Hacking is believing

2013年4月に独立して7年目が終わろうとしている。ざっくりこれまでの研究を振り返る。 2013年から2017年の4年はフルスタックのゲノム科学、ゲノムインフォのラボを立ち上げることに集中していた。しかも人様が作った技術のユーザとして研究するのではなく、新しい技術を開発できるラボを目指した。ウェットの開発については、ドライのPIであっても本物を創りたいと考えたので世界最強や唯一の技術を目指した。特に1細胞ゲノム科学に注力した。そのためにまずグラントを取り仲間を集め技術を作った。幸いウェットは元同僚を中心に、ドライはドクター新卒の優秀な人材に囲まれた。並行して開発した実験やデータ解析技術を応用するため、データ生産や共同研究を支えるチームも作った。 2015年ぐらいからドライの論文が少しずつ出始め、2018年にはウェットのフラッグシップとなる技術RamDA-seqとQuartz-Seq2の2つ出版された。2021年1月現在、これらはそれぞれ世界唯一と世界最高性能の2冠である。これが達成できた大きな理由のひとつは、反応原理を徹底的に理解し制御するというチームやそのメンバーの特性にある。ここは世界最高レベルだと確信している。 2017-2018年はラボの移転がありウェットの開発や実験が大きく停滞した。その間ドライのチームががんばってくれて2019-2020年にはドライ研究の収穫の時期がきた。またRamDA-seqの試薬キット化・装置化、Quartz-Seq2とそのデータ解析技術での起業、実験試薬や道具の上市など社会実装の年でもあった。実験が少なくなった分、ウェットのメンバーの解析技術がかなり向上した時期でもある。これはウェットとドライがうまくコミュニケーションできる証拠でもある。 2019-2020年はウェット技術のフラッグシップを駆使した共同研究がいくつか花咲いた。主に「再生医療分野」への応用と「細胞ゆらぎと転写制御の謎」に迫る基礎的なテーマが対象で、もともと1細胞ゲノム科学を始めたときに目標としたものだった。 並行してゲノムデータの科学計算環境のインフラ開発に注力してきた。beowulf型PCクラスタからクラウドの移行やハイブリッド化、DevOpsによる自動構築、ワークフロー言語の導入、動的レポート生成などの導入・開発を行いこれらを日常的に使うラボになった。これらはNI

自分らでサーバ管理したくないので、SaaS系とローカルで動くソフトのみ。ローカルで動くソフトに関しては、Mac or Docker で動くもののみ。 無償 G Suite for Education  (ドキュメント共有、カレンダーなど) GitHub Education  (ソースコード管理) esa.io アカデミックプラン  (知識共有) Tableau  (データ可視化) Scrapbox  (知識共有) GROWI.cloud  (Wikiなど) 割引 Slack の教育支援プログラム  (ビジネスチャット) Dropbox Education  (ファイル共有、ドキュメント共有) Office 356  (オフィスソフト) Adobe Creative Cloud  (画像編集) AutoDesk for Education  (CADなど) これから申し込んでいくところなので、本当に使えるかはわかりせん。使えた使えないなどの情報やほかのツールでお勧めがあれば教えてもらえると嬉しいです。 アカデミアでなくても無料で使えるツールのうち、うちで使うであろうものは以下に列挙していく。 Google Colaboratory  (データ解析) Overleaf  (論文執筆) Rstudio  (開発, データ解析) VS code (開発)

