ハプロタイプネットワーク

午前
・標本整理

午後
・資料作成
・授業準備

頼まれていた解析を再開。Rではハプロタイプネットワーク作成。うまく制御できず、、、。変異が大きす過ぎきなのか、と考えが至ったところで終了。

PCR primer用のサイト

午前
・授業準備
・面談

午後
・個人ゼミ
・資料作成
・授業準備

資料作成がストレスがたまる作業で、爆発しそうだった。

先日、マウスが壊れたが、やっと新しいのが届いた。ここ数日は、使いにくいマウスで、これまたストレスの溜まる日々だった。

先日、海外の共同研究者からワラジムシ類のPCR primerについて問い合わせがあった。以前から、作ってみようと思っていたPCR primer用のサイトを作成してみた

あとは、データを入力するだけ、入力するだけ、、、

野外調査

午前
・修論手伝い（野外調査）

午後
・統計ゼミ
・授業準備

統計ゼミでは、Rで地図作成の勉強。しかし、学生（win）のrJavaインストールでハマった。

１時間ほどネット検索を続けて、jdk-7u80-windows-x64.exe、をインストールしたら治った、という情報を得たので試したら無事に成功。

昨日、鳥取砂丘で男性が亡くなったそうだ。熱中症の可能性が高いとのこと。

午前中は、その鳥取砂丘近くの海岸で、先日、設置したpit fallの回収。２時間ほどウロウロしたが、汗がどんどん出て行く。冬だけでなく、夏も野外調査は避けないとダメかな。

最終回の授業の準備が終わらない。

当然ながら

午前
・標本整理

午後
・会議
・授業準備

授業はあと１回！

これが終われば、、、

しかし、古い標本の再整理すら終わらない。当然ながら、新しく採集した標本は瓶別けすらできずに放置されている。

積み上げ折れ線グラフ

午前
・修論手伝い（データ解析検討）
・個人ゼミ

午後
・文献経理
・授業準備

学生に、「そのうち教えるからデータ入力だけしておいて」と言って、ほったらかしにしていたRによるグラフ作成。

積み上げ折れ線グラフと、地図作成方法について、教え方を検討した。実際に教えるのは後日。

データは、いわゆるスタック形式（縦長データ）

本研究室では日付を8桁の数値（本日は20200818となる）で記録しているので、このままグラフにすると、20200831〜20200901までの70がデータがない余白になる。

ハマり①：8桁の数値を日付データに変換する。as.Data()を使うことが判明するまで、結構な時間を要した。

#データをdata_popuとして読み込んだ
#数字ではas.Dateできないため文字に変換
data_popu$date_sum <- as.character(data_popu$date_sum)
#日付に変換
data_popu$date_sum <- as.Date(data_popu$date_sum, "%Y%m%d")

スタック形式は１行１個体を意味しているので、採集日ごとの個体数を数える。採集日（date_sum）ごとの行の数を数えれば良い。行の数はlength()で数えることができる。

ハマり②：以前は、こんな時はtapply()を使っていたが、ネットを参考にaggregate()を使ったら少しハマった。

data_day <- aggregate(data_popu, by=list(data_popu$date_sum), length)
plot(data_day$date~data_day$Group.1, type="b")

8桁の数値が日付として認識されたので（2020-08-18となっている）、無駄な余白がなくなった。

続いて、種ごとの積み上げ折れ線を作りたい。そのためには、採集日ごとの種ごとの個体数データが必要。

ハマり③：reshape2が良く分かっていない。ネットで調べたママ使った。

採集日ごとの種ごとの個体数（行数）を整理する。ただし、アスンタック形式（横広データ）。

library(dplyr) #group_by()、summarize()、select()に必要
library(reshape2) #dcast()、melt()に必要
library(ggplot2)
#採集日（date_sum）ごとの種（spe）ごとに行数（個体数）をまとめる。
frog <- dcast(data_popu, date_sum~spe, fun.aggregate=length)
frog

下記で使えるように縦長にする。

frog_tsumi <- melt(frog, id.vars = "date_sum")
frog_tsumi

ggplot2で作図する。

ハマり④：そもそもggplot2に慣れていないのだが、日付のxlimは「as.Date(""),as.Date("")」で指定することに悩んだ。

tsumiage <- ggplot(data = frog_tsumi)
	+ geom_area(
    	mapping= aes( x = date_sum , y = value , fill = variable))
        + xlim(as.Date("2017-01-01"), as.Date("2017-12-31"))
plot(tsumiage)

参考したサイト

【R】8桁の数字を日付に変換

積み上げ折れ線グラフをggplot2で描く

インクルード

午前
・修論手伝い（野外調査）

午後
・授業課題採点

猛暑の中、砂丘での作業は大変だった。

お盆休暇の成果。

SQLiteからPHPで表を作ることができるようになった。このおかげで、これまでほぼ手作業で作成していた、青色ダンゴムシ・ワラジムシの整理が楽になった。

結構見やすくなったかと。Javascriptを使ったセルの結合とか、色々と勉強になった。

もう一つ勉強したことが、インクルード、という技術。

現在、日本産ワラジムシ類の種を整理しているが、ここで苦労していたのが、過去の学名を扱った文献を整理するシノニムリストの作成。

例えば、Porcellio sundaicusはのちに、Mongoloniscus vannamei、に変更となった。

この２種に同じシノニムリストを掲載したいのだが、そのために文献を見つけるたびに両種のデータを変更しなければならず、良い方法を考えていた。

実は、この種に絡む学名は少なくとも６つはあるので、いずれかの学名が掲載されている文献を見つけるたびに、全て学名のデータを変更しなければならず、さすがに面倒で悩んでいた。

そこで、学んだのがインクルードという技術で、１つのhtmlファイルを共有して表示することができる。下記２種のシノニムリストは同じファイルを共有している。

Porcellio sundaicus
Mongoloniscus vannamei

コウモリ

午前
・標本整理

午後
・研究相談
・学会業務

珍しい場所で採集したマダニをもらった。私には同定できなかったが、コウモリマダニという珍しい種であることが分かった。