自炊

午前
・標本整理

午後
・会議
・自炊PDF化
・データ整理

PDFの自炊をすると年末を感じる。

マンツーマン

午前
・標本整理

午後
・授業
・資料作成

マンツーマン授業。教える学生の数が少ないほど、授業内容は濃くなる。

不意に

午前
・資料作成
・会議

午後
・個人ゼミ
・データ解析

不意に時間ができた。何をして良いか分からなくなってしまった。

８月に実験をして放置していたDNAデータの整理に手をだす。とある種の成績が悪い。

バタバタ

午前
・標本整理

午後
・DNAシーケンス準備
・個人ゼミ
・資料作成

今年最後のDNAシーケンス。５プレート分を発注。

放置していた明日の会議の準備でバタバタした。

マンツーマン

午前
・授業

午後
・個人ゼミ
・論文書き
・データ整理

昨日、再投稿した論文が、いきなり指摘を受けて返却。早速、修正をして再投稿。

久しぶりの授業は、マンツーマン。

統計ゼミ

午前
・論文書き
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・統計ゼミ
・論文書き

論文の再投稿！

ゼミだらけの木曜日。ひとまず、今年は終了。

ここ数年、統計ゼミと称して、Rの使い方&統計解析の勉強をしている。教える方も、教わる方も、Rも数学も得意ではないレベルの人が使用した本の感想。

昨年、使った本。評判が良かったので使った。


Rによるやさしい統計学

Rの使い方、統計のレベル、ともに初学者向け。とくに、統計に関しては、数式の説明が最低限なので、数式アレルギーでもどうにか読むことができるかと。

初めて勉強にするのにオススメの１冊。

=====

昨年、上記の本を勉強した学生が、今年使った本。まだ半分ぐらいしか読んでいない段階での感想。


Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門

RStudioとなっているが、RStudioならでの機能はそれほどないので、Rで使用しても大きな問題はない。

統計モデリングの考え方、および、dplryとggplot2を使ったデータトリミングと作図を解説している。

dplryとggplot2の勉強を始めた人には超オススメ！

統計モデリングの考え方も、作図の重要性が強調されていたりと、とても参考になる！

ただし、統計の数学的な記述はほとんどないので、全く統計の知識がないまま読むと、むしろ理解できないかも。統計の勉強は別でやってね、と本にも書いてある。

現在のところ、「Rによるやさしい統計学」⇨「Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門」、が良い気がする。

=====

今年の３年生が使った本。上記と同様に半分読んだ感想。


データサイエンスの基礎 Rによる統計学独習

「Rによるやさしい統計学」に比べると、数学的な説明が詳しい。

Rも統計も苦手な人が手を出すと挫折するかも。

データサイエンスについて、キチンと勉強したい人向けかも。

駐車場

午前
・DNA抽出
・個人ゼミ

午後
・卒論手伝い（形態観察）
・個人ゼミ
・卒論手伝い（形態観察）
・論文書き

実験する時間が取れないので早朝にきたら、積雪で駐車場の区画が分からない。

明日まで続くようだ。

雪

午前
・シーケンス準備
・資料作成

午後
・会議
・標本整理
・会議
・論文書き

寒くなってきた。まだ、雨だけど、明日には今年初めての雪になりそう。

Pit fallで採集したカニ。種は調べていない。

曲線の長さの測り方

午前
・卒論手伝い（PCR実験）
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・統計ゼミ
・卒論手伝い（電気泳動）
・標本整理

簡単な曲線の長さの測り方を探すが見つからない。inkscapeやgimpでもいけるらしいが、どうもうまいくない。

プロテナーゼK

午前
・資料作成
・授業準備（相談）

午後
・DNA抽出
・資料作成
・会議
・PCR実験

体を半分に割って、そのままプロテナーゼK処理を行なったら、外骨格と胃内容物のみが残った。

無理やり

午前
・DNA抽出

午後
・標本整理
・会議
・書類作成

期限が迫っている自分の実験を無理やりやったら、予定がおかしくなった、、、。

この状況はいつ改善されるのか。

顕微鏡

午前
・標本整理

午後
・標本整理

ところどころ学生に標本の扱い方や実験の仕方の説明もした。

久しぶりに顕微鏡を覗いた。

記憶

午前
・書類作成
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・統計ゼミ
・覚えていない、、、メール返信

