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イタリアでパスタを食べた話

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イタリアでパスタを食べた話

  1. 1. イタリアでパスタを食べた話 Hiromu Yakura
  2. 2. 10時間 7時間 ドバイ 5時間 4時間 合計 26時間
  3. 3. San Lorenzo in Banale • トレンティーノ=アルト・アディジェ州 • スイスとかオーストリアと隣接 • 山間の小さな町
  4. 4. イタリアのいいところ • ピザがうまい
  5. 5. イタリアのいいところ • ピザがうまい • ジェラートがうまい
  6. 6. 1.5 ユーロ (200円)
  7. 7. イタリアのいいところ • ピザがうまい • ジェラートがうまい • パスタがうまい
  8. 8. tagliatelle
  9. 9. genovese
  10. 10. penne
  11. 11. rigatoni
  12. 12. farfalle
  13. 13. tortellini
  14. 14. cannelloni
  15. 15. lasagne
  16. 16. gnocchi
  17. 17. イタリアのいいところ • ピザがうまい • ジェラートがうまい • パスタがうまい
  18. 18. イタリアのいいところ • ピザがうまい • ジェラートがうまい • パスタがうまい •飽きる
  19. 19. フローチャート 開始 サラダ を食べたい パスタを 食べる まだ食べたい メインディッシュを 食べる まだ食べたい デザートを 食べる オリーブオイルとバルサミコ酢で サラダを食べる 注いでもらう 注いでもらう
  20. 20. フローチャート 開始 サラダ を食べたい パスタを 食べる まだ食べたい メインディッシュを 食べる まだ食べたい デザートを 食べる オリーブオイルとバルサミコ酢で サラダを食べる 注いでもらう 注いでもらう
  21. 21. フローチャート 開始 サラダ を食べたい パスタを 食べる まだ食べたい メインディッシュを 食べる まだ食べたい デザートを 食べる オリーブオイルとバルサミコ酢で サラダを食べる 注いでもらう 注いでもらう 毎食必ず パスタが出る
  22. 22. パスタに飽きる • 20泊滞在 • ランチとディナーで毎回パスタが出る
  23. 23. パスタに飽きる • 20泊滞在 • ランチとディナーで毎回パスタが出る •40食ほど食べた
  24. 24. まとめ • イタリアに行く時はパスタを毎日食べる覚悟をする • めっちゃしぇかが食べたくなる • インスタントのとんこつラーメンとか持っていくと よかったかも • ジェラートとピザはうまい
  25. 25. 閑話休題
  26. 26. イタリアでしたこと • 講義 (1.5週間) • Web Development Hands-on • Bioinformatics • 開発 (1.5週間)
  27. 27. Bioinformatics • 生命情報科学 • Biology + Informatics
  28. 28. Bioinformatics • 生命情報科学 • Biology + Informatics (安易な発想)
  29. 29. Bioinformatics • 生命情報科学 • Biology + Informatics (安易な発想) • 今回扱ったのは,特にmetagenomics
  30. 30. ヒトゲノム計画 • 1990年にアメリカ政府が発表したプロジェクト • 人間の遺伝子データをすべて解析する • 15年での完了を目標とする
  31. 31. ヒトゲノム計画 • 1990年にアメリカ政府が発表したプロジェクト • 人間の遺伝子データをすべて解析する • 15年での完了を目標とする • 2000年に完了がアナウンスされた • ショットガン・シークエンス法
  32. 32. ショットガン・シークエンシング法 • 長いRNA配列を読み取るための方法 • 前提 • 読み取れるRNAの長さには制限がある • RNAの複製は簡単
  33. 33. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  34. 34. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  35. 35. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  36. 36. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  37. 37. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  38. 38. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 部分列が一致している
  39. 39. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  40. 40. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 次の配列はCAATAGから 始まるっぽい
  41. 41. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 次の配列はCAATAGから 始まるっぽい
  42. 42. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 次の配列はCAATAGから 始まるっぽい
  43. 43. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A
  44. 44. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 次の配列はTTACGAから 始まるっぽい
  45. 45. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 次の配列はTTACGAから 始まるっぽい
  46. 46. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A 次の配列はTTACGAから 始まるっぽい
