予算

午前
・授業準備

午後
・発表ゼミ（修論中間；オンライン）
・PCR
・授業準備

修論の中間発表×２。おぼろげながら方向性が見えてきた感じか、、、まだまだ、色々とやるべきことがありそう。

４月からの予算が、、、不安。

制御

午前
・DNA抽出

午後
・修論手伝い（添削）
・データ解析

再び、forでははまった。

eval(parse(text = paste0()))

でグリグリと書き進めて、データ取得まではどうにかできた。

あとは、平均を計算したり、計数するだけなので、大丈夫だろう。

パイプ（%>%）が動いたり、動かなかったり、いまいち制御しきれず。

あの頃

午前
・シーケンス準備

午後
・卒論手伝い（データ解析）

卒論のデータ解析を色々と検討。綺麗な結果は出ないが、やれるだけのことはやったかな。

久しぶりに座標付けとか試した。学生時代は結構やったけど、あの頃はPC-ORDを使っていた。

最近はRを使っているが、生データから全ての解析に持ち込めるので、かなり楽になった。

助っ人

午前
・標本整理

午後
・会議
・データ整理
・卒論手伝い（PCR）

結構な数の実験をしたが不振な結果となった卒論の系統解析。助っ人で実験を行なった。これまで試したことのないプライマーを使ってみたが、、、どうなる。

土日は、Rで繰り返しのforに悪戦苦闘した。

少しずつ慣れてきたが、そもそも、解析の方向性が間違っていることが判明した。やり直しが必要だが、繰り返しのコマンドを転用すれば、それほどで大ごとではない、、、と信じたい。

ggRGB()

午前
・授業準備

午後
・修論・卒論手伝い（作図）
・卒論論文化（データ整理）

ここ数日の懸念事項であった、航空写真をggplotに取り込む方法が、どうにか決着した。

ggplot()で地図を扱う場合、library(OpenStreetMap)でbingの航空写真が使えるが、著作権がどうなっているのか良く分からないので、先々のことを考えると、違う方法を使いたかった。

国土地理院の地理院タイルで綺麗に出力できれば、それで良いのだが、場所や倍率によってはいまいちのことがある。なぜか学生はエラーが出るという切実な問題も、、、。

そこで、鳥取砂丘の航空写真は入手できるので、それを使うことにした。しかし、GISの知識に乏しいので色々と苦戦した。

まず、地図データの入ったGioTiffとい画像データがある。「.tif」だが、緯度経度の情報が含まれている。これは過去に使ったことがあったが、今回もらったものは、「.tif」と「.tfw」があり、まず悩んだ。

これは、「.tfw」に地理情報が入っており、GISのソフトなどでは、同じフォルダにおいておけば、「.tif」を開くだけで地理情報も読み込まれるみたい。

で、航空写真は全部で10枚程度、測地系は日本測地系2011であり、あとサイズが大きい。ということで、まずは、サイズを小さく（解像度を下げる）、そして、測地系をggplot()で使いやすいWGS84に変更することにした。これはQGISで地道に行った。また、全てのレイヤーも結合した。

で、これをggplot()で読み込む。結構、悩まされたが、終わってみればあっけない。

重要なのは、航空写真（ラスタデータ）の読み込みは、library(raster)のstack()を使う（カラー航空写真は3枚のラスタデータで構成されているため？）

もう一つ重要なのは、ggplot()ではなく、library(RStoolbox)のggRGB()をつかう。上記の通り、航空写真は赤、青、緑の３枚の画像を合わせることでカラーを表現をしているが、このような画像をggplot()で出力するために開発されたのがggRGB()である。これを見つけたらほぼ終わりでした。とても助かりました！

library(raster)
library(RStoolbox)
library(ggplot2)

#航空写真の読み込み
photo <- stack("***.tif") #重要！

#軌跡用のデータ読み込み：gpsを使ってロギングしたデータ
s_0615 <- st_read("***.gpx", layer = "tracks")
s_0610 <- st_read("***.gpx", layer = "tracks")

#点データ読み込み：xy座標データ
eriza <- read.csv("***.csv")

