「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
素数ゼミ、２２１年に１度の交雑確認 大発生の謎に迫る：朝日新聞デジタル
米国で１３年か１７年ごとに大量発生する「素数ゼミ」が、周期の異なる種間で交配していたことを、京都大などの研究チームが遺伝子解析で突き止めた。素数である１３と１７の年周期をもつ種が出会うのは、最小公倍数の２２１年に１度しかないが、交配の痕跡が残されていた。周期の謎に迫る手がかりになるという。 英科学誌ネイチャーの関連誌に発表した。素数ゼミは、米東部などで大量発生する７種がいる。１３年と１７年のいずれかの周期で発生を繰り返すが、地域によって発生のタイミングが異なり、ほぼ毎年米国内で大量発生が起きている。集団間の競合を避けるために、出会うタイミングが少ない素数周期で進化したとする説があるが、詳しい理由は解明されていない。 研究チームは、７種を４個体ずつ集めてそれぞれの遺伝子の一部を分析。１３年ゼミと１７年ゼミが過去に交配したことを示す、交雑の形跡が初めて確認できた。 交雑でできた子孫は、発生周期
私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD
文：Daniel Sim 分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた
［速報］Google、モバイルアプリ用ログ解析ツール「Firebase Analytics」の無償提供を発表。ノーティフィケーションも無制限に無償で提供。Google I/O 2016 － Publickey
［速報］Google、モバイルアプリ用ログ解析ツール「Firebase Analytics」の無償提供を発表。ノーティフィケーションも無制限に無償で提供。Google I/O 2016 Googleはサンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2016」で、モバイル向けバックエンドサービス（MBaaS）である「Firebase」の新バージョンで、アプリケーション向けログ解析ツール「Firebase Analytics」を無制限かつ無償で提供すると発表しました。 新バージョンのFirebaseは単なるMBaaSではなく、モバイルアプリケーションの開発を促進するためのさまざまな機能の集合体となっています。 Firebase Analyticsはアプリケーションのログ解析に最適化された、いわばアプリ版のGoogle Analytics。iOS、Androidに対応。 これを無償かつ
今日から始めるfluentd × Elasticsearch × kibana - カジュアルな解析・高速化 - Eureka, Inc.
目次 1. まえがき 2. pairsとシステム 3. kibana サンプルシステム構築 3.1 サンプルのサーバー構成例 3.2 fluentd 3.3 Elasticsearch 3.4 kibana 4. kibanaを使う 5. エウレカでの実際の活用事例 6. 〜終章〜 1. まえがき 1.1 対象者 気軽にデータ収集をしたいと思っている開発者 基本的なLinuxコマンドの理解がある方 1.2 この記事を読んで分かること fluentd x Elasticsearch x kibana を用いたアクセスログの収集・計測方法 pairsのシステム概要 私の好きなアニメ pairs高速化チーム 1.3 この記事を読んでも分からないこと 本格的な統計解析 恋人の作り方 1.4 自己紹介 はじめまして。サービス事業部の森川と申します。 エウレカには今年のはじめ頃にJoinしました。 エ
クルマに突起、なぜ増えた？ F1のテクノロジー応用も （乗りものニュース） - Yahoo!ニュース
「空力」というと、風洞実験を繰り返して煮詰められたダウンフォース、といったイメージがあるかもしれません。実際にF1はエンジン、シャーシに加えて、ボディの空力が勝敗に大きく影響するとされています。市販車でも以前は、カタログに空力のCd値（空気抵抗係数）が載っていたりしました。 もちろん現代のクルマも空力を重視していますが、以前のような走行安定性や最高速度のためではなく、燃費を良くすることに目的がスライドしてきています。実際にクルマというのは100km/hを超えると、走行抵抗のうち空気抵抗が一番大きくなるとされ、スピードを上げるに従って、“空気の壁”を突き破りながら走っている、と言っても大げさではありません。 燃費に注目が集まっている現在、空気抵抗をいかに低減させるかは大きな課題です。そこで我々が思いつくのがボディを流線型にすることで、新幹線の先端形状はいい例でしょう。 ただし、クルマで
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
画像ぼかして車ナンバー推定 大分の科捜研、逆転の発想：朝日新聞デジタル
