午前
・標本整理
午後
・標本整理
・データ整理
先週末から昨日まで、四国の模式産地で採集、、、愛媛、高知版。
高知では過去に2回採集をしたことがあったが、愛媛は初めての採集。2013年に愛媛から数多くの種が記載されたので、DNAデータ蓄積のために採集に行くことになった。
最大の目的であった模式産地では、ほとんどの場所でそれっぽい種が採れたが、全体的にコシビロが採集できなかった。特に高知は酷かった。時期が良くなかった可能性が高いが、分布から一つ興味深い仮説を考えた。
この標本を整理する前に、提供して頂いた標本を整理しなければ、、、と頑張ったところで終わった。
初めての自動車での瀬戸大橋越え。
2019年10月24日木曜日
進化で読み解く バイオインフォマティクス入門
午前
・標本整理
午後
・統計ゼミ
進化で読み解く バイオインフォマティクス入門
著者を偶然知ったので買ってみたのだが、大正解だった。
バイオインフォマティックスとは生命情報科学などと訳され、生命現象を数学的に扱う分野である。
タイトルに「進化で読み解く」とあるが、決して、進化学だけで扱われる分野ではなく、医学などでも非常に重要な分野で、最もホットな研究分野の一つである。
具体的には遺伝子やタンパク質データをコンピューターを使って解析をしていくのだが、当然、そこには高度な数学能力やPCを使いこなす能力が必要となる。
しかし、高校までの、生物学=暗記、と信じてきた私のような人間にとって、数学もコンピューターも扱うことは苦手である。
そこで、数学的なことは置いておいて、、、と、How to本を見ながら、なぜ、こうなるのか良く分からないが結果が出たので良しとしようと逃げ道を探ることになる。エンドユーザーと呼ばれることもある。
じゃー、頑張って勉強するかと専門書を開くと、、、難しい数式のオンパレードで挫折してしまう。
このような私が、最低限のバイオインフォマティックスの知識を学ぶのに適しているのが本書である。
数式は最低限に抑えられながら、非常に幅広い分野を簡潔に説明されている。例えばアライメントなどはしょっちゅう行っているのだが、その理論についてはほとんど分かっていなかったが、本書のおかげで理解できた。
具体的な解析に関するHow toは少ないが、各章末にソフトの紹介がされており、実際に解析をする際には役に立ちそう。
系統解析の作業について、学生から質問されたら、ひとまずこれを読んでみてと、自身を持って勧められる一冊。
系統解析のエンドユーザーは必読の一冊。ちにみに、筆者が授業で使用している資料はHPから入手できるみたい。
もくじ
1.分子・ゲノムに関する基礎知識
2.遺伝と進化に関する基礎知識
3.集団内・種内の配列解析法
4.種間の配列比較法
5.配列のアライメントと相同性検索法
6.分子系統樹作成法
7.機械学習による予測法
8.遺伝子配列決定法とアセンブル法
9.遺伝子発現情報解析法
10.タンパク質解析法
11.データベースへのアクセスとその利用法
・標本整理
午後
・統計ゼミ
進化で読み解く バイオインフォマティクス入門
著者を偶然知ったので買ってみたのだが、大正解だった。
バイオインフォマティックスとは生命情報科学などと訳され、生命現象を数学的に扱う分野である。
タイトルに「進化で読み解く」とあるが、決して、進化学だけで扱われる分野ではなく、医学などでも非常に重要な分野で、最もホットな研究分野の一つである。
具体的には遺伝子やタンパク質データをコンピューターを使って解析をしていくのだが、当然、そこには高度な数学能力やPCを使いこなす能力が必要となる。
しかし、高校までの、生物学=暗記、と信じてきた私のような人間にとって、数学もコンピューターも扱うことは苦手である。
そこで、数学的なことは置いておいて、、、と、How to本を見ながら、なぜ、こうなるのか良く分からないが結果が出たので良しとしようと逃げ道を探ることになる。エンドユーザーと呼ばれることもある。
じゃー、頑張って勉強するかと専門書を開くと、、、難しい数式のオンパレードで挫折してしまう。
このような私が、最低限のバイオインフォマティックスの知識を学ぶのに適しているのが本書である。
