英語での科学関係の講義動画リンク集の紹介―物理の立場から観た有機化学入門動画もあります。

様々な科学関係の講義ビデオをあつめてあるGithubサイトがあることを教えてもらいました。Developer-Yという方のサイトです。
コンピューター関係の講義がいっぱいのっているリンク集もありますが、https://github.com/Developer-Y/cs-video-courses (コンピューターサイエンスの講義集)

それ以外にも、数学、物理、化学、バイオインフォマティクスなどの講義が掲載されているリンク集も掲載されていて、英語で科学を学ぶためのポータルサイトとして役立ちそうです。

https://github.com/Developer-Y/math-science-video-lectures (数学と科学の講義集)

有機化学(organic chemistry) の講義もありました。有名なYale大学の講義で、物理学が好きな人向けの有機化学入門というような雰囲気の講義です。物理系の方にもなじめそうな講義です。もちろん量子化学的な説明が十分なされている有機化学の講義で、フロンティア分子軌道のこともちゃんと扱われています。
https://oyc.yale.edu/chemistry/chem-125a
上のリンクで開くページには、講義の動画がのっています。上のほうのSESSIONSをクリックすると、各回の講義へのリンクが開きます。そのリンクを開くと、高画質の動画をダウンロードするリンクもあります。残念ながら、講義のpptファイルのリンクはきれていました。それでちょっとGoogle検索で探してみると、切れていないリンクが掲載されている新しいページをみつけました。以下のリンクがそれで、このページから講義の各回の講義のパワーポイントファイルや、試験問題、試験問題の解答など教材すべてがダウンロードできます。
http://chem125-oyc.webspace.yale.edu/
これは、じっくり物理的な解説をききながら有機化学に入門するのにはよい講義だと思います。立体化学の講義の回では、パスツールの有名な酒石酸の旋光性の話を詳しく解説してくれています。面白い講義ですので、おすすめします。
写真は今年種から育てて開花したローゼルです。ハイビスカスティーの原料で、ジャムにもなる植物です。

無料のPython入門用教科書(追加)

以前、京都大学のPython演習本を紹介したことがあります。この本(こちらからダウンロード可能です)の欠点は解答がないことだという指摘をもらいました。大学生の授業用教材を公開しているだけなので解答を提供していないのは理解できるのですが、Python初心者はちょっとしたところでうまくプログラムが動かず、模範解答がないので、結局有料コースを探してそちらで学ぶということになるようです。

東京大学のこちらの教材はその点、解答つきなので京大版よりずっとよいかもしれません。
https://sites.google.com/view/ut-python/

html版やpdf版、jupyter版などダウンロードして勉強できます。Google Colaboratoryを使うのでGoogleアカウントをつくって利用すると便利です。もちろんanacondaなどでColabを使わずに勉強してもいいと思います。

Rによる疫学解析のためのハンドブックがあるそうです。

無料で利用できるR言語はいまや統計解析で使うプログラミング言語の標準となっています。統計学の学習や研究に必須の道具です。疫学の研究向けのEpi R Handbookという本がオンラインで読めますので、疫学に興味のある方はご覧ください。ダウンロードしてオフラインで読むこともできます。html版をダウンロードするか、あるいはRのパッケージとしてダウンロードすることもできます。
詳しくはhttps://www.epirhandbook.com/en/
の中にあるダウンロードページを見てください。

https://epirhandbook.com/en/download-handbook-and-data.html
日本語版も9月中旬公開予定だそうで楽しみですね。
また関連情報がこちらApplied EpiTMのページにまとまっています。
https://www.appliedepi.org/
登録が必要ですがオンラインチュートリアルもあるそうです。
https://appliedepi.org/tutorial/
写真は我が家で毎日咲いている朝顔の花です。クマゼミの声はもう聴かれなくなり、ヒグラシの声も減って来たようです。毎日雨がふって典型的な夕立の夏です。

ゆりの花が咲きだしました!

