The Nomura Institute of Glycosciece Blog

野村一也　「科学を学ぶ人のために」　九大野村研ホームページの拡張版です

東大の高校生以上向けの講演動画「生物細胞の形は何が決める？ー物理学からの答えー」が面白いです。

投稿日: 投稿者: root

今日は東京大学の公開している動画を紹介します。以前ギリシャ哲学についての動画を紹介したのと同じサイトで公開されているものです。東大TVというサイトです。

東大TVと東京大学オープンコースウエアOCWの紹介です。動画や講義資料がみられます。

科学にかぎらず哲学、倫理、語学その他の広い範囲のトピックスの動画が公開されています。こちらのブログでは、その中の面白そうな動画を紹介しているので一度ご覧になるとよいと思います。https://ocw.u-tokyo.ac.jp/category/blog/

私の今日紹介するのはこちらの動画です。

柳澤 美穂「生物細胞の形は何が決める？ー物理学からの答えー」2022年度冬学期：高校生と大学生のための金曜特別講座
https://tv.he.u-tokyo.ac.jp/lecture_5796/
このリンクから視聴する広告が入らないので快適に視聴できます。YouTubeの動画はこちらです。Braveで開いて視聴することをおすすめします。
https://youtu.be/2ERlbiOIu3E?si=RLcQ6E_7igFgrGWt

プログラミング言語Juliaを学んでいる人向けの統計解析の入門書があります。

投稿日: 投稿者: root

私はRで統計解析をしていますが、Juliaというプログラミング言語で科学技術計算する人もどんどん増えているようです。そんな人むけの統計の本がでています。
Statistics with Julia:Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence
A book by Yoni Nazarathy and Hayden Klok （Springer 2021)
大学などでSpringer Linkを契約しているところに所属している人なら（九州大学は契約しています）ダウンロードして読むことができるので、可能な人は試し読みしてみてください。写真は次のSpringer Natureのサイトからコピーしたこの本の表紙です。
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-70901-3

別途、この本の付属サイトもあって、コードや正誤表、ビデオなどのリンクがそろっています。
https://statisticswithjulia.org/
このサイトの中には、Juliaのチュートリアルビデオがいろいろ紹介されていて役立ちます。

https://statisticswithjulia.org/tutorials/
例えばこんなYouTubeビデオはいかがでしょうか。
A 3 hour video tutorial of Julia with general focus on statistics:
https://www.youtube.com/live/IlPoU5Yr2QI?si=2y4LVqjDyaK6QKyQ

Statistics with Julia from the ground up | Workshop | JuliaCon 2021

それぞれのビデオのチャンネルを眺めてみると、数学者のためのJuliaチュートリアルだの、Juliaのインストールのやりかただのいろんなレベルの動画教材がみつかります。

 

研究発表スライドの添削の動画　第二回がアップロードされています。

投稿日: 投稿者: root

あいかわらずnitter.netは回復しないのでこのブログサイトへのアクセスが1万PV前後で毎日推移しています。私たちはABO式の血液型物質がなんと細胞接着分子として働いているという発見から糖鎖生物学の研究に入りました。このブログでも血液型物質のことはときどき書いていますので、検索窓から血液型などのキーワードで検索してみてください。

さて今日は以前紹介した

研究発表スライドの添削の動画がでています。

早稲田大学の早水桃子先生とモリサワの橋爪さんによるスライド添削動画の第二段がでていたので紹介しておきます。


https://youtu.be/5Q4Q3r_lIwI?si=y4O1x6g6Yi1QQv_Z

分子生物学の知識がブラッシュアップできる最新動画を紹介します。

投稿日: 投稿者: root

奥さんとテレビドラマのブラッシュアップライフというのを一緒に見終わりました。とても面白いドラマですね。まだみていない人は是非ご覧になることをおすすめします。
さて、退職したりして、さびついてきそうな分子生物学の知識をブラッシュアップするのに最適の動画を紹介します。

Modeling and design of cell type specific enhancers using single-cell multi-omics and deep learning
Stein Aerts, Professor at University of Leuven; VIB Scientific Director & Group Leader
https://www.youtube.com/live/G5-XXC4nACo?si=aUA0Ut7mzRTVzYGa

これは1月24日にライブ配信された動画です。以下は配信時のサイトでの講演の要約です。
https://www.erga-biodiversity.eu/post/seminar-modeling-and-design-of-cell-type-specific-enhancers-using-single-cell-multi-omics-and-deep