#ggplot作図の基本設定；何となく指定しているが、必須ではない。
mytheme <- theme(***)

#作図設定
map <- ggRGB(photo, r = 1, g = 2, b = 3) + #重要！
    geom_sf(data=s_0615, color=rgb(1, 0, 0, alpha=0.3), size=10) +
    geom_sf(data=s_0610, color=rgb(0, 0, 1, alpha=0.3), size=10) +
    geom_point(data=eriza, aes(x=lon, y=lat), 
    		size=10, shape=21, fill="green", color="white") +
    labs(x = "Longitude", y="Latitude")+
  mytheme

左上の黒塗りは、海のため航空写真のデータがない。

肉鰭類

午前
・データ解析、、、の勉強

午後
・面談（オンライン）
・授業準備

明日の授業の動画が、やっと完成。脊椎動物、肉鰭類まで。

持続

午前
・データ整理

午後
・授業準備

１日中、PCの前で過ごした。なかなかの集中力だった。

こんな調子で毎日できたらと思うが、普段はここまで集中力が持続することはない、、、。

リジェクト

午前
・標本整理

午後
・授業準備

授業準備は鳥類まできた。普段は全く扱わない動物群なので、何を扱うか悩ましい。

８月に投稿した論文。査読忘れ去られているな、そろそろ連絡をしてみようかな、思っていたら、、、リジェクト！

色々と無理があった構成だったけど、ボロクソ書かれた。

解析は諦めて記載的な論文に方針転換するのが無難か。

数字であそぼ。

午前
・会議
・シーケンス準備

午後
・会議
・授業準備

卒業生にもらった。カッコいい。

ネット情報によると共通テストの数学IIが難しかったそうだ。

正月に、どうしても数学の漫画を読みたくなって、色々と試し読みした結果、設定が面白そうだったので、数字であそぼ。、を読み始めた。

数学のことはホトンド理解できないが、展開が面白い。

舞台は京都大学。作中は吉田大学、となっている。

一度見たら記憶できてしまう主人公。したがって、地元では天才と呼ばれ、京都大学の理学部に進学する。しかし、初日の２限目の「微分積分学」が全く理解できず、、、引きこもり。そのまま２年が過ぎてしまう（留年）。

と、ここから物語が始まる。

高校までの数学は暗記で対応できたが、大学の数学（学問）は考える力が必要で、高校では、そのような勉強をしていなかったことに少しずつ気づいていく。

勉強についていけずに留年して友達ができなかったり、パチスロにはまって留年する友達ができたり、とリアルな大学生活を垣間見ることができる。

留年したにも関わらず、大学院進学を親に相談しにいくところとか、自分を思い出した。親の対応も色々で、「娘に勤めはできない」という理由で、半ば諦めのように進学を認めるのは、（想像だけど）京大には多そうだと感じた。

共通テストは、思考力が問われるそうだ。それが難しいと感じたのかも知れないが、大学では、ずっとそれが続くのかも？

四肢類

午前
・論文書き
・学会業務

午後
・会議
・授業準備

極めて軽微の修正が指摘された原稿をすぐに返却。

先々月から悩まされ続けた、全動物を扱う授業も、資料作成は魚類まで終わった。

残すは四肢類。生態の話なら色々とできそうだが、分類の授業なので、どんな感じで進めようか悩ましい。

超入門! Rでできるビジュアル統計学

午前
・標本整理

午後
・卒論手伝い（データ解析）
・授業準備

超入門! Rでできるビジュアル統計学 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル

パラパラと見ただけど、（目的によっては）とても良さそう。

タイトルの通り、Rを使ったグラフの作成方法のHow to本。

いわゆる統計本とは異なり、統計に関する説明はなく、また、プログラムの詳しい解説もない。グラフの描き方と、その性質の説明（+Rプログラミング）に特化している。

具体的には、「棒グラフ」や「箱ひげ図」をタイトルとし、「どんなグラフ？」という項目でグラフの特性を、「実際にグラフを見てみよう！」でRで作成したグラフが提示される。

