全部の集合がproteome、脂質全部の集合がlipidomeなどと使われます。ではconnectomeってなんだと思いますか?これは神経などでどの細胞と、どの細胞がつながっているconnectとしているかという情報の全部という意味です。今回の動画にでてくるexposomeというのは、生物が外界からさらされる影響の全部のという意味になります。つまり、エクスポソームは遺伝的要因以外のすべての外部因子の総称で動画によると次の4種類に分類されます。
1.化学的因子: 有機・無機汚染物質(農薬、重金属など) 。
2.生物学的因子: 微生物、ウイルス暴露など
3.物理的因子: 温度、湿度、放射線など
4.心理社会的因子: ストレス、感情、人間関係など(これまで見落とされがちだった重要な要素)

ヒトの表現型は非常に複雑で、ゲノム(遺伝子の全体)だけで全てを説明することはできないことがわかっています。560のヒトの表現型と遺伝子の関係を解析した大規模コホートの研究データ(2019年の論文)によれば、 ゲノム要因が表現型(疾患など)に寄与する割合は平均して約30%に過ぎない(“ChatGPTに探してもらった次の論文を多分念頭に置いていると思われますRepurposing large health insurance claims data to estimate genetic and environmental contributions in 560 phenotypes.”
Nature Genetics 2019;51(2):327–334.
DOI: 10.1038/s41588-018-0313-7. PMID: 30643253. 。
残りの約70%は、環境要因(エクスポソーム)または遺伝と環境の相互作用(GxE)によるものであると考えられるそうです。

この外部因子からの影響ですが、調べてみると同じ都市や近隣に住んでいても、個人の暴露プロファイル(Exposome cloud)は劇的に異なることがわかってきたそうです。また移動(旅行など)によって、化学的・生物学的暴露はダイナミックに変化することもわかったそうです。さらに個々の化学物質は基準値以下でも、それらが混合することで毒性が増強される相乗効果(シナジー効果)も確認されています。演者らは、プロテオミクス解析から、エクスポソーム物質の多くが免疫システムに関連する経路やタンパク質と相関していることをあきらかにしています。またメタボロミクス解析してみると、腎機能・肝機能・酸化ストレスに関連する経路とエクスポソームとの強い相関が示されたのだそうです。
エクスポソームを明らかにする作業はまだ始まったばかりです。高分解能で質量を精密に計測できる高分解能質量分析計(HRMS)を用い、どんなエクスポソーム因子が存在しているかを網羅的に解析する研究がはじまっているそうです。エクスポソーム因子のサンプリングには、シリコン製リストバンドを用いた受動的サンプラー(安価で大規模調査向き) やポンプを備えた能動的サンプラー(高価だが、化学物質と微生物の両方を精密に捕集可能)を使うとのこと。今後は、組織内での有害物質の分布を可視化するイメージング質量分析や、単一細胞レベルでの暴露解析(Single-cell exposomics)への展開を計画しているとのことでした。エクスポソーム研究は化学、生物学、環境科学、データ科学が融合した超学際的な分野であり、これらの統合が不可欠です。ただ個人の継続的なモニタリングによる被曝プロフィルの解明には非常に時間とコストがかかり、その上統計的な信頼性を確保するためのサンプルサイズの拡大のためのコストも将来的な課題として挙げられているそうです。

無料で軽量、そのうえWindows, Mac, Linux版もあるNDLOCR-LiteというOCRソフトが公開されました!

