Debuggin' Everyday

TopDesk Windows 版の Expose.
でも WindowsXP じゃないと動かないのね。2000 はダメかぁ。残念。

論文で使うので、Xilinx と Altera と AMD のロゴを　Tgif で描いてみた。
Xilinx と AMD は幾何学的な感じで、非常に描きやすい。
Intel の新しいロゴはかわいいのだけれど、難しくてさすがに描けない。
必要な方はリクエストしてくださいませ (そのうちここにファイル載せます)。

さて、公聴会まであと1週間ですよ。
がんばろう。

RASC: SGI の Reconfigurable Accelerator.
Virtex-II (XC2V6000) が載ってる。Handel-C とかサポートされてる。
Datasheet

集中力切れました。
風呂入って寝ます。
明日はなんとかして先生方に博士論文を…
ラストスパートであります。

[ ヒトβ-ガラクトシダーゼの立体構造予測とアミノ酸変異による構造変化の解析 ]
平石さん。
構造未知酵素の立体構造を予測。変異が起きた場合の影響を予測。
アオカビのものは構造がわかっているがヒトのはわかっていない。配列はわかっているものの、両者の配列の類似性は 20% くらいで、ホモロジーモデリングは使えない。で、直接配列を比較する。
3D-1D 法。
太田先生: 予想した構造のなかで基質がここに結合するだろうとか、こういう作用をするだろうとか、そういうことは見える？
→ 配列が違っても立体構造はにている、というのは多いので、活性部位の構造に関する知見とあわせて、うまく使っていくことはできるかも。
岡先生: 3D-1D で予測はできるが、予測結果が正しいかどうかはどうやってチェックするのか？
→　ホモロジーモデリングが適用できないのでこうしたわけですが、テンプレート配列を使って部分ごとにチェックしているから大丈夫 (?) で、いいですか？
変動の値はなに？
→ 変動する x-y-z の座標位置の自乗を足したもの
この方法だと3次元的な位置が特定できる？
→ はい
星先生: 太田先生のとのやりとりですが、ちょっとかわっただけで活性部位の働きが大きく変わっちゃうことはありますよー。
[ 位置特異的スコア行列を用いた機能性 RNA 探索アルゴリズムの開発 ]
森田さん。
タンパク質にならない non-coding RNA (転写領域の 98%) が重要な役割を果たす機能性 RNA。
モチーフ配列と 2次構造だけがわかっている場合があるが、この場合は機能がわからない。
PHMMTS = stem & loop なやつとか、2次構造付きRNA配列の探索をするアルゴリズム（榊原先生が提案したやつだ）
提案したのは Position Specific Score Matrix on Tree Structures (PSSMTS):　RNA 配列と2次構造モチーフからアライメントを行うことができる。これによって、モチーフ配列を使った検索ができる。
イントロン領域にこういう配列がおおいので、そういう知見をいかして検索の対象領域を削減したりとか、そんなことも考えていきたいと思っておりますですよ。
柳川先生: 線虫の配列からみつけた orfan snoRNA は exon 領域のものか intron 領域のものかとか、はまだ調べてないのね？ (全配列から検索しちゃってるんだよね？）
→ はい、これから調べます。
intron に限定して作業始める前に、今回見つけたモノが全部 intron なのか、とか調べないの？
→ やりますやります。
岡先生: 線虫ので、学習に用いた配列がイマイチだったということですが、これ、いい配列を使えば結果は良くなる？
→ そのはずです
んじゃそれもいっしょにのっけるといいね。
[ 多因子遺伝性疾患に関わる SNP の… ]
お名前失念。
単因子疾患についてはなんとかわかってきている。
多因子疾患についてはまだなんとも。遺伝的要因とか生活習慣とか。
DNA 多型: 反復配列、挿入・欠失、一塩基多型(SNP)
SNP と、疾患の有無の表をつくって総当たりで調べると組み合わせ爆発。
確定木法、というのが既存の計算量削減手法だが、探索範囲が狭い。
振動木法、というのを提案。環境要因 (性別と喫煙など) も入力（学習用）として用いる。分岐属性因子を確率的に選択することで、確定木法の整数倍の計算量で広い探索範囲を得られる。
岡先生： 振動木法というのはまったく新しい?
→ はい、これがはじめてです。
今回の SNP はぜんぶコード領域のもの？
→ (ほぼ)全部コード領域にあるものです。分子生物学的な知見から高血圧だとか肥満だとかに関連が深いとされているものを、医学部の先生が提供してくださった。
そこらへんのひとの発言をみて、カルシウムとらないとまずいよー、とかいう判定に使える？
→ さきに症状が出てる人をみたデータでやってるので、まだそれはダメだと思います。
[ バクテリアを用いた並列分子コンピュータの開発 ]
中島さん。
先行研究で有限オートマトンを DNA で作ったので、セルオートマトンに拡張する試み。
計算素子は DNA で、入出力は生体分子。
バクテリア1個体がオートマトン。コロニーでセルオートマトンを構成。
AHL (Acetyl-Homoserine Lactone): 低分子のため細胞壁を通過できる。これをシグナルとして用いる。
受信バクテリアを実現。
受信バクテリアを培養して中心に送信バクテリアを加えると中央からちゃんと伝わっていることが確認できた。
送受信の両方を導入した E.coli = AHL を加えなくても GFP が発現しちゃった。
対策はいまやってます。
岡先生： 自分から出すやつに自分で反応しちゃうことはない？ Deterministic automata にしようとすると、ノイズの影響での確率的挙動の影響が大きいと思うんだけど、どうでしょうな。
→ 感度を下げることで外からくるやつしか反応しなくできるのではないか。確率的な挙動の部分については何とか。
格子状にセルが並んでいないとダメじゃないかと思うんですが
→ はい、その通りで、計算モデルから考えないといけないと思います。
昆虫とかできれいに並んでいる細胞にプラスミドを入れてやるのはどうでしょう？
→ これから考えたいです。
発現がみられなかった株が３つあったのはどうして？
→ プロモータとかいじっちゃってるんで、ポリメラーゼがくっつかなくなったのかも。
ルールはどうやって投入する？
→ シグナルを2種類以上用意できれば…

+ SGI Altix のRASC のサーベイ
+ 三菱 RASH のサーベイ
+ ReCSiP-2 Board の構成を実装のところにもってくる
+ 配列の検索とかがどれくらい速くなったとかの数字がほしい (FPL あたりを軽くサーベイ）
+ RBC のモデルを構成する反応の種類とかを Discussion あたりに載せる
++ だいたい mass action と MM で書けるんだよー、みたいな
+ 将来展望その１ (新しいシミュレーションとか)
– 将来展望その2 (なんかネタあるかな？)
– 時刻と時間とか (シミュレーションの時間刻みとかシステム時刻とか)

ご心配をおかけしました。長名は無事に学位取得できそうです。

Team Yahoo! JAPAN 公式発表。
浅田監督率いる日本人チームがついに、Tour de France を目指します。
がんばれ！