生物の個体をつくりあげている細胞はどのようにして一個一個の性質や特性を決定し、維持しているのでしょうか。近年の細胞アトラスの作成、神経回路網の完全決定、単一細胞レベルのRNAシークの隆盛、そして遺伝子制御メカニズムを構成しているエンハンサーや転写因子の研究の進展はめざましいものがあります。またAIを使ってこれらの遺伝子制御ネットワークを解析し、遺伝子を制御するこころみも始まっています。この講演はこうした最近の目覚ましい発展をショウジョウバエとマウスの肝臓細胞の単一細胞レベルのRNAシークの結果をもとに解説してくれています。エンハンサーの遺伝子制御ネットワーク(GRN)を構築して比較するなど面白そうな研究成果の解説もあｔって、転写制御メカニズムや細胞アトラス、RNAシークの最新情報などが学べるので、分子生物学の知識のブラッシュアップには最適の動画だと思います。私も見て知識をブラッシュアップしようと思います。以下は上のサイトからのコピペです。

Single-cell transcriptomics and single-cell epigenomics allow building cell atlases of any tissue and species, providing new opportunities to predict gene regulatory networks that control the identity of cell types and cell states. I will present new computational strategies that take advantage of the joint analysis of scRNA-seq and scATAC-seq data, and that derive “enhancer-GRNs” (eGRN) with key transcription factors, genomic enhancers, and predicted target genes per cell type. In parallel, we use deep learning on the scATAC-seq topics to prioritize enhancers and decipher their regulatory grammar. I will discuss the results of several case studies where we applied these computational strategies, including the Drosophila brain and the mouse liver, and I will illustrate how evolutionary comparisons contribute to learning the gene regulatory code in the vertebrate brain. Finally, I will discuss how enhancer models based on deep learning can be exploited to design synthetic enhancers for Drosophila and human cell types.

FastAIの創業者Jeremy Howardさんによる深層学習の教科書と講義動画、cudaの解説動画などがあります‥

投稿日: 投稿者: root

英語の深層学習の教科書とそれを使ったコースが無料公開されています。FastAIの創業者であるJeremy Howardさんの講義と教科書です。
教科書は
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
https://course.fast.ai/Resources/book.html

この本はオンラインで全部無料で読めます。Google Colabで動くJupyter notebookの型式で公開されているのでコードを実行しながら読むことができます。Jupyter notebookの本を読むだけならこちらから読めるので試し読みしてみるとよいでしょう。https://course.fast.ai/Resources/book.html#nbviewer
予備知識としてPythonのコーディング経験は必要ですが、数学は高校数学でOKということです。Pythonを学びがてらに深層学習を手を動かして勉強するのによいコースみたいです。でもちょっとみたところ、Pythonを一年くらい動かした人向けのようですね。初学者にはきつそうです。この教科書の日本語訳もでています。
PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング ―エンジニアのためのAIアプリケーション開発 単行本（ソフトカバー） – 2021/5/27
Jeremy Howard (著), Sylvain Gugger (著), 中田 秀基 (翻訳)

講義のビデオその他資料はこちらにあります。https://course.fast.ai/

この本をもとにした講義ビデオも上のリンクから見ることができます。講義ですので、上のコースのリンクをたどりながら学ぶのがよさそうです。これなら教科書単独で学ぼうとするよりはずっと効率がよさそうです。また上のリンクhttps://course.fast.ai/を読むと、大変初学者にやさしく手ほどきしていくようなので、このリンクを使って教科書は補助的に学んでいくのがよいと思いました。講義ビデオを一つ貼り付けておきます。
Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders 2022
https://youtu.be/8SF_h3xF3cE?si=nXkAuPii6XEn37q3

著者のYouTubeチャンネルにはいろいろな有益な動画がそろっています。
https://www.youtube.com/@howardjeremyp/videos

私は次の動画をみつけて、上の講義があるのに気付きました。
Getting Started With CUDA for Python Programmers
https://youtu.be/nOxKexn3iBo?si=LFZ0TrcVJPrWp7Uz

これはGPUをつかって計算するときにつかう　Cudaの解説です。先日インストール法を紹介した分子動力学のソフトOpenMM8もcudaを使うように設定すると高速化できました。

分子動力学シミュレーションソフトOpenMM8をLinuxにインストールしてみました。

お知らせ：MRC 分子生物学研究所（英国ケンブリッジ）の一般向け公開セミナーが明日30日の夜9時半からZoom Webinarで視聴できます。

投稿日: 投稿者: root

ここ数日、nitter.netがつながらないのでそれに関する記事へのアクセスがものすごい数になっています。nitterのインスタンスはguest アカウントを使っているそうで、30日でそれが消滅するのでまた作り直していたらしいです。その新規ゲストアカウントがつくれなくなってしまったので、そのうちすべてのnitter instanceが使えなくなってしまうかもしれないそうです。今のところ、動いているインスタンスを使えばログインなしでツイートが読めます。