ろくに更新していないこのブログで公表するものどうかと思いましたが、SNS以外で個人の立場として近況を書けるところはここだけなので、ここに書きます。 2020年4月1日より、 国立大学法人 東京医科歯科大学 難治疾患研究所 ゲノム応用医学部門 ゲノム機能情報分野の教授職を拝命致しました。東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 修士課程 医歯理工保健学専攻／博士課程 生命理工医療科学専攻 ゲノム機能情報の教授も兼務し、教育にも従事します。理研のラボも残しつつ2組織3拠点体制で研究、それに教育に励んでいきます。 両方で研究をすることを許して頂いた理研と大学の関係各位に深く御礼を申し上げます。またPI不在が多くなるにも関わらず、いろいろと工夫してラボ運営や研究に参加してくれている理研のメンバーにも大変感謝しています。また事前にお知らせしたかった方々も大勢おりましたが、ばたばたしており直接お話できずに申し訳ありません。 ゲノム分野の新しいバイオインフォマティクス技術は、ゲノム科学の新しい計測技術の側に現れます。その理由は新しいデータには新しいデータ科学の課題があるからです。そのデータの側にいればまっさきにアクセスできオリジナリティを発揮しやすくなります。しかし、それだけではありません。そもそも、データをどのように出すべきなのか、あるいは、データ解析技術を前提すれば新しい計測技術が作れないか(計算と計測の融合)、という1歩、2歩と踏み込んだバイオインフォマティクスとゲノム科学の関係が最先端の研究現場にはあります。このようにして生み出された技術は、新しい生命現象を観測し解き明かし、やがては疾患の理解や制御、診断に役に立つでしょう。 理研ではこのような立場から新しい1細胞RNA-seq法とそのデータ解析技術を開発し、社会実装もしてきました。これは異なるタレントの研究者が揃って共同し生み出せたものです。しかし、アイディアの量に対して人材は常に少ない状況です。また大きなプロジェクト(と家庭と任期)を抱えている研究員では、なかなか気軽にいろいろなことを試すのが難しい状況もあります。このような背景から、研究速度や規模が圧倒的に速くなっているゲノム科学やそのバイオインフォマティクス研究で、国際的な存在感を出すことが難しくなっています。 ここ数年は、このような研究に興

その後、便利だと思ったことを列挙する。 Skymarkだと、iPhoneからチケット購入 or 予約確認すると、「Passbookに追加」というアイコンが出てきて、ワンクリックでiPhoneの Wallet に追加できる。自動的にApple Watch 4にも sync される。チケット発券機で財布出さなくても、Apple WatchでQRコード表示してかざすだけで、登場手続きが簡単にできる。これで一度も財布を出さずに移動できるようになった。大荷物などで両手が塞がっているときにバスや電車に乗るときも便利。 もっとも使っているのは、Find iPhone機能かも。2アクションでApple WatchからiPhoneを鳴らすころができる。朝の忙しいときには非常に助かる。

研究絡みの公式アナウンスはラボのウェブサイトに書くようになったのでこっちはプライベートなことを書いていくことにする。あくまで自分用のメモとして。 Apple watch 4を買った。腕になんにかをつけて生活するのは20年ぶりぐらいでは? 目的はライフログの取得とポモドーロテクニックのアプリを使うこと、Suicaや電子マネーをつかうこと。 想定していなかった良い副作用がいくつかあった。まず、時間を知りたいときスマホを出さなくなったことで、無駄にスマホのアプリを使わなくなった。次に大切な電話やslackをみのがさなくなった。 一日の運動量が足りないとき、アクティビティがアラートしてくれることで、ちょっと遠回りしたり、ひと駅前で降りたりするようになったのも、想定外のメリットだった。 朝の天気チェックはスマートスピーカーを使っていたが、話しかけずに腕に勝手に天気が表示されているのも意外と便利。 プレゼン中の時間管理も正確になった。いままでスマホでやっていたが、プレゼン中に画面がロックされ、それを解除すると集中が切れる。ロックしないように設定すると日々バッテリー不足に悩まされる。Apple watch なら腕を見れば経過時間が一瞬でわかる。 バッテリーが持たないのでいつ充電するか迷うと思ったが、夜に風呂入ってベットに入るまでで充分だった。もう少し早めに買えばよかった。

最近の研究活動については、以下で紹介しています。 理化学研究所 バイオインフォマティクス研究開発ユニットのお知らせページ 二階堂愛のウェブサイト