毎日猛暑が続いています。福岡も気温が体温より高くなったりしています。頼みの夕立はまったくきません。自宅付近では風が結構ふいて、湿度は低いので市内ほどではないのですが、やはり暑いです。自宅では百合の花がいっぱい咲きだしました。

今年はブドウ(デラウエア)もカメムシにほとんどやられなかったので、葉っぱもきれいに実が色づいてきています。色づいたものはみんなで食べましたがとてもおいしかったです。さて今日はFoldseekを動かしていましたが、使い方はまだ慣れないところがあるので後日記事を掲載することにします。かわりに国立国会図書館で個人送信で読める本を二冊紹介しておきます。

一冊目はトルストイです。昨日NHKの100分de名著で取り上げられた本「人は何で生きるか」(トルストイ)が無料で読めます。番組の再放送は2022年8月8日(月)午後1時5分~1時30分/Eテレだそうです。
https://www.nhk.jp/p/meicho/ts/XZGWLG117Y/blog/bl/pEwB9LAbAN/bp/p5oJ1oXpM0/
トルストイの番組でとりあげられた作品はトルストイ全集第5巻にのっています。こちらから読めます。https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/1699150/8
デジタルコレクションの個人送信資料には、世界文学全集や日本文学全集がはいっているので、トルストイの他の本も翻訳で皆よむことができます。ドストエフスキーとかもありますので探してみてください。

もう一冊は現代代数学概論改訂3版(白水社)という本です。バーコフとマクレーンによる教科書で、じっくり現代代数学を学ぶのに最適というようなことが秋月康夫先生の序文にかいてあります。訳者序文にも幅広い分野の人に役立つ本だとありました。共著者は圏論でも有名な方ですよね。こちらにありますのでご覧ください。
https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2422244

プログラミング言語Rのすばらしい初学者向き教材を紹介します。

プログラミング言語Rのよい教材が公開されています。
https://comicalcommet.github.io/r-training-2022/
名古屋大学理学研究科の石川 由希先生が公開してくださっている
「Rを用いたデータ解析の基礎と応用2022」というスライド形式のR入門教材です。ざっと拝見しましたが、これは初学者にとって最高の教材だと思います。まずRとRStudioのインストールの解説から始まり、なぜ再現可能な「研究実施手順の記録」が必要か、それにはどうするかという問題意識をもたせて、研究の再現可能性をどう実現していくかもわかるように構成してある優れた教材です。実習から生まれた教材だそうで、参加者からのフィートバックが反映されているので、ものすごくわかりやすい教材になっています。グラフの書き方や生データの整形、統計解析も詳しく解説されています。これ一つでデータ解析の入門としては必要十分だと思います。おすすめの教材です!
下のリンクにある、「
進化学実習2022牧野研の資料も参考になりますのでご覧ください。これは東北大学 生命科学研究科進化ゲノミクス分野 牧野研究室の 岩嵜 航先生による教材です。
https://heavywatal.github.io/slides/tohoku2022r/

ゲノム解析のおすすめの入門書を紹介します。

先日 東京女子医科大学の三谷昌平先生の講演をオンデマンド配信で拝見しました。三谷先生の書かれた総説 (Comprehensive functional genomics using Caenorhabditis elegans as a model organism.  Proceedings of the Japan Academy. Series B, Physical and biological sciences  93 (8) :561-577 , 2017.10   DOI:10.2183/pjab.93.036) の流れに従ったお話で、大変勉強になりました。御講演の最初のほうで紹介されたゲノムについての、初心者にわかりやすい入門書というのは読んだことがなかったので、早速古書で入手しました。

