バイオインフォマティクスを教えてください 3

1 名前：みなしごEST 投稿日：2001/05/05(土) 10:47
色々と教えてください。

ってことだそうです。過去スレは･･･誰か案内してください。

http://cheese.2ch.net/test/read.cgi/life/1013441009/

ここで教えてもらってこい

ESTって何ですか？

Extra Sex Tech.

ヤフーオークションで、凄い人気商品、発見！！！

「高性能ビデオスタビライザー」↓
http://user.auctions.yahoo.co.jp/jp/user/NEO_UURONNTYA

ヤフーオークション内では、現在、このオークション
の話題で、持ちきりです。

expressed sequence tag発現配列タグ：
ゲノム解析手法は、相補的(complementary)DNAを断片化し、
その塩基配列を読み取っていくものである。
ESTは、このcDNAの解析から得られた短い塩基配列のこと。
cDNAは細胞内で発現された遺伝子の塩基配列を表し、
ESTは、遺伝子の塩基配列に到達する迅速な手段だと考えられている。

Nat. gen. で2000年5月に騒がれたDGAT、ESTから見つけたってね。

>>7
君バリバリの情報屋だな。
遺伝子見つけるときはEST情報はみんな使うもんだ。
そんなことをここで書くから情報屋は能無しだっていわれるんだよ。
Nat.gen.という表記も
ろくにペーパーを読んでいないっていうのがバレバレ。
春休みは必死こいて勉強するように！

必死こいて勉強します

>8
生理の初日？いらいらしすぎ

Nat. gen. という書き方でどうして不勉強がバレバレになるの？

>>11
それを分からないのがＤＱＮ

>>11
PubMedでNat. gen.で検索してみろ。
次に振り出しにもどってNat Genetで検索してみろ。

たのむからPubMedってなんですか？って聞くなよ！

ウェットはいちいちえばらいと人にモノも教えられないのか？

馬鹿が馬鹿にされて当然の世界＝ウエット

ウェットって何ですか？

>>16
軽いジョークの意．

>>16
陰湿なバイオ研究者のことだよ（藁

研究室でふんぞり返ってるのはいいけど、やれバイオインフォって事で役割分担
始めようとすると全然まとまらないのがウェットの特徴だな。
あまりに決まらないからドライ側で進めると今度は非協力体制で一致するし（ｗ
なんつーか、社会人としてはあまりに幼稚な集団としか思えんよ。いやマジで。

社会人としてご立派な割にはたいした業績ありませんね＞バイオインフォ屋

正直、、この国ではバイオインフォなんて無理だろ。
少なくとも大学レベルじゃ殆ど見込みが無い。
製薬など企業でようやくだろうね。

お台場に期待

楢戦端大にバイオインフォ待てぃっくす研究科ができたよ

ウェットが動かないのはあまりにあほらしい提案をされたからに違いニア。

>>25
そんな事で動かなくなるという意見自体が幼稚。>>24のお前さんの事だ。
人としての話し合いも出来ないのかウェットってのは？

具体的にどんな提案ですか？
ドライの人って、どんな実験提案してくるの？

>>25
大人の世界ではね、こいつ相手にしたらアカンと思うた時には、
にこにこ笑って何もせんと黙殺するんよ、わかった、坊や（w

>19
具体的にどんな提案をしたのか聞きたいんだけど？

>>27
成る程、そうやって停滞したままで居る訳ね。
永遠はあるよ．．．ってか？（ｗ

>>29
停滞するのは変な提案をした方で、
無視した方は自分たちの仕事を続けてるよ。

バイオインフォ屋の学生って、こんなに厨房なのか、しらんかった。

どうせSFCの富田研の学生だろ。

どっちにせよ、研究者ってのはチームが作れない存在ではあるよな。
一人一人がシャーレにコロニー状に散らばっているのと一緒。
プロジェクト参加なんて経験も無いだろうし、土台無理な話だ。

私は部外者なので内情を詳しく知りませんが､あなた達が
非生産的な会話をしていることはよくわかります。

とにかく、どんな提案がなされているのか教えて下さい。
真面目に非常に興味があります。

>>34
部外者部外者うざい。
そう云わなきゃカキコもできんのか。

細胞シミュレーションって今後どうなんでしょうか？
できれば、e-cell以外の情報が聞きたいです。

細胞しみゅれーしょんの最大の問題点は、
細胞内化学反応系が定常状態にあることを
無意識の上に仮定していることだと思う。
細胞が分裂し、分化していくダイナミックな過程を
どう取り込むのか全くビジョンが見えぬ。

代謝系のパスウェイを描いて満足しているくらいが現在の限界ではないかと思われ。

もう一つ付け加えると、

細胞は決して均一な反応層ではない。
つうか液体ですらない。
物質が拡散しない仕組みもある。
能動的に輸送する仕組みもある。

これらを無視してどーやって反応系を再現できるって言うの？

>>38, >>39
まあ、長い目みてあげような。
あなたの仕事には支障はないんだし、、、。

あんましいじめると
”ものすごい勢いで情報屋と実験屋が称え合うスレ”
を立てちゃうぞ！！

>>39
ふむ、なかなかいい指摘だなあ。
プロセス化学のシミュレーションやってる連中(工業用の固相触媒とかエンジン
設計やってる連中とか）乱流やその他もろもろのシミュレーションやるために
たった２−３成分系でもものすごく手間暇かけてやっているもんな。
まずはe-cellシミュレーションよりも、例えば発酵生産バイオリアクターの
シミュレーションとかをやってあげたほうが、ありがたがられるだろうな。

それで、結局具体的な実験の提案とは何ですか？
知りたいyo

>>38, >>39. >>41
やっとまともなレスがついた。

さあ情報屋！慎重なレスをまずはつけてね。
でなきゃまた荒れるから。

なんか、ここって非生産的だなあ。
某No氏のMLの方がﾏｼ。

だが細胞の中って非常に不思議だよね。
chanelingということばがあるように、拡散律速の限界よりも
早い速度で、基質→(1段階目の酵素の生産物）→（2段階目の
酵素の生産物)というふうに、拡散すら制御しているような
現象も多い反面、actibinみたいな大きな蛋白質分子が、濃度
勾配をつくって分化発生を制御するんだもんね。不思議だ・・・

＞情報屋

っていってもＴ研関係者以外でe-cell評価しているのは聞いたこと無いぞ。

「e-cellや細胞シミュレーションに批判的な意見が出ているスレ」
イコール
「非生産的」

明快な価値観だ。

教祖のたてたお題目には、一般信者は意見を言うことすら許されない、
そういうカリスマ的雰囲気と組織が持ち込まれている生物系ラボは結構
多い。
バイオインフォマティクスは、もっとドライで近代的だと思ってたのだが、
・・・残念だ。

>>46
natureは？

>>49
評価されてたっけ？

おーい情報屋レス付けてくれヨー

お〜い情報屋

データマイニング関連で最近何か話題ありませんか？
セミナーがあたってるもので（ｗ

＞49

「こんなのもあるってさ(藁」ってかんじだったYO！

シミュレーションはあちこちでやっているはず。
エラトとか医科歯科でもやっている人いなかったけ？
みんな細胞周期とかをやっていたと思うけど。
たしか91年のプロナスに出ていたペーバーをベースにしているような気がするが、
どうよ。随分昔のことなので忘れちゃったよ。ごめん。

やっぱりバイオインフォマティクスが生き残る道はつぎの二つしかないなぁ
(1)ウェットと一緒によい仕事をする、そのときにウェットの邪魔をせず
ウェットをおだてつつ、少しでもウェットの役に立つという視点を崩さない
ようにやる。いわゆる「ウェット絶対主義」
(2)サーバを公開する。こうしてしまえば、ウェットのかすどもとは
直接やり取りする必要がない。HTTPごしにやり取りしてるうちは
とくに喧嘩にならない。いわゆる「サーバ至上主義」

書いていて欝になって来た。

>>56
真面目な話、へつらう必要も無いし、脅す必要も無いと思う。
ごく当たり前に情報インフラとしての基盤を整備して、徐々にでも
研究者にそれを利用して貰う方向でいいんじゃないか？
というか、オレはそれを某企業で実践してそれなりの成果を出して
いるけどね。

研究者は頑なな人も居るけど、一度くだけると凄く協力してくれて
ありがたいなあと思う点も多々ある。
やっぱり、互いの協力関係の構築を第一に置きたいね。

>>57
同意。ウェットというだけあって、ウェットの人どうしの人間関係は
よくもわるくもウェット。でも日本人同士ではそれが心地よいことも
あるってことですね。
まあ、ウェットの研究者同士のラボ間の共同研究だって、そんなに
うまくはいかないらしいし(藁)、というよりむしろもっと泥々して
予算や成果の取り合いでつかみ合いになったりするらしいから(藁藁)
せめてウェットとドライでは、いい関係をこころかげて生産性を高めて
いけたらなあ、って思います

最近のシミュレーションってこれ以降どうなってるの
PMID: 1831270

http://myhome.hananet.net/~crazyghost/goto.htm

>>55
こうなったみたいだよ。
PMID: 11733770

http://www.hotwired.co.jp/news/news/culture/story/20020318207.html
たぶんスレ違いだろうけど
オー留守ピーシーズ財団というものをつくるそうだ。
http://www.all-species.org/
アメリカってバカでデブだけどかっこいい。

>>61
ありがとさんです。
molecular danceとは心地よい表現。

シミュレーションって入門者の授業にはいいのではと思うね。

SunがServer納入したってネ．>K大
他では勘定系に入れられてるsysytemらしい．

感情系?

>>61
e-cellってペーパーになってないの？引用されてないけど。

61です。
e-cellは私はまったく注目も着目もしていないので、どういう論文になったのか知りません、ｺﾞﾒﾝﾅｻｲ。
どなたかフォローお願いします。

ペーパーになってないよ

>66

論文になっていたとしても引用されていないだろう。

e-cellでやってた人いる？（K大の人）

E-cellをネタにしてモテたやつがいるかってことか？

なんだか揚げ足取りばっかだな。
e-cellはもういいだろ。熱核融合炉と同じ扱いで行こう。

じゃあ、ネタ出し。
酵母ツーハイブリッドでなんか面白いこと無い？

ない

Y2Hよりか、BacterioMatchでしょｗ

>>74
BacterioMatchって何？
もっと詳しく説明よろしく。

ウエットの初心者質問スレで質問してちょ
そーゆー初心者質問は。
さもないとバイオインフォは生物学しろーと多すぎっていう
さんざん繰り返されたネタのくりかえしになるからさ。
だいたい、まず自分で調べなよって思う。

http://cheese.2ch.net/test/read.cgi/life/1012996529/l50

ほんとにこのスレ、厨ばっかだな。

化学をずっとやってきましたが、1年程するとバイオインフォマティクスをやることになります。
そこでゲノム辺りの勉強をしたいな、と思って教科書を探しています。
まったく生物の初心者というわけではないですが、あんまり詳しくは無いです。
そこでおすすめの教科書てありますか？
現在考えているのは次の2冊です。

ゲノム―新しい生命情報システムへのアプローチ
T.A. Brown (著), 村松 正実 (翻訳)
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4895922375/qid=1017121854/sr=1-15/ref=sr_1_2_15/250-2808358-3901044

ヒトの分子遺伝学
Tom Strachan (著), Andrew P. Read (著), 村松 正実 (翻訳), 笹月 健彦 (翻訳), 木南 凌 (翻訳), 辻 省次 (翻訳)
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4895921743/qid=1017124032/sr=1-57/ref=sr_1_2_57/250-2808358-3901044

読まれた方がおられたら感想等教えて頂けませんか？
よろしくお願いします。

ゲノムよいですよ。
実際にどういう実験からそういう結論を導いているのかの
コンセプト図なども豊富なところが気に入っています、内容も新しい。

>>78
ゲノムもヒトの分子遺伝学も内容はさほど変わらなかったような気がしたけど。
実験してない人には感じがつかめないような表現があったような気もした。
私はヒトの方を良く引っ張りだして読んでます。

あとなんか使えそうだなぁとか、おもろそうだなぁと思った本は
ｲパーｲ読めばいいんじゃない？

貴殿のご活躍を心待ちにしております。

>>79,80
大変参考になりました。ありがとうございました。
まだ時間はあるのでどっちも勉強してみようかな、と思っております。

>>81
関係無いけど、書籍の紹介ありがとう。参考になりました。

東北大学でバイオインフォマティクスをやっているところを
知っているかた教えて下さい。

白河以北の人外魔境では
そのようなことができるところは
ございません。

>>83
残念ながら東北大ではやっていません。
実はやっていますが、「ゲノム」です。バイオインフォではありません。
おとなしく白河より下ることをお薦めします。

バイオインフォマティックスは、１つの学問分野ではない。技術だと言える。
生物学屋が情報屋に協力を依頼してきたものが、そう呼ばれるようになった
だけだ。昨今は乱用されているようにも感じる。
情報科学的な観点からは未解決のアルゴリズム問題などあって面白いが、
あんな手法だけで生命現象を推論できると考え出すとやばい。
かつて人工生命を名乗る研究が生物学への関与を取り上げて挫折したことが
あったが、今の所はあまり表舞台に立つとおかしなことになるだろう。
「バイオインフォマティックス」と名乗ったオライリーの本を見てごらん。
あれはほとんど単なるユニックスの使い方入門だよ。境界領域でもない。
今は落ち着いて、生物学としての研究を進めるのが堅実なようだ。
１つの学問分野として確立するとしても、まだ先だ。アメリカでも、いわゆる
落ちこぼれの連中がやってるみたいだぜ。

落ちこぼれがやる分野じゃないだろ。京大とかばかりじゃないか。

>>86
>あれはほとんど単なるユニックスの使い方入門
よく言ってくれた。オレもそう思うぞ。

>バイオインフォマティックスは、
>１つの学問分野ではない。技術だと言える。

禿同。
情報科学系の人たちも生命現象の解明よりも
情報科学的な興味でやっている感がありますが
これいかに？＞バイオインフォの人々

＞落ちこぼれの連中がやってるみたいだぜ。

蔑む気持ちしかないなら、ここに来るなよ。
だから生物屋は陰湿だって言われるんだ。

いいじゃないか、技術でも。
それをいったら分子生物学だって構造生物学だって技術だ。
ノックアウトだって細胞生物学だってね。
日本の生物学のいけないところは、そういう方法論や技術を
開発しているところを落ちこぼれと揶揄している一方で、
テクニックや試薬を全部輸入品に頼りながら目先だけの
「オリジナリティー」を追求して、何か高級な学問をやってるような
錯覚をおこしているところさ。

だがそもそも生物やってる奴らなんてさ、物理も化学もできない
偏差値ひくくて医者にもなれない、記憶力ゼロ論理力ゼロの落ちこぼれ
のあつまりなんだぜ。だからバイオインフォの皆様、気にするこ
とはない。

>>91

>日本の生物学のいけないところは、そういう方法論や技術を
>開発しているところを落ちこぼれと揶揄している

誰が？２ｃｈで言われたことが日本の生物学の意見なの？
アホくさ。

あっ、一応何でアホ臭いのか言っとくよ。

現在日本でBioinformaticsというものに従事する人に
与えられている金額を考えると落ちこぼれに対して
ばら撒く額だとは思えんね。

>>92
うーむ。昔分子生物系のラボにいたけど、そんな感じ
CNSや百歩譲ってもJBCに乗らないと研究じゃないという
人ごろごろ・・・(他の分野を自分の価値観でしか評価
できないバカばっか・・・）あ、宮廷の某ラボの話ね。

>>93
禿同。研究予算は少ないけど研究者の層に対する人件費(&ポスト）
は圧倒的に多いと思う。

>情報科学的な観点からは未解決のアルゴリズム問題
私の興味はこういった問題だけですが、何か？

僕もバイオインフォマティックスはツールだと考えています。
莫大なデータベース上のデータを如何に効率よく扱うか？というための、
手段として考えるのが、妥当かと思います。
もっとも、だからと言って軽視していいものではなく、今後生物系研究者の
必須の技術になることは間違いないでしょう。
ただスローガンが一人歩きしている現状は危惧すべきと思います。
僕の大学でも、バイオインフォマティックスの授業が開講されていますが、
統計やデータ解析の基礎をとばした、さわりだけの演習が行われているようです｡
91は明らかに毒を吐いているとは言え、彼の明示してる、
生物系のフィジカルサイエンスの弱さは、わりと普遍的なものです。
proteomicsなどでもしかりですが、スローガンに惑わされずに、
基礎から学問に取り組む姿勢が今でこそ重要でしょう。

物理や数学が弱くて、たんぱく質の立体構造とか見つけられるものなのですか？

91 >93
大した額じゃない。あんたの使っている試薬代酵素代のほうがよっぽど
無駄金。いちどボスがどういう作文でどういう科研費から予算取って来
てるか、読んでみたらいいんじゃないか?

>>98

それはあんたんところが３流ラボだから金がないだけだろ。

百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百
　　　　　　　　　　　　　　　　百
　　　　　　　　　　　　　 百
　　　　　　　　　　　　　 百
　　　　　　　　　　　 百
　　　　　　　　　　　　百
　　　　　　　　　　　百
　　　　　　　　　　百
百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百
百　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　百
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百　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　百
百　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　百
百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百百

■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
ブタ

>>97
ものによる。
ホモロジーモデリングは、ツールさえあれば初心者でもそこそこの立体構造モデルが作成できる。
モデルの精度を吟味したり、そこから機能予測をしようする時に、物理化学や情報理論、生物の知識が必要。
実際は、計算についてあまり分からなくてもなんとかなる場合もある。逆はないけど。

ab initioで予測する場合はかなり統計力学、量子化学を知らないとリソースの無駄になるだけだと思う。

用語の意味は自分で調べてね。

>>101
言ってることは、わかります。感謝。

結局、物理や数学などの基礎科学をきっちりと理解しているバイオインフォマティシャン
に対する、生物屋のコンプレックスとやっかみだな。

「バイオインフォマティシャン」でまっとうに基礎科学をやってきたやつが
そんなにいるとは思えんな。
驚くほど数学や物理の出来ない奴らのなんと多いことか。
誰とは言わないが･･･出来るやつなんて、片手で足りるんじゃないのか?

＞１０４
低知能の煽りはいい加減にやめて、ウェットで二番煎じの実験でもシテロ。

>>101
ab initioで予測して、インフォマティシャンの自己満足以上の結果が得られたことがあるのでしょうか。
生物屋が実験を行う上で、試行錯誤の回数を減らすことができなければ結局それは自己満足だと思っています。
上手く行った例があれば、それを教えて下さい。

>>105

おまえら、程度が低いな。

その言葉をそのままキミに返そう

>>109
その「名前」やめれ。なんかムカツク。

>>106
> ab initioで予測して、インフォマティシャンの自己満足以上の結果が得られたことがあるのでしょうか。

立体構造予測に関しては知らない。
誰か教えてください。

> 生物屋が実験を行う上で、試行錯誤の回数を減らすことができなければ結局それは自己満足だと思っています。

創薬の現場では、ちょっとは貢献してるんじゃないかな。
膨大な候補化合物の中からターゲットのタンパク質と強く結合する可能性のあるものを絞り込んだり、
リガンド−タンパク質の複合体の結合様式を予測したりする。
また、強く結合するリガンドの特徴を見出す方法もある。

そのような予測結果は、次に化合物を合成する際に有用な情報となる。
実験結果が予測と違っていても、それをフィードバックしてより良いモデルを作っていく。

> 上手く行った例があれば、それを教えて下さい。
こんなのはどう？
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=PubMed&list_uids=8278812&dopt=Abstract

ちょっと話がづれてしまったスマソ

それにしても１０６さんの「自己満足以上の結果でなければ認めない」
っていうのは、科学者としての態度として、何かおかしくありませんか？

日本でバイオインフォマティクスでこれといった成果の上がっている人は
皆無なので、ここに書き込みしている自称「バイオインフォマティシャン」も
カスばかりなのは自明です（藁

>111
ドラッグデザインってバイオインフォマティクスっていうのか？
SAR、QSAR、3D-QSARといった、統計解析手法の延長上にあるわけだろ？
そもそもバイオインフォマティクス＝生物系でコンピュータ使えばなんでも含む
っていう広義の捉え方、なんとかしようぜ。

>>113
で、煽りばかりのあなたはカス以下ですか？

>114
ドラッグデザインにバイオインフォマティックスの手法を使うということだろ。

生物物理学・理論生物学・数理生物学・生物統計学・構造生物学・集団遺伝学・分子進化学と
個別に言ってもよいと思うのだが、なぜわざわざ「バイオインフォマティックス」というんだ？
…学と呼べるほど体系化されていないし、されるとも思わないのだが。

そもそも「バイオインフォマティクス」という用語を最初に使い始めたのは誰なんだろうか？

バイオインフォのはしりの頃には、
bioinformatics
information (-al, -tive?) biology
の二者が厳然と区別されていました。

要するに、バイオインフォは情報学の一分野であって、
生物学ではないということです。今ではバイオインフォばかりが
話題に上りますが、もともと情報学ですから、生物学に敬意を
払わないとか、生物学の興味に答えていないとかは当然といえば当然です。

ですから、>>116の挙げたものの中では生物統計学が比較的近いですが、
後は純然とした生物学であって、バイオインフォとは似て非なる物です。

最近のバイオインフォの学生が果たしてこれを明確に意識しているかどうか、
ちょっと疑問が残ります。

>>111
ab initioの蛋白質立体構造予測と薬物のドッキングスタディを一緒にしないで下さい。

>>112
>それにしても１０６さんの「自己満足以上の結果でなければ認めない」
>っていうのは、科学者としての態度として、何かおかしくありませんか？
私は認めないとは一言も言っていません。
自己満足だと言っているだけです。

だから生物情報学と、計算生物学・理論生物学・生物物理学の計算屋を
一緒に議論しないほうがいいとおもうわけでありんす。いま話題にあがっている
バイオインフォはこれらすべてをごっちゃにしているので、ちゃんと生物学
やっているひともいるわけです。あと統計薬理学、創薬なんていうのは
非常にコンピュータにみっせつにかかわっているわけですが、
名前だけで実態のほとんど伴っていない「ゲノム創薬」以外は
コンピュータを使うだけで教義のバイオインフォマティクスとはなんら
かかわりがないのに。

■■ということで、最も根源的な質問に立ちかえります■■

そもそも【バイオインフォマティクス】とは何か？
あと、関係者にとって、【バイオインフォマティクス】とは
どういうものであったら都合がいいのか？　おまえら、おしえ
てください。で、本音と建前と理想と現実について、それぞれの意見
を述べてください。

生物を何らかの形で記号化して、計算機の中で何らかの処理をすればバイオインフォマティクスだな。
別に無理に生物の実験をやっている連中に役立てようとか考えなくてもいいと思う（勿論、役立ってもいい）。
だから生物板より情報システム板でスレ立てた方がいいと思うけど、
そっちで盛り上がらないということは情報屋の中ではマイナーな分野だということよ。
あと、ドラッグデザインは生物じゃなくて化学だろ。

121 >>122
その定義には全く賛同できない。理由は二つ、
（１）例えば配列情報や立体構造情報などは、処理する対象があくまで
アミノ酸配列や核酸配列や蛋白質座標であり、「生物を記号化している」
とは言えない。だから、122さんの言い方を好意的に補うならば、「生物を
構成しているまたは生物に関連する物質を記号化して」ということになる。
（２）そうだとしたらドラッグというのは生物・生命活動を制御・阻害促進
する物質だから、ドラッグデザインをバイオインフォマティクスから
はずそうという後半の試みは失敗。

■■３０てん■■　もっとがんばりましょう。

【定義】
生命情報を扱う情報処理の理論や技術。
あるいは情報処理の理論や技術を応用した生物学・医学･薬学。

【都合の良い内容】
◆本音
予算がたくさん取れればなんでも。
◆建前
生命情報の理解と人類への貢献

【理想】
ちゃんと仕事してる人が、それなりの予算を割り当てられること。

【現実】
大法螺拭ける人、ユーザインターフェースだけ作ってるひとがたくさん予算を獲得。

「生物を構成しているまたは生物に関連する物質」以外のもので
生物を記述できるのか？
123逝ってよし。０点です。

よほど悔しかったんだね。
ま、123はちょっと理解力不足だが、
122も表現力不足だよ。

化学に量子化学（内容は分子軌道計算だ）という分野があるけど、生物学も科学の進歩によってミクロの構造を解明されうる段階になってきた。
ミクロを解明する段階では量子力学や確率論などの計算は必須になってくる。
本来、これらは生物屋が自分で対応し利用すべき領域であったけど、コンピュータを用いた量子力学の計算のできる人がいなかったため、生物外の人材に助けを求めている。
でその人達の仕事をバイオインフォって呼んでるだけのことじゃないですか？
最近は生物の学生もコンピュータや量子を学んできてることだし、数年後にはバイオインフォと呼ぶ学問が存在するかどうかは微妙だと思います。

>>127
「情報学」って何だか知っての発言？
言いたいことはわかるがきちんと押さえる
べきことは押さえてから発言するべき。

123 >126
>>122の表現力不足をあそこまで好意的に解釈してあげたのに理解力不足とは
くそー(w

ですが、情報処理の技術を駆使した医療や医学、薬学はいまだかつてバイオインフォマティクスと呼ばれた例がありません。
たとえば、

(1)MRIや3D断層画像解析、超音波エコー解析の画像処理、情報処理は結構高度な情報処理が行われてノウハウも各分野で十数年の蓄積があるが、
そう言った分野がバイオインフォに含まれているとは思えない。
(2)たとえば薬学領域での副作用データベースとか、薬剤師による服薬管理のようなデータベース仕事。もちろんバイオインフォではないのは明らか。
(3)構造生物学のデータ解析の現場で使われている処理、アプリ開発、原理開発など。これらもバイオインフォとは呼ばれないことが多い。(ところが
分子グラフィクスのユーザーインターフェースはバイオインフォと呼ばれる。
NMRのスペクトルを表示するアプリやX線の回折点をインデクスするソフトの開発はバイオインフォとは呼ばれない)。
(4)イルカや鳥類の研究をしている人達の音響処理技術(DSP技術)や音声認識。これらもバイオインフォには含まれない。
(5)ドラッグデザインをバイオインフォと呼ぶには違和感があるということに関しては122氏などの意見に見られるとおり。

こうして考えると、バイオインフォの範疇にはいるものの条件には、
【明確な狭義の特定の応用先があってはいけない】のではないか?とすら思われてしまいます。つまりバイオインフォは、応用先が一般的な基
礎生物学のみを対象として、逆に特定の分野への応用的貢献がなさそうなもの、ということになりませんか?
悪いことではないと思います。

(2)はバイオインフォの領域そのものです。

人（大学や会社）によって何をバイオインフォと思ってるかが違うみたいだね。
でもデータベース管理はデータベース管理者の仕事だと思う。
これはコンピュータ業界でいうところのＳＥの仕事だよ。
だからコンピュータメーカーの仕事でしょう。
会社ならそういうセクションが必ずあるはず。

ゲノム解析とバイオインフォって違うの？
そもそもあれがはじまりでは。

バイオインフォってのは研究分野の名前じゃなくて予算区分の名前なんだよね。

バイオインフォマティクスとは

生命現象はＤＮＡやＲＮＡなどの生体高分子間の一連の生化学反応の総体として現れるもので
す。バイオインフォマティクスはこの生命現象を「情報」の立場で解明していこうとする研究です。「情
報」には単なる情報を超えた広い意味が含まれており、インフォマティクスと呼ばれています。
バイオインフォマティクスは次の分野を対象にしています。

1)DNAから配列情報を読み取ったり、Ｘ線やＮＭＲ装置を使ってタンパク質の構造を決定する研究を
スムーズに行うための情報処理技術。
2)DNA配列情報をデータベース化し、それらを活用することでDNA配列情報から「生命の設計図」や
「生命の歴史」を読み取る研究。
3)「生命の設計図」に基づいて作られるタンパク質がどのような形で、どのように働いているのかを
解明する研究。
4)個々のタンパク質がどのように組み合わさって複雑、大規模な生命現象を実現しているのかを解
明する研究。
これらの研究を進めるためには、高速のネットワーク、高速・大規模コンピュータ、大容量DISKなど
の環境整備が重要です。

FROM 理研のＨＰ（用語集）より

生物っていうと、解剖して顕微鏡で見るっていうイメージだったけど、これならおもしろそうだ。
バイオやりたいけど、なまもの触るのはちょっと・・・っていう他の理系に人にはいいんじゃないの？
自分も魅力を感じてる一人。
生命の解明には興味あるし仕事をしたいけど、解剖とか気味悪いし。

>>130=123
>(3)構造生物学のデータ解析の現場で使われている処理、アプリ開発、原理開発など。
お前凄いもの開発するな・・・原理開発か・・・恐ろしい。

話はかわるが、
形態計測学だって、２千年間、長さや角度といった単純なものだったが、
この２−３０年は数式とコンピュータを使うようになった。
でも、morphometrics　とか、morphological informaticsとか
いわれてもバイオインフォには加えてもらえないようだよ。

薬剤のデータベースは単にその病院や企業のシステムの一部。
そのうち病院や製薬会社でコンピュータ扱ってる部署はすべてバイオインフォマティクスにされそう。
１０年以上昔からあるのに。（笑）

タンパク質は高分子なんだからバイオだけ特別分ける必要なくて計算化学と一緒にしたらいいだけと思う。
スーパーコンピュータ使って構造解析、一緒じゃん。

まあ打ち間違いは勘弁してもらうとして　(汗

漏れが思うに、バイオインフォには二つの流れがあるような気がするのさ。
ようするにコンピュータ使っててちょっとでもどこか生物か生物学的なことに
からめば、「これはバイオインフォだ！（だから予算よこせ？）」っていっちゃう
タイプの人。
それから、薬剤DBとか構造がらみとか137さんの計測とかのように、明らかに応用に
密着しすぎている分野は「バイオインフォだとは思わない(一緒にされちゃあメーワク
だぜっ！）」って立場の人。
学問としてのアイデンティティーの確立を取るべきか、それとも予算のとりやすさを
優先すべきかっつーのは、まあ２ちゃんねらーのわれわれ（ほとんどは若手、一部厨房）
が決めなくてもいいんだけどさ。でも、やっぱ、あんましいい加減な看板で商売していると、
やってる人間が荒むから、よくないんじゃねーの？　って思った。

アイデンティティ確立なんて敢えてする必要なし。
いずれ自然淘汰されるさ。淘汰されないとすれば分野として問題があるんだから
それはそれでしかたなかろ。

123=130=139
君は厨房？

>121以降を読んでいると、
大学のレポート提出を思い出す。

>141
うん。
痛みを伴う改革のすきな厨房。
予算をとるためだけ、本をうるためだけ、学生をあつめるだけのための
ことばが一人歩きしている「バイオインフォマティクス」の現状に
怒り狂ってる厨房。
君はどう?

