ぼうのブログ - drbonobon

DrBonoBon2 2nd printing

2024-01-26T22:00:00+09:00

Bono本第2版の2刷

「Dr.Bonoの生命科学データ解析」(Bono本)の第2版が出版されてから今度の4月でもう3年。著者の私からしてみると早いものだなあという感覚。これも加齢のなせる技だろうか。

初版の時は3ヶ月で二刷をすることとなったが、今回は3年でそうすることに。初版ほどの新しさはなく、買ってくれる人はすでに買ってくれてたということだろうか。中身も最新の情報にアップデートしたいところであるが、そうすると改訂になってしまうのでそれはできず。小さな訂正のみ反映できるとのこと。

そういうわけで誤植の情報があれば、ということなんだが、かつてのようにtwitterでお知らせしてくれることもなく。そもそもtwitterはXになってしまっているし。諸行無常。

Best seller DrBonoBon2?

2021-04-24T18:00:00+09:00

Bono本第2版ベストセラー？

1ヶ月前に出版された「Dr.Bonoの生命科学データ解析」(Bono本)の第2版であるが、ベストセラーマークが付いていた。しかし、そのベストセラーなカテゴリーを見ていると…。

お、ベストセラー1位になっていると思ったら…何故にそのカテゴリ? #DrBonoBon pic.twitter.com/fM0cT1lAmM
— bonohu / ぼうのうひでまさ (@bonohu) April 24, 2021

なぜか「口腔外科学」！前から自分の著者や編者の本に関して、このAmazonのカテゴリーは実態に合ってないものもあるなあとは思っていたものの。あまり気にしてこなかったが、これはさすがに違う。

一体どういう基準で付けているのやら。

DrBonoBon2 foreword

2021-03-15T08:00:00+09:00

Bono本第2版序文

「Dr.Bonoの生命科学データ解析」(Bono本)が出版された。

そして、序文が公開されている。それが出版社のウェブサイトだけでなく、Amazonにも。というわけでここにも掲載しておく。

改訂にあたって

「バイオインフォマティクスを教えてください」

そう言われて，私（Dr. Bono）は，2020年4月にこれまでの大学共同利用機関の特任研究員から，広島大学大学院統合生命科学研究科の特任教員に転職した。『Dr. Bonoの生命科学データ解析』（Bono本）を含めて，バイオインフォマティクスに関する執筆活動を評価していただいたからであろう。2020年度から「バイオインフォマティクス」を大学院生向け（卓越大学院プログラム）に講義担当することになった。

2020年はこれまでにないコロナ禍ということもあって，その講義はオンデマンド形式となった。初めて講義をする立場からすると，教わる側の反応を見ながら教えることができないという苦難の日々だった。その状況下で，2017年に出版したBono本が道しるべとなって講義準備を進めることができたのは幸いだった。終わってみれば全15回で合計19時間16分8秒，スライド数にして491枚の講義となった。授業を受ける側からすると，すぐに質問できないなどのデメリットもあったと思う。それでも，オンデマンドで繰り返し聴講することが可能な上に，講義の内容に即した教科書としてBono本が手元にあって，教わる側も，より理解を深められたのではないだろうか。

しかし，講義を一通り終えてみると，そのBono本が，出版から3年あまりを経て最新の情報でなくなっていることをなんとかしたいと思うようになった。最近のウェブサイトの常時SSL化（HTTPS化）に伴い，本に書いてあるURLではアクセスできなくなっているものも増え，また何より，3年の月日を経て次世代シークエンサーからの塩基配列データベース（SRA）は総塩基数が一桁変わってしまっている状況となっているからだ。

そこで，アップデート情報をどこかで公開することを考えもしたが，自分で執筆した本である。改訂版を出せないかと出版社に問い合わせたところ，歓迎していただき，このたびの改訂版の出版の運びとなった。

改訂版とはいうものの，章の構成はそれほど大きく変わっていない。しかし，細部まで見直して2020年代の現在でもそれが正しい記述であるか，またそれが利用可能であるか，その検討を行った。また，Bono本は教科書なので，コマンドライン操作などは当初から簡略に書いてあり，今回の改訂でもそこは特に変えなかった。しかし，LinuxコマンドラインがWindows Subsystems for Linux 2（WSL2）によってWindows10上でも利用可能となり，今後普及していきそうなことから，macOS以外の環境での利用にも配慮するように書き直してある。また，コマンドラインを使った実践的な内容に関しては，Bono本より後の2019年9月に出版された姉妹編の『生命科学者のためのDr. Bonoデータ解析実践道場』（道場本）への参照情報を追記した。本書を起点により深く学んでいただければと思う。

2021年3月坊農秀雅

実は、初版の序文と書き出しが同じ「バイオインフォマティクスを教えてください」なのに、その後の展開が異なるという構成になっていたりするので、是非読み比べを。

DrBonoBon2 is come

2021-03-11T18:00:00+09:00

Bono本第2版落手

予告エントリにもあった通り、「Dr.Bonoの生命科学データ解析」(Bono本)の第2版が完成、あの震災からちょうど10年目の今日に手にとった。中身は散々みて直したわけだが、実物となって素晴らしい表紙のデザインと装丁がなされた実物の本を手にするとやはり感慨深いものがある。

#DrBonoBon 2 入手しました！
黙祷の前に間に合った！ pic.twitter.com/3KtoSFGCp5
— bonohu / ぼうのうひでまさ (@bonohu) March 11, 2021

