実装

今日は http がしゃべれるようになった。
HTTP 1.1 では chunk transfer mode というのがあり、これは on-the-fly で生成したデータを送れる仕掛けで、けっこう面白いな。データベースのクエリなんかを動的に返す場合に便利なわけだ。
あと、HTTP では、改行は CR+LF だということを、はじめて知った。

DAS その後

DAS client を本気で実装することにしようと思う今日この頃。
DSN のアドレス:
UCSC: http://genome.cse.ucsc.edu/cgi-bin/das/dsn
EnsEMBL: http://www.ensembl.org/das/dsn
KEGG: http://das.hgc.jp/cgi-bin/das/kegg/dsn
DSN entry の、MAPMASTER で示される URL (たとえば http://genome.cse.ucsc.edu:80/cgi-bin/das/hg18) のうしろに、entry_points をつけてやると、そのデータベースの entry point が出る。
http://genome.cse.ucsc.edu:80/cgi-bin/das/hg18/entry_points とか。
同様に、types をつけてやると、そのデータベースから手に入るデータタイプのリストが手に入る。
http://genome.cse.ucsc.edu:80/cgi-bin/das/hg18/typesとか。
entry point には segment (つまり、染色体とか) の id のリストが載っているから、
http://genome.cse.ucsc.edu:80/cgi-bin/das/hg18/features?segment=1:1,5000
みたいに叩けば、1番染色体の 1-5000bp のところのデータががっつり取れる。
ほかにも、
http://genome.cse.ucsc.edu:80/cgi-bin/das/hg18/features?segment=1:1,100000;type=knownGene
特定の type だけを選んだり、
http://genome.cse.ucsc.edu:80/cgi-bin/das/hg18/features?segment=1:1,100000;type=knownGene;type=refGene
複数のtypeを選んだりできる。
UCSC の DAS は human genome とかだとかなりよさそう (EnsEMBL のデータも入ってるし)。
ensGene(EnsEMBL gene), knownGene, refGene, mrna, ECGene (cDNA ベースの予測ツールの結果), geneid (ab initio の予測ツールの結果), genscan(ab initio の予測ツールの結果), nscanGene(比較ゲノムベースの予測ツールの結果) などのデータが使えそう。Thanks to Hacchy!

UK-Japan Systems Biology Workshop @ British Embassy, Tokyo

Every object that biology studies is a system of systems. (Frabcius Jacob: 1974)
To understand just on life, you have to swallow the world (someone, 1981)
[ Genome-scale metabolic model of Mycobacterium tuberculosis: what does the TB bacillus eat? ]
治癒には6ヶ月かかる。slow growth mechanism をぶっ壊したい。
急速に発症するのはほとんどが子供への感染の場合。
5-10% がすぐ発症し、90-95% が潜伏。
4 drugs for 6 months to kill TB. でもいろいろ殺しちゃう。
副作用を回避するためにはもっと短期間で済む薬剤が必要。
chemostat を使って、in vivo で TB をいくつかの状態で定常状態に持っていき、transcriptome などをとる。
FBA でモデルを立ててる→mutation の結果を予測するのにも使えるぜー。
しかし、pathway がいろいろわからなかったりとか、いろんな問題がある…
どの遺伝子が essential かを in vitro で検証
TP 146 FP 87 TN 399 FN 85. けっこういい感じだ。
glycerol の供給を減らしてやると、倍増にかかる時間が19時間から69時間に。
TB をはじめとして、多くの抗原が宿主内で長生きするために Isocitrate lyase を必要とする。こいつを knockout してやると、slow growth できなくなることを実験で確認した。
GSMN-TB web server (Genome Biol. 2007, 8(5):R89)
future work: host metabolism を入れてやる必要あり (macrophage とか)
[ In vivo robustness analysis of cell division cycle in yeast with genetic Tug-Of-War method ]
もりやさん @ JST PRESTO / Cancer institute
– what’s gTOW ?
– ongoing projects with gTOW
KO (knockout) = reduce gene expression level to 0
KD (knockdown) = reduce to unknown level
OP (overexpression by promoter swapping) = increase to unknown level
gTOW = increase to some regulated level
target gene を入れたプラスミドを作って、ずがーっと増やすんだけど、コピー数を制御するために bias がかけられるような設計にしておく。コピー数の制御ができることは GFP を使って確認してる。
出芽酵母では計算機モデルより、実際の細胞のほうが robust だった!
分裂酵母ではわりと同じ感じ。
他の微生物には適用できる?
→ i’m planning to apply on E.coli
[ The interplay between gene regulatory and metabolic reaction networks in streptomyces ]
環境による phenotypic switching
analysis of microarray data in the context of constraint based models of genome scale metabolic reaction networks.

献血

昨日は久しぶりに献血いってきた。
心拍 52bpm, 血圧 52-100。数字だけはいたって健康です。
もともと腕の血管は太い方ですが、最近体脂肪率がさがってきて、すごいことになってる。
こないだ研究室で話題になってたのだが、前回献血時の総コレステロール量は154.