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DBCLS"牧場収穫祭"

イベント

統合データベース講演会: AJACS本郷6(AJACS17) "牧場収穫祭"
http://motdb.dbcls.jp/?AJACS17


にいってきました。
へろへろ(あるいはべろべろ)になりつつ居座ってしまった…。
たのしかったです！　ありがとうございました！

以下、手元の手書きメモをがんばって打ち込みます。保存をかねてここに。
30分くらい遅れてしまって、坊農さんの枠をまるまる聞き逃してしまったのは痛かった。

  • データベースカタログ @jj0c_0jjjさん
    • (途中入室。)
    • Q.DBの「品質」って？→A.かんたんな説明文さえついてないようなものもあり、それでは使づらい。というようなこと
    • Q.他言語のDBを、翻訳して提供することはしないのか→A.考えていない。むしろそれらへの窓口となるような
  • @wakutekaさん「データベースカタログ・横断検索を維持する仕事」
    • 古株。
    • 横断検索→統合TV→カタログ というように仕事をしてきた
    • 以下、横断検索の話し
    • DBはメンテナンスし続ける必要がある
      • DBの追加
      • クエリログの解析
      • 検索結果の品質チェック
    • Googoleではたりない
      • ライフサイエンス系の大手で rel="nofollow" なサイトが結構ある
      • レポート書けというと、みんなWikipediaみちゃう！
    • 翻訳したクエリによる検索結果も引っかかる
  • 自然言語処理×DBCLS @syou6162さん
    • http://www.slideshare.net/syou6162/syou6162-dbcls-3481925
    • ライフサイエンス分野には自然言語リソースがあふれている
    • DBCLSに20年分の『蛋白質 核酸 酵素』誌のバックナンバーがある
    • 辞書重要、整備が必要(mecabとかの)
    • ルールベース抽出の失敗。e.g.「表1a」とか「p11」とか。除去しようにも、このような例外が多すぎる
    • 機械学習、パーセプトロンを使う
      • (学習によるアプリケーションを実用化しているのがすごいと思いました。)
      • SVMと比較してもこの場合あまり精度はかわらない。SVMの方が重かった(@_b_gさんの質問に答えて)
      • 既存のライフサイエンス辞書を正例、ipadicやはてなキーワードを負例
      • 単語にidを振り、品詞や連続長
      • 尺度として「プレシジョン」「リコール」とか
      • 上位の結果を目視で最終チェックし追加するので、上位にゴミの少ないという指針で
  • @mickey24「「さん
    • twitter bot: @body3dの経緯、DBCLSでのテーマがどう決められているか
    • @body3dはJRuby＋アナトモグラフィのJava API＋rubygemsのtwitter、CRONで毎分
    • g86「「サーバ管理もやってる、MacPro(！)
    • DNAマッピングのタスクをクラスタで分散処理するための環境
      • 染色体単位で完全に並列化できる、ヒトなら染色体は24本
      • 数千万くらいの断片、7GBとかの入力

配列アセンブリングとは、バイオインフォマティクスにおいて短いDNAの断片から元の長い塩基配列を再構築することを指す。DNAシーケンシングでは用いる手法にもよるが一度に読める長さは20から1000残基にとどまるため、この技術はそれより長い塩基配列の決定には不可欠の技術である。

まず長い配列を短いランダムな断片としてクローニングし、最初にそれらの配列を決定する。 このとき一本の長いDNA鎖から沢山のコピーを取り、断片同士がオーバーラップするようにしておく。 最終的に、これらのオーバーラップ部分についてコンピュータ上でアライメントを行い、元の 長い塩基配列を決定する。

(と、引用してみて、俺も「みんなググってはWikipedia見ちゃう」という法則に絡めとられていることを実感するなど…。)


と、後半はmacbook借りてついったにpostしてたのでほとんどメモしてないんですが。

  • 統合TVのつくりかた @yag_ays
    • http://www.slideshare.net/yag_ays/ajacs17
    • ライブ！(口では説明できません！)
    • 未公開映像もあるよ。
    • 1動画つくるのは結構たいへんそうだ。慣れれば、1動画/1日とかできる人も
  • @y_benjoさん
    • 社会科学で、レコメンデーションが専門
    • (愛され便所さんである。)
    • 1)統合TVのレコメンデーションエンジン
      • すいせんべんじょ！
      • tDiaryプラグインとして
      • タグ、タイトル、字幕の相関で
      • 字幕もウェブで見れる
      • 2)クエリのトレンド、アクセスログ(リクエスト、cokkieなど)の分析
    • 3)kazusaWC
      • 「kazusaWCのWCってアレのことで，つまりはそういうことですよね」とmickey24氏 (いちいちネーミングが素晴らしいですね！)
      • 「かずさアノテーション」: 論文(論文名、論文内の位置)⇔遺伝子
      • 「集合知」というやつ
    • (これがZEN…)
  • 「in silicoな実験を広める仕事」 @iNutさん
    • いぬたん△！(とかustの右側につぶやいてたのは僕でしたごめんなさい
    • ジョブズ！
    • いぬたん語録
      • 「パソゴンはどこにでもあるが、事務仕事のための箱になっている」「Macならみためがいいからいいが、Windowsだった日には目も当てられない！」
      • 「Macはインテリア。…半年前まではそう思っていました」
    • make science fair.
    • 啓蒙的
  • 夜の部



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