オンリーワン・ゲノム―今こそ『遺伝と多様性』を知ろう 単行本(ソフトカバー) –
鎌谷 直之 (著), 早未 恵理 (イラスト)という本です。

大変わかりやすく書かれている本です。これくらいは今の時代、常識になっていないとパンデミックを煽るニセ情報の波にのみこまれかねません。ゲノムについて知りたい一般の方に特にお勧めできる本だと思います。この本をネットで検索しているときに次の本が出ているのを知りました。
ゼロから実践する 遺伝統計学セミナー?疾患とゲノムを結びつける 
岡田 随象 (著) 羊土社という本です。この本、Linuxを使うのにCygwinを使っていてちょっと古いのかなと思いましたが、著者が開催されていた、2021年の大阪大学での講習会資料を参考にすれば、最新の本によみがえります。著者の岡田先生は、東京大学大学院医学系研究科遺伝情報学教室に移行されたようですが、以下のサイトに大阪大学で開催された「遺伝統計学夏の学校@大阪大学」の講義資料があります。上の本もこの夏の学校から生まれた本だそうです。本を購入して読みながら、2021年の講義資料を勉強しましょう。それが一番だと思います。http://www.sg.med.osaka-u.ac.jp/school_2021.html
この本は、ゲノム解析に必要な事柄を、いうならば、「ゲノム解析ミニマム」のように網羅して展望しており、GWASとかも詳しく解説されているので初心者に一番のおすすめです。いろんな本をあちこち読んでみるより、これ一冊を基本として読んであとは自分で勉強していくとよいと思いました。

岡田先生の2021年の講習会のスライドでは、Linuxの入門には、今後はWindows10以降使えるようになったWSL2を利用する方向に移行すると書かれています。WSL2については以下のマイクロソフトのページをご覧ください。windows11ではコマンドラインから一発でwsl2とubuntuをインストールできるそうです。wsl –install

https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install
https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/tutorials/gui-apps

いつも思うのですが、統計学を生命科学の実験に使うのであればRをRStudioで使い、EZRから統計解析をすればことたります。あとは実験計画法とかも学んでおけばよいと思います。Rはゲノム解析やバイオインフォマティクスに利用されるので次はそういうRの使い方を学んでいけばよいでしょう。忙しい生命科学研究者ですから、統計学を数学的基礎から学ぶのは時間の無駄です。必要なら専門の統計学の先生に質問しましょう。Pythonだって、機械学習だって、生命科学に使える部分をまず学んでいくのがお勧めです。というより、それ以上学ぶのは若い人にはかえって有害な学習だと思います。特に若い人には、時間が大切なので、そういうことは止めるようにと強調したいと思います。(生命科学以外の方は自分の興味のある分野に使える内容をまず学ぶというふうに読み替えてください。)

プログラミング言語Juliaは科学技術計算に使い物にならない?

今日は忙しかったので簡単な記事で失礼します。Juliaというプログラム言語は今人気急上昇中のようです。このJuliaに否定的な意見がでているようです。https://yuri.is/not-julia/ 
Juliaのコアやパッケージがエラーだらけであるので使い物にならない。もうJuliaを使うのをやめたというような内容です。RとかPythonとかに較べると新しいプログラム言語ですので、これからの改善が望まれるわけですが、筆者によるとちゃんと改善する体制には今はなっていないとのことです。これから反論も出てくると思いますので注目したいと思います。
では世界中で十分使い込まれているpythonやRがいいのでは、ということになりますね。Pythonといえば、さっきYouTubeでJuliaに否定的な動画をみていたら右のほうにPython入門動画がでてきました。これは面白そうですので紹介しておきます。

こちらが再生リストです。https://www.youtube.com/c/kinocode/playlists
紀貫之の子孫という方の動画でどれもずいぶんわかりやすそうです。

R Markdownとは?

R Markdownというのを聞いたことがありますか?これで論文を書いて、できた原稿をWordの原稿やpdfあるいはPower Point ファイルなどに自由に変換することもできます。本を書くことも出来るそうです。

データ解析をRで行った後、できたグラフを論文やレポートに貼り付けて仕事を完成させるのは普通に行われている作業です。しかしこの貼り付けると言う作業があるため、できた論文原稿やレポートにのっているグラフや表が、どんなRのプログラムやスクリプトで作られたかがわからなくなることがあります。よくあるこうしたトラブルを避けるには、レポートや論文原稿の内部に、Rでどんな解析をしたかをプログラムやスクリプトごと書き込んでおけばよいわけです。Rマークダウンは、Rのプログラムと普通の文書を同時にレポートにうめこんでおき、必要なときにpdfやdocxファイル、パワーポイントファイルなどなどを一発で生成できる道具です。RStudioからR Markdownが使えるので、だれでも簡単に再現性のあるデータ解析結果のレポートをつくることができます。これを使えば、一番最初に書いたような、このグラフを作ったR のプログラムを探す必要がなくなりますので、完璧に再現性のあるレポートを作ることができます。本としては、おすすめは
「再現可能性のすゝめ―RStudioによるデータ解析とレポート作成― (高橋 康介著)」共立出版です。
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320112438