ずっと、学生と話をしていた気がするけど、途中からの記憶がない。

最後の方は、無意識でメールを書いてた。

午前
・会議
・卒論手伝い（研究計画）

午後
・個人ゼミ
・卒論手伝い（実験指導）
・論文書き

卒業研究。この時期に急転直下で、、、。

貴重な標本

午前
・書類作成
・会議

午後
・個人ゼミ
・標本整理
・論文書き

貴重な標本を頂きました。本当にありがとうございます！

３強以外

午前
・会議
・個人ゼミ

午後
・個人ゼミ
・書類作成
・研究相談
・書類作成

停滞気味の日々。

日曜日のジャパンCを楽しみに頑張ろう。３強以外が勝って混沌とさせてほしい。

回線が途切れて

午前
・標本整理
・統計ゼミ

午後
・個人ゼミ
・統計ゼミ
・会議

ゼミだらけの木曜日。本日は、さらに会議も、、、。

オンライン会議。急に回線が途切れて焦った。急遽、別のPCで繋いで対応。

質問

午前
・小学生訪問
・データ整理（再投稿用）

午後
・会議×３
・データ整理（再投稿用）

小学生が研究室を訪問。１時間、色々と質問に答えた。

先週、どうにかGIS卒論が一息ついた（つけた）ことで、再投稿に向けたデータ整理（再確認）。流石に今年中には投稿してしまいたい。

そして、今週、来週は会議が多い。

ほとんどオンラインなので、移動の時間はないが、オンライン用のURLが混乱する。

というか

午前
・卒論手伝い（GIS）
・統計ゼミ（変更：塩基配列データの扱い方）

午後
・生態ゼミ
・統計ゼミ
・個人ゼミ

木曜日は、充実している、というか、何もできない、というか、疲れる。

合間に、色々と書類作成もした。

脱出

午前
・卒論手伝い（GIS）

午後
・卒論手伝い（GIS）

終わりが見えたかもしれない！GIS卒論。

ShapeからRasterへの変換、Rasterのリサイズ、座標系、複数のRasterのリサンプル、などなど、全てのポイントでハマったが、どうにか脱出できそう、、、だと良いけど。

任意の地点から道路

午前
・卒論手伝い（GIS）

午後
・個人ゼミ
・卒論手伝い（GIS）

少しずつ抜け出しているのか？、、、GIS卒論。

任意の地点から道路のまでの距離をグリットに挿入した図。これを作成するのに何日かかったことか。

国土数値情報の道路データを使っているのだが、このデータは道路が複数のラインで構成されている。

したがって、そのままでst_distance()をやると、任意の地点から全てのラインまでの距離を計測してしまう、ことにやっと気づいた。

そこで、st_union()で全てを結合してからst_distance()をやれば、全ての道路が1本と見なされ、そこから最短距離が計測される、、、多分。

焦る

午前
・卒論手伝い（シーケンス準備）

午後
・会議
・卒論手伝い（GIS）

RでGISにどハマり中。ただただ焦る日々。

JCは３冠馬×３の激突になりそう。順調に出走してくれれば、最高のJCになりそう。

こんな感じ

午前
・卒論手伝い（野外調査）

午後
・卒論手伝い（野外調査）

１日中、卒論手伝いで野外調査。予定通りの調査ができた。

こんな感じのところで採集を行った。

ローソク岩

午前
・卒論手伝い（標本整理）
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・統計ゼミ
・卒論手伝い（色々）
・授業準備

月〜水は、タイプ産地での採集のため隠岐の島へ。

ローソク岩。

たまに雨が降ったが、全体的には狙った通りに調査ができた。

本日はゼミ漬け。明日は卒論手伝いで野外調査。

タイプ産地

午前
・標本整理

午後
・卒論手伝い（GenBank、MAFFTの使い方）
・卒論手伝い（解析の方向性）
・標本整理

昨日は、タイプ産地×３で採集。一応、いずれの地点においても狙っていた種っぽいは取れたのだが、一番欲しかった種はメスのみだった。

スポーツの秋

午前
・授業準備
・会議

午後
・個人ゼミ
・授業準備
・書類作成

時間に追われて何もできかった印象だが、授業を２回分準備したので、ナカナカ頑張った方か。あと、先日投稿した論文がマイナーで返ってきた。早い。

日曜日は、スポーツの秋を実感。

井上尚弥、無事に防衛。結果を知らずにTVを観たので、ドキドキできた。

アーモンドアイ、天皇賞勝利でGI、８勝目。録画だったけど、これも結果を知らずに観たので、ドキドキできた。別の馬を応援してたけど。

大学ラグビー関東対抗戦。早稲田 vs 帝京、明治 vs 慶応、は帝京と明治が買っただろうと結果を見てしまった、、、早稲田と慶応が勝ったのか。結果を見ずに試合を観たかった。早稲田は結構な圧勝だな。