国立国会図書館(NDL)が、無料で使える和英両方対応で軽量なOCRソフトウエアを公開してくださいました。公開されたソフトウエアは、すでに公開されている国立国会図書館のGPUを使う本格的OCRソフトNDLOCRの軽量版です。昔NDLOCRを紹介した記事を末尾に埋め込んでおきます。今回のOCRソフトはGPUを使わず軽量でノートパソコンでも使えるほか、縦書きや手書きの日本語文書にも対応しているそうです。その上 Linux, Mac, Windows版も用意されているというすばらしいものです。

国立国会図書館(NDL)、OCRソフトウェア「NDLOCR-Lite」を公開
https://current.ndl.go.jp/car/274176

Gigazineには早速詳細な使い方が掲載されています。すごいスピードで良質の記事が載るのには感銘をうけます。
https://gigazine.net/news/20260225-ndlocr-lite/
これを読んで私も使ってみたいと思います。電子書籍のOCRにも活用できそうです。

昔の記事です。

専門家向けの感じの日本語OCR処理ソフトウエアが公開されています

AIを使ってYouTubeの科学動画(英語版など)を効率的に視聴しましょう!第2回

今日は科学系のYouTube動画のAIをアシスタントとして使う視聴法の第2回ChatGPT編です。ChatGPTにYouTubeの科学系動画のおすすめ視聴法を聞いてみた結果を紹介します。プロンプトは『』でくくってあるので参考にしてください。

おすすめの対象は、『研究志向の学生ですが、英語力はYouTube動画を通して視聴するのは困難なレベルを想定してください。理系の大学生、大学院生を対象にします。』というプロンプトで指定しました。以下がChatGPTが回答してくれたおすすめ視聴法の一部です。

【フェーズ1:理解の“土台”を作る】
字幕を必ずテキスト化する
昨日紹介したGlasp Web HighlighterというChromeの機能拡張で字幕をテキスト化します。字幕テキストは動画をAIに入力するために必須ですので、まず字幕テキストを用意してください。LLMに字幕テキストファイルをアップロードするか、プロンプトにペーストして使います。Glaspによる字幕のテキスト化は固有名詞などを苦手としていますので、理想的には動画の音声をOpen AIのWhisperでローカルのコンピュータで高精度テキスト化するのがよいそうです。詳しくはChatGPTにきいてみてください。私はWhisperを使わず、Glaspの機能拡張で表示される字幕を丸ごとコピーして使うようにしています。

いきなり要約させない。
英語力が弱い層に「要約」は危険です。
まず次のプロンプトを使います。
『この文章(字幕のテキスト)の論理構造を分解してください。
– 主張
– 根拠
– 例
– 比喩
– 数式的要素』
これで「聞き取り」ではなく論理構造理解になります。研究志向の学生にはこちらが重要です。

【フェーズ2:概念を分解する】
専門用語の“物理分解”
例えば次のようなプロンプトで、字幕にでてくる専門用語を解説してもらいます:この例ではMaxwellの方程式について解説してもらうプロンプトになっています。

『Explain Maxwell’s equations in:
1. conceptual physics level
2. mathematical structure
3. research context』

→ 数式構造と概念を切り離して理解

図式化させる(超重要)
『この動画内容を
– 因果関係図
– フローチャート
– 数理モデル
で表してください。』
これで英語理解が弱くても構造理解は可能になります。

【フェーズ3:研究モードへ昇格】
動画を“仮想論文”に変換
『この動画内容を
– Abstract
– Introduction
– Methods
– Results
– Discussion
形式にしてください。』

これをやると:英語論文構造理解と科学的議論構造理解が同時に進みます。

反証可能性を考えさせる
『この主張の弱点は何ですか?
反証するにはどんな実験が必要ですか?』
ここで研究思考になります。

ChatGPTはさらに、いくつかの英語が苦手な人向けの視聴法のアイデアを追加してくれました。
方法1:英語音声を直接理解しようとしない

一回目は:音声OFFで字幕だけ読む
二回目で音声ON。これだけで心理的負荷が激減します。

方法2:逆翻訳トレーニング

自分で日本語要約を作り、それをChatGPTに英語で書き直させる。それを元字幕と比較する。

これは最強の英語訓練です。

方法3:研究連携型質問生成
『この動画テーマに関連する
– 最新論文検索式
– PubMed検索式
– arXiv検索式
を作ってください。』

これで 研究スキルが強化されます。


英語力が弱い視聴者が動画の視聴をあきらめる主な理由は:
音声処理に認知資源を使い切るため、内容理解に到達しないというものが多いです。今回紹介した方法では「LLMに言語処理を代行させる」ことで、視聴する人は構造理解に集中することができます。