>140
アイデンティティ確立してなければ、絶対に、必ず淘汰されると思う。
まあ洩れは自分だけ生き残れればそれでもいいけれども、
このままでは数年後、バブル弾けて、バイオインフォマティク
ス・パージの嵐が吹き荒れることは必死と見た。そのときに、淘汰される
流れに巻き込まれたくないから、「洩れだけは奴らと違う」という
ポーズを今からとっておきたい(w
あ、でもどうせSEだから、職にあぶれる心配はないんだけどさ。

＞あ、でもどうせSEだから、職にあぶれる心配はないんだけどさ。

この一文は致命的。そんな楽観主義で改革が好きなんてよく言えるな。

バイオインフォのみならずバイオ自体が今のはやりものって気がする。
バブル時代の電子産業みたいに。半導体の今はリストラで悲惨だよ。
あちこちの大学でバイオ関連の学科増やしてるけど大量失業の予感。

>>144
別の者ですが、
プロジェクトリーダレベルのSEであれば、
実際、職にあぶれる心配はないですよぉ。

自分のことだけを考えれば、当然の発言と思われ。

>>146
プロジェクトリーダーと限定して職あぶれ無しというのも違うと思うが、
いずれにせよＳＥだから職にあぶれないというのはウソと言える。
この職種に聖域は無い。

>>144
じゃあ君は改革がきらいなの? それとも単にアゲアシくん?
ネタにきまってるじゃんさ。
大体さ、「自分は痛くない」っていう楽観主義がなければ
「痛みを伴う改革」なんて誰もいいださないってさ。
マゾじゃあるまいしさ。まあ実際まったく職にあぶれる心配
はしてませんけど(w アビ八"の講師とか(w

>>147
この職種ってなんの職種?いままでさんざん議論して来て
結局定義すら決まらなかったバイオインフォマティクス関係者って
ことですか? 定義すら決まらない分野だったら、そりゃ聖域なんて
ないさ。でも、洩れは、たとえ定義すら定まらなくても、「本流」と
「傍流」はある(そのうちはっきりわかるようになる)んじゃないかな、
っておもうわけです。

というわけで、みんなで本流に回帰しませんか?

予想通り単なる春厨か。
春だねぇ……

ただの頭悪いアゲアシくんは、一年中いるよね。

>>123=130=139=143=148
SE???
ひょっとして学位持っていないの？
あたたたたた・・・・・・
相手にしたおれが馬鹿だった。

学位？理学博士か？工学博士か？
それ取ったら食えるのか？
それよかSEとしてのスキルのほうが
給料に直結すると思われ。
まあ、楽しかったっよ、
相手してくれてありがとう。

(;_;)/~~~

学位も持ってない厨房は、このスレには来ないでくださいね。
と言ってみるテスト（ｗ

あーあ、追い出されるのか。
と言ってみるテスト

私も追い出されるのね。
と言ってみるテスト

そして誰もいなくなると。

ってことで、仕切りなおしましょうよ。

バイオインフォの将来像と求められる人材についてはいかがか？
ソルジャーを大量にってのは、なしね。

ソルジャー産出はsfcに任せればいい。

みなさん、どんな本読んで勉強してますか？
たんぱく質の構造解析やってますが、難しくてよくわかりません。
量子化学は一通りやったつもりだったのですが・・・。
うちは化学系ですが、バイオインフォ（計算）やってます。

んでもってSFC出身者だけが定職にありつき、他は失業、と。
5年後には業界にKO閥が完成、ますます隆盛を誇る、と。
ソルジャーを哄うもの、ソルジャーに泣く、と。

東大にもバイオインフォ学科ができました。
もうＳＦＣの出る幕は無いんです。

…ご愁傷様。

>>161
バイオインフォ科できたって言うけど、誰が講師になるのよ。
ただでさえ「バイオインフォって何？」って輩が多いのにさ。
行政指導を渋ちんで受けて形だけ整えた内容と思われ。

>>162
http://www.bi.s.u-tokyo.ac.jp/

まぁ講師云々以上にさ、ＳＦＣ行くよりも東大
来るっしょ、普通。
バイオインフォの登竜門なんて感じになっちゃったり
してさ。
所詮大学入るときなんて名前で選んでんだからさ、
高校生なんて。

今後ＳＦＣに馬鹿ばっかり入ってくるようになったと
してもいじめないようにしてやってくれよ。
悪いのはこんな学科を創設した灯台なんだよ。

…ご愁傷様。

>>161 (=163) さん、頭悪いっス。大かんちがいしてます。

せっかくわざわざ東大までいった人がSEしますか？ソルジャーしますか？
バイオインフォマティクスが必要としている人材は、いっちゃ悪いけど
東大、京大以外の大学出身者のウェット生物屋（当然コンプレックスも
強い）という人たちが、自分らの意のままに操れる、でもバイオイン
フォのスキルをもった人材（だからソルジャーとかSEとか蔑まれる）
を必要としてるんです。
東大、京大など一流ラボのウェット屋さんは、たいていのことは自分で
できちゃうんで、ネットワーク管理SEくらいしか必要としないんです。
んでもって、そんな状況で、誰がわざわざ東大にいくんでしょう？
仮にいったとして、そこを出た人たちが、ちゃんとソルジャーの
地位に甘んじて、うまくやっていって、戦力（使い物）になるんでしょうか？

SEになりたい人は東大行かないでしょう。
東大なら普通に研究職に行くのが一般的だと思う。
大手の製薬会社なんかがすぐほしがると思うが。

＞東大、京大以外の大学出身者のウェット生物屋（当然コンプレックスも
強い）という人たちが、自分らの意のままに操れる、でもバイオイン
フォのスキルをもった人材（だからソルジャーとかSEとか蔑まれる）
を必要としてるんです。

すくなくともこういう人たちのために理研や東大・京大が人材育成
してるわけではないと思うよ。
物理や化学にも計算主体の学科ってあるじゃない。
量子力学は半分数学の学問だから究めようとするとどうしても計算に
行ってしまう。
生物もようやく現代科学の波にのったと思ってこういう学科ができる
ことは望ましいと思うのだが。
なぜ否定派が多いのだろうねえ？？

SFCみたいな調子に乗った厨房がでないでほしいよ。。
あれは特異例なのかね？

久々に覗いてみました。相変わらずの対立には一瞬ひきましたが（藁
まあ産みの苦しみってことでいいのかな？

さて、暫く前にMIT PRESSから出たこの本
http://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/0262024810/qid=1017825522/sr=8-1/ref=sr_8_3_1/104-9783520-6995168
結構面白いなーと思いつつ読んでる最中なんですけど、生物学の
中では、こういったモデリングってどんな位置付けなんでしょう？キワモノ系？
それとも熱いトピック？あるいは時期尚早？

上の方でバイオインフォマティクスの定義について議論がありましたが、
確かに今はあやふやですね。アメリカの院も
Bioinformatics
Computational Biology
Biomedical Informatics
などとこの周辺にはいろんな名前の学科があります。
一番下のになると（Stanfordだったかな？）医療関連の情報処理なども
含まれて、狭義のバイオインフォからは外れると思いますけど、人によっては
それも含めてる場合もあるようです。

誤解を招くのを覚悟で言ってしまえば、
「確率論、統計などの数学をベースにやってるゲノム・タンパク関連
の研究」がComputational Biology、そのスーパーセットとして
「Computatinal Bioを含む、データベース技術等も含めた研究分野」
がBioinformaticsといった印象をもってるのですがいかがでしょう？

M. Watermanとかあの辺の著書なんて完全に「応用統計学」って言った立場で
書かれてるもんなあ・・・。

もともと分子をいぢくる方ではコンピュータ使ってたけど、
あれらはバイオインフォマティクスとは言わなかったんだろうから
呼ぶようになったあたりで何を指してバイオインフォと言ってたかが
鍵になるのかなあ。

別にコンピュータ使ってれば、バイオインフォマティクスになるわけじゃ
ないですよね。計算を肩代わりさせるだけの話で。

・サイエンティフィックな結果を出すのに知恵を借りてくるor知恵を出す
・実験結果の評価や整理に使う
・サイエンスとしては面白くないけど、役に立つプログラムを作る
・お金儲け

とか、分野とは違った見方なら簡単に類型化できるかも。
で、案外仕事の好き嫌いはそこらへんだったりなんかして

Computational Biology とBioinformatics の定義が逆じゃありませんか？

>>169
・サイエンティフィックな結果を出すのに知恵を借りてくるor知恵を出す

PubMed OMIMをつかって、
情報かき集めてくるのもBioInformaticsになるのなら、
みんなそうじゃない！

データマイニングもBioInfoなんでしょ？

>>170
そうですか？私は上に書いた包含関係で理解してるんですけど、どの辺りに
問題あると思われます？無論、両者の定義は私の思い込みも多分にあり、
厳密に使い分けることはかなり難しいと思いますけど。

>>171
今の生物学は、生産されるデータがとてつもなく多く、それを効率的に管理する
という部分だけでもある意味Bioinfoだと思います。この辺りは生物系の人から見ると
そんなもん研究でもなんでもない、とお叱りを受けそうですが、コンピュータサイエンス
自体、ある意味手法の研究でもあり、情報の総体が手作業で扱える臨界点を超えたとき、
その情報殻から加価値のある情報を生産、管理するのも立派な研究になりうると思うのです。

現在の問題は、情報科学者がとりあえず手をつけやすい情報管理システムや
既存のアルゴリズムに基づくシステム構築といった方面に重きを置いているという点でしょうか。
そして、バイオインフォという言葉が一人歩きしている、と。

無論、そんなレベルを通り越した面白い研究をやってる方も世界のあちこちにいらっしゃいますが・・・。

あと最近思うのは、アラインメントやホモロジーサーチといった
それなりに役立つシステムが比較的初期に数学者や計算機科学者
によって作り上げられて、次のステップを皆模索しているんだと思うけど、
タンパク質の立体構造予測にしろ、生化学的、遺伝的なネットワークの
解明にしろ物凄く難解な問題であると同時に、生物学的な理解が
MAやHSといった問題よりはるかに要求されるので、情報学者がなかなか
適切な計算モデルを提示することが出来ない、という状態に陥ってる
かもしれないなあ、といったことです。

ふーん

>>172-173
あなたの話、中々面白い。興味深く読ませてもらったよ。
私は172にある様な生物屋と共に歩む情報屋だけど、そうした考えを持ってくれる人が
ちゃんと居るとわかっただけでも嬉しいよ。感謝。

>>172-173の発言に安心
海外在住情報系院生氏のご活躍を心待ちしております。

で海外在住情報系院生氏は卒業後日本に帰ってくる気有る？

>>172-173　さん
日本と海外では科学のレベルもそうだけど、そもそもバイオインフォをとりまく
状況が違いすぎるという気がします。
海外では、IT関連ベンチャーやバイオインフォ関連ベンチャーの起業が相次ぎ
この業界の活気そのものを支えているという気もします。日本との差異
にかんして、何かコメントをお願いできませんか？

>>171

その意味ではなくて、情報科学とか数学とか、外の分野の
知恵と言いたかったんだけど。

まあ、でもそういったみんなが日常的にやってるようなこともテーマとして
打ち立てればバイオインフォになるんじゃ？実際、そういうのを
使うってことは検索屋の成果に浴してるわけだし。

>>171
そうそう、でもそれって、サイエンスというよりエンジニアリングに
なっちゃうからその筋なジャーナルに載るわけもなく、研究者としては
努力したところで業績にならんだろうから、従って賢い研究者なら
近寄らないんじゃないのかなー
給料と雇用で報われるならそれもアリだけどさ。

しかし、今やそこかしこで手作業が臨界だからねー。
きっとどこも退屈な割に厄介な臨界点が多そうだし。

フォロー先間違えた。下は172だ。
鬱ダ。死ノウ

この板はへなちょこばかりだな。厨房が一匹いるけど、それを叩いてるやつらはまさしくへなちょこDQNだな。所詮は業績もなく、業績をあげる予定もないやつらばかりだな。戸三田研と50歩100歩だな。

>>180
お前が一番ヘナチョコだよ。毎度こんなカキコしか出来んアホは氏ね（´∀｀)

ヘナチョコ

おれがヘナチョコならお前はうんこだ。

( °._＞ °)ﾌﾟゥなんて便器に流されればいいんだ！
そうだ、流されちまえ！

まあなんていうか・・・バイオインフォマティクスってのは、
学問として確立されているものじゃなくて、これから確立していくものでしょ。
分子生物学は、制限酵素やベクターといったツールが出現したことで発展した。

バイオインフォマティクスにおける、制限酵素やベクターはなんだろう？

>>184
SE

>>184

残念ながら、ツールが出そろって行き詰まったので、
Bioinformaticsという看板が出てきたというのが正しいかも。
直接に明快に役に立つことがわかるツールはもう作れないので、
それならツール開発やデータベースそのものを学問にしてしまえと言うことだ。

看板だけではいけないと思うのですが。
いいかげんな看板を掲げて無責任に延命と予算獲得を謀っては
いけないと思うのです。
ましてや、科学と技術、学問とインフラ整備をごっちゃにしていいとは
思いません。
Spring8の建設に携わったからといって、コンクリを塗る左官屋の
現場監督が大学の先生になったっておたがいに不幸になるだけでしょう？

spring8もあれもツールだね。
でも放射光の専門家はいるし、その分野の教授だっているだろ。
最近生物界ではツールの方が本体の学問より高度な能力を要求する現象がおきている。
分子レベルの研究は物理屋や化学屋にまかせてあとは医学部ががんばればいい。
生物の知識のないものも生物にかかわる時代になってきた。
純粋に生物の知識しかない人は・・将来はバイトしかないと思われ。

で、生物学からの発想しかない人間が、Bioinformaticsの発展を
妨げているな。日本の場合、特に。大御所制度、ってのかな、こ
いつをつぶさねば。昔から議論になっている研究費の分配制度で
Bioinformaticsもだめになりそうね。
南無阿弥陀仏。

情報科学からの発想すらない情報化楽屋もね。

両者潰し合って停滞決定。
だから日本じゃ根付かないって逝ってるじゃん（ｗ

話題を変えて

みんなデータ管理にせよ、構造予測解析にせよ、どんなソフトどんなシステム使ってますか？？

ここに書き込んでいる情報屋はどうしてこんなに幼稚なんだ？

それは生物屋にも言える事＞幼稚
結局、反目しあってる限り何も始まらないし出来ないという事だよな。

だからツール屋はツール屋の一流をめざし、SEはSEの一流をめざせば
いいといっているのに、なんで「新しい学問」とか「学位」とかいう
発想が出て来るのか俺にはさっぱり分からん。
煽りあっているだけ、叩きあっているだけ。
大体なんでSEだとばかにされるんだ?
それも分からん。よほどSEにコンプレクスでもあるのか?
スキルさえあれば誰でもなれるのに。
ただし一流への道は遠いが。
「bioinformaticsとは何か」という問いに意図的に答えないようにし
ているようだが、それに各個人が答えを見つけられなければ、停滞は
解消しないだろ? 生物の発想しかない生物屋の悪口は,言ってもいいけど
いまのこの現状では全然まとはずれだと思う。
自分が何をやりたいか、何が出来るのか、何をやるのかわからないで、
他分野の人間と意味あるコミュニケーションできるわけない。

>>194
同じとは言い難い・・・
明白な差があることがわからないようで・・・

>>196
幼稚というのは人格に言える事。何に携わっているかは関係無い。
そんなことも分からないとはねえ。学生にしてもお粗末過ぎる。

> そんなことも分からないとはねえ。学生にしてもお粗末過ぎる。

こういうこと言うから幼稚だと言われるんだよ。
そんなことも分からないとはねえ。社会人としてお粗末すぎる。

って、漏れもか・・・。

>>197
「ここに来る」と限定してあるのもわからないようで・・・
本当に幼稚さがきわまっているようですね。

このスレを覗いて勉強になったことが一つある。
自らを規定するのに「バイオインフォ」を喜んで使う人々とは
どうやら一緒に仕事をしてはならないようだということ。

己を見つめ直して、なぜ一流紙に論文が出ないのか、徹底的に考え直す
必要があると思うが、そういう思考レベルには達していないようで。

Ｔ研の草創期の学生は、生物学の知識が少ないことを自覚しつつも
なんとか良くしていこうと言う努力が見えて、好感が持てたのだが。
そういう姿勢は今はもう期待するだけ無駄なのか。

何も自ら首を絞めている人間を罵倒されてまで無理して助ける必要も無かろう。

そんじゃ、バイオインフォマティクスについての議題に戻ろうか。
定義から入ろうとすると小メンドクサイ話になるから、
どんな各論が行われているかをあげてみよう。
人の意見に対して建設的な意見の付け足しはOKだが、
「そんなのはバイオインフォマティクスじゃない｣とか
「そんなの科学として認められない」といった否定的な発言をしないこと。
否定的な発言をどうしてもしたい人は、代替案を挙げること。

こういう感じでどうですか？

>>195
お前の発言は矛盾していると思うね。
立場をはっきりさせてくれ。
学問として捉えたいのか、技術として捉えたいのか。
ちなみに、学問として捉えるのであれば学位は足の裏の米粒として重要だぜ。
特に海外行ったら学位持っていないと研究者と見なされないからな。

もう止めたら？
これまでの展開通り、ここの住人に何話してもムダでしょ。
反目しあう気持ちがある限りは、前向きな意見なんて出ようハズも無い。
それは今までの堂々巡りを見れば、おのずと分かる事。

結局、人種が違うという事だよねえ。お互い相手の事を認めようとしない人種の壁。
それじゃあ、この方面での有意義な議論など出来ようハズも無いわなぁ。
まあ、諦めてどんどんと海外に追い抜かれればいいんじゃないの？
ムダと分かれば、その方面にムダな投資をする事も無くなる訳だしさ（ｗ

>>201 あんたもう発言しなくて良し。
>>202 そんなことはない。しかし自分がやっている事に関して勉強する気がないのは問題だよ

慶応義塾大学環境情報学部が下記の要領で、人材を募集中だ。

大学院生募集
慶應義塾大学政策・メディア研究科 修士課程・博士課程
（バイオインフォマティクス・プログラム）

プログラムに関しての情報はこちらをご覧ください。
http://www.ttck.keio.ac.jp/Bioinformatics-program


入試に関してはこちらをご覧ください。
>http://www.sfc.keio.ac.jp/visitor/nyuushi_info/seisaku.html
2002年9月入学 出願期間 ５月1０日（金）〜１４日（火）
http://biotech1.nikkeibp.co.jp/cgi-bin/ws.exe/websql.dir/news/detail.hts?newsid=SPC2002040717865

>>176
正直、仕事があれば日本でもアメリカでもどっちでもいいんですけど、まだ決めてないです。
両方に住んでみると、どちらにもいい点、悪い点があって、かなり迷います。
どう転んでも、こっちじゃ私は「ガイジン」ですからねえ・・・

>>177
私は単なる院生ですから偉そうな事は言えないんですが・・・
とにかく、アメリカがおいしいところを持っていってしまって、立ち上げが遅れた
日本が追いつくのはかなり厳しいかもしれないと思っています。
そもそも製薬など、お金が流れるところの体力が日米では違いすぎると感じてます。
なんだかんだ言っても、ビジネスとしてバイオインフォやるには、情報屋は
研究機関を相手にしなければならないんですが、市場規模は言われてるほど
大きくないといった印象を持っています。

>>178
そうですね。エンジニアリングの対象として面白いテーマと、サイエンスとして
面白いテーマの間には微妙なずれがあるかもしれないです。
IEEEな学会誌目指してる人とScience、Nature目指してる人が入り乱れてる
わけだから、ある意味仕方が無いのですけど。

また対立が復活してきてるようですが・・・

正直なんでそこまで対立しあうのか良く分からないです。
こっち（アメリカ）で能力のある連中は、それこそ学部時代から（多少時間かかっても）
ダブルメジャーでMol. BioとCSやって、院ではそのバックボーンの上にBioinfo
な教育を受けるわけで、そんな連中と日本は競ってかなければいけないわけですよね。
アメリカでもCSとBIOのカルチャーの違いはあれ、ここまで対立する関係には
無いと思うんですけど？

自分は高校時代（日本です）も生物やってなくて、まったくゼロから生物やってる
わけですが、面白いというのと同時に、広大な知識量の中から如何に自分に必要な
情報を取捨選択してゆくべきなのかということの難しさも感じてます。
また、実験の経験が全く無いというのも感覚のズレを産む原因になるかもしれない
とも感じています。この辺は率直に生物な人と話して、物凄く馬鹿げた質問（だろうと思う）
でもぶつけてみて、そして調べる、という地道なことでカバーするしかないと
思っています。その分、計算機系のことはどんな初歩的なことでも出来るだけ
丁寧に答えるようにしてます。

極めて当たり前のことですが、これくらいしか協力関係を築いていく方法は
思い浮かびませんので。

小さい頃から生物を見ていないと、生物のセンスもなにもあったもんじゃないと思う。
生化学者でも生物を全く知らない学者さんがたくさんいるしね。

バイオインフォは外から生物の分野にはいってきているわけで、
それはもうよほど覚悟を決めないと生物学的センスを身につけるのは難しい。
コンピュータの世界は所詮人間がルールを決めたもの、アーキテクチャも
既知の物から出発しているが、生物は全く逆でそこに一般的なルールが
あるかどうかさえわからない。

バグだらけで途中で放り出された他人の長大なＢＡＳＩＣコードを
解析することを考えてみたらいい。
「これは全くなってないソースコードだから、解析に値しない」
と平気で言い放ちかねない人が何と多いことか。

一つ根本的な問題がある。

協力したら何か良いことがあるかどうか、だ。

バイオインフォは、情報屋の中でははっきり言って下に見られているから、
できることなら生物業界に入って無能な生物学者を出し抜いて大成功を
おさめたい、と思っているはず。基礎科学でも、応用分野でも。

だが、生物学者は今本当にバイオインフォを必要としているだろうか？
そこそこのツールはもうあらかた手にはいるし、そもそも買えば済む、
外注すれば済む次元のことを、わざわざ共同研究にする必要もない。
結局何も期待していないし、短期的にはバイオインフォに協力しても
失う物ばかりで得る物が何もない、と見ている人が多い。

この現状を打破するには、バイオインフォが明確な計画性を持った
実現可能な夢を提案しなければならない。官僚は騙せても、一線で
働いている学者を騙すのは難しいぞ。

それが最低限必要なこと。それすらせず、実験がどうこう逝っている
場合ではない。

それがイヤなら、ﾓﾘﾍｵｶｴﾘ。

>>207,>>208
決め付けた発言を読むのはもう飽きた。

うちは情報屋とうまくやっている。
情報屋と仕事をするのは今後欠かせないとも思っている。
少なくともうちの研究所（医科研じゃないよ）で開いたセミナーでは、
情報屋の話は大いに好評だった。
その人とは今後も仕事をするつもり。

うちの研究所（理研じゃないよ）の計算機はアルファもあり、SGIもある。
みんな計算機をちゃんと使ってWetの人間がペーパーを出している。

実験屋が取るだけ取ってほったらかしにした貴重なデータは山ほどある。
今後それを計算機で解析し直した仕事はいっぱいでるでしょう。
あなたらが思っているほど、
生物学会が多様性に欠けているとは思えません。

ところで、>>206
海外在住情報系院生氏
あなたのメインワークはなんでしょう？
HumanGeneticsに興味ある？

>>209
同意。>>207>>208の様な対立カキコがしたいなら別スレ立ててやってくれ。
ウチは製薬系だが、同様に情報屋とは上手くやっている。かなり古くから
入ってくれているので、Bioinformatics絡みのプロジェクトを立ち上げつつあ
る現在、協力体制の確立がスムースに出来ているのが大きい。これを何も
無いところから始めると考えたら正直ゾッとするよ。
どんな事でも、やはり人ありきだと思うね。

あと、研究で入っても「情報に興味があるので、そちらをやらせてください」と
名乗りを挙げてくれる社員が増えてきているのも心強いなと最近は思うね。
両者の橋渡しとなる存在は、プロジェクトをより円滑に進める上で欠かせない
と感じている。最も、それはその人の力量によるところが大きいんだけどね。