Top of The Top 2020は、鳥取県の高田選手がボルダリング、リードの２冠！

シンボルを二つ並べて描く

午前
・データ解析
・卒論手伝い（PCR産物精製）
・卒論手伝い（Rの使い方）

午後
・卒論手伝い（PCR産物精製）×２
・データ解析

Rのlegend()で凡例のシンボルを二つ並べて描く方法、、、分からなかった。

背景を透明にして微妙にずらしながら並べた。

観ない

午前
・大学業務
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・統計ゼミ
・個人ゼミ
・論文書き

ゼミだらけの木曜日。

このままではイカん！と、ここ数週間、完全に止まってしまった論文をどうにか投稿した。和文だけど。

さて、さらに放置していた２編の論文を今年中に片付けるぞ！

週末の井上尚弥戦、フジテレビでもやるようだ。ただ、試合は、日曜日の昼間に行われるが、フジテレビでの放送は２０：００から。ネットやニュースを観ないように過ごさなければ。

日々

午前
・大学業務
・個人ゼミ

午後
・会議
・書類作成

何もできない日々が続く。

相談

午前
・個人ゼミ

午後
・構内掃除
・個人ゼミ
・研究相談

学生と研究について相談をする機会が多い一日だった。

自分の研究は完全にストップ中。

詰まっている

午前
・卒論手伝い（電気泳動×２）
午後
・論文書き

投稿寸前で立ち止まっている論文を進める。引用が多くて、チェックが面倒。

来週中には、と思うが、来週も予定が詰まっている、、、。

武豊、菊花賞は除外だったのか。

初めての電気泳動

午前
・会議
・卒論手伝い（電気泳動）

午後
・会議
・個人ゼミ
・卒論手伝い（PCR実験）

キツキツのスケジュールだった。

卒論で初めての電気泳動。どうなるか心配だったサンプルは、増えたり、増えなかったり。色々と検討する必要がありそうで。

砂丘へ

午前
・会議

午後
・卒論手伝い（DNA抽出）

会議のために砂丘へ。

涼しくて、砂丘内を歩いてて気持ち良かった。

木曜日

午前
・資料作成
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・卒論手伝い（PCR）
・統計ゼミ

木曜日はゼミだらけ。

罠

午前
・卒論指導（野外調査）

午後
・卒論指導（野外調査）

昨日に引き続き、本日も１日ウロウロ。

罠にかかったシカを発見。そのうち、自分も引っかかるのでは、と心配になった。

クマの爪研ぎ

午前
・卒論指導（野外調査）

午後
・卒論指導（野外調査）
・メール書き

本日も１日ウロウロ。

アセビだけが林床に残っている。シカが嫌いな植物なので、シカの高密度地域ではこのような状況になる（らしい）。

何かに削られた痕を発見。クマの爪研ぎか、シカの角研ぎか、ヒトのナイフ研ぎか。クマかな？

孵化時期

午前
・卒論指導（野外調査）

午後
・卒論指導（野外調査）
・会議
・学会業務

ほぼ１日、学生と一緒に野外でウロウロしていた。

残念ながら、マダニの孵化時期にぶつかり幼虫に集られた、、、学生が。

何もなく

午前
・会議

午後
・資料作成
・面談
・卒論指導（DNA実験）
・資料作成

卒業研究が本格化。論文書きは止まったが、色々と進んでいるのは良いことか。

爆破予告は、無事に何もなく済んだ。

爆破予告

午前
・資料作成
・統計ゼミ

午後
・生態ゼミ
・卒論指導（研究相談）
・会議

色々と予定の詰まった一日だった。

大学に爆破予告があった。犯人が捕まると良いけど。

凱旋賞は、武豊騎乗で盛り上がるかと期待したら、騎乗馬が禁止薬物を使用して出走取り消し。

ディープインパクトのときのように、後から判明する良りはよかった。

ノーベル賞も日本人受賞なしで盛り上がらず。

でも、ここ数年、常に受賞候補に挙がっていた、CRISPR/Cas9を開発した２名がとうとう受賞。

石野良純博士も共同受賞者に入るのか、とか、特許でもめているのでどうなる、とか、意見があったけど、シャルパンティエ博士とダウドナ博士の２名での受賞となった。

2012年頃の成果なので、10年も経たずに受賞となった。それでインパクトがあったということだろう。

また、生理・医学賞でという予想もあったけど、化学賞での受賞だった。最近、生理・医学賞は治療に直結する業績が評価されている？

グループ化

午前
・標本整理

午後
・書類書き
・論文書き

下記のようなデータがある。

siteごとのhaplotypeを取り出す方法。

data %>%
	group_by(site) %>%
	summarize(toString(haplotype))