新たに生命科学データ解析を勉強する人には是非読んでいただきたい。また、初版を読んだ方にも最新の内容になっていることや演習書として初版の後に出版された「生命科学者のためのDr.Bonoデータ解析実践道場」(道場本)へのリンクがふんだんにつけられていることを考えると価値は高いのではないかと。私はこの2冊を教科書として来年度もバイオインフォマティクスを講義する予定。是非この際、ご一読いただければ、と。

DrBonoBon2 dispatch

2021-03-02T20:00:00+09:00

Bono本第2版第1報

出版から3年経って、多くのウェブサイトがHTTPS化したことや、URL自体が変わってしまっていることなど、気がついたアップデートは山ほど見つかった。これらは出版社に連絡して正誤表に反映してもらわないと。

ここのエントリに伏線があったから気付いた方もいたかもしれませんが、「Dr.Bonoの生命科学データ解析」(Bono本)の第2版をその頃から準備していた。

2017年に教科書としてBono本を上梓してからその2年後の2019年に「生命科学者のためのDr.Bonoデータ解析実践道場」(道場本)を演習書として出させていただいた。その結果、道場本にはBono本への言及があるが逆はないという不自由な状況であるとともに、わずか3年ほどで同じURLでアクセスできないサイトも増え。 1年で2倍増える次世代シークエンサーによる塩基配列のデータベースSequence Read Archive (SRA)がその間に総塩基数一桁増えてしまっているなど。アップデートしないといけないポイントは満載だった。そこで、今回の第2版の出版となった。

【近刊情報】3月中旬発売予定です！
「Dr.Bonoの生命科学データ解析第2版」

坊農秀雅先生@bonohuの単著、ベストセラーが3年半ぶりに改訂。
ゲノム配列データの解析を軸に、バイオインフォマティクスを概観するテキスト。
全編アップデート、新項目等追加、内容がさらに充実https://t.co/GQh0adgf9I
— MEDSi販売部 (@MEDSi_han) February 25, 2021

先に出版社販売部のtweetが出るぐらい、twitterが一般化した世の中となってしまったが、そのような時代だからこそ教科書の需要はあって、しっかりしたコンテンツを作って出版していかねばならない。論文執筆もいいけど、自分の分野の母国語の教科書も是非出版していただければ、と切に願います。

Bioinformatics Lecture 2020 done

2020-11-25T20:00:00+09:00

芸は身を助く

卓越大学院のバイオインフォマティクス講義の最終回がオンデマンド配信され、講義が終了した。 10月の最初から週2回で配信が順に開始され、2ヶ月かけて全15回の配信が11月末の25日に完了した。一回あたり90分弱の内容は15回全部で、合計19時間16分8秒、スライド数にして491枚であった。

「Dr.Bonoの生命科学データ解析」(Bono本)を教科書に、「生命科学者のためのDr.Bonoデータ解析実践道場」(道場本)を参考書にということで講義は進めた。「芸は身を助く」の言葉通り、以前に監訳した本が絶版になって自分1人で書きあげたこの2冊に救われた。

この本があったからオンデマンド配信で個別に勉強することになった学生さんもさらに理解が深められたのではないかと思う。講義に使った資料もPDFで配布し、授業を聴いていれば本は買わなくても理解できるように努めたが、それでもやはり講義で説明しきれない内容は本で補完することができたのではないかと思っている。

また逆に、本の間違い（主にtypo）にも新たに気づくことが。出版から3年経って、多くのウェブサイトがHTTPS化したことや、URL自体が変わってしまっていることなど、気がついたアップデートは山ほど見つかった。これらは出版社に連絡して正誤表に反映してもらわないと。

At the end of 2010's

2019-12-31T17:00:00+09:00

2010年代を終えるにあたり

今日で、2010年代が終わる。

この10年間自分は何してきたのだろう？そう思って、このぼうのブログを見返してみると、10年前何をしていたのか、克明に記録されていた。それをみることで記憶を掘り返すことができる。そして、リサーチアシスタント(RA)として統合牧場に出入りしてくれていた彼らに、毎日のように諸々教え込んでいたことを思い出した。そして、彼らにもそれをブログとして記録していくよう指導していたことも。彼らは今、いろんな分野で大活躍している素晴らしい社会人たちとなっているし、彼らがインターネット上に残したコンテンツは多くのこの分野の人にいろんな形で参考にされたに違いない。もちろん動画コンテンツとしての統合TVもそれの大部分を占めている。

その経験をもとに2010年代のバイオインフォマティクス教科書を、と目論んだ。それがDr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)であり、このぼうのブログに書きためてきた情報の集大成でもある。まさに2010年代の総決算だったわけである。その証拠にBono本の序文には、「2010年代の…」というくだりがある。

2010年代の今は，データ解析がかつてのバイオインフォマティクス研究者だけのものではなくなった。生命科学者自身がデータ解析する時代であり，すなわち，誰もがバイオインフォマティシャンの時代であると言えよう。そういう生命科学者向けの教科書となるよう，本書を企画した。

しかも、p88には「2010年代の情報収集方法」というコラムまでも。

「誰もがバイオインフォマティシャンの時代」の2010年代を終えて、これからはどうなっていくのだろう？つまり今後10年、すなわち2020年代はどうなるのだろうか？ Common Workflow Languageなどで記述されたワークフローの利用によるプログラムのパッケージ化がさらに進むだろう。それらを使いこなすためには、それらの原理をある程度は理解しておく必要があるだろう。ワークフローを使いこなした再現する発見が当たり前の2020年代となるだろうか？