ChatGPTによると、”この方法を3ヶ月続けると:科学語彙が優先的に蓄積し、構造理解が先に形成され、ある日突然「聞こえ始める」という現象が起きます。”というのですが、ほんとうでしょうか。プロンプトやアイデアはとても参考になると思うので、各自いろいろ試してみて自分にあう方法を見つけてください。LLMに言語処理を代行させて、英語理解の負担を軽減するというのは、現代ならではの手法ですので是非、試してみてください。

AIを使ってYouTubeの科学動画(英語版など)を効率的に視聴しましょう!第1回

以下はGeminiにYouTube動画を学生や研究者が視聴するときのライフハックを教えてというようなプロンプトを与えた答えを私が適宜修正したものです。今回はGeminiを動画視聴のアシスタントとして活用する利用法を紹介します。第2回ではChatGPTをアシスタントとして動画を理解する方法について触れる予定です。


海外のトップクラスの大学や研究所(NIHやThe Royal Societyなど)が公開しているYouTube動画は、最先端の科学を学ぶための最高の教材です。しかし、「英語での専門的な解説に追いつけない」「途中で迷子になってしまう」と挫折した経験はありませんか?

今回は、便利なブラウザ拡張機能とAIアシスタント(Gemini)を組み合わせて、英語の科学系動画を深く、そして効率的に理解するための具体的なステップをご紹介します。

【ステップ1】:Chromeの拡張機能で「言語の壁」を下げる

まずは、動画を視聴する環境を整えましょう。英語のリスニングや字幕の理解を助けてくれる強力なツールを導入します。このブログで紹介した次の二つのツールをインストールして使ってください。

Language Reactor(言語学習の定番ツール)とGlasp Web Highlighterです。
Language Reactorを Chrome拡張機能として追加するとYouTubeで「英語」と「日本語」の字幕を同時に表示できます。(このブログの過去記事を検索窓にLanguage Reactorといれて検索してみてください)。動画の進行に合わせて右側にトランスクリプト(台本)がハイライト表示され、分からない単語にカーソルを合わせるだけで辞書が表示されます。一時停止しながら専門用語を確認するのに最適です。

Glasp Web Highlighter(以前の記事を参照してください)をインストールすると、動画の右上にボタンが追加され、上向き矢印をクリックして下向きにすると、動画全体のトランスクリプト(文字起こしテキスト)をコピーすることができます。

メリット: 「動画全体で何を言っているか」のテキストデータを一瞬で取得できるため、この後紹介するAIでの要約作業と非常に相性が良いです。ChatGPTはGeminiとちがって、トランスクリプトに直接アクセスできないので、トランスクリプトをこの方法を入手してChatGPTにアップロードするとGeminiと同じように使えます!

【ステップ2】:Geminiを「専属のチューター」として活用する

字幕ツールで視聴しやすくなったら、次はAIアシスタント(Gemini)の出番です。動画の内容を深く理解するために、Geminiを以下のように使い倒しましょう。

活用法①:視聴前の「予習用ノート」を作らせる
いきなり動画を見始めるのではなく、まずはGeminiに全体像を把握させます。

プロンプト(指示)の例:
「以下のYouTube動画のURL(またはGlaspでコピーしたテキスト)を読み込んで、主要なトピックを3〜5つの見出しで要約してください。理系の大学一年生にもわかるレベルで解説をお願いします。[動画のURL]」

効果: 動画の「地図」が手に入るため、視聴中に「今どの話をしているのか」を見失わなくなります。

活用法②:専門用語の「噛み砕き解説」を頼む
動画内で「AlphaFoldのPAEプロット」「糖鎖生物学における質量分析システム」など、聞きなれない言葉や難しい概念が登場したらGeminiに質問しましょう。

