石川 昌和 | Masakazu Ishikawa

GTDの本を改めて買って、もう一度Google keepで丁寧にやってみようと思う。 GTDの基本は以下の通り。それをgoogle.keepでどうやるかを考える。 １Inbox 思いついたことをとりあえず書く。そしてピン止めする。 ２資料 行動を起こすべきという判断でNoかつ資料として有用であればそのままメモとしてピンを外す。ある程度たまったらまとめてgoogle documentで管理する。 ３いつかやる 「いつかやる」カテゴリに入れる ４プロジェクト プロジェクトというのは複数のタスクがあり、一年以内に達成できそうな目標のこと。 プロジェクトタグを作り、１プロジェクト１メモを作り、リストにする。 ５次にやる行動 「次にやる」カテゴリに入れる ６カレンダー リマインダーで設定する ここで今までと変えた部分は以下 ・プロジェクトの定義を明らかにした。 プロジェクトで一番重要なのは「一年以内に達成する」という定義づけ。さもないと、「楽しく過ごす」とかいう曖昧なものもできてしまい、対処しにくくなる ・プロジェクトをリストにした。 今まで１タスクにつき１メモにしていて、プロジェクトごとにカテゴリを作っていたんだけど、これだと結構メモを書くのが面倒なので、１プロジェクトを１メモにして、リストにした。これだとうまく行きそう。 結局重要なのは「常にアクセス」ことだと思う。何はともあれ、自分で変えていかないとだめだし、みないと何もしない。 ただ、懸念するのはGoogle calendarとの関係。Todoリストではなくスケジュールにするというのが重要だと聞いたので、Google calendarを頻繁に使いたいのだけど、それだとGTDはできない。かといって、Google keepのリマインダーは非常に便利なのだけど、スケジュールとしてはイマイチ。これをどうするか。

いつもは知的労働だけど今日は肉体労働。しかもエアコンの効かない部屋でめっちゃ疲れた。 でも帰りの終わった感が結構いい感じ。バイト時代の日雇いのときのような爽やかさ。 肉体労働は仕事が終われば終わりだけど知的労働は仕事が終わっても

まずはHisat2のインストール。バイオコンダから。 conda install hisat2 その次に、Whole genome sequenceのデータからHLAのリードのみを取り出す。この場合に気をつけねければならないのがファイル名。Inputファイルは、.1.fq.gz, .2.fq.gzという名前じゃないといけない。さらにPair-endの場合、それ以前の名前は同一でないといけない。 hisatgenotype_extract_reads.py --base genotype_genome --read-dir fastq --out-dir output 最後にMapping hisatgenotype_locus.py --base hla -1 output/190609_14-1_HLA_S17_L001_R1_001.hla.extracted.1.fq.gz -2 output/190609_14-1_HLA_S17_L001_R1_001.hla.extracted.2.fq.gz Outputは以下の通り                 hisat2 graph                         7697 reads and 4219 pairs are aligned                                 1 A*01:01:01:01 (count: 4207)                                 2 A*01:128 (count: 3941)                                 3 A*01:01:72 (count: 3925)                                 4 A*01:09:01 (count: 3925)                                 5 A*01:02 (count: 3902)                                 6 A*01:198 (count: 3898)                                 7 A*01:216 (count: 3890)        

2019年7月21日、参議院選挙に行ってきた。僕はスウェーデンに行っていたときは選挙に行っていなかったので、2年以上ぶりとなる。こんな簡単なことなのに、なんでみんな行かないんだろう。それは各政党の主張がやっぱりわかりにくいからだと思う。僕はよくメディアに触れている方だと思うが、それでも誰が何行っているかわからない。演説も聞かないし。 一応秘密選挙なので誰に投票したかは言わないけど、信頼できる人の特徴は以下 １．自分のためではなく人のためを思っている ２．結果を出している ２に関して言えば、小さな結果を出し続けていくしかないんだろうなと思っている。