2010年代最後の日に、そんなことを考えていたり。

drbonobon 4th print

2019-03-11T18:00:00+09:00

Dr.Bonoの生命科学データ解析第4刷

今月(2019年3月)で、Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)上梓から1年半あまりとなった。そんな今日、第4刷をするという連絡が出版社からきた。

ここのところ、Amazonの「生命科学」カテゴリーでも上位に食い込んでおり、ひょっとしたら教科書と指定されて事前に買っていただいているのかな、と思ったり。

内容としてはぼうのブログなどに言及があったネタがほとんどであるが、ブログとは違ってその後の情報を加えてアップデートされ、他のエントリとの関連も数多く述べられてまとめられているのがこの本である。すなわち、現時点で考えられる知識の体系化を行なっていることで、それは成書ならではの産物だと最近切に思う。

drbonobon 1year and 1month

2018-10-28T14:00:00+09:00

Bono本出版1年と1ヶ月

明日(2018/10/29)で出版から1年と1ヶ月。去年の今頃の時点では、まだ2刷を、という話はなかったようだが。 1年経ってみると3刷まで出ているなど、先月末に判明した2018年5月までで1刷りの分を上回る冊数が売れた模様。

ただ、相変わらずだが、本のハッシュタグ使っているのはもっぱら筆者だけという。もっと不明な点や感想、これがあったら良かったのに等、twitter上に出てくると嬉しいのだが。

drbonobon eratta by author

2018-10-04T18:00:00+09:00

著者版の正誤表

Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)上梓から丸1年すぎた。いただいた誤字脱字等の情報を、例によってGoogle Documentで書き記して来た。隠す理由もなく、むしろ積極的に出すべき情報だと思うので、公開してある。新しいものを見つけたら、お知らせいただければ幸いである。

出版社のサイトから正式なものも出ているが、こちらの方が反映は早い。

この情報は、1刷を読んでいる方向けに主に提供している。というのは、ここで把握したものは2刷以降には反映されているからである。

77th annual meeting of the Japanese Cancer Association

2018-09-29T18:00:00+09:00

第77回日本癌学会学術総会

2018年9月27-29日の日程で、今年も日本癌学会学術総会に参加してきた。今年は、大阪国際会議場（グランキューブ）＋リーガロイヤルホテル大阪にて。

今回は翻訳を分担したゲノム第4版が新刊として並び、去年と2年連続で関わった本が癌学会でお披露目という嬉しい事態となった。ちょうど発売から丸1年となったDr.Bonoの生命科学データ解析は、それでもまだ買ってくれる知り合いがいて、サインを求められるシーンもあったり。結果として、丸1年間で75冊サインしたことになった。

去年に引き続き行われた、若手企画に参加してきた。今年は2日間に渡って、2コマ分開催された。 1日目の「研究格差社会をどう生きるか」はパネルディスカッション方式に加えて、インターネット上の「掲示板」を活用して意見を集める企画がなされ、斬新であった。中でも、投票の機能を使ってリアルタイムに意見の集計を行うやり方はおもしろく、その結果を受けてパネラーに意見を求めるという「筋書きのないドラマ」であった。かつて一緒に研究していた後輩も登壇してくれたのだが、その際感じたのは、自分は最近リスクを避けて、挑戦することを恐れてor忘れてないか、ということ。もっと積極的に、challengingでなければ、と自分に猛省を促した次第。

また、2日目の「研活マッチングーlabワゴンで見つけよう共同研究者」はフロアー参加型で、共同研究者を求める人が登壇し、自分の求める人を募集するという新しいスタイルのセッションであった。僭越ながら、私も登壇させていただき、公共データベースを使ったメタ解析に興味ある研究者を募集した。自分の登壇後、会場の隅に設けられた円卓で個別に話をするという機会が設けられたのだが、その後のセッションがどうなっていたかフォローできていないレベルに円卓に来てくれた人との研究の話で盛り上がった。 1時間半のセッションだったはずなのに短く感じられるほど、とても楽しかった、というのが自分の感想。一緒に論文を出すという共同研究にまで発展するものが出てくるといいなあ。

その夜には恒例若手飲み会。50人のはずが、70人も集まったとか。昨年や今月頭(2018年9月)の蓼科合宿で知り合いになった人だけでなく、その場で初めて会う人とも楽しくお話しできた。その時に強く感じたのは、珍しいせいか、自分の名前はよく知られているんだなということ。本で名前が出ている効果は絶大なようで、実際に生データを扱っている若い世代には、DRY解析教本の監修者として認識してもらっている模様。

結局、その日は三次会まで行って2時ぐらいに解散。その日以外も、大阪開催ということもあって連日夜のアクティビティも高く、これまでで一番の充実度だったかと。

途中からギアを変えて積極性をあげまくった結果、用意した名刺は50枚ほどなくなり、手元には約40枚ほどいただいた名刺が。これまでの学会ではそこまでの新陳代謝は激しくなかった。意識して多くの方と話したり、交流するようにした今回の「攻め」に出た「結果」が出てくるといいな。

161st meeting of Japanese Society of Veterinary Science

2018-09-12T18:00:00+09:00

第161回日本獣医学会学術集会

2018年9月12日(水)、第161回日本獣医学会学術集会の生理学・生化学分科会シンポジウム「生理・生化学におけるバイオインフォーマティクスの潮流」に演者としてお呼びいただき話してきた。