プロンプト(指示)の例:
「先ほどの動画に出てきた『〇〇』という概念がよくわかりません。中高生でもイメージできるように、身近なものに例えて解説してくれますか?」

効果: 単なる辞書的な意味ではなく、動画の文脈に沿った分かりやすい解説が得られます。

活用法③:視聴後の「壁打ち」で理解を定着させる
動画を見終わったら、自分が理解した内容が合っているかGeminiに確認(壁打ち)します。

プロンプト(指示)の例:
「この動画は、要するに『Aという手法を使えば、Bの課題が解決できる』という主張だと理解したのですが、この認識で合っていますか?見落としている重要なポイントがあれば補足してください。」

効果: 自分の理解度をテストでき、より深い考察につながります。

さらに一歩進んだ使い方:スマホアプリの「Gemini Live」
もしあなたがAndroidやiOSのスマートフォンやiPadを使っているなら、Geminiアプリの「Gemini Live(ライブ機能)」が驚くほど便利です。基本的にGeminiは動画のスライドなどを直接読み取ることはできません。動画のスクリプトから演者の出しているスライドの説明を理解してどのようなスライドかを推定して動画の要約を行っているのです。しかしGemini Liveでは直接動画の画面をよみとれるようです。Geminiによると、「パソコンでYouTubeを再生しながら、スマホのGemini Liveを起動して「今画面に映っているグラフの横軸ってどういう意味?」「この教授が言ったジョーク、どういう背景があるの?」と、まるで隣にいる先輩に話しかけるようにリアルタイムで音声質問ができます。(※カメラ共有機能を使えば、実際の画面を見せながら質問することも可能です)。」

まとめ
海外の高度な科学動画も、「Language ReactorとGlaspでの字幕サポート」+「事前のGemini要約」+「視聴中のAIチューターへの質問」を組み合わせることで、信じられないほど理解度が上がります。ぜひ、気になっていた海外レクチャー動画でこの方法を試してみてください!

MRC LMBのAlphaFoldの実践的利用法の講習会動画がおすすめです!

英国ケンブリッジにあるMRC LMB(MRC 分子生物学研究所)の講習会の動画が順次公開されています。
Molecular Techniques Training Seminars 2025-2026という講習会で、ぷれいりすとはこちらです。
https://youtube.com/playlist?list=PLQbPquAyEw4caAbTJB5ffUWzYiOrjjIuB&
最新の動画は、下に埋め込んである動画でAlphaFoldの使い方の実践的解説です。蛋白質やリガンドの立体構造を高精度で予測できるAlphaFold3と従来のAlphaFold2との違い、メリットとデメリットもよくわかるように説明してくれています。予測された構造の信頼度をどのように知ることができるかという解説もあって、初心者向けの内容も満載ですので是非視聴してみてください。こういう英語の科学動画の視聴をLLMを使ってスムーズに進める方法についてはGemini proにまとめてもらったので、明日から紹介したいと思います。

物理を学ぶ人のための微分形式の講義ノートと、24種類も異なったバージョンがあるマクスウェルの方程式の話

琉球大学の前野昌弘先生のサイトの紹介です。以前も東北大学の大関先生の講義とあわせて紹介したので過去記事もご覧ください。

新学期です。すぐれた物理の入門講義や講義テキストが公開されています。

前野先生のトップページはこちら。
http://irobutsu.a.la9.jp/fromRyukyu/wiki/index.php

講義ノートなどのある講義のページはこちらです。
http://irobutsu.a.la9.jp/fromRyukyu/wiki/index.php?%B9%D6%B5%C1%CF%BF%A4%D8%A4%CE%A5%EA%A5%F3%A5%AF

その中で今日は、この講義ノートを紹介します。
微分形式と物理〜古典力学・電磁気学から拘束系の量子論まで(新潟大学集中講義)
微分形式と物理という講義の講義ノート(2023/10/14公開のver3)です。
なんと200ページを超える講義ノートの大作です。
http://irobutsu.a.la9.jp/kougi/DFC.pdf