グループ化と同時に重複を除いたり、ソートする方法は良くわからない。

共生微生物からみた新しい進化学

午前
・面談
・標本整理

午後
・会議
・書類書き
・標本整理


共生微生物からみた新しい進化学

節足動物の共生細菌について勉強になるかな、と思って購入したが、買って大正解だった。

まずは、生物の進化の歴史と、それに関わる共生関係の重要性が分かりやすく紹介される。

細胞が出現し、そして、多細胞が生まれるという進化の歴史は、（個人的には）あまり面白く感じないことが多いのだが、文章が上手いのか非常に理解しやすい。

また、その長い進化における細菌同士の共生の役割、すなわち、細胞内共生の適応的意義の説明も分かりやすい。

このような共生の進化は長い歴史で起こる稀な現象のように思われるが、５年間の培養下でアメーバと細菌が共生関係を構築したことが紹介されており、きっと、現在も頻繁に行っているだと再認識する。

続いて、様々な動物における微生物の関わりが紹介される。こんなことにも共生微生物が関係しているのか、と驚きの連発である。

例えば、ある細菌が出す酵素が、襟鞭毛虫という別の生物の有性生殖を誘引するそうだ。しかも、この細菌は、イカの体内に入ると発光することで、海面の月明かりに紛れ込ませ捕食防衛にも貢献している。

犬が飼い主を判別できるのは、ヒトの体表面の細菌が出す臭いのおかげ、とさらっと書いてあるなどネタの宝庫。

そして、共生細菌の王様と言えるであろう、腸内細菌叢、に話題はうつる。

ここでは、ヒトの健康に関する話題が多く、多様な腸内細菌叢を維持することの重要性を痛感する。また、マウスの実験では、腸内細菌が脳に影響を与え、さらには、性格にも関係していることが分かってきているそうだ。

ページを進めると、免疫系への影響にフォーカスされる。

よく耳にすることだが、綺麗な環境で生活していると病気（アレルギー）になりやすいという話だ。この本では衛生仮説と呼んでいる。

例えば、統一前の東西ドイツでは、経済的に裕福な西ドイツの方が花粉症に３倍なりやすいというデータがある。

しかし、近年では、「汚い環境で生活する」ことが重要ではなく、「進化の中で獲得してきた細菌が取り除かれたことが問題」という旧友仮説が台頭してきているのだとか。

この仮説は、共生細菌と共進化をしてきたと考えれば、直感的には納得しやすい。ノーベル賞の対象となったピロリ菌は、胃潰瘍や胃がんなど重篤な病気を引き起こすため、最近では、ピロリ菌は駆除するが、ピロリ菌を駆除するとアレルギーを発症しやすくことが分かってきたそうだ。

抗生物質や滅菌処理によって、何でもかんでも微生物を消失させると、大きなしっぺ返しを食うのかも知れないと痛感した。

このように微生物との共生は、生物が生きていく上で不可欠な存在であるが、微生物も自然選択の下で利己的に生きているため、時には宿主を熾烈な戦いが起こる。

で、ダンゴムシが登場！ボルバキアによる性転換が紹介されている。キタキチョウやハリガネムシなど、宿主操作の話題が続く。

植物の陸上進出における共生微生物の重要性があっさりと紹介されたのち、反芻動物、昆虫、そして、発酵食品へと話題がうつる。

最後に、菌塚、という菌に対する感謝の碑が紹介されている。この本を読み、私たちの生活は微生物に支えられていることを知ったら、一度は訪れたいと思うだろう！

期待していた昆虫の共生微生物は、シロアリ、ゴキブリ、アリ、カメムシが扱われており、当初期待していたところは知っている内容だったが、興味深い内容が分かりやすい文章で書かれており、一気に読めるオススメの一冊。

もくじ
１．微生物に満ちあふれる地球
２．生命進化最初の30億年—単細胞微生物の時代
３．動物と微生物の関わり
４．腸内細菌叢
５．「脳-腸-微生物叢」相関
６．腸内微生物叢と免疫系の働き
７．共生微生物と宿主のせめぎ合い
８．生物が陸上に進出するにあたって共生が果たした役割
９．反芻動物と共生微生物
１０．昆虫の共生微生物
１１．発酵食の歴史

下地島

午前
・標本整理
・卒論手伝い（標本処理指導）
・書類作成

午後
・書類作成
・面談
・論文書き

金曜日の卒論調査は、採集できないだろうと諦めていたのだが、予想外に順調に採集ができた。本日、その処理についても指導。ここまでは順調。

週末は、倉吉市で、スポーツクライミング・ジャパンカップツアーが開催された。

日本一を決めるジャパンカップに出場するためには、このツアーで上位に入る必要があるそうだ。ボルダリング、リード、スピードの３種目があり、倉吉ではリードとスピードが行われた。

無観客開催だったので（？）、試合の様子はyoutubeで観ることができる。

神戸空港から宮古島（下地島）に飛行機が飛んでいる、、、今年の１０月２５日就航らしい。これは嬉しい！！

Library

午前
・授業準備
・個人ゼミ

午後
・卒論手伝い（野外調査）
・授業準備


卒論×２、、、サンプルが採れない。

Machintosh HD/Library/..
Machintosh HD/User/ホームディクレトリ／Library/..