「データベース統合化によるオミックス獣医学とバイオインフォマティクス」と題して1時間話させていただいた。バイオインフォマティクスの概論的な内容を話して欲しいということだったので、ここ最近はあまりやらなくなったものの、昔のスライドをアップデートして。 Dr.Bonoの生命科学データ解析の第5章にあるデータ解析手法を、獣医学系の研究に関係深そうなところに重点をおいて概説させていただいた。

なぜか私以外の2人の演者が生物物理系だったのでそこはお任せして、いつもの塩基配列解析と発現解析における公共DB利用した研究の紹介。事例を4つほど紹介したが、ちょっと盛りだくさんすぎて最後のはだいぶん端折ってしまった。 3つで十分だったと反省。でも話の流れの都合上、こうならざるを得なかったのも事実。今後、要検討。

座長をしていただいた先生は所属からしてそうかと思っていたが、共同研究でお世話になっている先生がよくご存知の先生だった。全然知らない分野なのに知り合いで繋がってしまう、いつもの展開。だが、その縁で講演に呼ばれたわけではなかったわけではなかった様子。最初にメールしてきてくれた若手の先生が私を指名してくれたようで、講演終了後にお話ししたところ、やはりデータ解析で四苦八苦している模様。そういうことが身近に相談できる先生が各大学いるといいのにね、といういつもの思いをまたここでも。だったらいいな、で終わらせたくないね、本当に。

Visit to Kumamoto August 2018

2018-09-02T09:00:00+09:00

熊本訪問2018年8月

熊本へ共同研究打ち合わせに。それに便乗して、先方にお願いしてセミナーをやらせていただく。「トーゴー」でやって来た便利なDBやツールを、まだ知らなかった人に知っていただくキッカケを作りたいという気持ちが半分。 Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)のお礼行脚的な気持ちが半分。

うまく伝えられた！という感じがなくて、ちょっと不完全燃焼。ちょっと内容を詰め込み過ぎたのが主要因かと。聴衆が読めない状況ではある程度しょうがない気もするが、反省点を今後に活かしていきたい。数日前に知り合いになった方も別キャンパスから足を運んでいただいたり、多くの方にお集まりいただき、とてもありがたかったです。ありがとうございました。

drbonobon 3rd print

2018-08-13T18:00:00+09:00

Dr.Bonoの生命科学データ解析第3刷

早いもので来月(2018年9月)末で、Dr.Bonoの生命科学データ解析(Bono本)上梓から丸1年となる。それを待たずして2018年8月に第3刷と相成った。 typoのほとんどは第2刷の時点で訂正されており、3刷においては2刷の後に見つかったtypoと以下の二点が追加されている。

EnsemblとEnsemblGenomesは別物だという追記(p46)
ArrayExpressがGEOデータの取り込みを止めた件に関する追記(p52)

Alignment-freeなRNAseqデータ解析に関しても追記した方がよかったかもしれないが、これは次回(or第2版)があれば検討したい。

過去のぼうのブログをベースに教科書としてまとめたこの本を、ここまで多くの方に読んでいただけるとは、著者としては嬉しいかぎり。ただ、ブログとは違ってその後の情報を加えてアップデートされ、他のエントリとの関連も数多く述べられて、だが。最大の違いは、現時点で考えられる知識の体系化を行なっていることで、それは成書ならではの産物であろう。技術的な細かいアップデートは引き続き、英語版のbonohu blogにログを刻んでいっているので、そちらを。

AJACS advanced 5th

2018-07-13T18:00:00+09:00

統合データベース講習会AJACSa5柏

毎年やっている中上級向け講習会AJACSadvanced(AJACSa)を今年も開催。今年は、DBCLS柏にて、2018年8月10日の午後に。詳細は案内のウェブサイトを。

今回は（も？）、非モデル生物における配列解析に焦点を当てて。DDBJにデータが蓄積しつつある、転写配列アッセンブリデータベース(Transcriptome Shotgun Assembly:TSA)を利用し、転写単位ごとの遺伝子発現を定量化する方法を学ぶハンズオンを、休憩を含めて４時間ほどでやる予定。

蛇足ながら、中上級向けということで、UNIX操作を一通りマスターした人が対象。次世代シークエンサーDRY解析教本のLevel1-2にある程度を一通りやった方を想定して話を進める予定。もちろん、Bono本の第3章でも構わないのだが。

この話は2018年3月に鹿児島であった第62回日本応用動物昆虫学会大会の小集会「公共データベースを利用した昆虫のデータ解析」で話した「公開されているRNA-seqデータを使い倒すには?」に端を発していて、講習としてやってみたいと思っていた内容。kallistoを使うものの、ヒトやマウスなどの使い方とは違うので、そちら方面しか興味ない方が参加されてもつまらない内容かと。あくまで、ゲノム未解読な新規モデル生物のトランスクリプトーム解析の講習会。

AJACS 70th done

2018-07-10T21:00:00+09:00

統合データベース講習会:AJACS筑波4を終えて

つくばの物質・材料研究機構で開催された統合データベース講習会:AJACS筑波4において、「ゲノムデータベースとそれを活用した配列解析入門」と題した講習を行ってきた。講習用のテキストも参加者以外の誰にでも見れるようになっている。