数式は最低限に抑えられながら、非常に幅広い分野を簡潔に説明されている。例えばアライメントなどはしょっちゅう行っているのだが、その理論についてはほとんど分かっていなかったが、本書のおかげで理解できた。
具体的な解析に関するHow toは少ないが、各章末にソフトの紹介がされており、実際に解析をする際には役に立ちそう。
系統解析の作業について、学生から質問されたら、ひとまずこれを読んでみてと、自身を持って勧められる一冊。
系統解析のエンドユーザーは必読の一冊。ちにみに、筆者が授業で使用している資料はHPから入手できるみたい。
もくじ
1.分子・ゲノムに関する基礎知識
2.遺伝と進化に関する基礎知識
3.集団内・種内の配列解析法
4.種間の配列比較法
5.配列のアライメントと相同性検索法
6.分子系統樹作成法
7.機械学習による予測法
8.遺伝子配列決定法とアセンブル法
9.遺伝子発現情報解析法
10.タンパク質解析法
11.データベースへのアクセスとその利用法
2019年10月23日水曜日
2019年10月21日月曜日
熱狂に隠れて
午前
・卒論手伝い(野外調査)
午後
・卒論手伝い(野外調査)
・会議
・標本整理
・書類作成
先週、雨天延期となった卒論調査。無事に終了。
ラグビーの熱狂に隠れてしまったが、武豊が菊花賞制覇。最年少勝利と最年長勝利、昭和-平成-令和での勝利、と中々の記録的な勝利だった。そして、ディープインパクトの子で、(京都競馬場で生で観た)ディープインパクト以来の勝利。
最内に入って最短コースを通り、最後の直線で1馬分外に出てからの一気の伸び、はカッコ良かった。
さらに、隠れてしまったがメロディーレーン。牝馬なのだが、驚きべきことに体重が340キロ!
450ー500キロが一般的なので超小柄。勝ち星を挙げた最軽量馬らしい。アイドルホースになるかも。
・卒論手伝い(野外調査)
午後
・卒論手伝い(野外調査)
・会議
・標本整理
・書類作成
先週、雨天延期となった卒論調査。無事に終了。
ラグビーの熱狂に隠れてしまったが、武豊が菊花賞制覇。最年少勝利と最年長勝利、昭和-平成-令和での勝利、と中々の記録的な勝利だった。そして、ディープインパクトの子で、(京都競馬場で生で観た)ディープインパクト以来の勝利。
最内に入って最短コースを通り、最後の直線で1馬分外に出てからの一気の伸び、はカッコ良かった。
さらに、隠れてしまったがメロディーレーン。牝馬なのだが、驚きべきことに体重が340キロ!
450ー500キロが一般的なので超小柄。勝ち星を挙げた最軽量馬らしい。アイドルホースになるかも。
2019年10月18日金曜日
何も無くなった
午前
・PC復旧
・授業準備
午後
・PCR実験
・研究相談
・査読
・書類書き
最後の卒論手伝い(野外調査)に行く予定だったが、残念ながら雨で延期。
昨日、macOS Catalinaをアップロードして、不具合が出たので、ダウングレードしようと思ったら初期化ミス。インターネットリカバリーが必要だけど、大学のwifiに繋がらないという状況に陥った。
最終的には、以前使っていたwifiルーターを経由したらネットにつながったのだが、この使い方を完全に忘れており、昨日の半分は、この対応に割く羽目になった。
昨日は、毎月恒例の水田調査にも行った。1年間継続する調査で11ヶ月目。
調査を開始した昨年の12月は何も無かった。
水田に入水が始まった3月。実験のため早く水を入れている。
8月には腰の高さまで成長。
そして、昨日、何も無くなった。
・PC復旧
・授業準備
午後
・PCR実験
・研究相談
・査読
・書類書き
最後の卒論手伝い(野外調査)に行く予定だったが、残念ながら雨で延期。
昨日、macOS Catalinaをアップロードして、不具合が出たので、ダウングレードしようと思ったら初期化ミス。インターネットリカバリーが必要だけど、大学のwifiに繋がらないという状況に陥った。
最終的には、以前使っていたwifiルーターを経由したらネットにつながったのだが、この使い方を完全に忘れており、昨日の半分は、この対応に割く羽目になった。
昨日は、毎月恒例の水田調査にも行った。1年間継続する調査で11ヶ月目。
調査を開始した昨年の12月は何も無かった。
水田に入水が始まった3月。実験のため早く水を入れている。
8月には腰の高さまで成長。
そして、昨日、何も無くなった。