本日のworld FOOD tripはオーソドックスにアメリカ料理。場所は世界で1000店舗ほど展開しているアメリカのチェーン店TGI Fridaysである。 アメリカ合衆国は移民が主となって形成された新しい国家であるゆえ、アメリカ独自の料理というのを定義するのは難しい。アメリカはもともとはイギリスの食文化と同じく家庭料理を重視する伝統があったが、缶詰やレトルト食品などの発達により、既成食品にひと手間かけるだけの家庭料理が一般的となった。 アメリカ料理と聞いて、一番最初に思いつくのはハンバーガーであろう。僕もTGI Fridaysでは、大きな唐辛子がのったハンバーガーを頼んだ。2つのっているらしいが、一つ途中で落としてしまったらしく、あとからもう一つ持ってきてくれた。しかしこの唐辛子が辛く、結局一つしか食べることができなかった。 ハンバーグのルーツはヨーロッパだが、ハンバーガーのルーツはアメリカであるそうだ。1904年に米国セントルイスで開催されたセントルイス万国博覧会の会場内で、ハンバーグを挟んだサンドイッチが「ハンバーガー」という表記のもとで販売されていたというのがハンバーガー発祥として有力らしい。 今回は頼まなかったが、ハンバーガーと一緒によく飲まれているコーラもアメリカ発祥の飲み物である。コーラの起源は1986年であるらしく、その当時はコーラの実 (kola nuts) から抽出した、ほろ苦い味のコーラ・エキスを用いていた。しかし現在はコスト面からコーラの実は含まれておらず、様々な香料や調味料が用いられている。 アメリカ料理は値段も高いが量も多い。しかも単一的な味であることが多く、途中で飽きてしまう。

会社のメンバーは、家族よりも長い時間過ごすにもかかわらず、会社をやめた途端に一切連絡を取らなくなる。会社というのは一つの体みたいな存在で、細胞である社員によって構成されているのだが、細胞が入れ替わったとしても全体の体としては変化がない。 これだから自分を主体にして考えると会社というのは一つの組織程度しかならず、それゆえに

自分にハマる仕事とはまらない仕事というのがある。ハマっているときは仕事が楽しくて、周りも必要と感じてくれる。ハマっていない職場ではその反対。 自分は変わらなくても職場が変わればその立場は

明洞から地下鉄で景福宮へ行く。景福宮とは、朝鮮王朝時代の王宮であり、日本が統治していたときは、朝鮮総督府の庁舎が置かれていた場所である。ソウル観光の目玉と合って人も多く、韓国の民族衣装であるチマチョゴリを着た観光客が大勢いた。 韓国は日本にとって最も馴染みの深い国である。実際には距離としてはロシアのほうが日本に近い（北海道最北端の宗谷岬とサハリン南端のクリリオン岬は約42km）のだが、ロシアに観光するにはビザが必要であり、制度的な距離が遠い。一方韓国は距離が近いだけでなく日本から多くの航空機が飛んでおり、国内旅行感覚で行くことができる。 かつては日本が統治していたこともあり、日本との関わりが深いが、一方で反日感情が世界でもトップクラスに高いのも事実である。 景福宮に行ったあとは、もう満足してしまって午前中であるが一旦宿に戻ることにした。明日の朝７時に仁川国際空港からフライトなので、朝五時頃には空港に着いていたい。しかし、よく調べると公共の交通機関ではその時間では到着できないことがわかった。この宿は２泊で予約しているが、それでも２０００円程度であるし、快適でないのでこの日のうちに空港に行き、空港内で泊まることにした。 荷物をまとめ、もう一度明洞へ向かう。そこで明洞餃子というこれまた日本人に人気の店でうどんを食べた。この店は朝通ったときには長蛇の列ができていたが、午後四時頃は空いており、すぐに入ることができた。うどんを食べ、ソウル駅から空港行きの空港鉄道に乗って、仁川国際空港へ向かう。 最初は、ターミナルの外のベンチで寝ようと思ったが、アプリでチェックインができたので、出国審査を済ませることができた。バッグを預けなければならないときは、出発の数時間前でないとカウンターが開かないが、バッグを預ける必要が無けれればもっと前からターミナル内に入ることができる。仁川国際空港はサービス面で常に世界トップクラスに評価されているが、それはターミナル内の話であり、空港の外は特に何もない。その代わり、一旦ターミナルに入ると、無料のシャワーや仮眠室を使うことができる。 僕は１０時頃にターミナルに着き、シャワーを浴び、仮眠室で寝ることにした。仮眠室は、リクライニングソファが幾台も設置され、照明が暗くなっているのだが、完全なフラットでないゆえに、寝ていると下に下がってしまう。さらに、常に誰かが

Long readが必要なRNA-seqに有用な方法。UMIなどタグをつけたLibraryを２つにわけ、ひとつはNanoporeでLong readを読む。もう一つはIlluminaなどのShort readを読み、タグをもとにMergeしていく。 参考文献 https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2018/09/24/424945.full.pdf High-throughput targeted long-read single cell sequencing reveals the clonal and transcriptional landscape of lymphocytes