防犯カメラに映った不審な車。でも画像が粗くてナンバープレートが読めない――。そんな捜査員の悩みを解決するソフトが開発され、全国の警察で導入が進んでいる。作ったのは一人の警察職員。画像を鮮明にするのではなく、照合する側の数字をぼかす逆転の発想が生かされた。 英語名を略して「ＰＲＥＳＬＬＩ（プレスリー）」と名付けられた低解像度ナンバー推定プログラムは２０１１年、大分県警が開発、導入した。同県警が１２～１３年にプレスリーで解析した５２の事件では、２７件で正しい容疑車両のナンバーを「可能性が高い」とリストアップし、容疑者検挙に結びついた。 仕組みはこうだ。防犯カメラ画像の暗さや粗さ、角度に応じて、ナンバープレートに使われている１～９の書体をぼかす加工（疑似劣化）を施す。ぼかした「・・・１」から「９９９９」までのすべてのパターンと画像を自動照合し、似ている順に上位３０パターンをはじき出す。完全な特定
増えるログ、多様化するログをどう効率的に運用するか
増えるログ、多様化するログをどう効率的に運用するか：今さら聞けないfluentd～クラウド時代のログ管理入門（1）（1/2 ページ） 仮想化やクラウド化、モバイル化の進展に伴い、管理すべきログが多様化・肥大化しています。そんな中でも効率よく、意味のあるログ管理を実現するツールとして注目されている「fluentd」を、これから始めたい方のために一から解説します。 システムを安定して効率良く運用していくために、ログ管理は欠かせない要素の1つです。仮想化やクラウド化、モバイル化の進展につれてシステムはますます大規模化し、それに伴い管理すべきログが多様化・肥大化する傾向にあります。 fluentdはこういった中でも、効率よく、意味のあるログ管理を実現するために非常に有用なツールです。本連載では、fluentdの基本と具体的な活用方法を紹介します。 ログ管理の現状と課題 環境の仮想化・クラウド化、さ
1万円の遺伝子解析で分かる衝撃の事実：日経ビジネスオンライン
「ヒトゲノム」という言葉をご存じだろうか。ヒトは人間で、ゲノムは全遺伝情報の意味。人間の詳細な“設計図”がヒトゲノムである。 ヒトゲノムの解読を完了した──。2000年6月、米国のビル・クリントン大統領（当時）と、英国のトニー・ブレア首相（当時）は、衛星回線を使って異例の会見を開いた。国際研究グループと米ベンチャーのセレーラ・ジェノミクスが10年越しの研究で達成した成果に対し、「20世紀の科学進歩の中で最高の発見だ」とクリントン大統領は最大級の賛辞を送った。 世界中に伝えるべき偉業として称えられたのは、大きく2つの理由があった。まずヒトゲノムの解読は、膨大なデータ＝ビッグデータの処理が必要で、極めて困難とされてきたからだ。人間1人当たりの遺伝子に含まれる23対の染色体を構成する31億もの塩基対の配列を解析しなければならない。 もう1つはヒトゲノム解読により、将来的に期待できるメリットの大き
ゲーム愛好者らが酵素の構造を解析、米研究
ドイツ・ハノーバー（Hannover）で開催された世界最大のIT見本市「CeBIT」で、オンラインゲームに興じる若者たち（2011年3月3日撮影、資料写真）。(c)AFP/JOHANNES EISELE 【9月19日 AFP】仮想空間「セカンドライフ（Second Life）」やオンラインゲーム「ダンジョンズ&ドラゴンズ（Dungeons and Dragons）」の領土を越えてオンラインゲーマーたちが手柄を立てた――科学者たちを10年もの間悩ませてきたヒト免疫不全ウイルス（HIV）様ウイルスの酵素の構造を解析したのだ。 18日の「Nature Structural & Molecular Biology」は、ゲーム愛好者たちの名前を研究者たちとともに論文の共同執筆者として掲載するという科学専門誌としては異例の対応で、その功績をたたえた。ゲーム愛好者らが長いあいだ未解決だった科学的問題を解
お手軽アクセス解析サービス「Web Analyst」が永久無料化、有料版はさらにパワーアップ
せっかくGoogle Analyticsなどアクセス解析ツールを導入しても、入れただけになってしまっていて本当に「分析」ができているかよく分からない……という人は多いかと思います。これは、Google Analyticsに80種類以上のレポートがあるため、どのレポートのどの数値が売上アップに重要か判断するのが難しいためです。 以前お伝えした、EC studioの設定ほぼ不要・誰が見ても意味が分かるアクセス解析サービス「Web Analyst」では「ウェブサイトの成果」に注目、成果の達成を計測するのに特化した有料アクセス解析サービスとして登場しましたが、この「Web Analyst」が1ヶ月につき100万PVまでの解析が永久無料化、PV無制限の有料版ではレポート機能が強化されるなど、さらに使いやすいサービスに進化しました。 詳細は以下。 売上が上がる無料アクセス解析ツール｜Web Analy
400万行のコードを15分で見える化！ プログラム解析ツール『Understand』で開発効率アップ