さて今日の話題です。
英国ケンブリッジにあるMRC分子生物学研究所（MRC LMB)の科学者でない一般人向けの公開講義が明日、日本時間の夜9時半からZoomによるWebinarで開催されます。


今日もMRC LMBのウエビナーをZoomで視聴しましたが、MRC LMBのセミナーでZoom webinarで行われたものが、YouTubeのMRC LMBチャンネルにアップロードされないことも多いので、こちらでセミナー予定を確認して興味があるものはZoomで視聴しておくことをお薦めします。
https://www2.mrc-lmb.cam.ac.uk/news-and-events/scientific-seminars/
（明日のPublic lectureの予定もでています。LMB Seminar for non-scientists – The Chemical Origins of Life on Earth – What Are Those Chemists Doing on the 2nd Floor?というタイトルです。プラスマークのFurther informationと書かれたところをクリックするとZoom webinarのアクセスアドレスがわかります。表示されているurlをクリックすると、Zoomが起動し、urlにZoom IDとパスワードが入っているので、それらは自動入力され、そのあと 名前とメールアドレスをいれたるとWebinarにアクセスできます。注意点としては、時間の前までにZoomをインストールしておいて最新版にしておくことです。（すでにZoomをインストールしているという人は、Zoomのアップデートがあるかもしれないので講演開始前に時間に余裕をもって、Zoomを一度起動してみておくことをおすすめします。開始数分前にurlにアクセスするとZoomが起動し、アップデートが始まって時間がかかってしまい、講演の開始部分を見逃すといったエラーが防げます）。

科学者でない一般人向けの講義というのは、先日紹介したこんな感じの講演です。とてもわかりやすいように工夫された講演ですので明日視聴してみてください。
https://youtu.be/mcZwH5MYkFU?si=L092mKaUbn_EqD69

nitter.netに接続できない問題が断続的に発生しているようです。インスタンスを変えましょう。（末尾に追記1/30 有）

投稿日: 投稿者: root

　nitter.netにFirefoxやChrome、Braveなどで接続しても安全な接続ではないというメッセージがでて接続できない状態です。nitterがtwitterに接続するために使っているguest accountが作成できない、private アカウントが消滅するという話もあって、インスタンスによってはtwitterに接続できなくなっています。とりあえずは以前書いたように、別のインスタンスをこちらから探して使うとnitterをみることができます。
https://status.d420.de/

たとえば、こちらに接続しようとしたらエラーがでます。
https://nitter.net/CarolynBertozzi
アカウント名CarolynBertozziをコピーして、今動いているインスタンスをhttps://status.d420.de/
から探します。
今ならhttps://nitter.catsarch.com/が動いているので、動いているインスタンスのurlのあとにアカウント名をペーストして、
https://nitter.catsarch.com/CarolynBertozzi
とすれば、接続できます。

私はnitterのブックマークに一つフォルダを追加して、nitter.netとは違う、比較的いつも安定して接続できる別のインスタンスの使うurlをブックマークしています。nitter.netがつながらないときはそちらのブックマークを利用しています。
【2024/1/30追記】
対応していないアカウントもあるようですが、https://twstalker.com/にアクセスしてアカウント名を入れるとXにログインしなくてもツイートを読めます。たとえば奥村先生のツイートはこのurlからよむことができます。https://twstalker.com/h_okumura
また以前紹介したtwilogというのも登録されている人だけですが、ツイートを読むのに使えます。https://twilog.togetter.com/h_okumura
ツイートが読めなくなったので悪質サイトが出てきていると思います。そうしたサイトに引っかからないように、以下の記事を参考にしてBraveブラウザなどで気を付けてサイトにアクセスするようにしてください。

ログインなしでtwitterを使う方法。悪質サイトにひっかかりました！

 

 

大栗博司先生の一般向け講演動画のおすすめ。

投稿日: 投稿者: root

世界的な物理学者の大栗博司先生がツイートで、先生の出身高である岐阜高校での講演会の動画を作ったことを紹介して下さっていました。大栗先生は、カリフォルニア工科大学　フレッド・カブリ冠教授・理論物理学研究所所長　東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構教授、アスペン物理学センター理事長というすごい先生です。私も大栗先生の本は、「大栗先生の超弦理論入門」（ブルーバックス）や、「探究する精神」（幻冬舎新書）その他を読んで大変わかりやすい説明に感動したのを覚えています。その先生が先生の母校である岐阜高校（この高校の前身である旧制岐阜県尋常中学校は「解析概論」や「近世数学史談」で有名な世界的数学者で日本の近代数学の創設者である　高木貞治の母校だそうです。岐阜高校の図書館には高木貞治の胸像が飾られていたそうです）の150周年記念講演会での講演の録音をもとに、スライドに音声を組み合わせて動画にしたものをアップロードしてくださいました。中学・高校生や一般の方でも理解できる優れた講演ですので是非視聴してみてください。