それにしても、真面目な人が多くて本当助かるよ。社内で一番の不良は
朝からこんなカキコしているオレだけだな(^^;)

>>207 208
貴方のような考えをお持ちの方がいてもいいと思います。
現状のツールで対処可能で、それで結果が出せるならばそれでいいのではないでしょうか？

しかし、そうでない人がいることもまた事実。

ただひとつ指摘しておきたいのは、情報屋だといって、生命システムの
アーキテクチャを計算機のような単純なものと同一視している人はほとんど
いないと思いますよ。

そもそも貴方のアナロジーである「他人の書いたBASICのコード」という
のもちょっと？です。より的確な表現をすれば、生命情報は「バックグラウンド
の情報が与えられていないマシン語のHEX DUMP」みたいなものです。可読性
もなにもあったもんじゃない。
そこに人間が作ったシステムのように統一性（まあそうでないのが結構あるのが
頭の痛いとこですが（藁））を期待している人はまずい無いでしょう。
だからこそ、確率論的モデルを持ち出してきて、そういった「揺らぎ」
を吸収するようにシステムを構築するわけでしょう？
ANNを使ったProteinのSecondary Structure予測しているある研究者も
最終的に100%は達成できないと認識した上で問題に取り組んでるし、
貴方が思ってるほど硬直した考えの人ばかりではないと思います。
もしそういう人にしか出会っていないのならば、それは不幸な事です。

>>209
私はまだ一年目ですから、まだ模索中といったほうが良いかも知れません。
ただ、学部の頃からツールとしての人工ニューラルネットとか興味があった
ので、それを応用できる分野を希望しています。学部時代私がプログラミングの
下請けやってたラボがそっち方面だったせいもありますね。

まだまだ勉強中ですが、私が上の方にあげた本（"Computational
Modeling of Genetic and Biochemical Networks," MIT Press)
の内容にはかなり惹かれます。物凄くハードな問題だと思いますが・・・。

昨今のバイオロジー（に限らないが）で、一人でなんでもやろう、というのは無理。
異なる分野の人がどう知恵を持ちよって、
問題を解決するか？というのが今は大事だと思う。
というわけで、生物系は情報科学、情報系は生物を勉強してもらって、
コラボしていかんとだめね。
情報系院生さんの206なんかは非常に真摯な姿勢だと思うよ。

>>209-210
それってBioinformatics？ただの解析じゃないでしょうか？

>>211
＞そもそも貴方のアナロジーである「他人の書いたBASICのコード」という
＞のもちょっと？です。より的確な表現をすれば、生命情報は「バックグラウンド
＞の情報が与えられていないマシン語のHEX DUMP」みたいなものです。可読性
＞もなにもあったもんじゃない。

予想通りの答えです。私が込めたメッセージを読みとれませんでしたね。
なぜわざわざ今更誰も使わない”ＢＡＳＩＣ”といったのかです。
私が指摘したとおりの「思いこみ」があなたの答えになったのだと思います。
非常に残念です。

この件に関しては、いわゆる情報屋さんと生物統計学・進化学を昔からやってきた
人々の間の認識のギャップを端的に表しています。非常に大切な問題なので、
是非考えてみて下さい。

私としても、情報専攻の方がマシン語とのアナロジーを考えていらっしゃることに
とても興味があるところです。

その他の点については基本的に同意しますが、私の論点は話をわかりやすく
するためにはっきりと物を断じたような論調になっているわけで、
もちろん１００％そうだというわけではありません。ですが、そのような傾向が
あると言うことは事実ですし、私は対立を煽ると言うよりは現状を認識せずに
勝手な書き込みを繰り返している一部学生に対して書いているのですから、
その点は誤解無きよう。

>>212
＞生物系は情報科学、情報系は生物を勉強してもらって

具体的に、例えば発生学をやっている学生が、
どのような「情報学」を学ぶべきだと思いますか？
具体的な内容が欠けたままでは、生物学全体と情報学が
対等な内容を含んでいるとしか読みとれません。
現実を見ればそれはあり得ないことがわかると思いますが？

そもそも次の二つのポイントを誤解していませんか？

生物学をやる人間で、興味がある物は情報学を学べばよい。
恐らく分野によっては必須になるであろう。

生物情報学を学ぶ者は、否応なしに生物の基礎知識および
関連の専門知識を身につけるのは必須である。

自明だと思うのですが、これについて何か疑問がありますか？
現在情報学が答えを与える生物学分野は思ったほど多くはないですよ。
情報学関連の方はそういう分野しか目に入らないので、大勢が
そうであるという印象を持つのではないですか？

もちろんどこまでを情報学と呼ぶかによります。
基本的なツールまで突然生物情報学に含めますか？

＞だからこそ、確率論的モデルを持ち出してきて、そういった「揺らぎ」
＞を吸収するようにシステムを構築するわけでしょう？

ここも面白い問題です。stochasitic errorだけが生物の本質ですか？
揺らぎを吸収すればそれで良いというのはなぜでしょうか？
そもそも生物学的現象を見落としていれば、それ以前の問題です。

例えば、あるＲＮＡ機能を解析していたとして、sense strand だけを
解析対象にしていたために、antisense strandの昨日を全く見落として
いたら、その解析は全く意味をなさない結論に陥るでしょう。

>>214
生物系の僕がちゃんと理解しないといけないな、と思うのは、
配列解析の基礎です。
バイオインフォマティックスの本を手に取れば、
ほとんどの本が取り上げてると思いますが、
生物だけ勉強してきた浅学な僕では読みづらくてしょうがないです。
で、これは、生物系も、少しは情報科学を勉強しなくてはいけないな、
と思ったわけです。
もっとも、僕の場合は統計学から、きっちり叩き直さないといけませんが。。

「生物学全体と情報学が
対等な内容を含んでいるとしか読みとれません」
これは、僕が日本語が弱いからでしょう、意味がよく分かりません。
英語か、ドイツ語で書いていただけますか？（ｳｿ）

ま、ともかく、一人でなんでもやるのは無理、と書いたばかりですが、
コラボするには、人の土俵も少しは知らないといけないと思ったので、
「生物系は情報科学、情報系は生物を」と書いた次第です。

あ、ちなみに、僕のラボは、細胞生物学と発生学のラボでした。

自分のバックグラウンドは書いていた方がいいですね。
強制遺伝子発現系のラボワークと、いわゆるバイオインフォの
関連（に今ならなるであろう）解析の仕事をしています。
解析の仕事はもう１２年になるでしょうか。

生物系は物理関係弱いから、コンピューターや統計学使いこなす
バイオインフォーマティクスに劣等感を感じるんだろう。
んで、「やらなきゃいけないと思ってるんだけど・・・」。

英会話やらなきゃ、とかと同じ次元の気がするのは俺だけ？

>>217

そうですね。遺伝子解析ツール（アラインメントや遺伝子予測）
がどういうアルゴリズムに則っているかを知ることは重要です。
勉強する価値が十分にあると思います。
日本でも学生を対象にしたセミナーが大学研究所関係で結構
開かれますので、そういう場で講師に質問をするのが一番の
理解への早道ではないかと思います。本だけ読んで・・は確かに辛い。

検証実験が不要になったら生物情報学も本物ですが。

というか、本来情報学が目指すところは生物学とは違うはずですが。
ではでは

>>213
私は、「一見しただけでは（人間には）判読不能。そこから意味を拾い出すには
機械の力を借りた方が手っ取り早い（この場合はリバースエンジニアリング）」、
というものの一例としてダンプリストをあげました。それ以上の意味はありません
が、私はどの辺を誤解していますか？（無論、生命情報の場合は、逆アセンブル
するためのルール自体から見つけなきゃいけませんけど）

もし、ただ情報の羅列からのみ意味を拾い出そうとする姿勢を指しているならば、それは
誤解ですよ。（バックグラウンドの情報が欠如したという注釈をつけたのはそのためです）
私だって、稼動するシステムとしての生命を理解するのに、その情報から
生み出されるメタなレベルでの働きを観察、理解せずに上手くいくなんて思ってはいません。
（だからこそ分厚い生物学の本と戦ってるわけで・・・）

生命情報処理も（私が理解している範囲では）、手作業による解析が事実上無理で、
機械を使った方がうまくいく場合が多い、というのがモチベーションになったと
理解していますが、どの辺が私の思い込みなんでしょう・・・？

>>216
うーん、ここでもなんか誤解があるようですね。
確率的なエラーが生命の本質だとも思ってませんよ。しかしながら、
「人間の作ったシステム」のように、シンプルな一般性、統一性が無いからこそ
それを理解したうえで確率論的モデルを引っ張り出してきて、それに対応できる
ようなシステムを作っている、というだけです。

バイオインフォで一般性を求めれば、確率論的なモデル＋生物学者の知識をモデル化
したハイブリッド・エキスパートシステムみたいな感じを目指せばいいのかな、なんて
漠然と思ってるのですが（AIやってたんでこういうの好きなんです（藁））、知識ベース
の構築がどの辺まで厳密に出来るか、という点でかなり高いハードルがあるかもしれません。

それから、生物学全てが計算機を必要としているなんてノー天気な考えは持ってませんよ。
ただ、そこにどさりと詰まれた大量のデータがあれば、それを処理するシステムを
創りたくなるのは情報屋の性・・・？

>>217
おっしゃるとおりですね。
生物学の人向けに書かれた本は、ツールの使い方に終始し、情報・数学の人向けに
書かれた本はいきなりハードコアなアルゴリズムの解説から始まって、あまり中間
といった本が少ない気がします。

最近翻訳されたオレンジ色の表紙の本は、アラインメント関連の解説が
比較的分かりやすく書かれててお薦めです。あと、それにアルゴリズムの基本
が解説された本が一冊あれば、予備知識なしで何とかなると思います。
アルゴリズム関連では、「Introduction to Algorithms」という分厚い本が
リファレンスとしても役立つと思いますので、お薦めです。確か日本語版も
出てたはずです。原著は第二版が出ています。

上記のオレンジ色の本は確率論的モデルにはあまり言及されていないので、
あわせて

"Biological Sequence Analysis: Probablilistic models of protein and nucleic acids"
"Algorithms on Strings, Trees and Sequences"

辺りを手元において置くと役立ちます。

>>223
ベーシックでプログラムを組んだ経験があれば、
またはそれを他人と交換して改変を試みたことがあれば、
変数の定義から、文法から、あるいは構造から、
全く一貫性がなく、部分的には全く機能しないはずのソースが
それでもなんとか動いていたりするわけですが、
これを解釈しなおしてきちんと自分のところで動くようにする
のは大変な苦労です。組み直した方が早い、こともしばしばです。

最近の構造化言語でかなり厳密に用法が規定されているプログラム
との違いがそこです。ソースの作者のローカルルールや思いつき、
場当たり的な変数の定義、下手をすると二重定義、等が頻発します。

そういう点（隠された情報は必ずしも美しくない！）を感覚的に
分かってもらえると思っての先の発言です。もしその感覚が伝わ
らなかったのであればもう仕方がありません。それだけのことなので、
それについて反論される必要もありません。

ですから
＞もし、ただ情報の羅列からのみ意味を拾い出そうとする姿勢を指しているならば、それは
誤解ですよ。
という意味では全くありません。

情報系の方にはぜひおぼえておいて欲しいことが、
生物の進化は場当たり的で、一貫性がなく、
ゲノムの中に全て同じルールが適用されていることは
ないと言うことです。「例外」が実は最も重要な
determinantであることもあります。

例えば、ＲＮＡエディティングを無視しては、
一部の遺伝子の発現は正しく認識できません。
もしあなたがゲノム解析をするとして、このような
遺伝子をどう扱いますか？

そういうメッセージです。
私から見ると、外在住情報系院生さんは未だ「汎用ルール」
を信じすぎているように思えます。

「間違える、エラーが出る可能性がある」ことを覚悟するだけではやはり不足で、
個別の知識を集約していくことしか現状では正しい理解に結びつく方法はありません。
そこが生物学の非常に特殊な一面で、それを果たしてどの程度具体的に
理解されているかどうかが疑問なわけです。

＞ バイオインフォで一般性を求めれば

要はここがポイントではないかと。

これは分子生物学者のコンセンサスではありませんが、
一般性を求めることは必ずしも生物学のテーマではないということです。

極論に聞こえますか？

>>226
生物学で例外が多いのは承知しています。
私が「生物学者の知識」と書いたのはまさにそこです。
そういったものも含めてのシステム構築でなければ上手くいかない場合が
多い、だからこそ生物学を勉強してそれをフィードバックさせて行かなければ
だめなんじゃないか、と感じてます。

しかし、コンピュータは時に例外と思われていた現象に一般性を見つける
のに役立つ場合があります。果たしてどの程度が真にランダムな現象で、
どの程度まで一般性を発見することが出来るのかは分かりませんが、
分子生物学の根幹に「ドグマ」なんて言葉が使われているように（まあ、これも
大きな例外がありますが（藁））、かなり広い一般性を持ちうる部分がある
限り、一般性の追求もひとつの方向性としてはあっていいんじゃないかと思います。

>>227
貴殿の冷静な対応に頭が下がります。

生物はそれ自体が複雑な境界条件を持った超並列（分子）計算機なわけです。
それを再構成して、１−数百のＭＰＵで処理し直すというのもどうかとは思いませんか？

生体分子を使った超並列計算機を使って計算させること
＝生物学実験、でもあるわけです。

どこまで計算機が進歩すれば細胞レベルの計算に追いつくでしょうか。
直感的にはかなり困難に思えます。

>>225
貴方のおっしゃる「隠された情報は美しくない」というのはその通りだと思います。
でも、だからこそ美しくない羅列から学ばせる機械学習のアプローチなどが
用いられていると思うんです。しかしそういったクラシファイアーでは
扱いきれないほど統一性などが欠如している場合に「例外を発見」し、
それを実験の方にフィードバックする、という共生関係は成り立ちませんか？

>>227

＞一般性の追求もひとつの方向性としてはあっていいんじゃないかと思います。

それはもちろんです（笑
一般性については、ある程度それがあることは当然ながら前提です。
そんなレベルの議論ではないでしょう。

また一般論に集約させようとしているようですが、
例外は全て同じではありません。一般論として今あなたが
述べていることを具体的にどう実装しますか？

私の論点は、ここの「例外事象」は非常に重要だと言うことです。
免疫グロブリンの体細胞組み替えはとりあえずどうでも良い問題ですか？
あるいはそれをどう実装しますか？

私の論点は、例外をどう取り入れるかが生物学を情報からアプローチするときに、
最も難しい問題になるということ、またそれは既知のデータだけから
では予測不可能なものが多いと言うことです。

例外が大事なのは分かっています、とおっしゃいましたが、
どう分かっていらっしゃるのか、疑問です。
生物学者はその扱いに答えを見いだしていないですから。

一般論を述べることは一見第三者的で公平に見えるかもしれませんが、
真に本質的な問題をそらすこともあります。
>>228さんは、ただの煽りの書き込みになりかねません。
具体的な意見を述べて下さい。

>>230

可能性だけを語るなら何でもあり得ます。
具体例が必要です。

将来的にそのような共生関係を持てることが望ましいわけですね。
そのためには、情報系の方はもっと生物の現状認識を厳しくしないと
その実現がかなわないのではないかというのが私の危惧です。

＞統一性などが欠如している場合に「例外を発見」し、
それを実験の方にフィードバックする、という共生関係は成り立ちませんか？

それがバイオインフォの成果として私が最も楽しみにしていることです。
頑張って下さい。私もそれを目指しています。

>>229
それはシミュレーションのことをおっしゃっているのですか？
はっきり言って、それはまだ早すぎると思います。
ただ、限定的な部分での解析には（ノイマン型コンピュータは）十分使い物になるツールだと思っています。

こちらもまだエンジニアリング的に実現が難しいのですが
（しかし、ラボレベルでは成功している）DNAコンピューティングとか
量子コンピューティングといったNPハードな問題もどうにか扱える
新しい計算パラダイムも出現しつつあります。DNAコンピューティングはまさに
その生体分子そのものを使って計算を行うもので、一番基本になる原理は
DNAの相補性です。そうなったときにはまた新たなブレイクスルーも出てくると
思いますね。

>>234

単に比喩的な表現だと受け止めて下さい。

ＤＮＡコンピューティングを念頭に置いての発言です。

そもそもの私の発言はここで不穏当な発言を繰り返す一部
の学生に対するものであったのですが、海外在住情報系院生さんの
ように前向きに考えていく姿勢があれば何かしらのブレークスルー
がやってくるでしょう。

生物学から学ぶことは想像以上に多いです。取捨選択というより、
今は全てを取り込むつもりでいないといけないかもしれません。
アンテナを張って、生物学から知識を吸収して下さい。
それなしでは自己満足に陥ってしまいます。

ウェットが俺達の言うことを聞かない、等との発言がだれかから
ありましたが、未だそういうレベルには達していないと言うこと
は認識すべきですよと言ったまでのことです。
（もちろん 海外在住情報系院生さんへではありません）

では。また後ほど時間ができれば戻ってきます。

> またそれは既知のデータだけからでは予測不可能なものが多いと言うことです。

まさにこの部分です。＞例外が大事
基本的に機械学習のアプローチは、トレーニングセットを与え、
それに基づいた判断（分類）を行います。このトレーニングセットが
既存のデータを用いている以上、大きく外れた特異点（＝例外）には
上手く対処できないんです。

例えば、タンパク質二次構造予測における人工ニューラルネットは
PDBから引っ張ってきたデータでトレーニングします。だからこそ、
それがそのシステムの限界でもあるわけです。

おお、また面白い話題が。

まさにそのトレーニングセットで得られる情報が問題であるわけです。
この点についてはもう議論する必要もないでしょう。

データベースに入っている既知のタンパクの種類と機能、構造は、
かなりバイアスがかかっています。すなわち、今までに研究されて
きた延長線をどうしても行ってしまうわけですね。

ブレークスルーは未知の現象から来ることもあるわけですから、
これには問題があります。

同様のことはゲノムからの遺伝子推定からも言えるわけです。
知っているものに近いものは分かるけれども、それ以外は分からない。

分からないものに切り込むときに、大まかな指針を与える
情報系の仕事が、実は実験系には一番重要なわけですから、
そういうクライテリアをうち立てていくことも大事だということは
先におっしゃられたとおりです。

個々の遺伝子機能はユニークなわけで、そのユニークな機能を
予測することができれば一番役に立つわけですが。

「全てのホメオドメインの機能は同じ」というのではちょっと・・

ホメオドメインといえば、natureに非常にいい仕事が出ていましたね。

バイオインフォマティクスとシステムバイオロジーは
別物ですか？それともどちらかがどちらかに含まれるような
関係ですか？

「広義のbioinformatics」が並列であるところの
「狭義のbioinformatics」と「system biology」を
包含している。

わけわかめ
それにしても今日は日中のカキコがすごかったのね。
みんな仕事中じゃねえの？

>>224
情報系院生さん、本を紹介してくださってありがとうございます。
もっとも先述したように、僕は統計学から、きちんとやらないといけませんが。。。

生物はどのように勉強されているのですか？
ご承知とは思いますが、216さんが言われるように、
網羅的に取り組む必要があると思われます。
範囲が広いですから
それに、たとえば、蛋白質の立体構造予測、なんてのも、
最低限の物理化学の知識も必要になりますし。。
テキストその他アドバイスできることがあれば、聞いてください。
僕がわからなくても、ここにいらっしゃる人でわかる人がいるでしょうし。

ちなみに僕は、在米生物系院生、です。

別に順番なんて関係ないよ。
統計学をやるべきなのは確かだけど、
必要な前提知識というわけじゃない。
とにかく、興味を持てるところで、
できるところからやっていくのが良い。

ご助言ありがとうございます。
実は、興味を持った分野で、人に薦められた本を読んだところ、
統計学の知識が必要だったから、統計学をやる必要性を感じてる、
と、そういうわけであります。
フィジカルサイエンスの弱い院生ですので、基礎からゆるりとやろうかな
と思うとります。

>>243
春の厨房シーズンだと言うことでしょう。
だから、一々まともに受け止めちゃあ、だめyo

>>247
もしかして頭悪い？

>>
お前ガナー

昨日はコーディングの合間に、と思いつつ書き込みすぎた（藁
日本語使えるマシンでプログラミングしちゃだめだなこりゃ

>>244
さて、生物学ですが、やはり基本的にクラスを取らせてもらってやってます。
ただ、時間もそんなに無いので、Molecular Bio,　Genetics辺りのみですが。
後は自分でおいおい本を読んでいくしかないです。先端部分はセミナーに出て
面白そうな部分を拾い読み、といった感じですね。

生物系の本棚はまだまだ貧弱なのですが、
Introduction to Protein Structure
The Cell 3rd ed.
Molecular Cell Biology (Lodish)
Genomes
An Introduction to Genetic Analysis
この辺を教科書的に使ってます。この辺りは日本でもポピュラーなんでしょうか？
あと、さらにGene Regulation Network、そして物理化学辺りをもうちょっと読むのにお薦めな本などありますか？

それから、院レベルの統計学は定義、証明がギチギチに詰まってると思うので、
本当によく使われるDistributionなどをツールとして使いこなせるように
本を拾い読みするのもアリだと思います。

後はもう使われてるかもしれませんが、S-Plus, MATLABはこういったものの勉強にも
役立つ良いツールです。

>>241
年末に日本でシステムバイオロジーの本を一冊買ってきましたが、
読んでる限りでは、どちらかがどちらかのスーパーセット、といった包含関係では
ないような印象を受けます。生命を理解するために、一つのシステムとして
の生命という視点からモデリングを行い、シミュレーション、そして解析
といった野心的な試みのようですが、著者自身も認めているように
実験技術、そしてその結果としてのデータが絶対的に不足している
というのが現状のようです。（読んでる限りでは、２０年後ぐらいに
散々叩かれている"e-cell"みたいなものを完成させたいようです。
この２０年という時間が妥当かどうかは私には判断しかねます。）

北野氏は物凄く野心的なキーワードをポンポン出すので、かなり叩かれる事も
多いようですが、あの何でも貪欲に取り込もうとするエネルギーは見習いたいです。

>250
あげられたテキストはスタンダードな良著ばかりだと思います。
がんばって全部読んでください。特に細胞生物学の2冊は広範囲をカバーしていますから
これらだけで、ずいぶんと役立つと思います。
一応生物専攻の立場から言えば、お持ちのテキストで、
十分すぎるほど、と言っていいと思います。
テキストをこれ以上増やすメリットはあまりないと思います。
生物系でも、全部きっちりと理解して覚えている人間は、
そんなに多くはないと思います。
ですから、お手持ちのテキストを熟読されることをお薦めします。

物理化学は、The CellやＭＣＢにある内容をひとまずおさえてもらって、
本格的なのは、先まわしにしてかまわないと思います。

言い忘れましたが、一冊だけ、
キャンベルなり、ＬＩＦＥなりの、一般生物学のテキストを
購入されるとよいと思います。
分子生物学と遺伝学以外の知識も必要になる場合があるでしょうから。

では、がんばってください。

おはようございます。
>>251
お返事ありがとうございます。
そうですね。言われてみれば一般生物学のまともな本を持ってませんでした。
もしよろしければその二冊の正式な書名を教えていただけますか？

あと、MCBはまだ未消化の部分も結構あるので、時間が自由になる来月から
また取り組んでみたいと思います。

>>252
こんにちわ。
Biology
by Neil A. Campbell, Jane B. Reece
Benjamin/Cummings
0805366245
Life : The Science of Biology
by William K. Purves (Editor), Gordon H. Orians, H. Heller, David E. Sadava
W H Freeman & Co．
0716738732
です。うちの大学では、前者を使ってます。
僕は後者を利用してます（ＴＡ等で）。
どちらも非常によくまとまったテキストです。

ちょっと話題がスレ違いになってしまったので、このあたりで。
皆様失礼いたしました。

LewinのGenes 「遺伝子」第4版日本語版新訳でましたね。
いままでprokaryote中心だったのが真核にかなりのウェイト
を裂くようになりましたね。まだ少ししか読んでいないですけれど
すごくよいと思いました。
SEの私にはありがたいです。
あとTAブラウンのゲノムの日本語版もわかりやすいです。

教えてください。
生物でなく化学の分野かもしれませんが、
量子化学でタンパク質のような高分子レベルまで記述してある
本をご存知ないですか？
そういう仕事（構造シミュレーション）に異動になったので
勉強したいんだけど。

linux上で動くab initio(?)の蛋白質立体構造予測プログラムを
探しています。試しに動かしてみたい、程度なのですがいいソフトは
ありますでしょうか?

こんなのあるよ。フリー。
ＨＰの中探せばどっかあるんじゃないかな。
http://genamics.com/software/index.htm

三人の女が映ってるんだが
誰がかわいいかお前ら答えてみれ
http://www.zakzak.co.jp/midnight/gal/2002_04/g_20020412-b.html

>257
genamics社のリンクがこんなに充実してるとは。。。盲点でした
ありがとう!。

>>258
三人ともナシ

>>254
第四版ですか？
確か、第六版まで出ていたと思いましたが。

>257
探したけれども、2次構造予測はありましたが３次構造・topologyシミュレーションは
ありませんでした。

ある配列のトポロジーを予測するソフトで
Linux用のバイナリ―かソースコードが入手可能なものを探しております。
いろいろtuneして、野望は学内の勉強会からのCASP参戦。データベース
的なアプローチはとらずに、simulationで正面突破したいです。
いいソフトあったら教えてください。

（･∀･）ｲｲ!

http://itoshi.tv/Linux/index.html

http://www.mahorex.com/wiki/yukiwiki.cgi?[[4C428376838D83578346834E8367]]

（･∀･）ｲｲ!

http://www.geocities.co.jp/Technopolis/7075/

移転してから下がった。

>>263
趣味の園芸

やっぱりLinuxで動く蛋白質の構造・トポロジー予測のソフトってないのですね。
そもそもトポロジー予測のソフトそのものを公開しているところがないようです。
個人的にはRosettaに期待したいところですが。
現時点ではNMR測定データが必要な（だからトポロジー予測ではなくて構造決定
モデリングソフトにちかい）は 公開されているようです。

構造予測の話をふったとたんに盛り下がってしまったのでsage

うざいこといってないで、なければ自分でつくれば？

GAUSSIANとかDISCOVERとかは使えないん？
タンパク質を自分でプログラムは大変だ。

>>270
ペプチドはともかくタンパク質のトポロジー予測にも使えるんでしょうか?

DQNな質問で済みません。
1)蛋白質の立体構造/トポロジーを予測しないで、直接機能を予測する
方法でなにかよい方法はありますか?
2)多くの二次構造予測プログラムがあるのですが、それは正しくは
どういう目的に用いるのでしょうか?