昼休み休憩を挟んで2時間ほど。食堂がこむ時間帯の情報があり、午前はゲノムブラウザの実習だけで早めに切り上げ、午後にはウェブブラウザ 上でできるレベルの配列解析の入門を実習を交えながら講習した。

参考図書としてあげておいた「Dr. Bono の生命科学データ解析」こと、Bono本を読めばほぼ全部載っている内容なのだが、講習ではできる限り「本に書いてあるから発言」をしないように気をつけた。自分のパートは想定外の事態は起こらず、とくに取り乱すようなことはなく淡々と。

全体的には、githubが一時落ちていたというトラブルがあったぐらいで大きなトラブルなく。公共DBの信頼性、網羅性を訊かれるいつもの質問以外は、今回もリアクションが薄く、できているのかそうでないのか、わからない状況。主体的に学ぶキッカケになってくれているのなら良いのだが。

AJACS 70th

2018-06-11T21:00:00+09:00

統合データベース講習会:AJACS筑波4

2018年7月10日(火)につくばの物質材料研究機構で開催される統合データベース講習会:AJACS筑波4の詳細が公開され、申込みも始まった。今回、「ゲノムデータベースとそれを活用した配列解析入門」と題した講習を、昼休み休憩を挟んで2時間ほど、受け持つことになった。配列解析をするために必要なゲノムデータベースの知識と、ウェブブラウザ 上でできるレベルの配列解析の入門を講習する予定。

参考図書として拙著、「Dr. Bono の生命科学データ解析」こと、Bono本を挙げさせてもらった。講習でも何ページに詳しく載っているから、みたいなことを多数口走ると思うので。もちろん、講習用のテキストは別に準備するけれども。

drbonobon is a textbook

2018-05-01T22:00:00+09:00

「Dr.Bonoの生命科学データ解析」は教科書

半年ほど前にも前のブログでも書いたが2017年9月に上梓した本、Dr.Bonoの生命科学データ解析（通称Bono本）に関して、教科書として執筆した ということが伝わってないかもしれないことが、やはり気になっている。

教科書なので、自分なりに咀嚼して、行間を埋めていく必要があるのだ。じっくりと本を読むことで基礎から学んで貰いたいという想いがあったのだが、そうではない人もおそらくは多いのだろう。以前に清水厚志さんと監修という形で上梓した次世代シークエンサーDRY解析教本のような載っているコマンドをそのまま指示通りに打ち込んだら、それができるノウハウ本というか、生命科学分野でよく使われている プロトコール本を求められている のかもしれない。もちろん、そういう方面の展開も考えてはいる。

しかしながら、分子生物学のウェットな実験のように画一的な操作でできるものは、すでにプログラム化されてしまっているのがドライ解析の常。繰り返し同じコマンドで処理する必要は減っているのである。その代わりに、手がける研究によって必要なコマンドライン処理が 多様になってくる (数年前のNatureのCommentでは、Routinely uniqueと上手く表現されている)。そうなってくると、生身の研究者がやるべき操作は 書いてあるとおり ではいかなくなってくるわけである。そういったルーチンワークではないことをどうこなしていけばよいか？そこが今問われていて、その解法の1つが、じっくり腰を据えて教科書を読んで勉強しなおすことではないかと。

2017年を振り返って

2017-12-31T00:00:42+00:00

2017年を振り返って。今年は収穫の年であった。

ここのところの懸案だったDBCLSでのメインの仕事の論文が2本出版された。quanto論文とRefEx論文である。それぞれGigaScience、Scientific Dataというデータジャーナルと呼ばれる雑誌形態の論文誌。我々の活動を報告する場として今後もお世話になりそう。

このぼうのブログで書いてきたことをまとめた本も紙媒体で出版できた。それがDr.Bonoの生命科学データ解析である。

また、がんとハイポキア研究会つながりの共同研究で初めて名前の入った論文(HIF-1-mediated suppression of mitochondria electron transport chain function confers resistance to lidocaine-induced cell death)が出版された。10年以上この研究会への参加を続けて、議論してきた結果。2018年にはまた別に何本か続くはず。

昆虫関係の共同研究も継続して論文（Identification of functional enolase genes of the silkworm Bombyx mori from public databases with a combination of dry and wet bench processes）を出せた。また、さらに所属先の共同研究予算を2017年度にいただいたので、今後はその流れが加速していくだろう。

この良い流れで2018年も頑張っていきたい。

Bono本第2刷

2017-12-23T08:45:27+00:00

しばらくブログをホストしているサーバーが落ちている間に、Bono本の第2刷が出回り始めていたり。

それにしても9月末の第76回日本癌学会学術総会での発売開始(=出版)から三ヶ月も経たないうちに2刷というのは。出版社の予想以上に売れたということの模様だが、残念ながら著者としては実感がほとんどない。

Bono本読書会

2017-12-16T14:59:33+00:00

@oec014さんの呼びかけで、静岡駅近くでBono本読書会が2017年12月16日(土)に開かれた。どういった人が、どれぐらい集まるか、心配な感じだったが、案ずるより産むが易し、学生さんも多く参加するバランスの良いユーザー分布だったのではないかと。ただ、エンジニア系の人(いわゆるSE)が少なかった気が。

自分も第1章「生命科学データ解析の歴史」を担当した。自分で書いた内容だからある意味楽勝だったが、何を話すかという取捨選択をわりと悩んだのだが。実際には出たとこ勝負でその時に思いついたことを話して時間内に収めた形になった。