で混乱。

dismoでmaxentと実行するには、dismo/java/maxent.jar、にmaxent.jarを保管する必要がある。

で、このフォルダの場所はimacとbookairで異なっていて、imacでは、Machintosh HD/Library/...に、bookairでは、Machintosh HD/User/ホームディクレトリ/Library/...にあった。

また、bookairでは、User/ホームディクレトリ/Library/、を見るには、「Finder」⇒「移動」で「Option」を押すと出てくる。

邦文だけど

午前
・標本整理

午後
・論文書き

久しぶりに論文を書き進めた、、、邦文だけど。

授業開始、卒論本格化でどうなることか。

予感

午前
・標本整理

午後
・個人ゼミ
・書類書き

卒論が少しずつ動き始めた。放置し過ぎたことを反省。

そして、予感が当たった！嬉しい。

フラス

土曜日から本日まで、実習の集中講義。

怪我なく無事に終了。

フラス。カシナガキクイムシのマスアタックによって樹木が削りだされた。

ヤマトマダニ

午前
・授業準備

午後
・授業準備 兼 データ解析 兼 標本整理

明日からの集中講義の準備で終わった。

それで見せるために標本整理を少し行った。ヤマトマダニ。

違う気

午前
・修論手伝い（野外調査）

午後
・会議
・授業準備
・会議

授業準備でカーネル密度図を作成。やりたいことと違う気が。

地図に任意の線を描く

午前
・データ解析
・個人ゼミ

午後
・個人ゼミ
・書類書き
・データ解析

絶対、簡単にやる方法がある、と思いながらも、良い方法が見つからなかった。地図に任意の線を描く方法。

結局、私には制御が難しい、grid.xspline()を使うことにしたが、カーブの重なり？と思われる濃部分が発生してしまった。

で、grid.offsetXspline()を使うと、カーブの重なり部分が解消されることが判明したので、これを使うことに、、、と思ったら、矢印が描けない。

ということで、矢印部分だけ、Arrowhead()を使った。

これだけの図（というかクネクネ矢印）を描くの数日かかってしまった。

ggtree

午前
・標本整理

午後
・書類作成
・メール書き
・データ解析

今後、頻繁に使うだろうと思い、系統樹の描画にggtreeを使っているが、、、挫折しそう。

痒いところに手を届かせられない。

どうにか、MLのブートストラップ値とベイズの事後確率の両方を出力することはできるようになったが（自動ではなく、ファイルに書き込んだ）、微妙な位置の設定ができない、、、。

上方向と下方向にアジャストにするには、別々に指定するのか、、、と気づき嫌になったので終了。

そして、たくさんの無駄メールを送信しまくった１日。

ミス連発

午前
・標本整理

午後
・データ解析

以前、作成した系統樹を詳細を忘れてしまったので再解析。

ミス連発の上、前回と樹形が異なる。

外群を入れたり、抜いたり。混乱してきたので終了。

カッコいい、宮本浩次：P.S. I love you。

機会

午前
・標本整理

午後
・個人ゼミ
・データ解析

学生と話しをする機会が多い１日だった。

Rで最大エントロピーを用いた生息適地

午前
・標本整理

午後
・会議
・学会業務
・会議
・書類作成

Rで最大エントロピーを用いた生息適地の推定に関する土日の悪戦苦闘メモ。

色々とやり方があることが分かった。

まず、この本では、バッチモード（？）でmaxentを実行する方法が書かれている。

コマンドでmaxent.jarを実行するということだと思うけど、私にはできなかった。

ちなみに、この本で主に扱われているbiomod2パッケージでは、バッチモードを使わなくても

BIOMOD_Modeling(
	models = c("MAXENT.Phillips")
	)

で実行できる。しかし、解析オプションの設定や結果の出力がうまく制御できなかった。

ということで、biomod2は挫折した。ただ、他のモデルを比較したり、アンサブル予測をするには、biomod2上で実行する必要があるので（？）、今後の課題としておく。

Rからmaxent.jarを実行するにはもう一つ方法がある。dismoパッケージを経由する方法。こちらは出力されるデータが（私には）扱いやすかった。

マニュアル通りにやればこんな感じの地図が作れる。

また、そもそもJavaを使わずにmaxentをRで実行するためのmaxnetパッケージというのがある（スペルがややこしいので注意）。本家Maxentを作った本人によって作られており、Rで最大エントロピーを用いた生息適地の推定をするなら、これが本命かも。

kh-blogさんによる日本語での詳しい説明がある。

Rでやるならこれが良いのかも。他にも、MIAmaxent、rmaxent、maxlikeなんてもあるらしい。maxlikeは以前使ったことがあるか、前２者は詳細不明。