システムの多機能化により、プログラムの内容が複雑化している。テクマトリックスの『Understand』は、プログラムの構造を可視化することで、ソースコードの解析時間を大幅に削減できる開発支援ツール。今回は同社の福永一寛氏に、Understandの機能や特徴について聞いた。 システムの多機能化により、プログラムの内容は複雑化している。既存コードの改修や多人数での開発における情報共有のためには、プログラム構造の理解が必須だが、ドキュメントと実装内容とが乖離している場合も多く、解析自体に工数がかかることもある。テクマトリックスの『Understand』は、プログラムの構造を可視化することで効率的なソフトウェア開発をサポートするソフトウェア開発環境。「組込みシステム開発技術展（ESEC）」にて、同社の福永一寛氏にその特徴を聞いた。 ソースコードの解析作業時間を大幅に削減する『Understand』
今のGoogleピカサは全ての写真の人物の顔を識別して「人物分け」出来るレベルなの知ってた？
Googleが提供する写真管理ソフト。 それがGooglePicasa（グーグルピカサ）という無料で使えるフリーソフトです。 現在Picasaは3までバージョンアップしているのですが、3.6から、これがまたとんでもない機能が追加されているのをご存知でしょうか？今回、サラッとアップデートして、サラッととんでもない事をやっているPicasa3の新機能をご紹介します。 どんな些細な顔でも引っ張ります。 例えば３０人くらいの集合写真とかあるとビビリます。 このGooglePicasaをインストールすると、最初はマイピクチャー辺りの全ての画像ファイルなんかを拾ってきます。 同時に、【顔】さえあれば、人物カテゴリーを勝手に作り始めます。 本当にとんでもない性能で、顔の部分だけを大小とわず、個人の顔写真アルバムが完成します。 ちょっと想像してみてください。 例えば10人くらいで飲み会があって、パシパシ2
究極のハードディスクデータ整理術！ | ライフハッカー・ジャパン
ひとむかしに比べると信じがたいほどお手頃価格になってきたハードドライブ容量ですが、パーキンソンの法則に基づいて、いや、もしかしたらそれ以上に速いスピードでなぜか増え続ける捨てられないデータ。今回は部屋の掃除同様、なかなか進まないハードドライブの効果的な掃除方法をご紹介しちゃいます。 ギガバイト単位でのデータ削除によるハードドライブ容量の確保が目的の方も、ハードドライブをクリーンに保つことが目的の方も興味のある方はぜひ最後まで読んでみて下さい！ 今回は、 データを占拠しているファイルを見つける方法 ファイルシステムの奥深くで眠り続ける不要なファイルの削除方法 データの整理整頓に役立つTips などを一挙に紹介してみたいと思います。今回はWindowsでの作業をメインに話を薦めていきますが、同様のことがMacでも可能な場合、その方法も補足していきますので、Macユーザの方もぜひ目を通してみて下
Twitterのフォロワー情報を徹底的に解析してくれるサイト「Twiangulate」*二十歳街道まっしぐら
「Twiangulate」は自分のフォロワー状況を調べてくれるサイトです。 以下のことができます。 ・フォロー中のユーザでフォロワー数が多い人50人を抽出 ・複数人（最大3人）を入れて共通フォロワーを抽出 ・複数人（最大3人）を入れて共通フレンドを抽出 ・フォロー中のユーザでフォロワー数が少ない人50人を抽出 さらにそれぞれ「フォロー数」「フォロワー数」「ID」「名前」「現在地」でソートできます。 なかなかサクサク動いて便利なサイトです。 共通フォロワーも最大3人選べるところがいいですねー。 また、テーブル表示とマップ表示モードがあります。 詳細は以下より。 「Twiangulate」にアクセスします。 調べる項目がタブで分かれています。 アクセスしたときは共通フレンドのタブになっていますが、一番左側から紹介します。 「Biggest followers」は自分をフォローしているユーザラン
アクセス解析を使ってサイトの課題を発見する12のステップ - Real Analytics （リアルアナリティクス）
アクセス解析ツールを導入して数カ月。いまいち使いこなせていないあなたへ。私が初めてサイトを分析する時に行う12のSTEPを紹介いたします。GoogleAnalyticsで全て対応出来るレポートです。ここで紹介するのはアクセス解析業界（？）における標準でもなんでもなく、私なりの分析手法ですので、他にも様々な方法やバリエーションがあります。 ※アクセス解析用語の基本的な知識と、GoogleAnalyticsを使ったことがある（出来ればアドバンスドセグメントを使ったことがある）人向けの方法になります。 2つの事前準備 分析に入る前に、以下の二つの事前準備を行いましょう。 A.サイト全体をじっくり見る サイトマップや主要の導線をたどってみたり、実際にコンバージョンしてみたり。自分なりにサイトの良いところと悪いところを見つけて箇条書きにしておきましょう。また、それが数字にどう反映されるか？を想像して
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黒子のバスケ:４３億件接続記録から「容疑者は大阪周辺」 - 毎日新聞
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