2019年10月16日水曜日
2019年10月15日火曜日
2019年10月11日金曜日
2019年10月10日木曜日
2019年10月9日水曜日
2019年10月7日月曜日
2019年10月4日金曜日
青色Ligidium
午前
・標本整理
午後
・書類書き
・標本整理
PCが修理から返ってきた。5月に購入したPCが立ち上がらなくなった。ロジックボードを交換したそうだ。
現場では気づかなったが、先日の山口県の調査で、青色Ligidiumを採集していたことが判明。
凱旋門賞に出走する予定だった武豊。騎乗馬の出走取り消しという話だったが、別の騎乗依頼があり出走することになったらしい。
ノーベル賞+凱旋門賞で盛り上がる一週間となりそうだ。
・標本整理
午後
・書類書き
・標本整理
PCが修理から返ってきた。5月に購入したPCが立ち上がらなくなった。ロジックボードを交換したそうだ。
現場では気づかなったが、先日の山口県の調査で、青色Ligidiumを採集していたことが判明。
凱旋門賞に出走する予定だった武豊。騎乗馬の出走取り消しという話だったが、別の騎乗依頼があり出走することになったらしい。
ノーベル賞+凱旋門賞で盛り上がる一週間となりそうだ。
2019年10月3日木曜日
2019年10月2日水曜日
iDNA
午前
・標本整理
午後
・標本整理
・書類書き
近年、ヒル、マダニ、蚊などの吸血性無脊椎動物の体内に保持されている脊椎動物の血液DNAから、哺乳類の生息状況を調べる研究が行われている。
このような手法は、通称、iDNA(invertebrate‐derived DNA)を呼ばれている。
現在、卒業研究でもiDNAの研究を行なっているが、塩基配列が決定できる確率はそれほど高くない。
ヒルを使うと良いらしいが、当然ながら、ヒルがいない(低密度)地域では、他の動物を使うことになるが、それぞれに一長一短がある。
これに関連して、昆虫などのモニタリングとして採集された標本をiDNAに使おう、という論文が発表された。
トラップで採集された標本をまるごと非破壊でDNAを抽出し、そのDNAで哺乳類(もちろん、昆虫のDNAも得られる)を調べるというもの。非破壊抽出なので標本も保管できる。
PCRの成功率はあまり高くないが、昆虫モニタリングに1ステップとして組み込むことができれば、成功率が多少低くても数で補えるかも。
Vertebrate diversity revealed by metabarcoding of bulk arthropod samples from tropical forests.
Lynggaard et al. (2019) Environmental DNA, 00: 1–13.
・標本整理
午後
・標本整理
・書類書き
近年、ヒル、マダニ、蚊などの吸血性無脊椎動物の体内に保持されている脊椎動物の血液DNAから、哺乳類の生息状況を調べる研究が行われている。
このような手法は、通称、iDNA(invertebrate‐derived DNA)を呼ばれている。
現在、卒業研究でもiDNAの研究を行なっているが、塩基配列が決定できる確率はそれほど高くない。
ヒルを使うと良いらしいが、当然ながら、ヒルがいない(低密度)地域では、他の動物を使うことになるが、それぞれに一長一短がある。
これに関連して、昆虫などのモニタリングとして採集された標本をiDNAに使おう、という論文が発表された。
トラップで採集された標本をまるごと非破壊でDNAを抽出し、そのDNAで哺乳類(もちろん、昆虫のDNAも得られる)を調べるというもの。非破壊抽出なので標本も保管できる。
PCRの成功率はあまり高くないが、昆虫モニタリングに1ステップとして組み込むことができれば、成功率が多少低くても数で補えるかも。
Vertebrate diversity revealed by metabarcoding of bulk arthropod samples from tropical forests.
Lynggaard et al. (2019) Environmental DNA, 00: 1–13.
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