今回初めてGitPitchを使って発表してみた。GitPitch用に少々拡張されたmarkdownで書いて(今回の自分のmarkdown)、GitHubにアップするだけでプレゼンスライドができるのでとても便利(そのmarkdownはGitPitchによってこのようなスライドに)。今後も使っていきたい。

Bono本はノウハウ本でなく教科書

2017-11-12T11:00:38+00:00

Dr.Bonoの生命科学データ解析に関して、「この本を読んだら、（自分のやりたい配列データ解析）ができるのか?」という質問がちょっと気になっている。

まあ、中身をよくご存じないからだろう。「ノウハウ本ではなく教科書なので…」というのが私の答え。自分が必要なデータ解析ならば、自分で原著論文読んで学ぶなり、やっている人に(日本人のみならずworld wideに)連絡して教わるなり、すべきでは?日本語で書かれたそういったノウハウ本が充実しすぎていて、馴らされてしまっているのか?じっくりと本を読んで基礎から学ぶという時間がなかなかとれなくなっている現実もあるのだろうな。

第15回がんとハイポキシア研究会1日目

2017-11-10T04:00:36+00:00

今年は淡路夢舞台国際会議場にて。今年もhypoxia transcriptomeのメタ解析の続きをポスター発表。以前よりは関心持ってくれる人が増えたが、まだまだ。かつてのようになんでもホイホイ引き受けるのは止めて、まずは相談というスタンスで。生命科学研究者自身にデータ解析してもらうべく、Bono本を書いたわけだし。

というわけで、ポスター発表でも、そのポスターアピールでも、拙著を紹介させていただいた。この研究会での議論も、この本の成立に大きく関与しているわけで。

Bono本出版一ヶ月

2017-10-29T03:00:05+00:00

今日(2017/10/29)で出版から早一ヶ月。小規模な誤植は、有志のみなさんが報告してくれて大変感謝。正誤表としてまとめ、出版社にも報告。それ以外の大きなトラブルもなく。

売れ行きを数字では教えてもらえないが、amazonのランキングとか見る限りではこれまで出した本にない売れ行きの模様。まだ2刷りを、という話はないのだが。

ただ、本のハッシュタグ使っているのはもっぱら筆者だけという。もっと不明な点や感想等がtwitter上に出てくると嬉しいのだが。

Japan Spotfire User Group Meeting 2017

2017-10-20T18:00:00+09:00

Japan Spotfire User Group Meeting 2017

実質アカデミックフリーになって、自分の共同研究者には便利なツールとして浸透しつつある。その結果、この1年でSpotfireを使った研究成果を多数出すことができたので、それを紹介するという目的で参加のJASPUGM。事例の紹介としては、先日のトーゴーの日2017でポスター発表した2つの事例を中心に紹介。

実は、先日上梓したBono本にもいくつかSpotfireで可視化した図があって、それも含めて紹介したら、予想したよりも時間がかかってしまった。

会場で聞いてくれた人にはあまり馴染みのないタイプのデータだったからか、質問もほぼ出ず、その後も発表の詳細に関しては訊かれることなく。講演資料は各社持ち帰ってもらったので、一人でも多くの必要としている人の参考となることを期待して。

Bono本読書会

2017-10-15T03:00:23+00:00

拙著の読書会の企画が公表され、参加者の募集が開始に。ConBio2017(第４０回日本分子生物学会年会＋第９０回日本生化学会大会)の終わった次の週の２０１７年１２月１６日の土曜日に、場所は静岡駅前のビルの会議室にて。

静岡駅前は、一泊4,5000円台のホテルも多数。夜の部も企画される模様なので、一泊してはいかが。次の日は日曜日なので、駿府城跡を散策したり、新静岡駅から静鉄で乗り鉄して新清水駅まで行ってすぐ近くの清水港の河岸の市で魚を買って帰る、など。なかなかの小旅行となってよいのではないかと。また、バスを使えば登呂遺跡にも、そして徒歩圏内にさわやかもあるとの情報。

学生さんは参加費無料に。会場にて、お会いましょう。

著者版の正誤表

2017-10-08T13:00:16+00:00

原因不明だが、ブログをホストしている自宅サーバーがおちてて、ブログへのアクセスやアップデートがこの一週間できず。本が書店に並んで一番情報を提供すべき時だったのだが。ちなみにこの本に関するブログエントリは、「Dr. Bono の生命科学データ解析」というカテゴリーでまとめてあるのでご利用いただきたい。

誤字脱字等の情報をいただくが、忘れそうなので、例によってGoogle Documentで書き記している。隠す理由もなく、むしろ積極的に出すべき情報だと思うので、公開してある。新しいものを見つけたら、お知らせいただければ幸いである。見つかり次第、追記していく。

そのうち、出版社のサイトから正式なものも出るかと。

Where did I write drbonobon

2017-09-24T09:00:00+09:00

Bono本はどこで書いていたか?

Google documentに直接書いていたことは前のエントリで書いたが、実際どこでBono本を書いていたか?その答えはシンプルで、家がほとんど、である。職場で、ではない。その方が仕事とそれ以外という頭のモードが切り替えられて都合が良かった。仕事に役立てるため生命科学データ解析を学ばれる方も多いと思うが、私にとっては仕事はあくまでDBを使いやすくすることであり、本を書くことは仕事ではない。本務専念義務がある特任研究員だからそこはテニュアの先生とは違うところであり、よく認識していただきたいポイントでもある。

章の内部の構成やどんなことを書くかといった構想は、家でウンウン唸っていてもなかなか思いつかないので、温泉インフォマティクス研究会を単独開催して。源泉から温泉が湧いてくるのにあやかって、発想も湧いてくるように。気分転換にもなってとてもよかったし、近場の日帰り温泉を発掘する良い機会ともなった。

When did I write drbonobon

2017-09-23T09:00:00+09:00

いつBono本を書いていたか?