創薬の分野では、たんぱく質がターゲットになるが、mRNAのAbundanceとたんぱく質のAbundanceは必ずしも一致しない。NGSを使って、Single cell levelで、mRNAとたんぱく質を同時に解析できる手法が、CITE-seq (cellular indexing of transcriptomes and epitopes by sequencing)と REAP-seq (RNA expression and protein sequencing　assay)である。 どちらも抗体にDNA barcodeをくっつけて、mRNAと一緒にLibraryとして作られる。その結果、fastqには抗体の情報も入り、そのあ細胞の表面にはどの抗体がくっついているかを解析することができる。 両者の違いは、抗体とDNAを結合させる方法である。CITE-seqの場合、抗体はStreptavidinと結合し、Biotinylated DNAが結合する。 REAP-seqの場合、アミノ化したDNAと抗体をくっつけている。

要約 新しいRNAと古いRNAを区別できるRNA-seqの手法 原理 細胞培養時に、S4U 4- チオウリジンを添加し、S4Uを取り込ませる。その後ヨードアセトアミドによりS4Uをアルキル化する。 逆転写の過程で、AではなくGが合成されるため、バイオインフォマティクス的に分離できる。

せっかくの三連休だが予定がなかったので無理やり入れた。キャンプをしたいと思い、唯一空いていたみつえ青少年旅行村というところでバンガローを借りる。同じ関西と言っても道のりは非常に遠く、九時半に家を出てキャンプ場についたのは午後四時。 バンガローを借りてついでにマットと毛布、炭、鉄板を借りる。僕は基本的にミニマリストだからキャンプも最小限にする。他の家族は衣装ケース２つ分の道具を持って、チーズハンバーグとか作ってるけど。 炭を起こし、ご飯を炊く。うまくたけた。そこから鉄板の上で肉と魚を焼き、食べてる間にスープととうもろこしを網でやく。何事もうまく行った。 風呂に入って寝る。

やることを確実にやるためにはTodoではなくスケジュールにする。つまり、

僕も社長のもとでは部下なので、これは結構参考になる。 まず指示待ち人間。支持をするというのはとても大変なので、大きな支持をすればあとは自分で動いてほしい。 あと言わずもがな失敗を続けると信用できなくなる。自分でやったほうがいいじゃんってなる。

google keepの悪いところは、硬いところ。iftttで何もできないところ。最近google calendarを使っているのでそのログをgooe keeoに飛ばせないかと思っている。しかしそれがなかなかできない。

ソーシャルメディアを避ける スケジュール表を使う 優先事項に専念する 異性との交際はあきらめる テレビを見ない 友達との時間を予定に入れる リラックスする 時間を予定に入れる 手書きでノートを取る ポモドーロ・テクニック 短期目標を設定する 長期目標を設定する

KTXで釜山からソウルに向かう。ソウルについたときは夜の７時ごろであった。駅に隣接するデパートのフードコートで食事を取ることにした。韓国全土でそうなのかはわからないが、このフードコートはレジが一つで、そこで料理を選び、お金を払うシステムだった。そこでビビンバを食べ、地下鉄で予約していたゲストハウスへ向かった。 このゲストハウスは２０００円程度と安く、予約サイトのレビューも良かったが、消して居心地は良くはなかった。まず、二段ベッドにカーテンがなく照明がついていると明るくて眠れない。次に、酔っぱらいのような若い韓国人の男性が夜まで大声で喋っていてうるさい。更に、僕のベッドがクーラーの風をもろに受けるので、寒くて風邪を引きそうになるのだ。挙げ句の果に、僕のベッドは洗面所とも近く、誰かが出てきてドアを開けっ放しにしているとその明かりで眩しい。僕は数多くのゲストハウスに泊まってきたが、もしかしたら今までで一番良くないところにあたってしまったかもしれない。 ８時頃でまだ寝るには早いので近くのカフェにでも行こうと思ったが、どこもしまっていた。仕方なくセブンイレブンでコーヒーを買って、近くの公園で飲んだ。韓国にもセブンイレブンはたくさんあり、そこでコーヒーも売られているが日本のものよりも高くてまずかった。流石にやることもなくなったので不満な宿に戻り寝ることにした。 次の日、朝から明洞に行った。お目当ては白湯スープの有名な店だが、朝の９時頃には大行列ができており、並んでいる人のほとんどは日本人であった。僕もおそらく彼らと同じサイトを見てきたのでなんとも言えないが、恥ずかしくなってそこの店に行くのを諦めた。代わりにスーパーで巻きずしとヤクルトのようなものを買って近くのベンチに座って食べた。 続く・・・