  47. 47. ショットガン・シークエンシング法 T A A G C G C A A T A G T T A C G A T A A G C G C A A T A G T T A C G A DNA配列の復元ができた
  48. 48. ショットガン・シークエンス法 • 神 • 実際のケースでは数百万もの断片をつなげる
  49. 49. ショットガン・シークエンス法 • 神 • 実際のケースでは数百万もの断片をつなげる 計算量爆発
  50. 50. ショットガン・シークエンス法 • 神 • 実際のケースでは数百万もの断片をつなげる 計算量爆発
  51. 51. アプローチを考えてみる • 接尾辞と接頭辞がつながっているものを探していく
  52. 52. アプローチを考えてみる • 接尾辞と接頭辞がつながっているものを探していく • さっきの例 T A A G C G C A A T A G C A A T A G T T A C G A
  53. 53. アプローチを考えてみる • 接尾辞と接頭辞がつながっているものを探していく • さっきの例 T A A G C G C A A T A G C A A T A G T T A C G A 接尾辞 接頭辞
  54. 54. アプローチを考えてみる • 簡単なサンプルを考えてみる • すべての断片の長さは6 • 共通する接(頭|尾)辞が2以上ならつなげる A A T T A C A C G A A G A C T A G G A G A C A A G C C T A C
  55. 55. アプローチを考えてみる • とりあえずグラフに落としこむ 接頭辞と接尾辞で辺を張る
  56. 56. ハミルトンパス
  57. 57. ハミルトンパス • 与えられたグラフのすべての頂点を1度だけ通る閉路 • 同じ辺を2回通ってはいけない • 通らない辺があってもよい
  58. 58. ハミルトンパス
  59. 59. ちょっと待った
  60. 60. ハミルトンパス • NP完全
  61. 61. ハミルトンパス •NP完全
  62. 62. ハミルトンパス •NP完全
  63. 63. ハミルトンパス •NP完全
  64. 64. お そ い
  65. 65. de Bruijn Graph • まず,すべての断片をk配列ずつに分ける k = 2の場合
  66. 66. de Bruijn Graph • 同じ頂点を連結する
  67. 67. de Bruijn Graph • すべての辺を1度だけ通るパスを見つける GC-CC-CT-TA-AC-CA-AA-AG-GA-AC-CG-GA-AA 元の配列: GCCTACAAGACGAA
  68. 68. 何が嬉しいのか • すべての辺を1度だけ通るパス • オイラーパス
  69. 69. 何が嬉しいのか • すべての辺を1度だけ通るパス • オイラーパス • O(E)
  70. 70. 何が嬉しいのか • すべての辺を1度だけ通るパス • オイラーパス •O(E)
  71. 71. 何が嬉しいのか • すべての辺を1度だけ通るパス • オイラーパス •O(E)
  72. 72. de Bruijn Graph • Next Generation Sequencingを支える 重要なアルゴリズム • こういったアルゴリズムを必要としない 短いDNAだけを対象とするアプローチも • 16S Sequencing  • リボソームに含まれる16S RNAを解析
  73. 73. まとめ • RNA解析にもアルゴリズムが重要 • 機械学習などもBioinformaticsではすごく使われてる • 何百万もの微生物の分布をRNA解析で調べ そのデータを元にClassificationとか • こういった場合は,特徴量が多すぎるので Feature Rankingが重要になってくる
  74. 74. おまけ: 開発したものの話
  75. 75. Children Omics Dysbiosis Evaluation System • シーケンサーからの生データをアップロードして • 自動で微生物群の分布を解析して • 機械学習で解析 & ビジュアライゼーション • 腸内細菌感染症の診断
  76. 76. 新規性 • すべてAmazon EC2にデプロイ • Master Serverでジョブ管理 • Slave Serverで計算処理 • オンデマンドでSlaveサーバーを増やせる
  77. 77. 新規性 • 新しいビジュアライゼーション • three.jsで系統樹を表現 • Oculus Riftを主成分分析にインテグレート
  78. 78. 担当した部分 • システム設計 • クラウドデプロイ • 分散システム • サーバー設定
  79. 79. さいごに
  80. 80. イタリア人
  81. 81. イタリア人 スクフェスサイコー
  82. 82. イタリア人 スクフェスサイコー お前ラブライブ見てない とかまじかよ
  83. 83. イタリア人 なんで日本人の癖に エヴァみてないの,正気?
  84. 84. イタリア人 なんで日本人の癖に エヴァみてないの,正気? お前,日本帰ったら かならずエヴァ見ろよ
  85. 85. イタリア人 なんで日本人の癖に エヴァみてないの,正気? お前,日本帰ったら かならずエヴァ見ろよ lain面白いよね エヴァの次にいいアニメ
  86. 86. 結論 •海外に長期滞在する前に 日本文化に詳しくなっておこう •エヴァンゲリオン •ラブライブ •serial experiments lain
  87. 87. 参考資料 • http://gcat.davidson.edu/phast/#methods • https://webvalley.fbk.eu/static/media/uploads/presentations/ 16sequencing_webvalley.pptx • http://webvalley.fbk.eu/static/media/uploads/presentations/ shotgun_metagenomics.pptx • http://webvalley.fbk.eu/static/media/uploads/presentations/Microbial %20Genome%20Assembly.pptx • http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/20100930/p1

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