微分形式をつかうと解析力学、電磁気学、熱力学などが簡素な形で書けて大変有用とのことです。
私は大学時代に学ぼうと思ったことがあるのですが、難しすぎて挫折しました。この講義ノート(もうすこしやさしくした紙の本が出版される予定とのことです)は巷の教科書よりはずいぶんやさしく書いてあると思います。また最後のあたりにある参考文献も役立つと思います。九大の先生の論文も紹介されていました。大変役立つ内容です。
8) 原田恒司「電磁気学における起電力」(九州大学基幹教育院)基幹教育紀要 7 巻 p19- 2021.
—起電力の説明について、高校・大学教科書の間違った記述について(「よくわかる電磁気学」の間違いも指摘されている)

https://hdl.handle.net/2324/4363024

上で電磁気学が簡素な形で書けると書きましたが、電磁気学のMaxwellの方程式についての面白い論文を一つ紹介しておきます。

電磁気学のMaxwellの方程式というのは、Maxwellのオリジナル版の方程式がごちゃごちゃして使いにくいのを、Heavisideが使いやすく書き直したもののほうが教えられていると聞きました。この辺の歴史は次の論文THE EVOLUTION OF MAXWELL’S EQUATIONS FROM 1862 TO THE PRESENT DAYに詳しいので興味がある方はご覧ください。なんと24種類の異なるMaxwellの方程式がのっています。In this article, each equation numbered from (1) to (24) represents a different version of Maxwell’s equations! という文から始まる論文です。

John W. Arthur, “The Evolution of Maxwell’s Equations From 1862 To The Present Day”,
IEEE Antennas and Propagation Magazine , 55(3), June 2013, pp. 61-81 and “Correction”, August 2013.
ダウンロードはこちらから。
https://johnwarthur.com/wp-content/uploads/2024/05/evolution-of-maxwells-equations-with-ieee-decl.-for-jwa-website-240515.pdf

雑誌現代化学の”AIによる計算化学の発展”という連載記事が公開されています。

今日はChatGPTにGitとGitHubの設定方法を教えてもらっていました。生命科学系の論文やプログラムのバージョン管理を共同研究者との作業でスムーズにすすむようにしたい、という趣旨のプロンプトをいれると、ものすごい密度の濃い出力が得られます。ChatGPT Plusで使っているのですが性能は昔とくらべて桁違いに上がっていますね。皆さんも何か学びたいときにはいろいろプロンプトを入れて試してみてください。

さて、生成AIについての著書を二冊も岩波書店から出版しておられる、岡野原 大輔 さんの解説記事が公開されていることを知りました。


雑誌 現代化学の連載『AIによる計算化学の発展』という連載記事です。
岡野原 大輔 さんのGitHubからpdfをダウンロードできます。
https://hillbig.github.io/

上のGitHubサイトにある連載の目次を引用しておきます。
現代化学 AIによる計算化学の発展
2025/4~ 毎月連載
第一回 機械学習,ニューラルネットワークの基本知識 [PDF]
第二回 ニューラルネットワークポテンシャル [PDF]
第三回 DFT(密度汎関数理論)における交換相関汎関数のニューラルモデル化 [PDF]
第四回 波動関数のニューラルモデル化 [PDF]
第五回 機械学習による 反応経路の予測と生成 [PDF]
第六回 AIで加速する結晶構造予測 および逆生成 [PDF]