地図にプロットする際に、確率ではなく、ある閾値で区切って在 or 不在の二値化にしたいことも多いはず。

これについては、自動で計算してくれる関数をCecina Babich Morrowさんsが公開している。

上の地図をminimum training presence (MTP)で作図してみた。MTPでは、種の分布が発見された地点を全て、最適地に含むように閾値を指定する。

また、閾値が決まっているならば、plot()の機能を使う方が安心かも。

breakpoints <- c(0,0.1,0.2) #区切りを決める
colors <- c("red","blue") #区間の色を決める
plot(model_pred, breaks=breakpoints,col=colors, legend = FALSE)

意味のない結果

午前
・標本整理

午後
・データ解析

想像はしていたが、コマンドを参考にやっても色々とハマった。

半日かけて、実行することはできた。データが少ないせいか、設定の問題か、意味のない結果になった。色々とパラメーターの検討が必要だ。

白地図

午前
・標本整理

午後
・研究相談
・学会業務
・データ解析

論文作成（和文だけど）に向けた解析。最近は、OpenStreetMapを使うことが多いが、白地図は、Natural Earthでダウンロートしたshpも使っている。

Rから直接取得することもできる。1:110mスケール、日本が、、、。世界地図で使うスケール。

library(rnaturalearth)
library(sp)
sp::plot(ne_countries(country = 'japan', scale = 110))

日本だけを使う時は、1:10mスケールが良い。

library(rnaturalearth)
library(sp)
sp::plot(ne_countries(country = 'japan', scale = 10))

行政区画も使いたいときは、GADMのデータが使える。

library(raster)
JPN <- getData("GADM", country="JPN", level=1)
plot(JPN)

大陸も入れるときは、世界地図を取得して切りとれば良い。

plot() で出力しているので、色を塗ったりすることも簡単にできる。ナカナカ楽しい。

AR（拡張現実）

午前
・標本整理

午後
・学会業務
・勉強

とある助成金（科研ではない）に書いてしまったAR（拡張現実）。まだ、採択された訳ではないが、採択されそうな気がするので少し勉強しておく。

もちろんARがメインの研究ではない。

ARとは、スマホのカメラを通して風景をみると、実際にはないものが見える、というもの。

と言っても、AR.jsというARをするためのJavascriptが公開されているので、それを実行するだけ。

ちなみに、AR.js StudioというGUIだけでARを作成するサイトもある。

フリーにも関わらず。３つの方法でARを実行することができる。

Image Tracking Example
指定した画像にカメラを向けると、無いものが見える（多分）。

Marker Based Example
指定されたメークにカメラを向けると、無いものが見える（多分）。

で、やりたかったのが、Location Based Example。

上記の２つとは異なり、出現する場所を緯度経度で指定でき、何もなくてもキャラなどを出現させることができる。

見づらいけど、構内に「立ち入り禁止ではない」と表示されている。

道路にMongoloniscus koreanusが出現。

画像がダサいのは、アップした画像がダサいから。背景を透明にしてアップすれば、もう少しマシになると思う。

ただ、私のスマホ（ZenFone 2 Laser）のせいかも知れないが、この方法はスマホのGPSに依存するので、電波の状況によってかなり不安定になる。

また、ブラウザやOSにも色々と制限があるようで、メチャクチャ便利とまではいかないが、こんなことが無料で簡単にできるは凄いとしか言いようがない。

採択されたら真面目に準備する。

多重検定に関する問題

午前
・標本整理

午後
・学会業務
・勉強

多重検定に関する問題について勉強することになった。

学生の頃に指摘されて、「おぉ」と痛感したことを覚えている。

統計検定あるあるで、３群（以上）でANOVAをしたのち、どの群間で差があるかを調べるために、t検定をやりまくるヤツ。

しかし、最近、多重検定問題で検索すると、よく目にするのが「多項目の検定（足立, 1998）」と呼ばれる問題。

２群を複数の項目で比較することによって発生する。マイクロアレイの解析で陥りやすいそうで、それに関する記事がよく検索される。

足立（1998）によると、具体例として「多群の対比較の検定」、「多項目の検定」、「経時的データの輪切り検定」、「多種検定」、「サブグループ検定」、「中間解析」、「結果が出た後のsnooping」が挙げられている。

対処法としては「事前」と「事後」がある。

「事後」の対策として有名なのが、ボンフェロー二補正やTukey's HSD検定などがある。これは全体の有意水準を下がらないように制御するものである。

ただ、この方法だと、例えば、多項目の検定のとき、項目数が１００個あったらまず違いがでない（マイクロアレイは数千〜万？）。そのために、第二種の過ちを制御する（？違うかも）Benjamini and Hochberg法やStorey法などがある。

後者は、勉強不足でまだ良く分かっていない。

文献

足立 (1998) らくらく生物統計学. 中山書店.