いつBono本書いていたのか?本が出るという話を知ったオフラインにあった方によく訊かれる。社交辞令かもしれないが、マジレスしている。「簡単に言えば仕事時間以外」と。

何かのタイミングで頭に湧いてきたことはmacOSの「メモ」でメモして、実際の作文は後で。3月末に一度督促いただいてからは寝る前の時間に書いていたこともあるが、多くは土日祝にまとめて。ちょうど5月頭の大型連休期間もあってそこを活用して書き上げたと言っても過言ではない。

本の長さは約200ページ、ということだったので、図表含めて1ページ約1,000(1k)文字として、約200k字を目標として。各章ごとに書いた文字数を計測してGoogle keepでメモとして目に触れるようにして自分を鼓舞したり。だいたい書き尽くしたかな、というところで、文字だけで約180kになって脱稿。もちろん、その後もボロボロ加筆があったけど。

drbonobon for whom

2017-09-22T09:00:00+09:00

Bono本の想定読者とは?

Bono本の想定読者であるが、基本的には生命科学分野の大学院生やポスドクを想定している。とくに、出版社の名前を見ても分かる通り、医学系の大学院生をターゲットとして書いた。とはいえ、アッセンブルの話題もあり、医学系でない生命科学の諸分野の研究者の卵に広く読んでいただきたいと思っている。

具体的なソフトウェアの使い方等は書いていないので、プロの方が読んで直接的に役に立たないかもしれない。そういう人には、個別トリビアの塊のような生命科学データ解析に対して、頭の整理に寄与できればと思う。ただ、これまでぼうのブログでも書いてこなかった生命科学データ解析を俯瞰した構成で文書化に挑んだつもりなので。バイオインフォマティクスやゲノム配列解読の歴史を知ったり、自分が教える立場になったときに参考になれば幸いである。

生命科学系のデータ解析に興味があるが、生命科学以外のバックグラウンドの方も読者として想定している。多くの方にたくさんのオープンデータがある生命科学分野で、データ解析に関わってほしいからだ。しかしながら、データがオープンであっても生命科学は専門性が高くてとっつきにくい状況があって、その利用は進んでいるとは言い難い。日本のR界の出版王こと石田基広先生が書かれていらっしゃる本ほどの読みやすさには程遠いが、出来る限り言葉を補って書いたつもりではある。だが、それでもまだ読みづらいかもしれない。その場合は、まずはググって。このぼうのブログに情報があることが多くあるかと。それでもよくわからないことは、是非twitterでハッシュタグ #drbonobon をつけてつぶやいていただきたい。可能な限り、レスポンスしたいと思っている。

How did I write drbonobon

2017-09-21T09:00:00+09:00

どうやってBono本を書いたか?

Bono本の著者は私1人であったが、編集者とのやり取りの即時性、ファイルでやり取りした際に原稿に複数のバージョンが生まれてしまうバージョニングの問題を鑑み、DRY解析教本のときのやり方を踏襲してクラウドを活用した原稿のグループ共有を実践した。また、本に使う図に関しても、同様にしてサイズの大きなファイルがメールで送れないなどの問題をクリアーした。

すなわち、Google Documentに直接原稿を書き、それに対してコメントを編集者側から入れてもらう方式である。電子メールでのファイル添付でやりとりすると、複数のファイルに独立に書き込んだりしてファイルのバージョン管理が問題になる。それを避けるために電子メールでのファイルでのやり取りは避け、Google Documentで一本化した。つまり、送るメールにはGoogle DocumentのURLだけを送ってそれを見て相手がレスポンスするという方式である。表はDocument中に作成し、図に関してはGoogle Driveでファイルを共有することで同様に。

もっとも版組する段階になったらそれは無理で電子メールでのやりとりになったが、3回ほど打合せで出版社に直接うかがった他はすべて電子メールでのやりとりで完結し、ついに音声電話を使うことはなかった。その電子メールのやりとりも短いショートメッセージのものが多く、実はslackを導入すればよかったんじゃないか、と後になって思ったほどである。

著者にとっては、書きかけの原稿を送ったりすることがなくて進捗状況をいちいち伝える必要がなく楽であったし、また逆に編集者にとっても著者がどれぐらい書いているかを相手にお伺いをたてることなくチェックできるメリットがある。

著者が複数いたりするとなおさら、というのは前回DRY解析教本のときに実証済みで、その結果お互いが牽制しあい、原稿が早く上がってきたし、なによりお互いの原稿に重複がなくなって非常によかった。次回があれば、またこの方式でやりたい、できればしばらく本を書くことはしたくないが。

drbonobon chapters

2017-09-20T09:00:00+09:00

Bono本の章立て

Twitterでの反応を見ていると、思ったよりも多くの方にBono本を出すというtweetがfavられているようで嬉しい半面、過剰な期待を抱かせていないか心配になってきた。出版社の人の許可を得たので、章立てを紹介しておく。