1)蛋白質の立体構造/トポロジーを予測しないで、直接機能を予測する
QSAR：定量的構造活性相関なんてどうでしょうねぇ。
類似した構造の化学物質や置換基の性質から、
相関を計算する経験的な方法で、
・化学物質の毒性予測とか、あるいは
・製薬設計で類似機能を持つ良く似た物質の予測
に使われると聞いておりますが...。

↑レス引用忘れたけど、>>272 1)… ね。

>>271
AMBERは？
トポロジー予測は、膜タンパク質のトポロジー予測をやってるところがあるね。

>>272
1)
ホモロジー検索、モチーフ検索など。
2)
私は遠いホモロジーのある２つの配列について、より正確なアラインメントを作成する際に参考にしてます。
３分の２程度あたっていると考えながら。

>>273
製薬企業ではオーファン受容体の機能を解析する際、オーファンなのに自社の化合物ライブラリを用いて
スクリーニングしてるって聞いたことがある（伝聞なのであいまい）
その時にＱＳＡＲを使ったら一石二鳥かなと思ってみたりする。
ＱＳＡＲはよく知らないので見当違いかも。

>>271
話それるけど、ペプチドはフラフラしていて構造取っていないものが多いでしょう。
それを無理に決めちゃあ、だめよ・・・（誰も決めていないけど）

あと、条件によって大きく異なる構造を取る蛋白質があるけれども、
（例えばプリオンとかね）それについてはどのように考えられているのだろうか。

271 >> 276
「構造とっていない」というのは単に観測時間のタイムフレームの
問題だけで、複数のコンフォメーション空間のlocal minimumの
間を転々としながら平衡に達している、というわけですよね？
結晶構造はそのうちの一つのlocalをあらわしていて、NMRは
秒単位での時間平均構造を観測している、と考えていますが、生物学イベントは
それよりもっと短いタイムフレームで起こるものも多い、
とするとここからは「計算科学」の出番だと思うのですが・・・・

条件によって大きく異なるというのも、プリオンはどうもドメインスワップに
よるアミロイド形成というはなしになりつつあるので、ヒンジの相対角度
以外は大きく変わらないらしいです。

Pubmedで検索してみましたが、GAUSSIAN, AMBERでde novo/ab initio蛋白質構造予測を
したという論文はほとんど見当たらないです。
やった人がいないのかな？それともやっても論文にならないのかな？
実際にどういうパラメータセットでやるのが現実的か、またどういう
ストラテジーでやるのが現実的か、詳しいプロトコルを知りたいので
文献を探しています。

>タイムフレーム
タイムスケールの事ですね。

>複数のコンフォメーション空間のlocal minimumの間を転々としながら平衡に達している
という言い方も、言いたいことは分からないではないですが、ちと違和感をおぼえますな。

あと、NMRは秒のオーダーで交換していれば、違うシグナルとして観測されるんですけど。
また、NMRはnsecから分、時間のオーダーまで幅広いタイムスケールで
動的構造解析（この言い方が嫌いな人もいますけど、とりあえず使わせてね）を行うことが出来ます。
揚げ足を取るつもりはないのですが、もう少し物理化学を勉強していただきたい。

計算機シミュレーションは相補的な手法として有用だと思いますけど、
まだそれだけを使って確からしいことを言うことは難しいような気がします。
80年代の後半くらいから盛んにシミュレーションを行っていたG先生やN先生も
同じ認識だと思いますよ。最近は、そういう仕事をメインにしていないようですし。

また、AMBERとかで予測をしないのは、一つには現状のCPUパワーでは
とてもmsecからsecのオーダーまで計算できないからでしょう。
一回の試行で十分かという問題もありますし。
もう一つは、MD計算で得られる構造が本当に実際の蛋白質の構造なのかという疑問があります。
反論はあるでしょうけどね。

GAUSSIANなんて、それこそCPUパワー的に話にならんでしょう。
X線の座標を与えても100残基の蛋白質を計算しきれるのかどうか、疑問です。

ところで現段階では実際のところ、種々の実験データ（X線、NMR、振動分光法）を
どの程度シミュレートできるのでしょうか。

>279
タイムフレームとタイムスケールいい間違えましたごめんなさい。

＞もう少し物理化学を勉強していただきたい。
昔勉強したのですが大分忘れてしまいました。勉強します。
ところで今年の若手研究会、そろそろ申し込みの時期でしょうか？

＞動的構造解析（この言い方が嫌いな人もいますけど、とりあえず
＞使わせてね）
実はすごく嫌いです・・・というか、ボスに「やれ」といわれて渋々
やりますけれど、なんか意味あるデータがでるんですか？もしきちんと
意味付けすることができるんだとしたら、やはり「きちんと」
20nsくらいはMD計算して、それと比べないといけないかなとも思うんですが、
逆にその「きちんとした20nsのMD」ができる自信がないのです。

詳しい方のようなので是非教えてください。

意味あるデータになるかどうかは、正直言って分かりませんね。
何を知りたくて、どういう系でやるかが非常に重要です。
とにかく何らかの実験データを説明するような結果が得られないと
人を納得させるには辛いような気がします。20nsecのMD（水中ですよね？）というと
それほど半端なCPUパワーじゃ出来ないから、やった後で「何もない」
と言うのは避けたいですよね。一昔前であればNMRの15Nの緩和データとかと
対比したりしていましたが、今時それをやってもどれくらい面白いか分かりません。
あまり、前向きな返事ではないのでsage

通常のカノニカルアンサンブルのMDでは，現時点では普通の大きさのタンパク質の
フォールディングシミュレーションなんて無理でしょうね．理研の戎崎先生の所
でもどうだろうか？だいたい，今から13^3倍位計算機パワーがUPするといけるのでは
という気がする．

ただ，構造サンプリングをMDでするということならば，分子研の岡本先生のように
マルチカノニカルレプリカ交換法などがある．ただ，時系列にものを見ていないから，
欲しい結果が出なかったら作文のしようがなくなる・・・．

MDを用いた構造予測は研究されているよ．現実的な結果を残すかはともかく(^^;
面白いからCASPのページとかを見てみれば？
http://predictioncenter.llnl.gov/

なにげに勉強になりますね。
ところでご自分でＭＤとかのプログラム書いてる方はいますか？
最近Ｃ＋＋をはじめたんだけど、それでいいのか不安なもので・・・

MDをスクラッチから書くのは大変でしょう。
でもC++よりもCなのではないでしょうか。
すでにあるMDのプログラムをスクリプトから呼び出して制御する
なんて手法を狙ってるので、Pythonなんて勉強してるんですが。

過去ログ貼ってほすぃなと。

>>284
thanks.
まだ駆け出しなんで、Ｃもあわせてやってみます。

>>283

AMBERやNAMDに手を入れるようにした方が良いよ．成果にならない割にかなり大変だからね．
ちなみに，CHARMの上で走っているNAMDは，動作が解析しにくくて手を入れにくい．

>>284

AMBERやらまだまだ主流はFortranでないかい？NAMDはC++だね．
Cはほとんどない．

最近このスレ人気ないね。

マジな質問なんだけど、答えてくれ。
26歳。IT企業に勤めたことなく実務経験ゼロ。
UNIXの基本的なコマンドは使える。資格はTuboCEとCCNAを取得している。
プログラムはC言語のみ（独学の知識で基本程度（簡単な本を1冊仕上げた程度））。
バイオは興味があって、昔から一般向けの本は読んでいたが、専門的知識なし。
DBの言語の知識なし･･･痛い。

そんなやつがこれからバイオインフォに進もうって考えている。
バイオインフォのDBソフト開発やDB構築に携わるような仕事したいと
思ってる。DBの言語は実務をとおして覚えていこうと思っている。

この考えって甘いと思っている。でも最近気づいた･･･おそっ。。
どれくらい甘く考えていたってのかがまだよく理解できてないんで、
この仕事するにあたっての厳しさとかあったら意見聞かせてほしい。

バイオインフォの人材が不足すると言われているけど、
不足するからといって、おれみたいな職務未経験のスキルなしが
そういった仕事に就くことできるか？
それともまだ可能か？
大手企業だけじゃなく、中小企業にも相手にしてくれないかな？
なれたとしても、ずっとプログラマをさせられることになるのかな？
（キャリアアップは可能か？）
すでにバイオインフォ関連企業に勤めている人からの意見も聞いてみたい。
タノミマス。

http://poteto.itits.co.jp/b.asp?S=seijika-minna&KBN=INPUT&RESNO=1

>>288
やっぱ煽りあいのほうが楽しいよね(w

>>289
どんな職業でも中途採用は経験を見られる。
とりあえずためしに申し込んで様子をみれば？
とにかく今、再就職は超むずかしい。
ＳＥ関係は派遣も多いため正社員となると昔よりスキルを求められます。
必ず転職先が決まってからやめること（必須）。
でないとここの転職板の住人のようなすさんだ人の仲間になってしまうよ。

>>298
> バイオインフォの人材が不足すると言われているけど、
即戦力となる人材が不足してます。

> すでにバイオインフォ関連企業に勤めている人からの意見も聞いてみたい。
はーい。
必要とされる知識が広いのがこの分野の難しいところだと思います。
でも歴史が浅いので、頑張れば何とかなるかもしれない。
と私は思っております。ハイ。

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>289
おれはバイオについては一通り学んだけどコーディングの方はさっぱりだ。
おれと手を組んでお互いを相補しあおうぜｗ。

はっきりいって、バイオインフォ関係はいま、カオス状態です。
ただ、良い視点をもっていれば、伸びる芽がないとはいえない。
最近、東大の生物化学科・情報科学科の連携で木曜日の朝講義をやっているので、
勉強しに行くと良いでしょう。
ただし、アソコの講義は通り一遍であり、最先端ではありません。
一応の基礎知識程度と捉えてください。

ちなみにバイオインフォマティクスで要求されるプログラミング能力は
それほど高いものではありませんが、分子生物学やアルゴリズムに関する
知識はあればあるほど有利です。
特に、分子生物学の知識があってプログラミングが出来る人は非常に有利です。
なぜなら、現状は複雑系や人口知能をやってきた人々がやることがなくなって
この分野に流れてきているので、分子生物の知識はないのに
わけのわからないことをいって煙に巻こうとするものの、
分子生物学の知識が足りず対処できないか、
データベース作成のみをやってきて、内容をちゃんと理解せずに
きた人々が牛耳っているからです。
これは日本国内の話ですが、海外でも状況は大幅には違いません。
分子生物を勉強する気があって、プログラミングがある程度できる人ならば
いまは、本当にチャンスです。

なお、分子生物の知識をきちんと身につけるには、電話帳のような教科書を
3冊程度はコナす必要があります。
１）分子生物学の教科書：ex)細胞の分子生物学・遺伝子の分子生物学・遺伝子VII
２）生化学の教科書：生化学（ストライヤー、レーニンジャーなど)
３）タンパク質立体構造構築原理の教科書：タンパク質立体構造入門など

情報科学・処理関連は、次のような教科書がお勧めです。
（具体的著書は挙げません）
４）配列解析
５）ゲノム情報解析・アノテーション
６）グラフ理論

なお、このほかに線形代数、統計学の知識・技術は必須です。
最低でも各種統計的検定方法とその長所･短所については理解してください。
これだけあれば、この先生きていくのに十分でしょう。
これらを習得するのに必要な時間は一年程度ですが、根気は常人の3杯程度
必要と思われます。根気のない人はどっちみちダメです。
がんばってください。

あほですいません。
なぜ統計が必要なのかがわからないんですが、何に使うのですか？

近年、配列情報を始めとして実験のデータがもっさり出てきてるから
それを計算機使って統計処理をしたらイイ感じな情報が得られるかも、
って思って使うんだよん。

>>296
どういう基準で一年程度で習得できる、とおっしゃておられるのですか？

スレ違いかもしれませんが、
質問です。
pdbファイルを見るのに、どのソフトウェアを使っていますか？
お薦めがあれば教えてください。

３００！　やたっ！！！

>>299
vi

>>297
293氏に補足。
たとえばmultiple alignment１つとっても、そのalignmentの有意性や正確さを
決めるには統計学的検定とそのバックグラウンドは必要です。

>>297

遺伝統計学では当然必要になるだろうね。
基本的な統計理論から、連鎖解析・QTL解析まで。
バイオインフォに含まれるといったことについては、賛成できない人もいるだろうけど、
一応カリキュラムにも入ってる。

ttp://www.jsbi.org/society/curriculum.pdf

物理学科に行きながら、バイトでVC++とVBとPerl。
こんなバックグランドの僕ですが、生命科学に興味を覚えて
バイオインフォの世界に踏み込むことにしました。
いま、Essentialから始めてます（笑

応援して下さい (^^)/

>>304
Essential読むなら、始めからCell読んどけ。
どの道Cellも読むことになるし、その際内容的に重なってるところ多いから、
2度読むことになり時間がもったいないYO！

＃分かっているところをすぐに飛ばし読みできるぐらいの英語力があれば別にいいかも。

あのお、ここで聞くことじゃないかもしれないけど、教えてください。
自分もバイオインフォの仕事するんだけど、生物のバックグラウンドほとんどないんです。
Cellがいいってよく書かれてるけど、最新版は英語ですよね？
ひとつ前の日本語版と比べて内容かなりupdateされてるのでしょうか？
できれば、日本語ですませたい・・・

んと、Essentialは日本語だし、とりあえず
1〜2週間ぐらいで斜め読みしてしまおうと思ってます。

普通にミトコンドリアが共生してる細菌だということに
度肝抜かれてるような知識しか持ってないので、、、（笑

いきなりCellだと、強敵すぎて挫けそうなので、、、。

http://news.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1019691589/l50

>304
>普通にミトコンドリアが共生してる細菌だということに
もう一回読み直しましょう。。。

The Cellの方が良いと思われます。
第4版、英語で読もうよ。

別にCellなんか読まなくてもEssentialなんか読まなくても、
きちんと3次元foldの予測ができたり、そのソフトがかけたり、
AMBERが動かせたりできればいいんじゃねーのか？
その分で行けば古本屋で第３版を買うくらいでもいいわけだ。
教科書は図書館で購入することにして、生化学会か分子生物学会の
ポスターセッションに行って、会場をうろうろしたりシンポジウム
うろうろするほうがいいんじゃねーのか？
誰が、今どんなところで困っていてどんなところでつまづいているのか？
をシロートの視点から見つけるというのが、貴重とおもうぞ。

>>310
なるほど。
物理化学はどうですか？
むしろ仕事としてはそちらに近い感じがしてますが。

モデリング関係の本で
Computational Modeling of Genetic and Biochemical Networks
以外におすすめの本てありますか？

生物系向けの統計学の、英語の良い本教えてください。
なるべくしっかりまとまった、これ一冊あれば式なのがあれば、と思うのですが。

>>306
はやいうちから、英語の文献を読む力をつけておく
ことをすすめる。最新の情報だと、論文からしか
得ることができないし、そうした論文のほとんどは
英語だし、そうした論文に出てくる専門用語は、
普通の辞書にのっていないことがおおいから、あらかじめ
Cellなどでそうした専門用語を知っておくだけで、
何もしらないよりは、随分違うよ。

clustalx1.81 linux版がVine2.5上で動きません。
どなたか助けてください。

ソースからメイクしれ。

315自己レスです。
lesstif 0.93.18でうまくいきました。
FTPサイトのVinePlusにあるlesstif 0.91で失敗した模様。

レスありがとう。
遅れてすまん。

>292
>とにかく今、再就職は超むずかしい。
「超」がつくほど難しいのね。
どこもひっかかりそうにないかもしれないな。

>293
>必要とされる知識が広いのがこの分野の難しいところだと思います。
>でも歴史が浅いので、頑張れば何とかなるかもしれない。
そうか･･･入るまでが苦労しそう。

＞296

詳しいレスどうも。参考になったよ。
追いつけなくもないかなと判断したよ。
おれが思っていた以上に分子生物関連の知識がいるってことね。
ITの方にばかり目がいってたよ。
たぶん、決心ついてないけど、その方向に進むつもり。
ガンバッテミマス。

>>296

非常に参考になりました。
これから電話帳に挑みます。
ストライヤー、レーニンジャー、ザセルが新しい版になった今がいい機会だと思っています。
これからもアドバイスをよろしくお願いします。

>>304

洩れも元物理屋だけど、
某SI企業でバイオインフォの
グループにもぐりこめた。がんがれ。

さっき意を決して本屋にCellを見に行った。
古い日本語版しかおいてなかったが中を見て意外と絵が多いので安心した。
これなら英語でも絵を見ながらなんとかなりそう（と思いたい）だ。
さっそくAmazonで最新版を注文するぞ。高い・・・

>>321
私が学部3年のときにちょうど前版（英語）がでたころでした。
辞書片手に全文読む気がしなかったので、
introとconclusionとfigure legendのみを読んで、
誰よりも早く誰よりも良く理解できたと自負しております。
試験もそれで十分でした。
一字一句よんでいたらくじけますよ。

英語で読むのも大事だけど、中身を理解できるほうがもっと大事だよ、
と、親に良く言われましたが、無理して英語で通読しました。
でも最新の論文は誰も翻訳してくれないので、英語して英語で読んで
英語を読める力をつけたことは良かったと思ってます。
エッセンシャルよりCellを、という人がいましたが、
内容的にはCellはそんなに難しいわけじゃありません。
海の向こうでは学部生対象の教科書なんですから。
ものすごく平易な英語で書いてありますよ。
しかも日本語より表現が正確でストレート。
ぜひ、がんばってください。

一年でやれることも、マッタリやってると何年もかかってしまいますよね。
私は実験・研究・バイトなどやりつつ、まったりやっていたので4年くらいかかりました。
今ほど情報は充実していなかったし、バイオインフォマティクスという
言葉すらない時代だったせいもありますが。
内容的にはそんなに多いわけじゃないですよ。

>ものすごく平易な英語で書いてありますよ。
>しかも日本語より表現が正確でストレート。

これは、他の英語の教科書にも当てはまることがよくあります。
そういった本を読むと、正確な言葉による表現を行うことを
学べて本当に役に立ちますね。

遺伝子のデータ解析(の練習？)をしてみたいと思い、発現データの定量データを
ネットで入手したのですが、たくさんの数値があって、それぞれの意味する
ところがわかりません。
ch1,ch2はなんとなくわかるのですが、例えばtop,right,left,rat1,rat2
なんてものがわかるかたはいらっしゃいますか？

投票２３：００で終了。
投票所４７スレ
http://live.2ch.net/test/read.cgi/vote/1019846325/l50
にて
<<生物>>　（<< >>は半角）
コメント
接続方法（CATV ADSL等）
をカキコして、投票をお願いします

結局The Cellを英語で読むというのは、1300だか1400ページある本を、
読むのが物理的に大変だという以外にさして障害はないと思います。

バイオインフォマティックスをやっていこうという上で、
The Cellはいくつもある基礎的課題のうちのひとつと思われます。
東大で夏に向けた基礎講義が行われてるようですが、
この板の人にお聞きしたい。
今からバイオインフォを志す人が、とりあえずおさえておくべき、
基礎的事柄と、それを学べるテキストその他を列挙してください。
理想を語ってください。

> 289

仕事のレベルによるよ
研究者になりたいなら、大学院からやり直す以外にほぼ道はない。
ただ、仕事として関連分野に行きたいだけならバイオインフォの
勉強をしてきたことがほとんどない人間が、多く関わっている。
関係ない分野から会社の指示でいきなりバイオインフォをやることに
なった人も多くいる。情報数理研究所とかも、
http://www.imslab.co.jp/index2.html
を見れば分かるようにバイオインフォ系の開発を随分行っている。
日立やNEC、富士通でもそういう部署はあるよね。

>>329
まず、仕事としてバイオインフォ関連分野に関わろうって考えてた。
研究者になることは視野になかったわけじゃないけど、
時間おいてから考えるつもりでした。
情報数理研究所でそれ系の開発してること、知らなかったです。
どうも。

このスレッドももう３つ目なわけですが、
先の二つのスレッドはまだ見ることができないのでしょうか。
はじめの頃の議論を見てみたいのですが。
当方まだ初心者。いろんな人の意見を聞きたく思います。

バイオインフォマティクスを教えてください
http://cheese.2ch.net/life/kako/989/989027255.html

バイオインフォマティクスを教えてください Part-2
http://cheese.2ch.net/life/kako/1002/10024/1002423501.html

>>1 名前：みなしごEST 投稿日：2001/05/05(土) 10:47
>色々と教えてください。

そろそろ１歳になるんだ。
学術系にしては珍しく育ったスレだね。

いろいろあるけど、注目されてる証拠。
これからも頑張ってね。応援age

あのさ　バインフォで使うプログラム言語って
一般的に何が使われてるの？　perl？

上の補足なんやけど　これから　バインフォするのに
まず覚えておいたほうがいい言語って何ですか？

>335　過去ログ参照のこと
>>283-284 >>287

れすさんきゅ。
CかC＋＋あたりを勉強したらいいってことかな。
バインフォには、pealって聞いたことあるんだけど、
あんまり関係ないのん？

336がリンクしたのはMDの話だからね。

>>336
最近は生体高分子のMDもバインフォに入れるのかもしれんが、
ちょっと・・・違うと思う。特に使用言語の参考にはならんぞ。

おれperl使ってるよ。

自分で勉強すればぁ〜

プラスアルファとしてだが、XMLは外せんやろ。
bio系での整備ってどうなってるの？進んでるの？

MDと立体構造予測と二次構造予測とドラッグデザインが
バイオインフォのこれからの主流！
perlとpythonは勉強してもいいかもしれないけど。
データベース言語は、おれは興味はないな。

>>336
配列情報解析「だけ」がバイオインフォだとおもってるのは厨房

ドラッグデザインやるにはどういう勉強を
すればいいの？
基本的知識は何が必要ですか？

将来は検索量が増えていくのに、
今後もperlでいいわけがない

>>346
それは言語とは無関係やない？

ついでや。
>>342
XMLなんてなんに使うん？

もひとつついで。
データベース言語いうのＳＱＬの事ですか？

>>343
ドラッグデザインの現場を知らんのか？
はっきり言って、とてもそんな話にはならんぞ。

>>347
インタプリンタ言語とコンパイラ言語では、
処理能力の差は歴然。

>>348
ttp://www.w3.org/

>>349
本人とちゃうから，ようわからんけど，
DDLやDMLを指していうてるなら
SQLのことちがいますかね．

>>350
まだ学部１年なんで
お手柔らかにお願いします。

>>354
一年某ならゆるす。
天狗にならず、謙虚にがんばれ。

>>343

構造予測は今から取り組む研究としてはすでに時代遅れだよ。
2年後にCASPはあるのかしら？デビット・ベイカーを超える
予測が、今年は出るのかな？前回は圧倒的だったからね。日本勢頑張れ！！

バイオインフォマティクス用の言語について。

perlが使えると便利です。遅いのが弱点。
c/c++はかなり時代遅れな言語なので、
覚えるメリットはありますが、将来性は不明です。
ただ、実行速度は速いので役に立たなくはないです。

結局、どの内容をやりたいかで言語を選ぶべきです。
perlはあまりに簡単便利なので、これを覚えてしまうと
古代の言語に移行するのは難しいです。
一方、C/C++からperlへ移行するのも頭の切り替えを要するので、
あまり容易じゃありません。

ま、とりあえずどちらかを覚えて、もう一方も覚えるというのが
良いんじゃないでしょうか。

私見では、CPUパワーがぐいぐい上がっている現状を考えると
実行速度の早さよりは、開発速度の速さのほうが重要ですが、
そうも言っていられないほどの計算能力を要求する分野が
あるのも事実なので、一概には判断できません。

高級言語はかなり同じだと思うけど。Cが出来るけどPerlが
出来ないとか、そういう話はあまり聞かないよ。少なくとも
漏れの周りでは。計算速度を求めるのなら、今は並列計算が
基本だけれど、そうすると途端にC/C++/Fortranの世界や
MPI/PVMとなる。でも、どれも似ているからあんまり不安に
なる必要はないよ。まずはどれか一つをしっかりとね。

Cが出来ればPerlが出来るかもしれないが、それはPerlの特徴を生かさずに、
Cの方言でPerlプログラムがかけるに過ぎない。
処理内容によるものの、本来PerlではCより高速に動作するプログラムを書くことも出来る。
CプログラマでPerlをかじっただけの人には、そんなプログラムは書けないのだよ。

↑少し修正。開発時間をまったく考慮に入れなければ
CのほうがPerlより高速なプログラムにすることが出来る。
ただし、開発時間の差はログスケールで比較するほどの差になる。
その意味でblastやMDのようなプログラムはCで書くべきだが、
個別の研究で用いるプログラムは、Perlの方が効率が良いことが多い。
が、Perlに不慣れなCプログラマは許しがたいほど遅く動作するPerl
プログラムしか書けないので、Cでないと使い物にならないと
主張することがある。

どーでもいー
てくにシャンに頼むから

>>356
日本の各グループのレベルはどんなものでしょうか。

C/C++、Perl、AWK、Ruby、ML、JAVA、Pascal、Basic普通に使えない？みんな。
と言いつつも、小学校からBasicプログラマーだった漏れ。

>>361

最後の最後ではテクニシャンではなくて、自分しか信用できないから
ある程度できたほうがいいよ。

東大のバイオインフォマティクスプログラムを受けています。
ttp://natto.2ch.net/test/read.cgi/life/1019030847/l50

まだ、どの言語をやっていいのか指示されていないのですが、
いろいろなプログラム言語がある中、
どれを学んでいけばよいのか方向性を示していただけるとありがたく思います。
求める処理によって適した言語があるということは理解しているのですが、
我々の分野ではどういったものが求められているのでしょうか。

>>357
＞CPUパワーがぐいぐい上がっている現状を考えると
＞実行速度の早さよりは、開発速度の速さのほうが重要

これは目からウロコでした。ありがとうございました。

>>364
なんか、匿名掲示板で良い情報を漏らすのは、もったいないなあ。
学問は哲学です。そして哲学は思考を支配する。思考は哲学を形成する。
何が重要かを理解したのなら、まず何を選ぶべきかは自明のはず。
自明でないのなら、哲学が身についていないということです。
反射神経で質問する前に、自分の頭で考えることも覚えてください。

.

この分野は十分なる数学的素養が必要条件と思われ。

わわ…言語選択以外にもっと考えることがいっぱいあるんだからサー
それくらいの手間を省いてあげるのが先人なんでない？
まだなにが重要かも手探りな蛙さんだしー
多大な情報を探る徒労より選択判断させることに労力かたむけようよ
…ていうか皆スルー？かまうなって？

>>355
ドラッグデザインの基本は何から勉強すれば
いいですか？
お願いします。

有機化学合成。
現存する方法で合成できないドラッグをいくらデザインしても
しかたなかろ?

>371
その前に薬の勉強しる。既にいい薬がある分野でゾロ品ドラッグデザインしてもしかたなかろ?

>>369 考えることって、良い就職先とか予算の取り方のこと?
言語の選択は課題と直結してるんだから、ラクしちゃダメ。

で、結論は「とりあえずperl」ってことでいいかな？
なんか「とりあえずビール」みたいでgoodなり。

まずはシェルだしょ？ grep, sed, awk, sort, uniqあたりが使えれば
大抵のことはできるし。

rubyはどうよ? perlより高機能で使いやすいとか聞くけど。
biorubyなんてものもできたし。
それとも日本ローカル言語で終ってしまうのか?