他にもいろんな連載記事へのリンクが上のGitHubにのっていて、中には無料で読めるものもあるので是非ご覧ください。

最初のChatGPTの話ですが、ChatGPTの支払いが今年1月から円建てでできるようになっています。いったん解約して再契約しなおさないと円建てで払うように変更できません。しかし解約してもチャット履歴は(保存してあれば)消えることはないそうです。またカード決済での1ドルは為替相場より高額な場合がほとんどです(カード会社が手数料をとっていて、1ドルあたり161円とかとられている月もあります)。余計な手数料を払わなくてすむので、今の円安状況では円建てで月3000円(税込)払うようにする方が断然有利です。またカード履歴をみてみると、なんと昨年は月20ドルのはずが消費税をとられて月22ドル払わされていました。なぜか今年の2月からは20ドルにもどっているので、こういうことも月3000円支払うようにするとなくなると思います。契約更新日の数日前に解約して、再契約する画面で、ちゃんと円ではらうようになっていることを確認したうえで契約するとよいそうです(ChatGPTによる回答です)。

GitとGitHubへの入門

研究をしているとき、いろんな文書やプログラムを作りますが次々と改訂を加えるのが普通です。
何人もの共同研究者と一つの文書やプログラムを改訂していくことも多いですね。
そういうとき、誰がどんな変更をプログラムや文書に加えたかが一目でわかるようにするのがバージョン管理システムです。再現性のある科学研究をするのには必須の技術です。

Gitは世界で一番利用されているバージョン管理システムで、世界標準になっているシステムです。
バイオインフォマティクスやコンピュータ科学などで利用するのが今や常識になっています。
今日は、GitとGitHubの関係、使い方などをマスターできる良い教材があるので紹介します。

動画版とホームページ版の両方があるのもとてもよいと思います。Ubuntuでの利用を中心に解説していますが、WindowsやMacでの使い方も学べるのでいちど読んでみて動画も視聴してみてください。

【完全版】これ1本でGitをマスターできる初心者チュートリアル!
https://youtu.be/V7WAxif7yT4?

まずは次にあげるWeb版のチュートリアルを読んでみてください。わかりにくいところは動画をみるとわかるようになることが多いです。
@Sicut_study(渡邉 臣 | JISOU)
in JISOU | Reactプログラミングコーチング
【図解解説】これ1本でGitをマスターできるチュートリアル!【完全版】
https://qiita.com/Sicut_study/items/0318cc136c189b179b7f

上のQiitaの記事を書いている渡邊さんのQiitaのこちらのサイトにもいろんな記事があって役立ちそうです。https://qiita.com/Sicut_study
YouTubeのチャンネルも役立つと思います。Reactの勉強用のチャンネルのようですがDockerやGitのチュートリアルもあります。https://www.youtube.com/@Sicut_study/playlists

高価なMicrosoft Officeの代わりにLibreOfficeの最新版を使ってみましょう!

UbuntuにはデフォルトでついているLibreOfficeはときどき使っています。Microsoft Excelの代替ソフトも入っているので重宝しています。最新版がでてMarkdownにも対応したそうです。中澤港先生のリツイートで知りました。Microsoft Wordがめちゃめちゃ高額で(個人では買えません。PCの新規購入時にバンドルされているものを使っています)、古いバージョンのサポートを必ず打ち切っていくというのに辟易している私などはこちらに移るのがよさそうです。

Big new update to #LibreOffice, the free and private office suite. Version 26.2 is here, with:

📝 Markdown support
📊 Connectors in Calc
🚀 Spreadsheet speedups

…plus many other new features, improvements and fixes. Learn more and download it: blog.documentfoundation.org/blog/2026/02…

[image or embed]

— LibreOffice (@libreoffice.bsky.social) February 4, 2026 at 8:24 PM

中澤先生のブログにはR markdownの入門記事も紹介されています。
https://minato.sip21c.org/im3r/20260212.html
『R Markdown入門』
https://kazutan.github.io/kazutanR/Rmd_intro.html

野村泰紀先生の動画が面白そうです。

今日はフィギュアスケートのペア・フリー金メダルでわきかえっていましたね。宇宙一の演技との解説者の感嘆の声が印象的でした。おめでとうございます!
今日は動画の簡単な紹介です。

野村先生の量子力学の動画がいろいろ公開されています。
どれも見ると楽しそうです。