物凄く単純で以下のような5章構成。

生命科学データ解析の歴史
生命科学分野の公共データベース
データの形式とその取り扱い方
基本データ解析
実用データ解析

生命科学における、歴史、公共データベース、データ形式とその解析の基本編と実用編。ページ数的には、第1章の歴史が少ない他は、第3章のデータ形式がちょっと長いぐらいで、他はわりと均等なページ数となった。

もっと詳しく知りたい人向けに、もうちょっと詳しい目次を以下に。

第1章 生命科学データ解析の歴史
1.1 なぜ今、データ解析か？
1.2 バイオテクノロジーとデータ解析の歴史
第2章 生命科学分野の公共データベース
2.1 公共データベースとは？
2.2 データベース有償化問題
2.3 公共データベースのデータベース
2.4 塩基配列データベース
2.5 ゲノムデータベース
2.6 遺伝子発現データベース
2.7 遺伝子バリアントと表現型のデータベース
2.8 タンパク質データベース
2.9 文献データベース
第3章 データの形式とその取り扱い方
3.1 基本リテラシ
3.2 データの形式
3.3 生命科学分野で使われてきたデータ形式
第4章 基本データ解析
4.1 配列データ解析
4.2 数値データ解析
第5章 実用データ解析
5.1 遺伝子機能データ解析
5.2 遺伝子発現解析
5.3 遺伝子バリアント解析
5.4 エピゲノム解析
5.5 メタゲノム解析
5.6 統合解析

追記

amazonのBono本のページに上記の章立てを含む参考情報が2018年5月末現在、掲載されている。

Why drbonobon

2017-09-19T09:00:00+09:00

なぜBono本を書いたのか?

生命科学データ解析界隈で本が出ないなあと思っていたが、これは日本だけじゃなくて世界的にもそのようで翻訳すべき本が英語でさえも出ていない状況。生命科学のいろいろな分野の教科書は出版されるのに。

そんななか、東京で月一回のペースで開催されているみんなのPython勉強会に出た時に、Pythonによる機械学習入門をデータサイエンティスト養成読本に書かれた方から紹介してもらい、このシリーズを知った。こういったデータサイエンティスト養成読本の生命科学版があったらいいのに、と思ったことが本を書く原動力となった。

データサイエンティスト養成読本はこの機械学習入門編以外にもシリーズの一番最初に出版されたオリジナルのデータサイエンティスト養成読本の改訂第二版が出ている。

また、2017年になって出版された登竜門編は、データ分析環境構築やRStudioとJupyter　Notebook、シェル(コマンドライン)の使い方といった生命科学データ解析にも十分役立つ内容となっている。

Bono本は生命科学系に特化した内容になっており、ここにあるような汎用のデータ分析の内容とは重ならないようにしたつもりなので、上記の本もぜひ参考に。

Bono本のカテゴリー追加

2017-09-18T13:00:56+00:00

今後このブログでBono本に触れることが多くなりそうだから、それ関連を探す際の検索性向上の為、Bono本に関するカテゴリーを追加。twitterのハッシュタグ#drbonobonによるtwitter検索と併せて使えるように。

what is drbonobon

2017-09-17T09:00:00+09:00

Bono本とは

簡単に言えば、ぼうのブログを生命科学データ解析の教科書としてまとめたものが、「Dr. Bono の生命科学データ解析」こと、Bono本である。

コンテンツ、とくにコラム記事は、ぼうのブログのネタとして登場したものがもちろんある。とはいえ、すべてがこのブログにあるかというとNoである。教科書という形になるように、大幅に加筆した。しかしながらBono本は、ぼうのブログによく出てくるコマンドラインツールのtips的な内容ではなく、かつて翻訳した2005年に出版された「バイオインフォマティクスゲノム配列から機能解析へ第2版」の後継の教科書なのである。個人的には、2002年に出版された「初心者でもわかる!バイオインフォマティクス入門―やさしいUNIX操作から遺伝子・タンパク質解析まで」の2010年代版という思いも強く込めてあるつもりである。プロトコル本が必要とされている要請には、2015年に清水厚志さんと監修で出した「次世代シークエンサーDRY解析教本」がこたえてくれていると思う。

実は、今年(2017年)の元旦に書いたブログエントリの最後のパラグラフ、

文章を書くことをさらに習慣づけ、考えていることの情報発信を、twitter以外の手段で行っていきたい。

こそがこのBono本のことだった。その時点では企画としては通っていたものの、細かい章立てを練りつつ、コンテンツを空き時間を見つけては書いていた段階であった。先日出た論文のmajor revisionが重くて、なかなか思うようには進まなかったけれども。年度が変わったころそれも見通しがつき、ブログエントリも含めて書き溜めたコンテンツを週末と大型連休をフルに使ってassembleして目標であった秋の学会クラスターにこぎ着けた。出版社の方にも大分無理を強いたようだが…。2017年9月28日〜30日にパシフィコ横浜である第76回日本癌学会学術総会がそのお披露目になるだろう。自分も参加して発表もする学会でお披露目ができるのはこの上ない喜びである。

中身のことについてはまた追々。

drbonobon dispatch

2017-09-15T09:00:00+09:00

Bono本第一報

「Dr. Bono の生命科学データ解析」。Amazonに出てしまったので、取り急ぎここ(ぼうのブログ)にも書いておく。経験上、(amazonでの購入の場合)早く読みたい場合は予約はお早めに。詳報は後日。なお、twitterのハッシュタグは #drbonobon