YouTubeのリンクはこちらです。
https://youtu.be/-IR00F3XiQg?si=BnoscV1IzJuZbp92

先生のチャンネルにはほかにも一般向け、専門家向けの講演動画がいろいろあるのでみてみるとよいと思います。
https://www.youtube.com/@Hirosi.Ooguri

英語論文を書くのに役立つサイトや記事、プロンプトの紹介。

投稿日: 投稿者: root

英語論文を書くのを学ぶのに役立つサイトの紹介です。

以前、こちらの記事や

https://glycostationx.org/2022/09/29/%e8%8b%b1%e8%aa%9e%e8%ab%96%e6%96%87%e5%9f%b7%e7%ad%86%e3%81%ab%e5%8f%82%e8%80%83%e3%81%ab%e3%81%aa%e3%82%8b%e8%b3%87%e6%96%99%e3%81%8c%e3%81%be%e3%81%a8%e3%82%81%e3%82%89%e3%82%8c%e3%81%a6%e3%81%84/

英語論文執筆に参考になる資料がまとめられているサイトの紹介

こちらの記事でもいろいろ紹介していますのでご覧ください。
https://glycostationx.org/2022/10/22/%e8%8b%b1%e8%aa%9e%e3%81%a7%e8%ab%96%e6%96%87%e3%82%92%e6%9b%b8%e3%81%8f%e3%81%a8%e3%81%8d%e3%81%ab%e5%bd%b9%e7%ab%8b%e3%81%a4%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab%e3%82%84%e6%9c%ac%e3%80%81%e8%a8%98%e4%ba%8b/

英語で論文を書くときに役立つツールや本、記事などをまとめたサイトを再度紹介します。

他に、英語とか論文の書き方のカテゴリーでブログ記事を検索してもらうと参考になるものがみつかるかもしれません。いろいろこのブログ記事を探してみてください。

さて、今日はこのブログでよく紹介している京都大学の柳瀬陽介先生の記事を紹介します。

こちらは柳瀬陽介先生の1月23日のツイートで、ChatGPTのプロンプトを改訂されたというものです。

これはプロンプトの作り方の参考にもなりますし、英語論文作成の助けにもなりますので、是非ためしてみてください。ブログ記事へのリンクはこちらです。
【Ver.4.2に改訂】ChatGPT学術英語ライティング添削・改訂プロンプト –　語法添削と3種類の改訂例を出力
https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/11/ver4chatgpt-3.html

柳瀬先生は英語教育の専門家ですので、主要なLLMの英文作成時の性能比較結果もツイートされていてとても参考になります。皆さんも比較してみて、プロンプトを工夫したり変更してみて自分にとって、よい結果が得られるLLMを使うのがよさそうですね。

日本の月探査機SLIMは着陸精度3-4mでの月着陸に成功したとのことです！おめでとうございます！

投稿日: 投稿者: root

今日はこのニュースですよね。

【月探査機「SLIM」がピンポイント着陸に成功　月面写真を公開　JAXA会見（2024年1月25日）】
https://www.youtube.com/live/fUDOyGQ5s7E?si=8v_uGf8bhXKUyVcL

写真は探査機が放出した小型ロボットが自動で探査機を探し出して撮影して送ってきた写真だそうです。タカラトミーとJAXAが共同で開発搭載していたロボット（同じタイプが販売中らしいです）による撮影です。上の動画での説明によると、予定着陸地点より東に55mあたりにSLIMはいるとのことです。

着陸前に障害物回避を行ったため、目標地点から東に55mの地点にいるのですが、障害物回避前で着陸精度を評価すると3-4mの精度でピンポイント着陸に成功したとのことです。従来の探査機の着陸精度は6kmとかでkmオーダーだったそうです。今回は悪く見積もっても10m、おそらく3-4mの精度で着陸しているので、ものすごい成功のようです。事前予測でも正常に着陸すれば10回に7回は10m精度で着陸すると見込んでいたそうで、今回はそれよりはよかったとのことでした。おめでとうございます。日本の宇宙開発の輝かしい成果をみることができて感動しました。