釜山のフェリーターミナルで入国審査を終え、韓国に入国する。恥ずかしながら今回の旅はソウルに行くこと以外は全く予定を決めていなかった。下調べもしていなかったので、どこに行けばいいかわからない。とりあえずインフォメーションに行き、地図をもらった。港町ということで、海鮮を食べに行こうと、南浦という駅で降り、チャガルチ市場に行った。 釜山はソウルに次ぐ、韓国で第二の都市であり古くから日本と朝鮮半島をつなぐ交通の要所である。私の生まれ故郷である山口県では、東京よりも釜山のほうが距離が近い。今回は大阪からフェリーで行ったが、下関や福岡からもフェリーが出ている。日本だけでなく、国際的に取引を行っている港町であり、コンテナの取扱量は世界で五位である。 港町であるがゆえ、チャガルチ市場という大きな市場がある。その市場の周辺から、海鮮を売っている店が増えてくる。市場自体も大きく、一階は魚介類が売られており、二階にはいくつか食堂がある。 フェリー内で朝食をたくさん食べたせいで、全く腹は減っていなかったがせっかくここまで来たのでなにか食べることにした。メニューを見たが思ったより安くなかったので躊躇していたが店の人が積極的に接客してくるので、ヒラメの刺し身を10000ウォン（1000円程度）分だけ出してくれと頼んだら快く引き受けてくれた。 店のテーブルに座っていると、小鉢がどんどん運ばれてくる。慌てて値段を確認すると、やはり10000ウォンで合っている。どうやらこのようなスタイルが韓国風なのだろう。 すべての小鉢が揃ったところで店員が食べ方を教えてくれた。葉っぱの上に刺し身とにんにく、調味料をのせ、巻いて食べるそうだ。焼き肉でそういう食べ方はしていたが、刺し身でも同じだとはしらなかった。 もともと空腹ではなかったため、すべてを食べることはできなかった、というか空にできた皿はなかった。金額はやはり10000ウォンであった。 釜山でやることはすべて終わってしまった。釜山に泊まっても良かったが、ソウルでゲストハウスを予約してしまったので、この日のうちにソウルに行かなくてはならない。少しカフェで休憩をして、釜山駅からKTXという新幹線でソウルへ向かった。 続く・・・

言いたいことは２つ １　一日に一個、必ずこれだけはやるということを決める。ハイライト ２　誰にも邪魔をされない時間を作る。 まぁたしかに重要かもしれないな。特に重要だけど緊急でない案件は

今までこんなの絶対に買わなかったけど、今回ついに新幹線のアイスを買ってしまった。先週の新幹線で、隣のビジネスマンがとても美味しそうに食べていたから。 自分も金銭的に少し余裕が出てきたので、駅弁やアイスは自由に買うことができた。幸せである。 しかしこのアイス硬いな。

旅好きなので出張は好きかと思ったがそうでもない。第一に疲れる。知らないところに行くというのはたいへんつかれるものである。 第二に孤独感がある。出張になると人と関わる

乗り換えようと思った理由はevernoteのほうがiftttでいろいろ処理ができるから。例えば １メモを自動的にgoogle docsに保存する。keepの場合は自動ではない。 ２メモをgoogle calendarに入れる。keepはリマインダーはできる。 ３自動的にブログにアップする。keepはメール送信という形しかできない。 しかしこれはあまりやりやすくなかった。理由は以下 １日本語が対応してないことが多く、文字化けする。 ２google docsに入力される際、末尾に入力される ３そもそもevernoteが使いにくい ということでevernoteはやめた。しかし最近google calendarでスケジュール管理をしているから、google keepはさわらなくなってしまった。それだとログがとれないのでいかんなぁ

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これはテストです

機械学習とはなにか 人工知能の一部。学習用データセットを使って訓練した後に、未知の例について正確に判断できるアルゴリズムの能力。 学習の種類は以下の３つ １．教師なし学習 ２．教師あり学習 ３．強化学習 教師あり学習 KNN（K近傍法） あるプロットのグループの中に、一つのプロットを置く。その中で、最も近いプロットと同じグループにするのが、最近傍法。 K=３にして、近い３つのプロットをしらべる。３つのうち、2つ以上が赤だと、そのプロットも赤に属する。 knn.py import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Feature set containing (x,y) values of 25 known/training data trainData = np . random . randint ( 0 , 100 ,( 25 , 2 )) . astype ( np . float32 ) # Labels each one either Red or Blue with numbers 0 and 1 responses = np . random . randint ( 0 , 2 ,( 25 , 1 )) . astype ( np . float32 ) # Take Red families and plot them red = trainData [ responses . ravel () == 0 ] plt . scatter ( red [:, 0 ], red [:, 1 ], 80 , 'r' , '^' ) # Take Blue families and plot them blue = trainData [ responses . ravel () == 1 ] plt . scatter ( blue [:, 0 ], blue [:, 1 ], 80 , 'b' , 's' ) plt . show () #ne