じゃあ2択でperl vs ruby 　で投票しようぜ
まず俺はperl に1票。で376さんの分に対抗して
1 perl vs ruby 1　　ね。

どっちかって言われたら、やっぱperlだろう。

独断と偏見と、ちょっとした経験より

perlは高機能な文書整形スクリプト言語
今となってはそれ以上を求めるのは無駄
データを食わせてフィルター的な使い方がしっくりくる
使い捨てプログラムにはもってこい

rubyはオブジェクト指向のスクリプト言語
オブジェクト指向で使ってこそ生きる
モデルを記述してジックリ処理するのに向いている
アプリケーション組むならこれで組みたい

そういうわけで、同じスクリプト言語と言えど
perlとrubyでは求められるスキルが違う
目的で使い分けよう
言語は一つ覚えれば大抵似たようなもん
オブジェクト指向もなんのその（いや、一つの山場だけど、、、）

最期に
perlはrubyのように使うこともできる
rubyはperlのように使うこともできる
これがperlとrubyの不思議な関係

>>379
ハヨ氏ネ

>>379しがないプログラマ
なるほど。勉強になるなあ。

rubyとpythonだったら圧倒的にpython

バイオインフォ研究室の成果が
期待できる順位は？

SFC

東京大学 生物情報科学学部 教育特別プログラム

うー、でもここはそもそも研究するような研究室あるのかね、


と言ってみるテスト

っていうか教育用コースだし。
研究室用の部屋も（オフレコ）

バイオインフォマティクスは何の役に立つのですか？
人体？医療？

SEのメシのタネ

バイオインフォマティクスそのものは役に立つんだけどさ、
予算がたぷーりついてるから、ぜんぜん関係ないのまで
名乗りをあげちゃって、ごっそりもってってるんだよ。
役に立つことやってるとこには、あまり予算が回ってないっていうか

具体的にどんなことに役に立つのでしょうか？
それを聞きたいです。
例えば、病気の治療方法が見つかるとか。
バイオインフォマティクスに関して何も知識ないのですが、興味があるので知りたいです。

知識がなくても興味があるのなら検索しろ>>390

病気原因遺伝子の特定です。方法はいくつもあります。
治療方法については、原因遺伝子がわかった上で疾患に関わるカスケード上の
遺伝子に対する処置を行わなければならないので、試行錯誤が要求されます。
が、ターゲットがわかっていれば試行錯誤の回数を減らすことが出来ます。
具体的な話は、ここではできません。
多くの予算を取ってる人々は、たいてい非専門家です．

>>391 はっきりいって検索しても見つかりません。
本当の意味での専門家がほとんどいない上、宣伝してるのの中にはニセモノが
多いからです．

>>392
なるほど、って言っても意味わかんないけどサンクス。

＞多くの予算を取ってる人々は、たいてい非専門家です．
>>388の言ってる通りSI企業（SE）だね。

「役に立つ」かどうかという近視眼的ものさしで物事をはかるのはやめとけ。
ゆとり教育を推進する答申を出した教育課程審議会と同程度の品性のなさだ。

たとえば
ttp://www02.so-net.ne.jp/~komuro/Mutsumi/QuadEq.html
とか。
いわく三浦朱門氏(一説によるとその奥さんの曽野綾子氏）は「いままで
二次方程式の解の公式なんか使ったことないし、それでも一度も困らなかった」旨、発言したその結果、教科書は
簡単になって円周率はおよそ３になった。
ある意味、情報学は数学の延長だから、ごく一部の専門家にとってめちゃめちゃ役に立つことがたくさん
あるけれども、知識のない人間にとっては何ら役に立たない。

　　　　　　　慶応ＳＦＣだ！！お前等朕にひれ伏せ！クソ共が！
　　　　　　　￣￣￣￣￣∨￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
　　　　　　 　　 /＼ ／＼　　／神＼/../
　　　　 　　 　 /　／＼　 ＼（´∀｀　）./
　　　　　　 　（）)ノ__　○二○二⌒/../
　　　　　　 ／ ／||(二ニ) （＿＿_/../　几l
　　　γ ⌒ ／|�V||彡Ｖミ/⌒＿ノ二二ノl0
　　　l|　(◎).|l　|((||（(ﾟ )/⌒/||三三三・） ||　　(´⌒(´
＿＿ ゝ_＿ノ　 　　￣（_＿_）￣　　ゝ＿_ノ≡≡≡(´⌒;;;≡≡≡
　　　　　　　￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣(´⌒(´⌒;;
朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！
朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！

>>383へ　　　　ＭＤの奴隷でもやってろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>384へ　　　　所詮ＳＥに毛が生えたものだろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>385へ　　　　デブヲタ氏ねよ(ﾌﾟﾌﾟ
>>386へ　　　　低学歴が(ﾌﾟﾌﾟ
>>387へ　　　　オナニーして寝ろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>388へ　　　　中途半端なんだよ(ﾌﾟﾌﾟ
>>389へ　　　　ｸｿレスするな(ﾌﾟﾌﾟ
>>390へ　　　 ２ちゃん辞めろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>391へ　　　 生物学やってるなんて良く恥ずかしくないね(ﾌﾟﾌﾟ
>>392へ　　　 ﾁｮﾝみてえなやつだな(ﾌﾟﾌﾟ
>>393へ　　　 人生の敗北者(ﾌﾟﾌﾟ
>>394へ　　　 主治医呼んで来い(ﾌﾟﾌﾟ
>>395へ　　　 10年後は浮浪者(ﾌﾟﾌﾟ

　　　　　　　慶応ＳＦＣだ！！お前等朕にひれ伏せ！クソ共が！
　　　　　　　￣￣￣￣￣∨￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
　　　　　　 　　 /＼ ／＼　　／神＼/../
　　　　 　　 　 /　／＼　 ＼（´∀｀　）./
　　　　　　 　（）)ノ__　○二○二⌒/../
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　　　　　　　￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣(´⌒(´⌒;;
朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！朕は神なり！
朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！朕　IS　GOD！

>>383へ　　　　ＭＤの奴隷でもやってろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>384へ　　　　所詮ＳＥに毛が生えたものだろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>385へ　　　　デブヲタ氏ねよ(ﾌﾟﾌﾟ
>>386へ　　　　低学歴が(ﾌﾟﾌﾟ
>>387へ　　　　オナニーして寝ろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>388へ　　　　中途半端なんだよ(ﾌﾟﾌﾟ
>>389へ　　　　ｸｿレスするな(ﾌﾟﾌﾟ
>>390へ　　　 ２ちゃん辞めろ(ﾌﾟﾌﾟ
>>391へ　　　 生物学やってるなんて良く恥ずかしくないね(ﾌﾟﾌﾟ
>>392へ　　　 ﾁｮﾝみてえなやつだな(ﾌﾟﾌﾟ
>>393へ　　　 人生の敗北者(ﾌﾟﾌﾟ
>>394へ　　　 主治医呼んで来い(ﾌﾟﾌﾟ
>>395へ　　　 10年後は浮浪者(ﾌﾟﾌﾟ

あーあ。厨房が。KSFCとは無関係だろ、お前。KKKか？

バイオインフォマティクスということばを任意の言語や公式やアルゴリズムに置き
換えて自問自答したり検索したりして調べたらいい。
「tcl/tkって具体的になんの役に立つのですか？」
「エスペラント語って具体的になんの役に立つのですか？」
「リーマン空間って具体的になんの役に立つのですか？」
「高速フーリエ変換って具体的になんの役に立つのですか？」
仮に役に立ったとしても本人が理解できないから役にたっているか
どうかわからない、その程度の質問なんだからさ。

bioinfoもガン研究の二の轍を踏むんでしょうかね。

>>395 あのさ、情報学（情報科学?)は数学の延長じゃないよ。
物理が数式を道具としてつかってはいるものの数学の一部ではないのと同じように。
情報学は現実の世界をつくりあげているんだよ。
そして、その大部分は予測不可能だが検証は可能だ。
情報学が作り上げたモデルでも良いものもあればクズも多数ある。
で、いわゆる「情報系の人」はクズをあがめる傾向がある。
あがめる前に、実世界との適合性を示せ。

実世界との適合を示すのは工学の仕事、
工学部が仕事しやすいように理論作るのが理学の仕事では。

バイオは理学に近いと、そう思ってるけど。

>>400 癌研究が役に立っていないとでも?
そりゃ、費用対効果を考えたらパフォーマンスは悪いだろうが、
先端研究ってなそんなもんだぜ?
バイオインフォマティクスには当てはまらないがな。

>>397
つーかSFCって低学歴だと思ってたよ

>>402 そのとおり。ただし現在の予算配分は、まったく明後日の方向。

>403

まあ、ガン研究の10年は全く無駄とは言えないですけれど、多くの無駄遣いを
した挙句アメリカにやられちゃいましたがね。

>>404この際SFCはどうでもいいだろ。国民の税金はほとんど使ってないんだし。

>>406 ま、それは否定できないけどね。
結局、オオゴショ偏重の弊害は、役人の手柄主義に罰則をつけない限り
どうにもならん。

>407

…大分無駄遣いしていますけれど。

え？そなの？

３９５
ニュアンスはわかるけど、別に「卑近なところで役に立つ」ことを
ことさらにアピールしなくてもいいんだってことがいいたいんだってば。

漏れは数学の延長だろうがそうでなかろうが、ともかくバイオインフォマ
ティクスは漏れ自身にとってはすごく役に立っている。だから漏れはバイオ
インフォの価値をものすごく認めている。
でも、だからといってバイオインフォが「これは具体的に○○の役に立ちます
病気が見つかります病気が治ります」みたいな卑近な宣伝をしなくてもいい
と思うわけなのさ。
巷のヒット曲「おさかな天国」で「さかなを食べると頭が良くなる」という
かろうじて嘘はいっていないけれども因果関係を考えたら犯罪スレスレのフレ
ーズがあるけど、それと同レベルのことを宣伝しなくてもいいんじゃないか
って思うわけなのです。

>>406
ガン研究の10年、無駄遣いではなかったと思うよ。
華々しい成果だけを評価して、アメリカにやられたから無駄
という評価はあまりにも底が浅いんじゃないのかなぁ。
逆に、その投資をしなかったせいで中国や韓国のガン治療・ガン研究が
日本の何年遅れているか、それらの国に日本ほども製薬産業がないという
事実をきちんと判断してから発言して欲しいなぁ、と言って見るテスト。

バイオインフォは無駄じゃない。がお金のかけ方が偏りすぎてる。
とりあえず、K久はもういいだろ。

同じようなプログラム作って、コンピューター回しても意味なし。
生物版プリンキピア（生命の数学的原理）が目標だろ。

>412

同意だが、チョンやチャンコロと比べないでくれ。

データ−マイニングとかいうマーケットリサーチのような
やつウサンクサイ。

>生物版プリンキピア（生命の数学的原理）が目標だろ。

んなこたぁ、ない。ってか、数理生物学と勘違いしとらんか？
「生命情報学」または「情報生物学」あたりにしとき。
同じようなプログラム作って同じように回しても、他人と
一味違った結論をひきだすために「考える」のがバイオインフォ
マティクスの醍醐味や。

http://gi.ics.nara-wu.ac.jp/GI/math-biol.html

漏れは、これをバイオインフォマティクスにいれるべきでは、ないと思う。
了見が狭いかもしれないけど、悪しからず。

>418
なんらかの仮説たてたらそれを計算シュミレーションしてみる
という方法もバイオインフォマティクスにいれちゃだめ？
たとえばカウフマンの遺伝子ネットワークなんかは、やっぱり
この分野にはいるんじゃない？

そういう学問のために「数理生物学」ということばがあるんだろ？
いたずらに「バイオインフォマティクス」の定義を広げて予算を
ばらまくのはやめれ。それよりももっと本流のバイオインフォに予
算いれるべし、と思うわけね。

E-cellもバイオインフォマティクスではなく数理生物学だと思う。
数理生物のひとは嫌がるだろうけど

バイオインフォマティクス　−　数理生物学　＝　？
配列データから宝を探すのがバイオインフォマティクス？

しかし、E-cellって、中身ないよ。

ISMBとRECOMBとかに論文をのせるのがバイオインフォマティクスです。GIWにのせるのは違いますな。

>>420
「本流の」バイオインフォマティクスってなに？
ま、数理生物学には金をやる必要はないな。
紙と鉛筆があれば出来る仕事のはずだから。

>>419
カウフマンの遺伝子ネットワークもいいけどさあ、
仮定が多すぎるのと、実データのフィッティングが不充分じゃないの?
仮定に仮定を積み重ねるとなんでも言えるんだよ。

配列データ（含む立体データ)から宝を探すのがバイオインフォマティクス、
でいいと思う。

問題は「宝」とは何か、でしょう。生物学的に重要な知見や,
あらたな生物学の分野を開拓するような知見や,CNSにのる
ような研究の端緒となる知見は、「宝」に分類してよいと思われ。
別に金儲けのネタだけが「宝」じゃあないよ(w

□□ 激論! 数理生物学はバイオインフォマティクスか??? □□

まあ数理生物の人も予算はほしいだろうけど・・・・

バイオインフォマティクス＝帰納法
数理生物学＝演繹法

＜たんぱく質＞特定方法を開発　新薬開発に効果も　慶応大研究所

　細胞内に分布している数百種類の物質をすばやく特定する方法を、慶応大先端生命科学研究所が開発した。対象となった物質は、
生物が生命活動に必要なエネルギーを得る代謝の際に作り出される産物で、
代謝異常に伴う病気の診断や新薬の開発に役立ちそうだ。分析化学の分野で最も権威ある米専門誌に近く掲載される。（毎日新聞）
[5月9日22時13分更新]

>>371
有機化学合成のほかに
重要な知識及びスキルは何？

九大の脳にもできたらしいね　バイオインフォの研究室が。

酵素反応シミュレーションなら林先生の頃からやっていたでしょ?>431

>>428
バイオインフォは帰納法というより場当たり方じゃないの？

まあ生物学も医学もほぼすべて場当たり的だから、
そのいみでバイオインフォは本流に近いでしょ
勘違いしているのは数理生物のひとだけ（ｗ

数理生物系も本業の素粒子物理学とか難しそうだから、
とりあえず、未開の生物あたりでお茶を濁そうとしてる
感じもあるな。
一方、バイオインフォのヒトもウエットで手を汚すの
いやだし、パソコン遊びしてるのを正当化するために
やってるような気もする。
よって、どっちもDQN。

感じ感じで断言してるお前が一番ドグン。

バイオインフォ屋は反省しろ！という今週号のnatureの記事見た？

なんてかいてあるのさ？

でもバイオインフォはやってて楽しいよ！数理生物学は、なんか楽しくなさそう。

>439
金鉱みつかった？　コソーリ教えろャ

>439
おれもしりたい

たいした金鉱じゃないけど生物農薬関連

どういう生物のどういう情報が金鉱につながるか、とか
その情報をカネにかえるにはどういうチャンネルを使え
ばいいか、っていうのは結構高度な生物学的知識が必要
かもね(w
ボスにいわれたとおりにクリッククリックしててもだめ
かもね(w

ケモインフォマティクスってどういう分野？
バイオインフォとは違うの？

吉祥寺にある大検・大学受験予備校の中央高等学院
ここは、完全に狂ってる。
授業料は一年分一括前払いなので、
金が入れば、生徒は要らない
金を振り込んだら、何とかその生徒を辞めさせようと
講師どもが、あの手、この手でイヤガラセをしてきますね。
セクハラはもちろん、脈絡の無い罵倒は日常茶飯だね。
酒臭い講師もいるし・・・　人生の最果て中央高等学院
学歴詐称、経歴詐称、合格実績詐称、デタラメ授業、
http://www.chuo-school.ac/
http://chs-f.com/index.html　中央高等学院福岡校
司法浪人の田中校長は　↑　また司法試験に落ちましたが
ＨＰ上では下らない見栄を張っています

配列のアライメントおしえて

２０００サンプル（５００ｂｐ）の配列があるんだけど
ほとんど同じ配列で、ところどころ、塩基が欠けてる
これをＣｌｕｓｔａｌＷにかけると
時間かかってしょうがない
（手でしたほうが速いんじゃないかって思うけど
メンドウなのでやらない）

同じところは計算しないで
速く結果のでるソフトはないですか？

>>446
400x5くらいでやったら？

＞４４６
ほとんど同じなら、どれか一つ任意に代表配列を選んで他の1999本を
それにたいしてpairwiseにalignしたらそれでオッケーってことだろ？
もしそれで不安だったら、例えば最初の10-50本くらいでPSSMを作成して
残りは単にそれにあてはめるだけでよいのではない？

>>447 448
さんきゅうう

新しい速いコンピュータ買ったら？
P4 2.53GHz FSB533MHzってのが出てるよ。
数十万円程度だし。

バイオインフォマティクスの定義って、結局なに?

配列情報解析とその周辺技術
データベース整備とデータ解析
インタフェース作り
MDとドラッグデザイン
ただし数理生物学は含まない

なんかつまらなそうだね

うん、だから黄身はどっか炒っていいよ。

で、バイオインフォ屋は反省しろ！という今週号のnatureの記事見た？

知らない

・・・だれも452に反論しないところをみると、現時点ではおおかた452の定義でいいのね？

手を汚さないで、金鉱みつけようとするDQN山師です。

こんなとこじゃもったいなくて書けないよ。
書いたら金になるんだから。

>>452
ドラッグデザインがバイオインフォマティクスのわけないでしょう！
適当なこと言うんじゃありません！
457みたいな厨房が信じてしまうじゃないですか。

＞配列情報解析とその周辺技術

これはまあ、いいとして、

＞データベース整備とデータ解析

アノテーターの仕事だ、これは。

＞インタフェース作り

技術屋の仕事だ。

＞MDとドラッグデザイン

当たらずも遠からず。

ど真ん中ストライクなバイオインフォマティクスのテーマが
入ってないぞ。

>>460
ばーか。過去ログ読め。

>>461
アノテーションはいまやバイオインフォマティクスの中でも重要な仕事かと？
インタフェース作り・・・でもそれで大型予算もらってるバイオインフォ屋が
いるじゃないか。しかも日本では老舗ないし大御所（ぷ

で・・・ど真ん中ストライクってなに？まさかE-Cellか？

アノテーションはいまやバイオインフォマティクスの中でも重要
アノテーションはいまやバイオインフォマティクスの中でも重要
アノテーションはいまやバイオインフォマティクスの中でも重要
アノテーションはいまやバイオインフォマティクスの中でも重要

>>462
書いてることには同意するが、あんたが誰だかわからんな・・・
他はだいたいわかるつもりなんだが。地方の人ですか?

バイオインフォマティックスって学問分野の名前ではなくて、
新しい業種の名前なのですか？

詳しく知りたい方は今週郷のネイチャーをどうぞ。

学部生です。
夢のある分野ですね。

＞MDとドラッグデザイン

これに繋がって来るとなると、意欲が湧きます。
いざ「電話帳」に向かわん。

>>458　まあ、世の中案外そういうやつが巧くやってるよね。

バイオインフォマティクスのど真中ストライク(つまり本流)ってなんだと
思ってるの?

バイオインフォという地点で、本流じゃないがの。

やっぱ、本流といえば相同生検索でしょ

そういやあさあ、FPGA使って安価な高速相同性検索装置作る研究してた人、
どうなったかなあ？
まさか研究でやってる以上、単に記号が作ってるものの「レプリカ｣が
出来ましたってのが結果てことはないんだよね？
その上、出来合いのものを買ってくるより金かかったりとか・・・ないよねぇ?

>>472
研究内容知らないでとやかくいってる厨房と思われ

だいたいこの板厨房多すぎないか？
相同性検索がバイオインフォの本流なんていってる時点で終わってるぜ（ぷ
コンピューターをつかって生命の根本原理を解明するのがバイオインフォだろ！

「生命の根本原理を解明する」のは数理生物学や生物物理学。
それらに関係したツールを作るのがバイオインフォマティクスだろ。

自分で実験せず、他人が出した膨大な情報を分析して、金鉱を
見つけたという点では、ワトソンとクリックだな。
塩基配列解析じゃなくてX線解析だが、こいつらの研究方法が
最高のバイオインフォマティクスだろう。

ついでにいうとメンデルとかも最強のバイオインフォマティクス。
えんどうまめの解析から方程式見つけちゅうんだから。
はっきりいうと、真のバイオインフォマティクスは天才じゃないと
無理。
コンピュータいじってれば、理論が出てくると思ってるDQNは
いってよし。

>477
＞ついでにいうとメンデルとかも最強のバイオインフォマティクス。
＞えんどうまめの解析から方程式見つけちゅうんだから。

文章が幼稚ですね。

>478
誤： 文章が幼稚ですね。
正： 文章が幼稚でちゅね。

バイオインフォマティクスの定義でちゅ。
アルファベットΣ={a,t,g,c}上の言語L（LはΣ*の部分集合）
を発見すること。なお、Σ上のすべての言語の集合はΣ*の
ベキ集合になる。（DNAの長さは無限として）

言語ってなんでちゅか？

480の考え方は本末転倒的におかしいよ。
DNAや蛋白質の配列情報を「記号論」的に捉えようという一昔前の
考え方だ。記号論的側面だけでは破綻しかかっているから、「意味
論」を援用してDNAという化学物質そのもののもつ性質や、蛋白質
それぞれの性質や、アミノ酸のそれぞれの性質をとりこみながら
補正していく（context dependentな解析）というのが、今の一つの
潮流だろう？？　隠れマルコフモデルというのも「意味論」の研究から
でてきた数学的テクニックだしさ。

それと
＞Σ上のすべての言語の集合はΣ*のベキ集合になる。（DNAの長さは無限として）
これって「言語」の定義にもよるけれども「ゲーデルの不完全性定理」に
反していないか？

言語ってのは普通、文字列の集合を意味する（個々の文字列の長さは
有限だが、無限集合であっても良い）
しかし、480 の定義では、DNA の配列を決める事がバイオインフォ
の目的になってしまうような気がする。ゲーデルの不完全性定理は
関係ないと思うが、そもそもなんで DNA の長さが無限ってのを仮定
しているのかは謎。

というわけで、480 の定義はどうしようもないが、482 の理由では
ないと思う。（別に482の言う記号論と意味論は矛盾しないから）
言ってる事はその通りだと思うが。

>>452
MDとドラッグデザインに
ついて詳しく教えてください

>>484
MDでドラッグデザインするには、まともなことができるようになるまでは、後５０年必要ですので、気長に待ちましょう。

>>485

んなこたあない。が、現在の力場が不完全なのも確か。まぁ、10年もすれば
その改善に加えて計算機パワーも増しているでしょうから、タンパク質<->タンパク質の
ドッキングの計算も容易に出来るようになるでしょうね。あと、MDでなくてMOの
計算も、計算機パワーの向上から可能性が出てくるでしょう。地球シミュレーター
クラスの計算機が今後増えてくるのもすでに既知のことなのでは？

配列情報解析って、Recordsetの単位で解析するってことですか？
>>480さんの言うことが事実なら、茶筅でも解析可能なのですか？

･･･初心者＆教えて君だけど許して。

ッて有価、４８０が定義になってるゆーか
意味なしてる思うてる時点でＤＱＮ。

>>486
X線とかで複合体の構造が分かってもデザインなんか出来ない場合が多いのに、
シミュレーションで薬が出来るかよ。
全くないとは言わないが、現状では合理的なドラッグデザインなんか
後からの理由付けのための解析がほとんどだ。
計算機パワーの問題じゃねえんだから、現場を知らない厨房は黙ってろ。

バイオインフォのドラッグデザインって
実際何やってんの？
これからどういう方向に向かうわけ？

♥

>>489
まあいまどきde novo デザインなんてだれもやらないでしょう。
でもin silico screeningはどうよ？
１００万検体くらいの低分子化合物と蛋白質の立体構造との
高速ドッキングで、上位に上がってきたものから順に実際の
スクリーニングにかける。実際の計算で動いているのは
dockやautodockに、各自MDいれたりSAいれたりモンテカルロしたり
してサンプリングを拡げるわけ。
ヨーロッパや外資系の製薬会社ではルーチンでやってるよ。
あとコンビ・ケムとも組み合わせてin silico combi-chem/HTSなんて
のも出てきたりして。
この手法、出てきた当初は計算速度を優先させるためドッキングの
ほうの計算精度をおとしたり、サンプリングを減らしたりしていた。
計算機パワーが上がればどんどん精度があがる。でもそれ以前でも
けっこうあたりを引っ掛けてきていたりしたので、力場の精度云々は
実はあまり関係ないような気がする。

in silico screeningってなんですか？

>>489

だから10年後の研究なんじゃないの？と言ってるんだけど
そして力場の研究も大事だと言ってるでしょう？そして
そのうちにMOの計算が出てくるともね
人の書いたものをちゃんと読んでいないでしょう？

>>492

autodockにはすでにSAが入ってるよ

現状の精度ではautodockはあんまり使えないなあ・・・

目利きが重要

>>483
確かに記号論的な解析だけでは例外（？）の多すぎる生物を対象にするのは難しいと思う。
そもそも、配列比較とかGene Findingとか本当に配列だけ見てればどうにかなるような
分野はもうかなり成熟してしまっていて、力任せで行けば多分どうにかなるけど、ぜんぜん
計算機の速度が追いついてない分野と、問題として物凄くハードなもの（つーか根本的にデ
ータが足りない）が残っていて、さて、これからどうしようか？という段階なんじゃないかなあ。

数学、CSの人間は一般性を強く求めるけど、結局部分的問題にのみ応用できるヒューリスティック
やエキスパートシステム的なものを組み合わせて地道にやってゆくしかないような気がする。
でも、それには生物学の高度な理解が必要。まあ、精進するしかないですわ。（自分は情報系）

>>497
禿同。
e-cellをバイオインフォマティクスと捕らえられすぎてて、
情報屋からすると非常に迷惑。
ウェットで実験をする。
データがたくさんなのでコンピュータに入れてみる。
データを可視化してウェット屋がモデルをあれこれ考える。
そのモデルを検証するためにまた実験する。

この繰り返しをサポートしてるのがバイオインフォの位置付けじゃないか？
ドライ屋はウェットに成り代わろうとしてるんじゃなく、
ウェット屋に足りない部分をサポートしてるだけでしょ。
ただそれにはドライ屋にも高度な生物学の知識が必要だろうけど。

ドライに対する偏見が強くて情報屋としては非常に商売がやりにくい、、

ウェットな実験を伴わないバイオインフォは机上の空論。
ドライなシミュレーションをウェットに還元してこそ、
バイオインフォに意味がある。

dockもautodockも「あたり」を出しやすくするために、独自にルーチンつけくわえたり
ソースコードハックしたりするのがあたりまえってきいたけど。defaultの設定が
悪いというだけの気もするよ。
インストールしたら誰でも使えるってもんではないのは確かだけど、この業界
どれもだいたいそんなもんだろ?

>>498
全くその通り。
なんだか知らんけど、異様にプライドの高いって言うか、ウェットと競うとか
根本的に考え方が間違ってるDQNな情報系の人がいるのは同じ情報系として悲
しいことです。

究極的にはツールなのかもしれないけど、やっぱりBlastとか開発した人には
ウェットの人たちも一目置いていると思うんです。そういう手法的なブレイクスルー
だって立派なバイオインフォだと思うんで、真の意味で役に立つモデル、ツール
などをウェットな人たちと協力して築いていけばいいと思うんです。

初期の進歩が急激だった分、これからは本当に地道な取り組みが必要だと
思いますけどね。

>>500
そうですね。
まあ本当はインストール一発でどんな問題もこなせるシステムが理想的
だけど、なかなかそうもいかない。バイオインフォ（と言うか生物学）
の宿命な気がする。

======2==C==H======================================================

　　　　　　　　　２ちゃんねるのお勧めな話題と
　　　　　ネットでの面白い出来事を配送したいと思ってます。。。

===============================読者数：105420人　発行日：2002/05/020

どもども、ちょっぴりワキガのひろゆきですー。
いやぁ、もうすぐですねー、谷澤動物病院の裁判の判決ですー。。。

おいらはいつものとおり、
「投稿者がわからないので勝手に削除は出来ない」
「勝手に削除したら投稿者に訴えられてしまうかも知れないから削除は出来ない」
との主張を繰り返してきたんですけど、裁判官てば実に冷ややかな目でおいらを見るんですよー。。。
その上、
「削除出来ないんじゃなくてするつもりがないんじゃないですか？」
「悪質な書き込みをむしろ売り物にしてるんじゃないですか？」
「発信者を特定出来るようにようにしてから能書きを語るったらどうですか？」
なんて嘲りの笑みを浮かべながら言うんですよー。。。
本当に憎らしい奴ですー、、うぅうぅ、、

ところで、谷澤動物病院てば、おいらのことを訴えてから客が２割も減ってしまったそうですー。。。
おいらのことを訴えると被害が余計に拡大するってことですね。。。えへへ。。。

んじゃ！

age

>>501
BLASTなんかは、中身のアルゴリズムはつまんないので、生物やさんは敬意を表するかもしれないけど、おれはぜんぜんすごいとは思えないっす。
アルゴリズムやさんなので、たとえば最近出た，アラインメントをO(n^2/log n)で計算するアルゴリズム、とかそういうのには敬意を表するな。

>505
>BLASTなんかは、中身のアルゴリズムはつまんないので、生物やさんは敬意を表するかもしれないけど、おれはぜんぜんすごいとは思えないっす。

生物屋でも敬意を表しません。

しかし、ないと不便だろ?