特に面白いのが、「ここに注意！」の項目で、「円グラフは大小の比較には向いていない」など各グラフの長所・短所を簡潔に説明されている。

データ解析においてグラフを描くことは、極めて重要であり、また、何よりもまず最初に行うべきことである、、、が、ほとんどの学生はできない。

Rを使う場合、プログラムが分からないということもあるが、エクセルを使ったとしても結果は多分、同じだと思う。

この本では、「棒グラフ」や「箱ひげ図」の上の章立てとして、「データタイプ」がある。例えば、「質的な変数・一変量」に「棒グラフ」と「円グラフ」がある。

そう、グラフはデータの性質によって、その種類がほぼ決まる。つまり、グラフを作れないのは、自分の持っているデータの質を理解できていない、、、と思う。

研究では、説明変数と目的変数の二変量とみなせることが多いので、さほど悩む必要がないのだが、そのようにデータをみていない？ためグラフを描けないのだろう。

グラフが描けなくても結果を説明できれば良いのでは、と思えるが、データを要約するグラフを描けないのに言葉で説明することは「まず無理」と思っている。

そこで、普段のゼミでは、グラフの作成方法や説明を行なっているのだが、理解が進んでいる実感はない。

現在、ゼミで使用している、Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門は、とても良い本と感じているが、今回の本は、さらに統計に関する部分を省いた本であり、一通りグラフの種類に慣れるには適しているのかも。

隅々まで読んだり、コマンドを実行したわけではないので何とも言えないが、ゼミで使ってみたいと思った一冊。

もくじ
1．Rの紹介と前準備
2．質的な変数のグラフ
第1章．データタイプ1（質的な変数・一変量）
第2章．データタイプ2（質的な変数・二変量以上（サブグループ））
第3章．データタイプ3（質的な変数・二変量以上（独立したリスト））
第4章．データタイプ4（質的な変数・二変量以上（入れ子））
3．量的な変数のグラフ
第5章．データタイプ5（量的な変数・一変量）
第6章．データタイプ6（量的な変数・二変量）
第7章．データタイプ7（量的な変数・多変量）
4．地理空間データ・カラーグラフ可視化
第8章．データタイプ8（地理空間データ）
第9章．カラーグラフの可視化

無事

午前
・標本整理

午後
・データ整理
・授業準備

年末以来、余裕ができそうで出来ない。昨年の反省、今年も目標もできていない。

北海道はかなりの大雪のようだが、入試関係者は週末でなくて良かったという思いだろう。

鳥取は、明日、明後日は雪予報だが土日は晴天予報。無事に終わって欲しい。

脊索動物門

午前
・授業準備
・卒論手伝い（論文添削）

午後
・研究集会（オンライン）
・授業準備

オンライン授業だが、ギリギリ間に合った。

早速、次回の準備を進める。残すは脊椎動物門だが、形態の名称が分からず、日本語訳するだけで、かなりの時間を要した。

どうにか

午前
・授業準備

午後
・面談（オンライン）
・授業準備

明日の授業分の資料作成、スライド作成、動画作成がどうにか終わった。

疲れた。

オオアゴヘビトンボ

午前
・授業準備
・会議

午後
・会議
・授業準備

残すは、ノミ目とハエ目。あと少し。明日、動画を準備しなければならないが。

準備をしていて発見した動画。

オオアゴヘビトンボの闘い。最初、フィギアかな、と思ったぐらい驚いた。これは生で見て見たい。

大きすぎ

午前
・標本整理

午後
・授業準備
・学会業務
・授業準備

年末からコツコツ進めてきたのに、授業の資料の準備が終わらない。六脚亜門、大きすぎ。来週が休講で助かった。

ラグビー大学選手権は、明治vs帝京。準決勝は、逆転、逆転の展開で面白かった。

ライスボールは、今年から社会人チャンピオンを決定する大会に変わった。ラグビーに続き、大学生vs社会人の大会がなくなって寂しく感じたが、接戦で面白い試合だった。富士通とパナソニック、ヒット作を発売してほしい。