この本の第一章が特に再現可能性の必要性についてわかりやすく書かれており、なぜRマークダウンが必要かがよくのみこめます。この本を買う前に、次のスライドやリンクで概要をつかめるのでまずこれらのリンクをたどってみてください。
R Markdown 入門 (Tokyo.R #91) https://rpubs.com/ktgrstsh/755893
R ユーザー以外も知るべき R Markdown 入門/Introduction-to-R-markdown-for-Everyone https://speakerdeck.com/ktgrstsh/introduction-to-r-markdown-for-everyone?slide=3

TokyoR98 RMarkdown入門 Visual modeではじめよう (niszet, @​niszet0)
https://nitter.net/tech_slideshare/status/1522109628125179904
このスライド末尾のほうにいろんな入門サイトのリンクがありますので大変参考になります。

Rによる統計解析の最新情報が得られるブログを紹介します。

今日はRを用いた統計学などについての大変役立つサイトを紹介します。神戸大学の中澤港先生のサイトです。公衆衛生学/国際保健学 | 人類生態学 | 人口学 の先生でブログでは、人口学や新型コロナウイルスの統計解析などのほか、Rでの統計解析についての役立つ情報も随時発信してくださっています。Rによる統計解析の教科書もpdfでサイトにおいておられますので探してみてください。いろいろありますが、RとEZRの入門については今年の講義資料などが大変参考になります。https://minato.sip21c.org/ebhc/ebhc-text.pdf
余談になりますが、先生が以前の記事で触れておられた
主成分分析の理屈の理解に役立つKindle本 「多変量解析の基礎 II 主成分分析(改訂版): 理論とRによる演習 Kindle版」古橋武 (著) は250円のKindle本です。
AmazonのKindle unlimitedを契約すると無料で読むことができます。今までKindle unlimitedを契約したことがない人は、二か月間無料のお試しが5/9日までなら契約できるそうです。該当する方は試してみると、この本にかぎらず、いろんな分野の本やコミック、雑誌などを無料で読むことができます。私は去年お試しをして有料契約しなかったので、99円で二か月無料というオファーがきています。

母から聞いた不思議な体験談を紹介します

今日は科学とは関係のない話の紹介です。私の母から聞いた話です。母は幼いときに実母を病気でなくし、すぐ継母がきて奉公にだされたそうです。母が7歳の時、母のお母さん(当時29歳)が病気で亡くなる日のことでした。親戚が集まっており、私の母は病気のお母さんの隣の部屋で親戚の人に寝かしつけられていたそうです。眠っていた母がふと目をあけると、ふすまのところにお母さんが立っているので、「おかあちゃん元気にならはったんや!」、「おかあちゃんがそこに立ったはるやん!」と喜びの声をあげたそうです。しかし大人には何も見えていないようで、大人たちが、ものすごく怖がっていたと、母が話してくれました。私の母のお母さんはその日に亡くなったのでした。私の京都の家には、私の母のお母さんの位牌がありました。母が毎日その位牌に御線香をあげて手を合わせていたのを覚えています。私の母が亡くなった後、母の位牌も作って仏壇に並べたのですが、片付けているときに二つの位牌の裏を見て驚きました。私の母の命日と、母のお母さんの命日は同じだったのです。年末も近い、寒い京都の冬の日でした。

今日のリンクは以下です。明治大学金子研究室ホームページです。
https://datachemeng.com/
昨日、講談社のKindle ポイント50%セールで明治大学の金子先生の教科書を買いました。「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」金子弘昌著。これはとても面白い本ですのでおすすめします。また先生の研究室のホームページの上にあるタブにある「データ解析・研究者に関する情報」というプルダウンメニューをご覧ください。いろんな研究に関する知識をおしげもなく公開されているのでおすすめです。たとえば「データ解析・機械学習」のメニューhttps://datachemeng.com/summarydataanalysis/などをみてください。「学生・研究者へ」というメニューもお勧めします。https://datachemeng.com/forstudentsresearchers/
英語論文の書き方、発表の仕方などなど、様々なtipsも学べます。