>>472-473
で、まともな成果あんの？

>>505
じゃあBLASTよりも良いものを作れるの？
煽ってるわけじゃなくて純粋な質問す。

>>505
新しいアルゴリズム教えて

>>509
505じゃないけど、
エンジンだけなら比較的容易に作れるでしょ。
新しいアルゴリズムを実装すればいいだけの話し。

私は生物屋ですがBLASTにもFASTAにも敬意を表しますよ!

それより、>>505 , >>507 , ちょっと聞いてくれよ。
生物屋には最近よく506みたいな勘違い野郎が出没します。
たいていはDQNだから放っておいていいです。
一度ツールとして確立されたり、キットとして売りに出されて
定着すると、途端にそれに対する興味を失ったり、それを作った
人に対する敬意も失うタイプの人です。なんでもブラックボックスに
してしまうので、背後の原理を理解しようという意欲もなければ、
自分でトラブルシューティングもできないので、「誰にでもできる
実験と誰にでも出せる結果」にしか出会えません。

研究室入り立ての大学院生なんかに多いです。うちの遺ってほしい
ウザイ新入りは、みんなそういうタイプです。年寄り連中からは(w)
「キットバイオロジスト」と揶揄されてます。
大学院卒業後は各地でソルジャーとして重宝されます。

MEMEに敬意を表明します。

>>511
全然答になってない。
エンジンって何のどんなエンジンの事？
実装すればいいだけの新しいアルゴリズムはどこにある？

>>513
ほほう。ほうほう。
どの辺に、なのでしょう。

どっかでアレを見たクチですかね。

おら、低学歴ども！ＢＩＯＩＮＦＯの覇権はわがＴ研が戴いたぞ！！！！！！！
ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！
ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！
ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！
ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！

>>515
名の知れたモチーフや今までの配列を気にせず、
ただ機械的にぐりぐり配列を舐めまわし、
意味ありそげなモチーフくさいものを見つけ出すところ。

帰ってきたそのデータを見てん〜と考えられるところ。
そんでもってMASTに投げてまたん〜と考えられるところ。
実験の合間の暇つぶしには絶好のネタ。

留学帰りの人から教えてもらい、
毎日のようにジョブ投げてます。

既知のものがいくらわかっても、新しい発見ってわけにはいかないもんね。
未知だけど意味ありそうなところにこそ、宝があるわけだから。

生化学的に（分子レベルの）機能が不明な（今までに全く知られていない機能を有する）
蛋白質はどれくらいの比率であるのでしょうか。
バイオインフォマティクスはそういうものに対してはどう対処するのでしょうか。
比率が高いと無視するわけにも行かないような気がしています。

>>519
>比率が高いと無視するわけにも行かないような気がしています。

そりゃ無視はしないさ。
いろいろな試みを行なって機能を推測・解析します。
この手の試みはいくつもあります。
バイオインフォはそのうちの一つの試み。
最終的にはナマ実験をやって証明しないと、
まともなジャーナルは相手にしてくれません。

ってことが聞きたいの？

あなたが病気の原因遺伝子を見つけました。
遺伝子のモチーフ解析を行なってもたいしたモノが引っかかってきません。
あなたなら次どうします？
機能不明な疾患遺伝子は山のようにあるから、
ちょっとやってみようよ。
もしくは機能がわかっている疾患遺伝子について
バイオインフォのみのアプローチでどこまで機能が予測できるか
ちょっとやってみようよ。

「ある遺伝子の機能がわかっている」というのと
「◯◯遺伝子の機能は△△であるという論文がでている」というのは
似ているようで違いますよね?なぜならCNSクラスの論文でも
追試したら嘘だった、とか、データの捏造だった、とかアーティファクト
だった、とか、そこまでいわなくても拡大解釈だった、なんて例はざら
にあります。
そこで、一般的な質問なんですけれども、バイオインフォ的に
「機能がわかった」という「わかった」というのは誰がどこで
決めているのですか?

>>510
今年のSODAをみてごらん。感動するよ。
でも、実際には役に立たないアルゴリズムですが。

よーっぽど、でかい配列とか、圧縮が何故かうまくいく配列とかだと、計算が速くなるかもしれない。
しかも、アファインギャップも、マルチプルアラインメント化もできないアルゴリズム。

でもでも、O(n^2)の壁を破った、という意味ですごく画期的。ひとつアルゴリズムがある、ということは、他にも可能性がある、ということ。
もしかしたら、実用的で速いのを、そのうち誰かが考えるかもしれません。

なんか情報科学的な話でスマソ。

>>509
「同じくらい良いもの」をいくらでも作れると思います。
BLASTより明らかにどんな場合でもいいもの、なんてのは、もちろん難しくてできるとは思いませんが。
BLASTなんて、いくらでも思いつく方法のうちのひとつに実装にすぎません。だから面白くないんです。。。

ついでにいうと、よりよいものを作っても、長い間みんなが使ってきたBLASTを置きかえるのは相当難しいと思う。。。

>>521
まあせいぜい「このような計算/解析によってこのようなことが推測されました」
という論文が出てるねえ、くらいなもんにしかならんだろ。
評価の仕方は実験データと一緒では。

>>520
・・・答えになっていないように思うんですけど。勘違いされているのかなあ？
私が言った「今までに全く知られていない新しい機能」とは、例えば
ペプチド鎖を鋳型にして、核酸を合成する機能（そんなの絶対ないだろうけど、例えばの話）とかのことです。
全く知られていない機能だからモチーフ検索は当然出来ないだろうし、
立体構造が分かっても、どこが活性部位かを推測するのが難しいでしょうし、
仮に推測出来たとしてもその活性部位近傍の側鎖構造から機能を予測するのは
非常に困難ではと思うわけです。
（少なくとも現在の物理化学の知識ではまず無理でしょう）
そうすると、これはもう試行錯誤的に実験をするしかないわけで、
その実験さえもどうやるべきか非常に悩むと思います。
それでも、バイオインフォマティクスも一つの手法だとおっしゃるかもしれませんが、
私には具体的にどんな手法で推測するのかイメージできません。

それで、バイオインフォマティクスで機能がある程度予測できるためには、
蛋白質の機能辞書というものがかなり完成していないと難しいかなと思っていて、
実際、その辞書の穴が10%と30%ではかなり違うと思うわけです。
じゃあ、一体その穴は現段階ではどれくらいの割合で存在するのかなと思って質問してみました。

恐らく誰もちゃんとは答えられないと思いますが（当然ですよね）、
インフォマティクスをやる人は一応自分なりの見通しを立てておいた方がいいのではないかと思ったりもします。
どのようにお考えか、ご意見を聞かせて下さい。

>>522
さんくす。Crochemore のですかね。読んでみます。
ところでよく知らないのだが、DPで Four Russians' technique
というものつかうと O(n^2/logn) になるらしいのだが、全然関係
ないかな？

>>516 ：名無しゲノムのクローンさん ：02/05/23 01:09
>おら、低学歴ども！ＢＩＯＩＮＦＯの覇権はわがＴ研が戴いたぞ！！！！！！！
>ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！
>ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！
>ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！
>ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！ｇｅｔ！！！！！

Ｔ研の高学歴の方々は、何と崇高な夢をお持ちなのでしょうね。
先生の名前が示すように、高いところが好きなのでしょう。

T研ねぇ。

T木研ですか？T田研ですか？

10年後の研究ってことは、「萌芽的」に出せばいいの？

>>524
だったらはじめっからそういうふうに書けばいいのに。。。。

>>519の書き方で他人に理解しろという方がおかしい。
>>520が答えになっていないと言うのならそもそも>>519が質問になってない。

>>524
まるで、辞書の完成度が穴の方がちゃんとしている部分より小さいような書き方ですなぁ。。。
１０％〜３０％の大きさの穴だなんて、眼がフシアナさんだよん。

１０％〜３０％わかっている、とかいうですら、ものすごい過大評価だと思う。

情報系での仕事なら、新しいアルゴリズム勝負でしょうな。
既存のものの欠点を挙げて、それを解決するためにむにょむにょと。

あとは、やはり目的に最適な方法論が重視されるのでは？
あーこんなやりかたあったんだー！と思わせれば、良い仕事になると。

製薬系は・・・。スクリーニングの手法論だろう。
既存の有機化合物のライブラリという利点があるので。
意外に、この辺の方法論での新規性がないように見えるが・・。
コッソリやってるかもしれないけど。

どこからでも、おもろい話が出てくることを期待。

>１０％〜３０％わかっている、とかいうですら、ものすごい過大評価だと思う。
そんな状態で予測するの？

だからこそ予測なんでしょ?
わかってたら、予測じゃなくて推測もしくはパターンマッチ。

でもそれじゃあ当たらないでしょう。

もっとも、当たらなくても困らないのが予測屋。
それでも予測することが仕事の予測屋。
当たらなくても情報屋の仕事としてはOKということみたい。
出来れば実験屋に結果を出して欲しくなかったりして。
当たるときは推測もしくはパターンマッチ。

大いなる自己満足と思うのはおれだけか。

>>531
>情報系での仕事なら、新しいアルゴリズム勝負でしょうな。
でもデータベース作りましたとかビューアー作りましたとか後追い実装ばかりのような気が・・・

いいんじゃないか？
それでもデファクトスタンダードは存在するし、流行り廃りも激しい。

>>534
予測は 100% にはなりえないから、最終的に実験による確認は必要で、あん
まし当たらなくても、当たるものもあれば、全体で見ればあてずっぽうにラン
ダムに確認していくより幾許かマシじゃん？って事じゃないんですかね。

> 当たらなくても情報屋の仕事としてはOKということみたい。
OK とまでは言わないが、みんながみんな、実験で確かめらるわけでは
無いので、既知のものをどれだけ説明できるか、と言うのを指標にした
りするのでしょう。

> 当たるときは推測もしくはパターンマッチ。
> 大いなる自己満足と思うのはおれだけか。
良い手法がまだ無いってだけで、別に方向性が間違ってるとは思わないけどな。
今後の研究に期待しましょう。
(ところでパターンマッチってどういう意味ですか？)

>予測は 100% にはなりえないから、最終的に実験による確認は必要で、あん
>まし当たらなくても、当たるものもあれば、全体で見ればあてずっぽうにラン
>ダムに確認していくより幾許かマシじゃん？って事じゃないんですかね。
どれくらいマシなのかね。具体的に数値で示してね。

>> 当たらなくても情報屋の仕事としてはOKということみたい。
>OK とまでは言わないが、みんながみんな、実験で確かめらるわけでは
>無いので、既知のものをどれだけ説明できるか、と言うのを指標にした
>りするのでしょう。
実験屋は、最終的には全て実験で確かめてます。
あんたも、「最終的に実験による確認は必要で」と言っているでしょう。
事後説明しようとしまいと、それはあんたたちの問題だね。

>パターンマッチ
知らないね。おれが言ったんじゃないよ。
上の方でどこかの厨房が言ったんだよ。

今後はより高速な実験手法に期待だな。

SOSUIってどう？？

さて、ISMB02 の締め切りが過ぎました。
ポスターで行く皆様方、ちゃんと結果でてますか？
希望、期待や目処でだけでアブストを書いたヒトは、がんばって
結果だしてくださいな。

> どれくらいマシなのかね。具体的に数値で示してね。
いや、漏れもしらんよ。
今の技術がどうだ、じゃなくて、最低限、全くランダムに選ぶよ
りは当たるんだったら、ちったー役にたつんじゃないの？ってこ
とを言いたかったのだが。

> 実験屋は、最終的には全て実験で確かめてます。
> あんたも、「最終的に実験による確認は必要で」と言っているでしょう。
> 事後説明しようとしまいと、それはあんたたちの問題だね。

事後と問題が何を指しているのわからん。ｽﾏｿ。
予測ではない、本当の答えを知るためには実験による確認がもちろん必要で、
実験屋は最後のその実験による確認を取らないと評価されない。予測屋は、
その最後の確認に至るまでの過程を少しでも手助けができる技術を作れば
評価の対象になり得る。そういう意味では「当たらなくても情報屋の仕事
としてはOK」かもしれんが、手助けになるくらいは当たってもらわないと
困るよ？

実際にその技術が手助けになるか、ならないかの評価は一般に非常に難しい
事なので、既知のものをどれだけ説明できるかで評価しようとする場合もあ
るって事。沢山の未知のものに対して実験で確認して、その結果でその技術
の有効性を評価するってのがベストなのだろうが、「技術の開発」という
仕事にはそこまで求めない場合が多い。

自分の作った道具が実際に役に立つのは情報屋としては嬉しいので、
実験屋に結果を出して欲しくないなんて事は無い。

>いや、漏れもしらんよ。
じゃあ、何も言うな。それが全てだ。
じゃあ、何も言うな。それが全てだ。
じゃあ、何も言うな。それが全てだ。

＞実験で確認して、その結果でその技術
＞の有効性を評価するってのがベストなのだろうが、「技術の開発」という
＞仕事にはそこまで求めない場合が多い。

んなこたないよ。実際に役に立たない技術はｸｿだ。
理論ならば、それは別の話しだが。

541は相当なドキュソだな。もう本当に笑うしかない。
自分で言っていることが思いっきり矛盾している。

>予測ではない、本当の答えを知るためには実験による確認がもちろん必要で、
>実験屋は最後のその実験による確認を取らないと評価されない。予測屋は、
>その最後の確認に至るまでの過程を少しでも手助けができる技術を作れば
>評価の対象になり得る。そういう意味では「当たらなくても情報屋の仕事
>としてはOK」かもしれんが、手助けになるくらいは当たってもらわないと
>困るよ？

ということと、

>実際にその技術が手助けになるか、ならないかの評価は一般に非常に難しい
>事なので、既知のものをどれだけ説明できるかで評価しようとする場合もあ
>るって事。沢山の未知のものに対して実験で確認して、その結果でその技術
>の有効性を評価するってのがベストなのだろうが、「技術の開発」という
>仕事にはそこまで求めない場合が多い。

ということが思いっきり反対の立場だろ。

「手助けになるくらいは当たってもらわないと 困るよ」　と
「「技術の開発」という仕事にはそこまで求めない場合が多い」　ということを
どうして同時に言えるんだ？

まあまあ。
いいたいことはわかりますが、そんなに叩かなくても。

> 「手助けになるくらいは当たってもらわないと 困るよ」　と
> 「「技術の開発」という仕事にはそこまで求めない場合が多い」　ということを
> どうして同時に言えるんだ？

反対ではない。求めない場合があるのは*実際に沢山実験して*、これは
使える技術だったよ、と評価すること。実験しないなら他の方法でそれ
を示そうとしなければ認められない。

手助けになるくらい当たるかどうかの評価は難しいと言いたいわけ。
そもそも帰納的に求めたものに対して正確に評価するのは無理。
注意すべきなのは、たとえ実験したとしても正確な評価にはなり
えない。「こういう場合にはうまくいった」、とは言えるけど、次に
出てくる未知のものに対してはどうなるかわからない。

> んなこたないよ。実際に役に立たない技術はｸｿだ。
> 理論ならば、それは別の話しだが。

役に立たない技術はｸｿだよ？でも役に立つかたたないかの
評価が難しいんだってばさ

ISMBにポスターでいくなんて金の無駄。
口頭じゃない発表なんてだめだめ。
しかし、倍率５倍なんだよなぁ。

>>546
おまえ、本当にドキュソだな。評価が難しいで、全部済ます気か？
それに「評価が難しい」は理由にならない。絶対にならない。
手助けになるくらい「当たるかどうか」を評価するのが難しいわけだから、
「当たる」とも「当たらない」とも言えないわけだ。
それで、どうして「当たってもらわないと困る」と言えるのだろうか。
だからもし評価が難しいと思っているのなら、
手助けになるくらい「当たってもらわないと困る」とは絶対に言えない。

他の情報屋だって、流石におまえの矛盾には十分気付いているはずだ。
それともネタか？ネタなら、他でやってくれ。でないと荒れるだけだ。

>>546
>> んなこたないよ。実際に役に立たない技術はｸｿだ。
>> 理論ならば、それは別の話しだが。
>
>役に立たない技術はｸｿだよ？でも役に立つかたたないかの
>評価が難しいんだってばさ

役に立つか立たないかの評価をしてない技術もｸｿ。

技術は特定の目的に添って開発されるものなんだから、
その目的を満たすかどうかを検証するのは開発者の責任。
検証自体は自分でやる必要はないが、結果は示す必要がある。
評価をきちんとせず垂れ流しにしてる技術は、技術とは呼べない。

>>548
> 評価が難しいで、全部済ます気か？
漏れは評価が難しいから評価しなくて良いなんて言っていないし、全て
にあてはまるとも言っていない。言いたかったのは、ある予測の手法が
有効かどうかを評価するには、「予測結果と、実際に実験で確認した結
果と比べてどれだけ当たったかをもとに評価する」という方法だけでな
く、違う方法（例えば既知のものをどれだけ説明できるか）もある程度
認めても良いんじゃないの？ ということ。
Cross-validation とか認められない？

> だからもし評価が難しいと思っているのなら、
> 手助けになるくらい「当たってもらわないと困る」とは絶対に言えない。
わからん、ｽﾏｿ。
「当たってもらわないと困るけど、当たるかどうか評価するのは難しいなぁ」
じゃあ、どう評価しようか？って話なんだが...

「評価が難しい」事がなんの理由にならないと言っているの？
実験しない理由？評価しない事の理由にはもちろんならない。

ﾄﾞｷｭｿかもしれんが、学ぶ気はあるのでまぁもう少し付き合ってちょ
ﾏﾀーﾘといこうよ。今は他に話題あんまし無いみたいだし。
（でも言ってる事、そんなに違わないと思うんだけどなぁ）

わかるようなわからないような。
要はさ、評価できないのを良い事に言いっぱなしのひとが多いんだよな。
で、評価できないのは本当に出来ないというよりは、
ワザとやってないってことがある。理由はいろいろあるだろうけど、
最大の理由は「技術開発｣してるひとの勉強不足と現状の認識不足のように
みえるのだが。

役にたつかどうか、というのも境界条件依存だから、必ずしも
意味のある尺度ではないんじゃないのかな?

>>552
言いっぱなしとか、わざとやってないって？もう少し具体的にいって
もらえないでしょうか。評価自体しないということは情報でも（当たり
前だが）認められないので、何のことを言っているのかイマイチわから
んので興味ある。

>>553
境界条件依存ってのが意味わからん、ｽﾏｿ。
役に立つかどうか、は非常に意味のある尺度だけど
正確に測りえないから苦労する、ってのでどうか。

>>551
おまえの文章は全く持って意味不明だ！
自分でドキュソと認めるなら、もう何も言うな！
大体、マターリといこうとか言っているところからすると学生だろう。
金もらって働いているとな、そんな呑気なこと言ってられねえんだよ。
決められた期間内で、未知のものを出来るだけ多く機能解析する必要があるんだよ。
だから、インフォマティクスだろうと何だろうと役に立つならおれは使うよ。
でもなあ、現段階ではそんな既知のものを解析して満足している手法を
使っているわけにはいかないんだよ。
俺の上司だって馬鹿じゃないからね、いつまでも成果が出なかったら
金も人も出してくれなくなるんだよ。

>555
まあそう熱くなるなって。しんどいのは分かるけどさ。
ﾏﾀｰﾘが厭だったらもっとクールに逝こうぜ。

>>556
そうだな、少し熱くなり過ぎているかもしれんな。
だが、551のドキュンぶりは目に余るものがある。
こういう厨房は徹底的に粉砕するべきだ！！！

> だから、インフォマティクスだろうと何だろうと役に立つならおれは使うよ。
> でもなあ、現段階ではそんな既知のものを解析して満足している手法を
> 使っているわけにはいかないんだよ。

それで良い。道具なんて自分に合ったものを使えば良い。無理にでも
そういう手法も使うべきたと言った覚えは無い。そういう手法でも役
に立つと思う人がいるかもしれない。それともその可能性までも否定
するのか？選択肢の増えることのなにがいけない？

>>555 は今はインフォマティクス使ってないのか？それとも、役に立つ手法
を使っているのか？使っているのであれば、最初に何故その手法なら使って
も良いと思ったのか？使ってないのならば、どういう風に評価された手法だ
ったら使っても良いと思えるのか？

正直、ドキュソは555の方だと思うが。

>>559
じゃあ、おまえ551の滅茶苦茶な文章を理解できるのか？
それとも自作自演か？

555は自分のことを使い捨てソルジャーと認識していると思われ．

バイオインフォマティクスはblast / fastaひとつとっても
十分役に立つよ。所詮はツールだから、どこでどう使うかは
使う人のセンス次第だろ?
ただし原理やそのツールの特性をしらないで、クリック一発で
なんでも結果が出てくる、と思ってる人が「実際に使ってみて
役に立たない」といってくる場合、それはツールや原理に問題
があるのか、使う側のレベルが低いせいなのかは、わからない
からね。

＞ 金もらって働いているとな、そんな呑気なこと言ってられねえんだよ。
＞決められた期間内で、未知のものを出来るだけ多く機能解析する必要が
＞あるんだよ。

そういうときこそ、既に確立されているバイオインフォの緒ツールの
「正しい使い方」と原理を一通り講習うけてマスターしたほうが
いいよ。機能解析というのがどういうレベルなのかわからないけど
(つまりvitroでHTSがしたいのか培養細胞でなんかやりたいのか、
ノックアウトマウスでの機能がみたいのか、medicinal chemistryが
したいのか、立体構造が決めたいのか、それとも「特許のために
とりあえず機能ということばを使ってみたい」のか)
人が手作業でできることや、人が頭で考えられることの大半は
コンピューターや工業用ロボットの導入で高速化できるからさ。

俺、551でも559でも学生でもないけど、559に同意。
実は551=555の自作自演だったりしたら面白いが。:-)

俺の理解では、551の主張は、
(1) ドライなモデルを作る
(2) そのモデルにもとづいて予測する
(3) その予測が正しいかどうか、ウェットな実験をして確かめる
という手順だけがモデルを評価する唯一絶対の方法でもないだろう、
ってことかと。

たとえば、「予測」じゃなくても、すでにわかっている結果を十分に説明できる
簡潔なモデルがあれば、それはそれなりに良いモデルと言えるだろう、と。
もちろん、恣意的な後付けのモデルじゃ駄目だし、「予測＆確認」もできれば
したほうがbetterなのは当たり前だけど。

俺は551の文章も十分に明確だと思うので、それが理解できなければ
いくら説明しても無駄かもしれんが…とか煽ってみるテスト(w

全然関係ないのですが、BioEditのようなできればwindowsで動くフリーの配列解析ソフトを探しています
イメージ的にはゲノムにcDNAをマッピングし、グラフィカルな結果を出してくれるようなもの、、
そんなものはないのでしょうか？
linux用でもよいのですが、、、
お勧めがあれば教えてください

>>558
おれは勿論バイオインフォマティクスのツールは使っているぜ。
原理だって一応勉強したことはあるしな。
それで、問題なのは既存のソフトじゃ皆目見当が付かないようなものの話だ。
話がどんどんずれてきていることに気付かないのか？　このドキュソどもが（一人かもしれんが）
既存のものがどれだけ当たりました？　cross-validation？　だから何？
それはさあ、おれの抱えている問題に対しては何の情報ももたらしてくれないんだよ。
勝手にやってればいいんじゃないの。誰かのM論かD論くらいにはなるかもね。

>>564
ttp://www.ensembl.org/
とか。

>>565
>（一人かもしれんが）

あなたのことだよね？(w

>>565
漏れはもともと>>534が持っている予測屋・情報屋に対する不満の本質は
何なのかを知りたくて書き込んだのだが、それを探ろうとして話は多少
ずれたかもしれん。

ツールを「勿論」使っているという事は、バイオインフォの有用性自体を
否定しているわけじゃないのね。まとめるとまあ要するにあれだ、結局
>>565 は自分が知りたいと思っている事を、ちゃんと教えてくれるような
ツールを誰も作ってくれていない、ということに不満なんだね。

精精仕事頑張ってちょ。成果出るといいね （´∀｀）

>>565 よ、
とりあえず「おれの抱えている問題」とやらを情報屋に説明してみろよ(ｗ

誰かＭＣＭＣについて教えてください。
特にゲノム領域への応用事例等について。

>>565
でもそうすると、
(1)565さんの抱えている問題は非常に本質的で、バイオインフォマティクス
では原理的に答えられない問題
（つまり、ウェットをやってみないことには本当に何もわからない）なのか
(2)実は既にそういう問題にアプローチするバイオインフォ的手法または
ツールはあるのだが、565さんやその周りには詳しい人がいなかった
のか
(3)実は565さんも使ったことのあるツールで問題解決できるのだけれど、
使い方やパラメータ設定がちょっとトリッキーだった、
のか
わからないよね。

>>569
だから、相同性検索をしてもモチーフ検索をしても全然近いものが
引っかかってこないアミノ酸配列を有した蛋白質の分子レベルの機能。
既知の機能なのか、全く未知の機能なのかも分からない。

＞相同性検索をしてもモチーフ検索をしても全然近いものが引っかかってこない

いまどきそんな遺伝子あるのかな?
yeastもC.elegansもgenome projectが終っているのに、そのなかの
hypothetical proteinにも類似配列が見付からない?
もしそうなのだとしたら、考えられることは、なんの生物か知らないけれども
その生物にのみ特異的な機能にリンクしている蛋白質である可能性が非常に
高いので、その生物のみに特徴的な生態や生理機能から類推していけばいい。

ただしどっかでframeがずれて、まちがってる場合は漏れは知らんぞ。

>>573
hypothetical proteinじゃ、機能は分からないでしょう。
上の方の発言、読んでる？　元々の流れをちゃんと理解してね。

読んでるさ。
でも
＞ だから、相同性検索をしてもモチーフ検索をしても全然近いものが
引っかかってこないアミノ酸配列を有した蛋白質の分子レベルの機能。
って書いてあったから。
hypothetical protein はひっかかるけど機能が不明、というのと
hypothetical proteinすらひっかからない、というのは大違いという
ことを説明したかった。流れは十分理解してるよ。
あんた本当に他人にわかるように説明する気あるの?

hypothetical proteinがひっかかるのだったら、それだけでかなり
ヒントが得られるのだけど。まあきっとそれくらいの常識は知っていて
それでも「わからない」って言ってるんだよね?