ハマダンゴムシの色彩変異

午前
・標本整理

午後
・授業準備

日本産ワラジムシ類の文献が５００本に到達。見落としている文献が結構ある。

ハマダンゴムシの色彩変異の論文があった。並べると綺麗だな。

しばらくは、これを使いこなせるように練習の日々が続きそう。

ModestR

午前
・標本整理

午後
・授業準備

生物の分布推定がGUIでできるソフトとしてModestRというのがある。

使ったことはないが、HPを観た感じだと様々な解析ができるようだ。

名前にRと付いているが、あのRとは関係ない？みたい。

Windows版のソフトが無料でダウンロードできる。

野生生物の生息適地と分布モデリング

午前
・標本整理

午後
・論文書き
・授業準備


野生生物の生息適地と分布モデリング: Rプログラムによる実践

外来種の侵入予測や希少種の生息適地の推定、さらには分布制限要因の解析など、GISを用いた分布推定は様々な場面で利用されている。

そして、地図上に出力されたカッコいい推定地図を見ていると、作ってみたくなるのが性だろう、、、そんな貴方に、必携の一冊。

ずっと購入しなければと思っていたが、実際に手に入れると、その文量と内容の豊富さでナカナカ読み終わらなかった。

内容は多岐にわたり、分布推定の基礎知識となるニッチ概念の解説から、GISデータの取り扱い方法、空間統計やモデリングの解説、そして、様々な推定方法 (距離ベース、回帰ベース、分類ベース、最大エントロピーetc) による実践例が紹介されている。

また、モデリングの際にエンドユーザーを悩ませる、モデルやデータの評価方法についても解説がある。

そして、最も重要なこととして、タイトルにもある通り、これらの解析は全てRで行われており、そのコードが書かれている！

私は以前、Rを用いて日本における外来性ワラジムシ類の分布推定をしたことがあるが、勉強を始めると様々な解析方法が開発されていることが分かり、何がどう違くて、どれを使えば良いのか分からず非常に混乱した。

そのような悩みはこの１冊で解消される！

内容は非常に充実しており、、、充実し過ぎており、一度目を通しただけで完全に理解することは、私には不可能であった。実際に解析する際に辞書的に使うのが現実的か。

内容が豊富なだけに、Rも分布推定も全く手を出したことがない人が、どれくらい理解できるかやや心配だが（大学生向けらしいが）、Rコードを実行しながら読み進めることで、実体験を通して理解できるように思われる。

とりあえず、やってみたい人は、１９章に解析事例があるので、これを試してみると良いかも。

また、第I部の第３章は、分布推定とは関係なく、生物の分布規定要因を勉強するのに非常に良い資料だと思う。

ちなみに、分布推定・生息適地推定のモデリングでは、生態的ニッチモデル（ENM）、種分布モデル（SDM）、生息地分布モデル（HDM）なども、様々な名称がある。これらは違いがあり、厳密には使い分けられるそうだが、この本では、生息適地モデル（HSM）に統一されている。

もくじ
１．本書の概要
[I 生息適地モデリングのが概要、理論、前提]
２．生息適地モデリングの手順
３．何が種分布を決めるのか？
４．ニッチをモデル化する—概念と実際のデータ
５．生息適地モデルの仮定
[II データの編集と収集、サンプリングデザイン、空間スケール]
６．生息適地を予測する環境データの選択と編集
７．モデリング対象種のデータ収集と設計
８．生態学的スケーリング：「空間」「時間」「主題」の解像度と規模
[III モデリングのアプローチとモデル校正]
９．エンベロープアプローチと距離ベースアプローチ
１０．回帰ベースアプローチ
１１．分類アプローチと機械学習システム
１２．ブースティングとバギングによるアプローチ
１３．最大エントロピー
１４．アンサンブルモデリングとモデル平均化
[IV モデルの評価：過誤と不確実性]
１５．モデル精度の測定—どの指標を用いるべきか？
１６．モデル性能の評価—どのデータを用いるべきか？
[V 空間的な予測と時間的な予測]
１７．時間・空間上へのモデルの投影
[VI 本書で用いたデータとツールおよび発展的な事例]
１８．本書の分析で用いたデータとツール
１９．Biomod2モデリングパッケージを用いた分析事例
[VII 将来展望] ２０．生息適地モデルの将来