だったらその蛋白質には「機能は無い」よ。実験するだけ無駄だと
思う。

>hypothetical proteinがひっかかるのだったら、それだけでかなり
>ヒントが得られるのだけど。
どんなヒント？

ちなみに、その生物のみに特徴的な生態や生理機能から類推して分かるのは
細胞レベルの機能であって分子レベルの機能ではないと思われ。

書き忘れたんだけど、
>１０％〜３０％わかっている、とかいうですら、ものすごい過大評価だと思う。
という意見についてはどう思う？
おれは、そこまで低くはないと思っていて、分からないのは多くても30%くらいかなと
思ってるけど。

で、結局、 >>565 は、>>563 とか >>568 みたいな本質的なツッコミには答えられないのね(藁

>>555 が登場して以来、このスレ見るのが楽しみ(w
盛り上げてくれて感謝してる。

通りすがりのものですが、初歩的な質問ですみません。
hypothetical proteinて何ですか。

ＯＲＦとはどうちがうのですか？

まあ、>>565はただの自己厨かつ生物屋としても二流のようだが、
あえてものすごく好意的に拡大解釈すると、彼または彼女は
根っからの生物屋というか自然科学者で、物質的発見至上主義というか、
「きれいなモデル」とか「根本的原理」みたいな抽象的概念なんか
どうでもいいんだろうな。きっと数学とか情報科学とか大嫌いでしょ？
「…の研究者が新しい機能を持つ遺伝子を発見！」とか新聞に載る(笑)ような、
誰にでもわかる表層的成果にしか興味がないタイプというか。

あ、別にそういう考え方が悪いといってるわけじゃないからね。
それはそれで立派な見識だと俺は思う。

>>582
もう笑うしかないな。
そんなこと言って煽っているつもりかもしれんが、
お前の方こそ、実は煽られていることに気付いた方がいいな。
まあ、おれの本業は絶対に分からないだろうけどな。

おれも、バイオインフォマティクスの研究をすることが悪いとは言っていない。
ただ、ウェット実験屋には既に十分に確立されたツール以外は、全然役に立たないと言っているだけだ。
もっと事実を冷静に見つめてみろ。

ちなみに、おれは数学と物理は半端じゃなく得意で好きだったよ。

なんかﾈﾀっぽいな

確立されたツールは研究の対象としてはつまらんね。
確立されていないからこそ研究の対象になるんだし、
それに対して確立されてないから意味ないと言われてもね。

> なんかﾈﾀっぽいな

同意。やっぱり551=555か？

まあなんだ、とりあえずﾈﾀじゃないと仮定すると、>>584も大変なんだな。
俺も2chなんか読んでないで研究するぜー、って気持ちになってきたよ。
ありがとう。

俺の研究分野（情報科学系だけど、かなり基礎理論のほう）からして
直ちに君の役には立てないが、すげーうまくいったとして10年後ぐらいには、
少しでも今の君と同じような人の役にも立てるといいなあ。超間接的になるけど…

>>584 は、結局 >>568 の指摘が図星だったってことね。

>>587
>俺の研究分野（情報科学系だけど、かなり基礎理論のほう）からして
>直ちに君の役には立てないが、すげーうまくいったとして10年後ぐらいには、
>少しでも今の君と同じような人の役にも立てるといいなあ。超間接的になるけど…
情報屋の研究としてそれで許されるなら、いいんじゃないの。
何度も言うようだが、それは否定しないよ。
でも、ウェットの実験やっている連中から見れば、役に立たない自己満足と
思われてもそれは仕方ないだろう。
この自己満足という言葉に一部の情報屋が過剰反応しているだけだということだよ。
まあ、予算取るときに役に立つんだという言い訳は必要だとは思うけど、
本音では開き直って自己満足だと認めれば、お互いまったくもって平和だと思われ。

>>580
日本語に訳してみなよ、そうすりゃ分かるさ

>>589
基礎理論 ＝ 役に立たない自己満足
なんだ。ふーん。
> でも、ウェットの実験やっている連中から見れば、役に立たない自己満足と
> 思われてもそれは仕方ないだろう。
それは>>589 が思ってるだけだろ。勝手にキミ以外の「ウェットの実験やってる連中」まで同類にしないでくれ。頼むから。

はいはい、私以外はウェットの人もドライの人も誰も自己満足と思ってません。
これで満足した？

まあ、頑張って論文書いて、出来れば情報系以外の英文誌に出して下さい。

生物系の論文誌ってレベル低いね。
情報系のプロシーディングスの方が上だね。

おっしゃるとおり、生物系の雑誌はIFは高くても
バイオインフォマティクスのレベルの高い研究は
ほとんど載りません。これは生物系雑誌のレベル
の低さを物語っております。
レベルの高い情報系の雑誌で頑張って下さい。

生物系の人は式が書いてあるとお手上げだもんね。

全くその通りでございます。
理解できてもせいぜいJ. Mol. Biolに載っている式くらいでございます。

http://ninkirank.misty.ne.jp/08/enter.cgi?id=askb

おまいらレベルの低い煽りはﾔﾒﾚ。っていうか煽るな。

自己満足だと思われてしまうのは >>589 の言うとおり、ある程度仕方な
いと思うよ。このスレを読んだ情報屋は、それなりの理由で、>>589 の
ような価値観を持っている人もいるんだ、と言う事を理解すべし。ついで
に言うと、実験屋も、情報屋のやっている事を「役に立たない自己満足」
として見下すんじゃなくて、「即戦力にはならんが、将来的に何か得る
ものがあるかもな」ぐらいの気持ちを持っておくれよ。

仲良くやっていこうよ。マジでどうしてこんなに対立 (2ch だけか？)
するのかが理解できんし、理解したい。

しかし >>589 よ、漏れがまだ気になるのは (>>534 にまた戻るが) ある
技術が確立されるまでの過程が自己満足にしか見えないのは仕方ないと
しても、「（情報屋が）出来れば実験屋に結果を出して欲しくなかったり
して」は無いだろう？これは情報屋のモラルを馬鹿にしているので納得
できないよ。

>自己満足だと思われてしまうのは >>589 の言うとおり、ある程度仕方ないと思うよ。
仕方ないことはない。自己満足じゃなくて十分に役に立っているし
基礎理論として十分立派な科学だよ。
自己満足だと言っているのは589のようなレベルの低い生物屋だけだ。

いやぁ分子機能をやってるウェット屋で589みたいな価値観の人がいまだに
いるというのが信じられない。というか589は本当にウェット屋なのかな。
駆け出しか厨房のような気がするけど。

589は本当はBLASTすら使ったことがないんじゃないかな。
きっとツールを使ったと言うこと自体が嘘だと思う。
自己満足だとか言う前に、ちゃんと自分で使ってみろよ。

ていうかさあ、BLAST作ったのは誰よ?
世の中のいわゆる「バイオインフォマティシャン｣が
いったいどれほどBLASTに貢献したわけ？
で、システムバイオロジーってナによ?

>> 602
BLAST は↓これらの著者達
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/blast_references.html

>>603
聞きたいのはそれじゃないって（笑）
ここでわめいてる人が作ったのかってきいてるの。
自分で作ったんでなければ、Blastが役に立つとかどうとかいうのは
一例ではあっても、自分が役立つと意う証明にはなってないよね？

問われているのは、「すべてのバイオインフォマティクス人が生物学にやく
にたっている」ではないと思うが。
「あるバイオインフォマティクス人が生物学にやくにたっている」と「あ
る生物学的問題にブラストがやくにたつ」では？
「すべての〜」は偽、「ある〜」は真であることはたやすく証明できるとおもわれ

でも情報の人達もセンスのあるウェット屋と二流のウェット屋を
区別できる眼を養うべきだよ。
で、589みたいなのとは組まないようにしたほうがいいよ。

正直、生物学と情報学だったらどっちの方が世の中の役に立ってますか？

>>607
そんなもの正確に説明出来る人は居ないと思われ。
どーせ、煽りで聞いてるんだろ？（ｗ

>>602
頭がやられてしまいましたか･･･

うちはウェット屋だけど、localにblast serverを立てている。
ちゃんとメンテに大学院生が一人張りついてるよ。
外のサーバーに未発表の配列なんか投げられないだろ?
まあ当たり前だろうけど。

>>605
そりゃそーなんだろうけどさ、
コレだけ流行ってて予算ついてるんだから
相応の使える奴がいるべきだろ?
Blastが役に立ちますってだけじゃあ、
あんまりじゃないの？

>>606
589みたいのは論外だから、ほっておけばいいけど、
日本のウェット屋でセンスのある人っていますか。
話していて、ちょっとという人が多いような気がするけど。

>>610
公共鯖でこちらが検索した配列って先方に「有効に」使われてるの？

>>613
正直、わからん。
投稿された配列のセキュリティ−に関して、何か記述があっただろうか?
「洩れないはずの配列がライバルに洩れた」なんて事件は、すくなくとも
洩れのまわりでは聞かない。
でもうちの大学に毎日10000アクセスの公共鯖があったら、俺だったら
まちがいなく有効な使い道を考える。

>> 611
使える奴ってひとのこと？研究のこと？
どっちだかわかりませぬが。。
どちらにせよ、対費用効果なんてさちっているにきまっているとおもわれ

>>613-614 某ML運営者は有効に使うなんてことをいってたけど、
現実には有り得ないよ。カスみたいなリクエストやエラーリクエストが
圧倒的大多数を占めてるんだから、いちいちログとってたんじゃ
ディスクがいくらあってもたりん。

＞いちいちログとってたんじゃディスクがいくらあってもたりん。
そういう厖大なデータの中からでも新規配列だけを見つけ出してログを
残すスクリプトくらい、書ける奴なら書くんじゃないかなと思われ

はっきりいって、東大情報科学科の萩谷は最低です。
所詮は、物まね以上のことはできないくせに、えらそうにしてるんじゃない。

>>618
H先生が偉そう、ってのは初耳。。。。（ｗ
でも、彼が偉いのは、別に、DNAコンピューティングでもなくて、もっと前の京大時代の成果だよ。
あれは、物まねじゃぁない、ほんとに偉い成果。
まぁ、学者たるもの、ひとつ偉い成果出したら、えらくしていいんじゃない。
KOのT田先生だってそうだし。

問題なのは、えらくもないのにえらそうにしてる人。

> H先生が偉そう、ってのは初耳。。。。（ｗ

激しく同意。いつも授業中に
「…というわけで、定理が証明されました。すみません。」
とか何の理由もなく陳謝しまくってるYO!

>>620
目に浮かぶぞ、それ（ｗ
彼の授業を受けたのは７〜８年前だが、ほんとそんなかんじだった。。。。

ということは618は本当の「内部告発情報」なわけね。
そとからはわからないところでえらそうにしてるわけね。

彼の情報処理学会のコラムなんかは少し「偉そう」かもしれんが、
言ってることはいつもほぼ正しいと俺は思うので良いと思われ。
つーか618==622か？

618は本当に大岩という名前なのか問い詰めたい
逆恨みしてるor妬んでる奴の名を騙りたいだけちゃんかと

H先生は、DNAコンピューティングの研究費の取り方がえぐくて、若手文部省官僚の反発をまねえたという話を、
新聞記者をやっている友人からきいたことがあるが。
たしか、プロジェクトの更新もされなかったし。
だれか知っていることある？

DNAコンピューティング
量子コンピューティング

よりもPen4 clusterのほうがマシと。

なんかおもしろい論文ないすか？

>>626

GRIDも同じ穴のむじな！

>>628
シロートですが
GRIDってなんですか？

>>628
クラスタとGRIDは別だろ？

>>629
ネットワーク経由で複数のPC繋いで
処理を分散させるやつ。SETI@HomeとかUDとか。

かなり詳しい人に聞いてみたんだけど
TCPベースでやる限りは遅くて仕方ないとか。

ウェット屋は最近、発言していないのでは？　誰かいる？

バイオインフォマティクスでは、アメリカでおそらく、もっともえらいのは、
Micheal S Waterman（University of Southern California）と、彼の作ったRECOMBというコンファレンスです。
Smith-Watermanアルゴリズムというのが、BLASTとかの基礎になっていて、ほかにも、ショットガン方式でのシークエンスに関する統計的な正確さを示す、
Lander-Waterman式というのを、Celeraでも国際チームでも、使っている。
RECOMBは、数学やコンピューターサイエンスの理論に近い人の集まりなので、日本人の論文はほとんど通らない。
彼の教科書は、アメリカのバイオインフォマティクスの授業で、だいたい教科書になっているが、東大でそういう授業そもそもあるのか？

>>632
＞RECOMBは、数学やコンピューターサイエンスの理論に近い人の集まりなので、日本人の論文はほとんど通らない。

この文の意味が分からない。
日本人は数学やコンピュータサイエンスの理論に弱いという前提でいってるの？

>>627 これはどーよ！？
Grishaev A, Llinas M.
Protein structure elucidation from NMR proton densities.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2002 May 14;99(10):6713-8.
PMID: 12011434
Grishaev A, Llinas M.

CLOUDS, a protocol for deriving a molecular proton density via NMR.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2002 May 14;99(10):6707-12.
PMID: 12011433

>>630
>かなり詳しい人に聞いてみたんだけど
>TCPベースでやる限りは遅くて仕方ないとか。

通信をTCPベースで…って話しは、
詳しくなくても、容易に想像できると思われ。

ていうか、ｇｒｉｄをｓｅｔｉ何かと同じっていう時点でアウトだ。

いや、>>628の言ってることはおかしいが、
gridの説明にSETIを持ち出すのは間違ってないだろ？

バイオとか多くのアプリは"embarrassingly parallel"（自明に並列）で、
通信のレンテンシなんかほとんど問題にならないので、TCPベースでも
ノープロブレム。その「かなり詳しい人」は中途半端に詳しいか、
少し変わった立場の人と思われ。

>>638
ごめんごめん、バイオじゃなくて情報の専門化。

>>634
おれもこれらの論文は気になっていたのだが、ここでまともな返事が返ってくるとは思えないな。
NMR屋（Y先生とか）に聞いた方がいいと思われ。

>> 632 に捧ぐ

バイオインフォマティクスでは、日本でおそらく、もっともえらいのは、
Minoru Kanehisa（Kyoto University）と、彼の作ったJSBiというコンファレンスです。
Gord-Kanehisaアルゴリズムというのが、local vs local のアラインメントの基礎になっていて、ほかにも、いまでは忘れ去られています。
JSBiは、特定（C)や科研費に近い人の集まりなので、日本人以外は論文はほとんど投稿しない。
彼の教科書は、アメリカのバイオインフォマティクスのセミナーで、だいたいとりあげられているが、東大でそういうセミナーそもそもあるのか？

>>641
わらた。。
>>632
でも、RECOMBってもう初期の面白みはなくなってるよね。なんか、載る論文がISMBとあんまりかわらなくなってしまった。
第一回なんか、NP完全の話とかいっぱいあって、楽しかったのになぁ。
日本人がのらない、って、いっぱい載ってるではないか。でも最近は少ないか。倍率5倍なんだよなぁ。。。

RECOMBの初期のPCのうちのかなりが立ち上げたWABIってのが去年からあって、そっちの方が面白いかもよ。

>>641
みたいね。授業の分からなさや評判を聞いて、
なんでこのおっさんが・・？と感じたけど、
知ってる人が、上のような説明をして、へぇそうかと。
けど、こういう数学的に新しい仕事していくのは、
20代で終わりという見方もあるもんで。
そういう彼が、ビックラボを率いる立場というのは、不幸かもね。

得られる情報が、10年前とは段違いに多くなった今、
そういう形で、やっていこうとする若い人が出てきて欲しいかなと。
基本的な数学と生物の構造を見極めていることは前提だが。

いまさら、Watermanの本読む奴はおらんだろ。古すぎ。

これでE-cellは完敗みたいですね。

Gene Network Sciences社、
ヒト大腸ガン細胞の高精度なコンピュータ・モデルを開発

　米国Gene Network Sciences社（GNS社）（ニューヨーク州Ithaca）は、
６月３日、ヒト大腸ガン細胞のこれまでで最も大規模なコンピュータ・モデルを
開発したと、「Beyond Genome Conference」で発表した。

>>637

その通り

Argonne National Lab.のS. TueckeのGrid Computingの講演でも
FightAIDS@homeを例にあげていたよ

>>645
これの詳しい文献とかないですか？

http://www.gnsbiotech.com/cell_release.shtml

>>647
プレスリリースです。

確かに金久氏は、海外でもかなり知られているが、いくらなんでも、教育能力がないらしいので、どうにもならんでしょう。
KEGGでやとっている姉ちゃんに手出して、離婚したってほんとか？
金久研関係者レス求む。

金久氏、いま何研究しているの？

このスレは完全に腐ったな

>>650
いかに、医科研と仲良く仕事を分担するかの研究です。

>645

Ｅ−ＣＥＬＬは汎用細胞シュミレータ―だろ｡
そんなガンをモデルにしたちゃっちいシュミレーターと一緒にするなヴォケ｡
６４５＝低脳｡

>>653
e-cellはせいぜいシミュレーションできて無核のRBCまでだろ。
それ以上はできないDQNシミュレーター。
とりあえず、「シュミ」レーターなんていってるDQNが作ってる
バカげた遊びってことだけは明らかだなｗ

ほんとsfcっておバカ。

いや、偉大ですよ。あんなちゃちなもので5年以上食ってきて、しかも、いっぱいお金がもらえてるんだもん。
天才としかいいようがない。

>654

６４５＝６５４＝低悩決定＜プ

俺、ＳＦＣじゃないけれど、６５４は何にも分かっていない低脳だな｡
少なくとも、現在のお寒いバイオインフォマティクスの状況で、ＳＦＣのみが
世界的な業績を打ち立て、業界をリードしているのは言うまでもないだろう｡

６５５もｅ-CELLについて何もしらんだろ？素人が知ったかぶりでトップランカーを
批判するのって、きもい＜プ

＞業界をリードしているのは言うまでもないだろう｡

いやまじで知らなかった。わかるように紹介してくれよ。

こういう話は生物板でやる必要なし。
お前ら、情報システム板に逝け。

それをいうなら、生物屋はコンピュータさわる必要なし。
お前ら、試験管にむかってろ。（なんてね

>>659
おれが言いたいのは、ドライでもウェットでもいいけど
「生物に関する科学的な話題」で盛り上がって欲しいということだ。

>657

おいおい、本当にしらんのかい？<pupupu
旧帝ならあまり田舎のほうでお山の大将気取っていたり、「俺は東大だから」とかいって
閉鎖的なことをしていると、どんどん世界から取り残されるぞ＜pupupu

はやく、世界のトップレベルに足元でいいから追いつかないとね〜｡がんばってね〜｡<pupupu

久々に勘違い異常高プライドのSFC厨房が出現か。
SFCのあるとこのほうが田舎だと思うけどｗ
なんか箱根のほうにあるんだろ。

あーのーさー、東大でやってるとこってあるワケ？
無いならライバル視する必要もないと思うけど＞661

>662
>663

朝早くからご苦労さん〜｡引きこもりさんみたいだね｡<pupupu
俺、ＳＦＣじゃないけれど、ＳＦＣを認められない厨房を見ていると痛くてしょうがないよ｡

ダ・カ・ラ、成果見せてよ。
宣伝ポスター以外の。
そうすりゃ誰も文句言えまいよ。

K野のシステムバイオロジーの教科書読んだよ。
中味がないから１０分で読めるよ。
しかも、その教科書の中にSFCでの仕事がひとこともかいてなかったよ。
どーするよ？

>>666
どーするよって、仕事なんていえるものやってないから当然でしょう>SFC

東大宮野研の評判は？

日本勝利あげ

>>668
オペラが好きで、ダイビングもやる。奥さんは才媛。
いいとこずくめの医科学研究所副所長ですの。
研究については。。。。。まぁいいんでないの。偉いんだから。

以下研も早く任期制を導入しないと
腐っていくばかりだ。
オペラあ？　ダイビングう？

なにそれ。そんなやつは、く　び。

奥さんはどこにいる人なの？

とうとうこのスレも本当に地に落ちたらしい。

でも、情報関係って、いちおう職はいくらでもあるから、任期制にしたら優秀な学生が敬遠して、
企業にいっちゃってあふぉしかのこらないんだよね。
こまっちゃうよ。

宮野さんの昔の業績は？
九州大出身ですよね？
並列計算アルゴリズムの研究？

宮野研の秘書さんがかわいい、という噂は本当ですか？

>>668
少なくともおとなりのT木研よりいいと思うよ。
M下研もいいけどね。
N井先生もいいね。
Y田せんせは、、、ノーコメント。

>>665
RECOMBとかで口頭発表してたYO
内容はン年前とたいしてかわらなかった、というのは禁句だが。

>>673
だからさ、生物についての科学的な話なんて全然していないわけよ、ここは。
単なるゴシップか罵りあいか、せいぜい既存のアルゴリズムについての確認とか、そんなものよ。
まあ、2chなんだから、別にいいんだけど。
でも、世間のレベルもそんなに違わないかもしれないね。
ゲノム、ゲノムって世間で話題になっているから、情報屋もその周辺で
何となく仕事が出来るかもという気になっているだけ。
学生達は流行りにのせられて専攻を決めているだけだし、
そのボス達は流行が終わったら、自分たちの本業は情報処理だからと言って
他のネタを探すだけでしょう。
何となく流行を追いかけて、何となく仕事をしているにもかかわらず、
凄いことをやっているように勘違いしている、日本人にありがちなパターンだね。

はいそのとおりですね。

>>679
> だからさ、生物についての科学的な話なんて全然していないわけよ、ここは。

このスレのずっと前の方のログを見てみ。
ちゃんとした話しをしてた時代もあった。

もうだめぽ

>>681
１とか２にはあったような気がしないでもないけれども
少なくとも３（このスレ）にはないよ。
あるというなら、具体的にどの発言か教えてくれ。

>>679-683
じゃあ、君達が『バイオインフォマティクス』を語りなさい。

>679
同意。
実際には生物系の学科、組織に属しているバイオインフォマティシャンと
情報系に属している自称バイオインフォマティシャンの雲泥の差を、よく
いいあらわしている。
もともとは同じ情報系から流れてきた人たちでも、ブームが去った後
生物以外の情報学に戻れるか、それともここ(生物系)で成功しなければ
後がない、と肚くくってるか、が国内各グループのアクティビティーや
業績の差を、はっきり浮き上がらせていると思うよ。

このままいくと数年後にはSFCは負け組決定と思うのだ。

日本にバイオインフォマティクスはない。結論。

そもそも人材養成の仕組みがまったくないのだから、情報系はしょうがないよ。

それでもできるやつはできるから不思議だよね。
プログラミング技術は教えることができても、
アルゴリズムとかデータモデル設計のセンスとか
は教えることはできないから

>>683
>>207-240あたりかな。俺的には面白かったけど。
生物をCのような構造化言語ではなくBASICにたとえた話などなるほどと思ったが。
某生物屋と情報屋院生がほとんど二人だけで話していたようだが、
どちらも煽りなしでしっかりした対話になっていた。

>>689
どこがどう生物の話なんだよ。個体レベルでも、細胞レベルでも、
分子レベルでも、原子レベルでも、生物の話なんか出てないぞ。

ふ〜｡プライドだけは高く、何の業績も無い国立信者で盛り上がってるね〜（関西人に多いんだよね｡官尊民卑って奴？）

こんなんじゃ
　　　　　　　田　舎　の　根　性　丸　出　し
　
で見ているこっちが恥ずかしくなるよ｡pu pu pu 〜

何の業績も無い＝SFC
記者呼んで書かせた新聞記事以外に何かあるのか？

兄弟K研は少なくとも業績はある。しょぼいが。

所詮KOだもん。業績ある方がめずらしいんだから、そんな責めることもないのでは。

ＫＯも論文無いことも無いので業績無しとはいえないと思うが。

日本国内の研究室はいいからさ、日本以外でここはすごいぞ、ってとこはどこですかい？
とりあえず、Bork lab@EMBLはなかなかすごいね。

>>689
BASICだのCだのと、今は関係ないんじゃないかな。
一昔前までは、C >> Basicという変な見方が支配していたけど。
実践的には、Visual Basicで十分。初心者の敷居は低い。
関数とオブジェクト指向の概念をつかんでいれば、両者に差はない。
バイナリは必要だけど、ポインタは遺物になったし。

とにかく、自分の手足になれば、なんでも良い。

初心者のままでいたければそれでもいいけど、その意見には賛成しかねるな。

>バイナリは必要だけど、ポインタは遺物になったし。

Q1. バイナリって何ですか？
Q2. ポインタを使わないデータ構造でどんなものを記述してますか？（興味津々

>>696
禿同

ポインタを使わない言語って、柱を使わない家、とか竜骨のない舟、とか、翼のない飛行機とか、線路のない電車とか、そんなかんじに聞こえるNa。

>>699
言いたい事は分るが、その比喩はおかしい。
それじゃ、全くの役立たずじゃないか。（藁

>>697
Q1　パーザーは遅いので、コンパイラを使おう、という意味です。あるいは、テキストのIOは遅いので、データベースはすべてバイナリファイルで作ろう、という意味です。
Q2　大きな配列をとって、ポインタもすべてシミュレートするので、ポインタはいりません。当然、GCとかもこまめに自前でやるので、
メモリ効率とかも非常によいものを作ることができます。
ただし、ひとつ問題があって、配列はあるのですが、ポインタを使えないため、配列の先頭にアクセスできない、という問題がありますが。

>>695
いやいや、読んでもらえれば分かるが、そういう話じゃないんだけど。
生物のシステムの成り立ちをプログラムを組む時のプログラマーの態度にたとえてみると、みたいなたとえ話で、
ツールとしてどっちが優れているとかそういう話とは全くと言って良いほど違う。
なんかそっちの話で盛り上がっちゃってるから別にいいけど。

>>690
何でそんなに怒られなければいけないのか分からん・・・・
読んで面白いと思わないのならそれで良い。

>>701
JITはだめですか。DBも「作り」ますか。
車輪の盛大な再発明ですな。
学生なら知らんけど、こんな仕事のやり方で金貰ってる研究者がいたら
俺なら速攻で首切るね。

NETA NI MAJIRESU...

689はクズに決定しました。

けんかはよそでやってね。

生物の話はよそでやってね。

>>701 みたいな文を、ネタとして書いてるならある意味すごいな。
パーザってインタプリタのこと？
VBの参照渡しは実はポインタだとか、きっと何にもわかってないんだね。

>>701 がふざけて書いてるのは明らかなのにそれがわからない人もDQNだな
結構ワラタ

このスレも地に落ちたNa...