このデータでやってみるか。

思い出す

午前
・標本整理

午後
・論文書き
・授業準備

久しぶりにサソリモドキ 論文に手を出す。間を空けすぎたので、思い出すだけでも結構苦戦。あと少しなのだが、そのあと少しが終わらない。

データが無い期間

午前
・標本整理

午後
・修論手伝い（データ解析）
・学会業務

修論のデータ解析。データが無い期間を0個として表現する方法でつまづいた、、、未だに、つまづいている。

これといった用事はなかったのに、午後は時折届くメールへの対応でバタバタした。

お返しします

午前
・データ解析

午後
・データ解析

消耗品が切れてしまったので、一日中データ解析。数ヶ月待たせてしまったが、共同研究者にやっとdraft reportができた。

ここ数日苦戦したのが、haplotype networkの描画。結局、解決はしていないけど。

library(pegas) を使った方法だと、プロットのサイズの制御ができなかった。１枚だけなら良いのだが、今回は６つのサブグループがあり、グループ間でサイズの統一ができず断念。

library(haplotypes) では、プロットの配置の際に、シミュレーション？が行われているようで、出力するたびに微妙に配置が異なる。

完全な制御はできていないが、

coo1 <- plot(p, net=1, mode="fruchtermanreingold",,,,)
plot(p, net=1, coord=coo1, label.pos=5,,,,)

とすると、大きくズレることはない気がする？気のせいかも。

とはいえ、どうにかこうにか、haplotipe network図を作成し、

系統樹を作成し、

地図に投影できた。ゴチャゴチャ、、、でも、しばらくは考えたくない。一旦、お返しします。

どハマり

午前
・データ解析
・統計ゼミ

午後
・個人ゼミ
・データ解析

昨日で解決したと思ったHaplotype netwokの描画で、どハマり中、、、。

ハプロタイプ；シーケンス名変更；「.fasta」を出力

午前
・標本整理

午後
・授業準備
・データ解析

かなり苦戦したが、どうにかできるようになった。

library(haplotypes)を用いてハプロタイプごとにシーケンスをまとめ、さらに、シーケンス名を変更したのち、「.fasta」を出力する方法。

#library(haplotypes) #「::」で指定する
#library(ape) #「::」で指定する
x <- haplotypes::read.fas("???.fasta")
h <- haplotypes::haplotype(x) #to class"haplotype"
#h@nhap #ハプロタイプ数の確認
h_dna <- haplotypes::as.dna(h) #to class"DNA"
names(h_dna) <- c(1:34) #シーケンス名の変更；class"DNA"で使う
h_dnabin <- haplotypes::as.DNAbin(h_dna) #to class"DNAbin"
ape::write.dna(h_dnabin, file = 'test.fasta', format = 'fasta')

library()は使わず、「::」で指定した方が良い？詳しく検証していないが、２つのlibraryで同じ関数名が使われている？

関数が「class」に依存するので、順番を間違えるとハマる。「class:haplotype」→「class:DNA」→「class:DNAbin」で「ape::write.dna」が実行できる。

また、「names()」は「class:DNA」で使う。

packages"haplotypes"

午前
・標本整理

午後
・データ解析
・手伝い
・会議

変異が大きいため、pegas::haplotype、pages::haploNetを使った方法では、ハプロタイプネットワークがうまく描けなかった。

replot()を使って、頑張ればどうにかなりそうだけど、あまり現実できではない。

で、昨夜、packages"haplotypes"というのを見つけた。

ハプロタイプネットワークの老舗ソフトTCSでも利用されている最節約法によるサブネットワーク化？を計算することができる。pagesでもできるかも？

install.packages("haplotypes")
library(haplotypes)
#マニュアルでは「.fas」となっているが、うまくいかなかった。
x <- read.fas("***.fasta")
h <- haplotypes::haplotype(x)
p <- parsimnet(x, prob=.95)
rownames(p@d[[1]])<-c(1:8)
plot(p,
   net=1, #network番号の指定
   label.pos=5,
   vertex.cex=c(rep(5, p@nhap[[1]]), #円の大きさの指定
		rep(1, c(nrow(p@d[[1]])-p@nhap[[1]]))),
   vertex.col=c(rep("magenta", p@nhap[[1]]), #の色の指定
   		rep("deepskyblue3", c(nrow(p@d[[1]])-p@nhap[[1]]))))

パッケージのマニュアルでは、「p@nhap」となっているが、「p@nhap[[1]]」と「[[1]]」の指定が必要。この数字はネットワーク番号に合わせて変更する。

例えば、２つ目のネットワークの緑色で出力する場合は下記となる。

rownames(p@d[[2]])<-c(7:11)
plot(p,
   net=2,
   label.pos=5,
   vertex.cex=c(rep(5, p@nhap[[2]]),
		rep(1, c(nrow(p@d[[2]])-p@nhap[[2]]))),
   vertex.col=c(rep("green", p@nhap[[2]]),
   		rep("deepskyblue3", c(nrow(p@d[[2]])-p@nhap[[2]]))))