最初から全然だめ。

たんぱく質学会とかいっている人います？
報告お願いしまうす。

蛋白質科学会のポスターセッションでは、分子動力学、構造予測、モデリング、
バイオインフォマティクスというセクションがあるのですが、
このように並列で書かれていると言うことはバイオインフォマティクスの中には
分子動力学、構造予測、モデリングは入らないと考えていいわけですか？
分子動力学が入らないのは当然として、構造予測とかモデリングも入らないのは
自分の認識とは違います。

>>713
たいていの学会の分類では、比較的マイナーなトピックの受け皿として、
間口の広いカテゴリを並列させて置くと思います。MD,構造予測、モデリ
ングなどはバイオインフォの分野で人口が多い。バイオインフォのセク
ションは、もすこし人口の少ない分野の人を吸収するためのものでしょ
う。
いちじっこういいんより。

http://edpex104.bcasj.or.jp/pssj2002/
↑ここね。

>>714
それで結局、構造予測とモデリングはバイオインフォマティクスに入らないと考えていいわけですか？

>>717
いや、それらもバイオインフォの一部だけど、それぞれひとつのセク
ションにまとめるだけの人口ありなので、独立している。それらの中
に入らない人たち用に、バイオインフォという間口の広いセクション
が用意されているという意味です。

プログラムをみたところ、構造からダイナミクスへますます移行している
という印象があります。

>>717
だったら、バイオインフォマティクス（構造予測、モデリングなど）の方が
適切なのでは？

何こだわってるんだか。

バイオインフォマティックスの範疇についてｳﾀﾞｳﾀﾞ言う前に
まず自分が何の研究をしてるか言ってみろや。
ちなみに俺はホモロジーモデリング。

>>719
構造予測、モデリングなどの人口は少ない、という指摘ですか？
そのような印象ないんだけど。たとえば、構造予測ならfold re-
cognitionはわりと人多いし、モデリングならhomology modeling,
drug designなどもあるから。対して、たとえばオントロジなどは
蛋白科学会ではマイナーだからバイオインフォセクションにだせば
よい...という考え方では？

蛋白質の学会なんだから、構造予測とかホモロジーモデリングが多いのはあたりまえやろ。
自分の尺度だけで、適切とかいわれてもねぇ。

単純に、言葉の並列の問題です。
ただ、ずっと上の方にもありましたけど、MDはバイオインフォマティクスではないと思っていますので
どうも釈然としないなと。
ちなみに、一応MDを使って仕事をしています。

>>697
１ギガのRAMが乗る現在、ポインタを使う意図が理解できないのですが・・。
ファイルで管理して、メモリ開放してればいいんじゃなかと。

タンパク系の話は、詳しくないのですが、データさえあれば、
普通のパソコンレベルで処理可能と感じるのですが、どうなのでしょう？
自分でプログラムすれば、予測のアルゴリズムは自然に理解できるし。
いろいろ裏の意味も理解できるでしょうしで。

>>725
ちゃんとデータ構造とは何かを勉強しましょう。
世の中にはポインタなくしては何もできないことも数多くあります。

>>726
別にデータ構造＝ポインタじゃないんだけどな。
CやC++でコーディングされたソースを見なきゃならんというなら別だけど、
それ以外ならポインタは今後避けて通れる様になるよ。
開発環境もかなり変りつつあるからね。

>>727
記述したいデータ構造の例をあげてみろよ。
それがポインタなしで記述できることを示してから寝言を言えよ。

# もしかして、*とかがなければポインタじゃないと思ってる？

>>728
何を突っかかってるのか知らんけど、ちゃんとCやC++でのソースを見るならと
書いたでしょ。それ以外の言語でポインタを意識しなきゃならんものがあるの
かな？ 間違ってるなら指摘して欲しいんだが。

ポインタは一昔前のプログラムの敷居の高さの象徴だった。
その前はアセンブラだった。

アセンブラを知らなくてもプログラムが組めるように、
ポインタを知らなくてもプログラムは組める。

相同検索のアルゴリズムの研究やソフトの開発なら必須だろうけど、
このスレを読んでいる人間の多くには必要ないかと思う。

>>729 とか >>730 もネタですか。
ひょっとして「Javaにはポインタはない」って信じてるクチですか。

>>730
んー、まぁポインタとアセンブラの難しさは全く違うと思うけど。
てかポインタ程度が理解できない頭じゃプログラム組めないでしょ。

ただ最近は速度や効率より「読みやすさ」を重視するのが
流行っぽいから、ポインタを使わないようにするって動きはあるよね。

スクリプトの効率が多少悪くても、「最適化」側が頑張ることで
速度を落とさないようにしてるとか。

なに、バイオインフォマティクスのプログラムの話をしてるのに、アルゴリズムの研究&インプリをしない？
それはプログラマーじゃなくて単なるユーザー。高校生レベルでもできる話で、たしかにポインタなんてことは知らなくてもいいかもしれない。
でも、そんなレベルの人がプログラムの何たるかを語る、ってのは、生物の知識が高校生レベルの俺が遺伝子発現のメカニズムを難しげに話してるのとかわらんな。

昔のゲームって、少数の職人的プログラマによる発想とプログラム能力で
出来てたけど、最近はマシン性能と、数の力で勝負してるよねー。

生物も同じように感じた。

>>733
煽りとしては最高。実際、そんなものでしょう。

けど、実際の現場での作業では別。習うより慣れろ。
知ってても知らなくても、できればいい。

>>734
確かに。「生物も」ということに限らないと思う。特に、外資系の開発環境。
えーこんな無駄してるの？？と思うことも多々。

但しこの意見は、個人レベルでの話。チームでの作業は別。

ここがいま世間で噂のＷｅｔ系の事をまったく理解できない
バイオインフォ（自称）ヲタが闊歩しているところですか？

>>736
ウェットのことなら、全く問題なく理解してます。

ここが今世間で噂の、ちょっとパソコンにさわっただけでバイオインフォだと思っている
バイオインフォ（自称）オタが闊歩しているところですか？

>>738
情報科学のことも、全て問題なく理解してます。

ここが今世間で噂の、ちょっと乳首にさわっただけでセクースだと思っている
非童貞（自称）オタが闊歩しているところですか？

ちぃ、セクース分からない。
ヒデキ、おしえて。

>>740
セクースのことも全て問題なく理解してます。

理解は完璧の実践童貞の集うスレはここですか？

ちぃ、実践童貞分からない。
ヒデキ、おしえて…

蛋白質科学会いってきた人いる？
俺は行ってきたけど富田先生のワークショップは聞かなかった。
初日のシンポジウムは超くだらなかった。あんな学会、会費払う
のも無駄、年会委員長は責任取れ！と言ってみるテスト。

でもでも。
ホモロジーモデリングの話題なんてどこにも出てなかったよ？
構造生物学と巻き戻しやウェットの実験の話題がもりあがっていて、
ダイナミクスやバイオインフォは、ポスターの前はちらほらって
感じだった。

正直、バイオって儲かるの？
セレラも人員削減とか逝ってたし。
投資回収までが長すぎな雰囲気。

>>745
初日の特にパネルディスカッションの評判の悪さはすさまじいもの
があるな。

＞ホモロジーモデリングの話題なんてどこにも出てなかったよ？
＞構造生物学と巻き戻しやウェットの実験の話題がもりあがっていて、
＞ダイナミクスやバイオインフォは、ポスターの前はちらほらって
＞感じだった。

確かにホモロジーモデリングの話は少なかった。でも、バイオイン
フォのポスターそんなに盛り下がってた？特に差があったような印
象ないけどなあ。ま、理論やサンだけの学会じゃなし、いいんじゃ
ない？
よくも悪くも今回はタンパク３Ｋが中心の学会だった。

＞よくも悪くも今回は
「悪くも悪くも」に一票。
イナガキ先生には悪いけど、来年度の予定は蛋白質科学会はなし、の方向で
やろうと思う。

すみません
教えてください
私、院生なのですが今の教授に言われて
理研のＧＳＣの小長谷先生ところで研究することになりそうなのですが
小長谷先生って何の専門なのですか？
どんな研究をしているのでしょうか？

ランチョンセミナーのお弁当で
モト取・・・れて無いか。

>>749
本人は遺伝子ネットワークの解析とかいってるけど、GRIDがおすき。
まぁ、小長谷先生より、まわりにいっぱいいろんな人がいるので、いろんな人と一緒に研究しようとすることですね。

>>751
いろんな人ってどんな人ですか？
ＧＲIＤってバイオインフォの範囲ですか？

グリッドでなにするんだろうか？＞バイオインフォ的には

GRIDはバイオインフォの道具になりうると思うけど
それ自身研究するのは、、、んー、ナクはナイかも、ぐらい？

GRIDの有効性もまだはっきりしてないし
バイオインフォにおける特定の計算に特化した
GRID計算を考えるのは、隙間的な研究としてアリなのかなぁ。

>>749
研究らしい研究はしていないよ。
何か教えてもらおうとしているのならやめたほうがいい。

萩谷くんのとこみたいに、役に立たない研究に国からお金とってくるのは、日本の国益にならない。
利権のあんちゃんの方が、まだましなんじゃないの。

ハッキリ言って辞めといた方がいい
何の成果もあがっていない
外目からは何をやっているかわからない
しかし
今年からプロジェクトディレクターになったみたいで金回りは良くなったと聞いている

利権の上層部の話では
本当は灯台の高木を呼んでくるつもりだったそうだが
高木に辞退されて
しょうがなく小長谷にしたそうだが
成果が目に見えるカタチで出ていないので
あと、３年でクビにするそうだ

教授に言われてチョットの間行くのは良いかも知れないが
ずーと行くのは行くのは止めといた方がいい
成果は何にもないので
いいことはなさそうだ

でも、建物はできたてできれいだYO。
医科研もできたてはきれい「だった」が。

>>755
役に立たない「研究」すらしていなくて、金だけ浪費しているのだから
H谷よりももっとたちが悪いと思われ。
独立行政法人化したら真っ先に首切られそ。

>>751
ちょっと待てや。
本人と話した事あるが、Gridなんて、興味ないと思われ。
てゆうか、そんな発表も聞いた時ないぞ？

>>749も、その程度のことやってること見れば分るだろうが。
まぁ、生物屋からの評判はよろしくないようですがね。

>>760
ちょっと話しかしてないからわからないんだYO！
IPABって組織を誰がやっているかを調べればなぜGRIDって話が出てきたかわかるよん

>>759
日本の研究機関はみんなそうだから、別に悪い話じゃない。

理研もつらいところだ。
いくら給料よくしても時限プロジェクトだと本当にいい人は来てくれない。
だから、兼任でプロジェクトリーダーにせざるを得ない。

セネガル追い付きました

理研の給料っていいの？

結構ね

給与以外にも余得がイッパイ。これマジだよん。

>>763優秀な兼任リーダーは沢山いるが
小長谷は別だろ
二番、三番煎じじゃないか
それに地方大の教授の兼任だろ
ロクに業績もないそんな人物を据えたこと自体理研の人選ミスだ
よほど人選に時間がなかったと言える

スペインに勝たせたい

理研はポス毒のごみためだ、という噂は本当ですか？

>>768
GSCでやった小長谷のセミナーを聞いたが
ハッキシいって
何を中心にやってるのかわからんごった煮状態
最速コンピューターの話からシステムバイオロジーまで
よーわからん
つうのがホンとのところ
内容は三流もいいとこって感じか
他のチームに比べてペーパーが無い
理研でこの状態だとプロジェクトの維持は難しいんとちゃいますか

749は何をやりにGSCに行くんだ？

例のGridの件についてですが、
”他にやること（できること）がないから”
というのが実情のようです。

>>749
もしも今からでもキャンセルが可能ならば
絶対に止めたほうがいいです。
一度本人と話しをすればわかります。

でもちょい上のアホな情報議論読むと>>773-774あたりもじぇんじぇん信頼性がないにゃー

でも、まぁ、日本でそんなまともなバイオインフォの指導者なんて皆無なんだから、別に小長谷せんせでいいやん。
要は自分が何を研究するかだよ。ボスが何するかなんて問題じゃない。

矢田先生の評判ってどうよ

その矢田さんが結婚されたって聞きましたけど、本当ですか？
（研究と関係なくてすみません）

まじすか？？？！！！！
信じられない。（って、やだせんせ、すみません）

おめでとうございます。
って、本当かどうかしりませんけど。。

>>776
なにを寝ぼけたことを言っているんだ？
まともな指導者が居ないということは
日本のバイオインフォは世界から相当遅れているってことだ
もし日本に居ないのなら世界から呼んでこい

>>780
そのとおりだな。

でも、世界でもまともなバイオインフォの指導者なんて皆無です。

>>782
なにを寝ぼけたことを言っているんだ？
まともな指導者が居ないということは
地球のバイオインフォは世界から相当遅れているってことだ
もし地球に居ないのなら宇宙から呼んでこい

ごめんなさい。。ついついい筆がすべりましたっす。

>>783
ﾜﾗﾀ

>>777
Y田さんってGene Finding 以外になにやってんの？
ゲノムが決まってみんながゲノムアノテーションンしたらGene Finding
ってもういらへんのんとちゃうー？
まだゲノムのないマイナーな生物では生きていけるかもしれヘンけどー。

指導者がいないと言うことは、若手が成り上がるチャンスってことかな？

>785
> ゲノムが決まってみんながゲノムアノテーションンしたらGene Finding
> ってもういらへんのんとちゃうー?

おいおい、地球上にはモデル生物しかいないとでも思ってんのか？
つーか、ゲノムのきまってない実験動物なんてまだいくらでもあるぞ！

>まだゲノムのない

どんな生物だ…

>>787
もちろんそれは理解しております。が、Y田さんのような優良な
バイオインフォマティシャンはどう研究の方向性のかじ取りを
なされるのかなーと。
>>788
いやはや、それは確かに。

>>787
モデル生物以外の生物学をやっている人に、問いたい。
小一時間問い詰めたい。
その同じ労力と才能をモデル生物に注ぎ込んだら、もっともっと科学が
進むのに、どうしてあえて困難な道を行くのか、と。マゾかと。

>>790
多様性も生物学ですから、許してちょうだい。

ローカルBLASTサーバ作ってるのですが、nr-aaのデータベースってどうやって作るんでしょ。

>>790
> その同じ労力と才能をモデル生物に注ぎ込んだら、もっともっと科学が進むのに、

モデル生物ばっかりやってたら、大事なものを見落としてしまうよ。
マイナー生物をやる研究者は、ある程度は絶対に必要。
あと、最近はevo-devoなんてのも流行ってるし。

> どうしてあえて困難な道を行くのか、と。

モデル生物の方も競争が激しいという点で困難な道だ。
そういう意味ではメジャーな生物の方が大変な時代かもしれん。

>マゾかと。

ツールを自分で開発せざるを得ないと言うのは、ある意味、
マゾヒスティックな喜びがあるかもしれんな。
と、言ってみたりして。

ローカルBLASTサーバ作ってるのですが、nr-aaのデータベースってどうやって作るんでしょ。

>>792
マニュアルみれ

ローカルでBLASTサーバを作ってるのだけど、nr-aaのデータベースってどうやって作ればいいんでしょ。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
　　|　　　　　|
　⊂　　　　　⊃
　(　　。Ａ　。)　　　　　　＜何で上手くいかないんですか
　　Ｖ￣￣Ｖ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
　　|　　　　　　|
　⊂　　　　　　⊃
　（-@Ａ　@ー　)　　　　　＜逆だから
　　Ｖ￣￣￣Ｖ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

あれ、トリプル投稿超サイテー。スマソ。
>795 マニュアルってBLASTの？
何となく
fmerge -t 1 -n nr -i index.nr
のindex.nrをnr-aaと変えてるだけという気がするけどOK?

萩谷君といい、小長谷君といい、今やっている研究は、３流でしかない。
そもそも理研というシステム自体、世界的には異質なものなんだ。
科研費もそうだけど。

そもそも､ってのが日本語的に変だ｡
前の文章とつながってない｡

バイオインフォ自体が３流の分野なんだから、あきらめるしかない。

3竜なのは・・・だけだよ

>801
分野が３流ということはありえない。ないと思う
ないと信じたい。
問題はそこに集っている人の問題。
更にいえば、一部の大御所・名物研究者のパ
ーソナリティーの問題。

日本のバイオインフォマティクスの問題点。
１、学会のボス的存在の金久實氏の人格上の問題
　世界的な知名度をもつGenBankの共同創始者だが、ご自分の研究室の教育
にはまったく関心がなく、学会の効果的な運営もできない。
KEGGのスタッフに手を出し、離婚（の噂）。
２、研究費をとるお題目になっている。でも、ほとんどはバイオインフォマティクス
はやっていないとか？
３、あまり重要な問題ではないが、萩谷とか、小長谷なんて、この分野で
世界から見れば、誰も知らないよ。何でえらそうにやってんだよ。
４、確かにパーソナリティーは重要ですね、人間が研究するんだから。
５、NIHおよび米国の生命科学研究費配分でも、明確にComputational　Biology分野の
比率を上げていくことがうたわれています。分野自体は非常にPromisingなのでは？
６、アメリカの研究者では、分野が金になるかどうかも重要だが、日本の製薬会社は20年後一つも残っていないのでは？

日本のバイオインフォマティクスの問題点。
７．２ちゃんみたいなところで議論している３流評論家が多すぎる。

小長谷はともかく、はぎゃは世界的に有名だぞ。ただしバイオインフォの分野じゃないが。

ぷぷぷ・・・低悩どもめ・・・
小長谷、萩谷なんて３流どもは眼中にないぜ｡
世界的に一流の業績を持っているのは日本ではＳＦＣだけだ｡

国立信奉者、官尊民卑の時代錯誤者の糞ども、よく覚えておけ｡
お前らの頭はまだ戦前のままだということを｡

>>807
業績はビールのＣＭに出たことでしたっけ？

>>807
$FCを煽るならもっと効果的にやってよねﾌﾟﾝﾌﾟﾝ
ぼくたちは毎日エッセンシャル細胞生物学を
音読してるんだからあなたたちには負けないぞ！

>>808
スーパードライだっけ？

とみたってそんなに業績あった？
学位はおおいけどね（ｗ

>>811
ＣＭＵでテニュア取れなくて、ＳＦＣに拾われた。
２流とは言わんが、良くて1.5流。

お台場が一番に決まっているだろ。

お台場の研究所では一体どんな研究が行われているのか、どうもよく
分からないという人が多い。
どこかのサイトで発表されているのか、誰か教えてくれ。
それとＳＦＣでは、今どんなことをやってるのかな？
ＳＦＣというのは不思議な所のようで、俺の知り合いの慶応の教官に
も胡散臭い離れ小島みたいな所だと言う人達がいる。本音だろう。
実際のところ、学生の学力などは、とんとたいしたことはないそうだ。

小長谷という人も不思議な人だそうな。NEC時代からＩＣＯＴに通って
なぜかバイオインフォもどきを始めたそうだけどね。人間的にはいい人
だったと同僚からは聞いている。
日本に限らず、米国でもバイオインフォをやってる人達は、おかしな
連中が今では多すぎるとかね。ＡＩ畑をやってた人はまだしも、生物学
のことなど無視して研究もどきをやってる人もいるみたいに感じるが
どうだろうか？　ゲノムなどは抽象化された文字列みたいに扱われ過ぎ
じゃないのか？

>ＡＩ畑をやってた人はまだしも、生物学のことなど無視して
>研究もどきをやってる人もいるみたいに感じるがどうだろうか？

この文、分かり難いんですけど。「・・・はまだしも」の使い方を勉強してね。

別に間違ってないじゃん＞８１５

しかし、元ＡＩの連中が一番うさんくさいぞ。最近。
５年前はそうでもなかったがな。

Ｔ田先生がＣＭ出演料は１億円、という噂は本当ですか？

アミノ酸を１文字表記できるからといって、それを抽象化した文字列として
記号論的に処理しているうちは、大した発見はないよ
おまえらみんなペプチド化学とタンパク化学と生化学をべんきょうすれ!
といいたいのだが、

ログを見る限りでは、このすれでこういうことをいうと必ず叩かれるんだよなぁ

>>819
キミももっと勉強すれ！！
おうえんしてる。

>>819
多分、言ってることは正しいと思うんだけど。

「記号論的にしか処理しなかった人」が今までほとんど居なかったから
統計学だけでも分かる事が、いくつか見落とされてる可能性もないか？

まぁ本当に記号論だけで（一切生物の知識なしで）処理するような
ツワモノは、あんま居ないと思うんだけども。

>>821
> 「記号論的にしか処理しなかった人」が今までほとんど居なかったから
> 統計学だけでも分かる事が、いくつか見落とされてる可能性もないか？

バイオインフォが本当にそれだけの学問だったら、相当寒いな。
確かに、そういうものも絶対必要だと思うが、少なくとも今のような
もてはやされ方をされるべきものでは無かろう。

> まぁ本当に記号論だけで（一切生物の知識なしで）処理するような
> ツワモノは、あんま居ないと思うんだけども。

つーかさ、片手間に適当に首つっこんで文字処理だけでバイオインフォでござい、
って逝ってる一部の（or 大部分の？）奴らが許せないんじゃないの？生物屋としては。
どうせやるなら本気だしてやれよ、ってね。

あ、んでもBLASTとか役に立つツールを開発していただけるのは有り難いです、と。(w

音声認識や統計崩れが行き着く学問。
822 のいう事はごもっとも。

http://www.geocities.co.jp/CollegeLife-Lounge/2906/menu.html
ＢＢＳに５５５

すまぬ、記号論的な処理ってのはどんなんだ？
たとえば、どんな研究？
だれの論文？

>>826
http://www.igaku.co.jp/Bioinformatics/BioInfo1.htm
訳した日本人たちの研究かな？
もっとも執筆した人たちは「役に立つツール」を開発しているが。
hmmerとか。

あくつせんせカワイイ！

しかし、記号論、って表現を使ってる地点で>>827の訳者の研究内容なんかしらんとみえるな。
まぁ、彼らが訳にたたんこともしれいるように見える、というのは理解できるけど。
でも、彼らは生物を研究したいんじゃない、ってことも理解したげようよ。
そういうことを理解しないと、情報屋との共同研究なんかできないよ？

HMMER役に立つこともあるけど、大嘘つくこともあるから要注意だよ。
誰かが嘘ついてくれると、こちらとしては助かることもあるけど。

>>829
だったら「バイオ」インフォマティクス、なんて名乗らないでください。
予算横取りされて、本当に「バイオ」インフォマティクスの研究やりたい
人にとって、すんげーめいわく。

>>831
お前は生物やってろ。

バイオ「インフォマティクス」なんだから。

831は「バイオインフォマティクス」がやりたいのだとおもわれ。
832はただの「インフォマティクス｣をやれ。

>>827
音声認識屋の教科書の焼き直しジャン…
まじ、「バイオ」と名乗る必要は全く無い。

>>749
思うに君のボスにあの人の所に行って来い
って言われた意味は、
”君は要らない”って意味なんだろ。違うか？
もう就職活動はじめたら？

>>833
そんなﾏｼﾞﾚｽすんなや、、、

「バイオ」インフォマティクスなんて分野はありません。
ＣＡＤを使っている建築設計やさんが、コンピュータの研究をやっている、って言ってるのと同じだから、ぜんぜん学問じゃない。
ＣＡＤを作るのは研究だし、ＣＡＤを使って設計するのも建築の研究としてはＯＫ。でも、コンピュータを使ったから「バイオ」が「バイオインフォ」なんかに化けたりはしません。

>>834
あれは、音声認識の教科書よりはるかに劣ります。一緒にすると失礼です。
でも、バイオインフォやさんはそんなことも知らないから、あの本がいい本だってことでまかりとおってる。
まぁ、訳者が悪いのではなくて、もとの執筆者がしょぼいだけだけどね。

意識の混濁、厨房、煽り屋
まともな奴はゼロのスレ、マンセー

>839

また、とみ厨ですが｡神奈川の奥地から遠路はるばるご苦労様｡

てゆうかさあ〜
よくわからないけど
Y田先生ってまじけっこんするの？
がせでしょがせ？
わたしうらぎったのきー？

ポーランド祭りイエーイ

sage

>>819
>アミノ酸を１文字表記できるからといって、それを抽象化した文字列として
>記号論的に処理しているうちは、大した発見はないよ
>おまえらみんなペプチド化学とタンパク化学と生化学をべんきょうすれ!
>といいたいのだが、

もう十分勉強しているよ。
お前こそ、もっと情報科学の勉強しな。

じょうほうかがくのなにをべんきょうしたらいいかおしえてください

>>844
いや俺がいいたかったのは「生物の知識」のまえに「化学の知識」が
必要なのよ、といいたかったのだが。ウェット生物屋ですら、蛋白質科学や
蛋白質化学に疎い奴がおおいので。水和とか知らない奴いるもんな。
ちゃんと勉強しているんだったら、きっとよいバイオインフォマティシャン
になるに違いない、と、思います。

それもどうだろうか＞＞８４６
いや、そういうのもあるだろう。
でも、「化学の知識」でコドンテーブルが説明できるのだろうか。進化を説明できるだろうか。
生物学は化学に内包されているだけじゃないとおもわれるが。

>>846-847
「物理の知識」が必要というﾔｼが出てくる罠

>>847
お前馬鹿丸出しの厨房だな。
生物およびそれを取り巻く外界は全て物質から成り立っているんだぞ。
それとも何か、それ以外の精神世界でも持ち出そうというのか。
生命現象を「化学の知識」で説明できないのは内包されていないからではない。

＞＞８４９
なぞだ
なにが８４９氏にそうさせたのだろうか

情報科学ってなにをべんきょうしたらいいのですか？
Durbinたちの本がダメだっていうのならどんなほんがいいのですか？
おしえてください。

HMM等を使って遊びたいのなら、statistics や random processes はちゃんと勉強したほうがいいよ。

分子進化を進化と混同している厨房ハケーン。
というかそう言う混同をするバカがでてくることが十分予測されたのに、
分子進化なんていう名前をつけた奴の功罪はおおきい。

だがそもそも進化論なんて研究しているのは、宗教か反宗教か
どちらにしろ精神世界にどっぷりつかったDQNばかりだから、
bioinformaticsのひとたちがせめてそういう人たちの道具になり下がら
ないように、気をつけましょう。
。。。そういう意味ではかなり深い生物学の勉強が必要だな。
でもって、生物学の分野の中で進化を研究している一派がいかに
浮いているか、毒電波放出中かを冷静に判断すべきだ。
分子進化を研究している人たちのなかにも勘違いしているひとがいる。

>>853
発生学、分類学（これらも進化論だろ？）が
DNAの研究から明らかになったという事実は無視？

なんていうか・・・そうですか

やはり宇宙人が（w

だから「分子進化」と「進化論」を混同するなって。

別に進化の概念そのものを否定したいわけではない。だが進化論で
語られているタイムスケールと、分子進化で解析して有意な議論が
できるタイムスケールにはまだまだ違う。
共通な祖先遺伝子があったとして、それに変異がはいって蓄積して行く
過程を、時間軸にそって遡ること＝「分子進化」
なわけだが、遺伝子の変異がもたらす情報のエントロピーの拡散とゆらぎを
みているにすぎない。蓄積した変異から、あたらしい機能をもった
遺伝子が生まれ、より生命体が複雑化していく、というプロセスを
解明しようという「進化論」とはわけて考えたほうがよかろ。
漏れは中立説もドーキンスも含めて進化論には一切興味がないから、
これ以上くわしいコメントはできないけれども、自分の足もとくらい
は勉強していたほうがよい。

まあそれはさておき生物以前に化学の知識がまず重要だといいたい。

>846

それは、つまり生化学が重要ということか？
激しく同意｡
生物学の知識より、生化学の知識の方が使えるっツーのは常識だしょ｡

>>853
>分子進化を研究している人たちのなかにも勘違いしているひとがいる。

誰の事？
むしろ分子進化の出現により進化論を自然科学の
土俵の上に乗せることが可能になったのだと思うが。

何というか、生物とか生化学、生物物理よりも
情報学を一番必要とするのがこの学問じゃないのか。

生物＋生化学＋ちょっとパソコンは、純粋な生物屋の仕事だろ。

あ、ごめん、「それにしても基礎知識がなさすぎる」って事ね。

まぁだとしても、そんな態度取ってるんだったら
そりゃウェットとドライで喧嘩になるわなぁ（笑

どっかのアメリカの大学のコアカリキュラムって、凄かった・・・
たしか、
　　　　数学
　　　　統計
　　　　物理
　　　　情報処理
　　　　アルゴリズム
　　　　生化学
　　　　分子生物学
をベースに６０科目くらいあったと思う｡
それをちゃんとものにしているかは別として、少なくともちゃんと
バイオインフォをべんきょするにはアメリカの大学院が最高だと思う｡
悲しいことだが｡
それを考えれば、Ｓ○Ｃは・・・＜以下略