This is a Japanese manual of IGOR Pro. IGOR Pro is a scientific data analysis software, numerical computing environment and programming language, supplied by WaveMetrics.
このスライドは、IGOR Proの日本語マニュアルである。 IGOR Proは、WaveMetrics社が提供する科学データ解析ソフトウェア、数値計算環境、プログラミング言語である。
오늘 소개드릴 논문의 테스크는 약간 생소하실수도 있는 'Aspect-Based Sentiment Analysis' 라는 테스크 입니다. 이 테스크는 단순히 문장을 넣었을때 그 문장이 긍정인지에 대해서만 분석하고 끝나는 일반적인 Sentiment를 분석하는게 아닌, 문장에서 Aspect와 Opinion을 찾고, 각각의 어구가 긍부정인지에 대한 구체적인 의견을 내는 테스크인대요 논문은 해당 테스크를 해결하고, pre-training과 fine-tuning 학습 방법에서의 연관성이 떨어져 잘 학습이 안되는 문제를 해결하는 prompt learning이라는 학습방법을 도입하여 높은 성능 향상을 기록하였습니다
GAN-based statistical speech synthesis (in Japanese)Yuki Saito
Guest presentation at "Applied Gaussian Process and Machine Learning," Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Japan, 2021.
오늘 소개드릴 논문의 테스크는 약간 생소하실수도 있는 'Aspect-Based Sentiment Analysis' 라는 테스크 입니다. 이 테스크는 단순히 문장을 넣었을때 그 문장이 긍정인지에 대해서만 분석하고 끝나는 일반적인 Sentiment를 분석하는게 아닌, 문장에서 Aspect와 Opinion을 찾고, 각각의 어구가 긍부정인지에 대한 구체적인 의견을 내는 테스크인대요 논문은 해당 테스크를 해결하고, pre-training과 fine-tuning 학습 방법에서의 연관성이 떨어져 잘 학습이 안되는 문제를 해결하는 prompt learning이라는 학습방법을 도입하여 높은 성능 향상을 기록하였습니다
GAN-based statistical speech synthesis (in Japanese)Yuki Saito
Guest presentation at "Applied Gaussian Process and Machine Learning," Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Japan, 2021.
211104 @ BioC Asia 2021 Workshop
Introduction to Bioimage Analysis in R
This workshop covers basic methods of the image processing and image analysis in R using the Bioconductor package “EBImage” and the Orchestra platform. In addition, the image dataset is obtained from ExperimentHub using the “BioImageDbs” package. Using this dataset, we perform a supervised image segmentation using the U-NET model, one of deep learning models, provided by the rMiW package.
このワークショップでは、BioconductorパッケージであるEBImageを使って、Rでの画像処理・画像解析の基本的な方法を扱う。次に、BioImageDbsパッケージを用いて、ExperimentHubからの画像データの取得を行う。さらに、rMiWパッケージが提供する、Deep learningモデルの1つであるU-NETモデルを用いて、教師有り画像セグメンテーション(領域分割)を学び。このワークショップは、Orchestra環境にて実施する。
リポカリン型プロスタグランジンD合成酵素の脂溶性低分子に対する系統的相互作用解析
Systematic Interaction Analysis of Human Lipocalin-type Prostaglandin D Synthase with Small Lipophilic Ligands
3. IGOR PROの使い方(初級② Table & Graphの作製)
1. Data Tableの作製
(ミカエリス・メンテン編)
右のTableのように数値を入力する
こ こ で、 Wa v e 0 は 基 質 濃 度 [ S ] に 、
Wave1は反応速度V0に対応する。
2. Graphの作製
Menu ! Windows ! New Graph ! グラフのY Wave(= Y軸) と X Wave (= X軸) の選択
! Do it(ここでは、 Y軸: wave1、X軸: wave0を選択する)
Y軸 X軸
Graph
出力
※ More choices ! Addから複数データのプロットが可能。
4. New Name
3. Waveの名前変更
Data table ! 右クリック ! Rename [wave name]
waveの指定 ! 黄色矢印 をクリック
! New nameを入力 選択
Shift + 選択: まとめて選択
Command + 選択: 個別選択
4. Graphの編集 mode ! Markers
Size ! 6 ~ 7
(Graph内でダブルクリック)
Symbol ! " or #
使用頻度の高いMode Color ! Black
Markers 透過度の有無
! 一般的なシンボル表示
Lines between points
! 点&線表示
Dots
! データポイントが多い場合に
Bars
! 棒グラフ表示
5. Error bar...: 誤差を付加する。 Offsetの入力
offset...: 各データを水平・垂直移動
できる。
誤差の選択
(軸上でダブルクリック)
Axis
Ticks & Grids 軸目盛の向き
グリットの有無
グラフの大きさ
最大値 最小値
Axis ! Select All Axesを選択
Mode ! Linear (常数表示) or Log (対数表示)
Standoff ! off Tick Demension ! location
Mirror (軸で囲む) ! no ticks ! inside
Thickness (軸の太さ) ! 2.0 ~ 2.50 ! Do it.
Font ! Arial、Font size ! 28 ~ 32、offset ! -0.5
6. (補足説明)
軸のマニュアル設定
Computed Manual Ticks: 軸目盛のマニュアル設定 inhibit ticks ! 指定した数字を表示しない。
Major ticks ! Tick increment: 主目盛の幅 (Defaultは、-----の設定)
Digits after dp: 小数点以下、何点まで表示するか? Zero is “o”: 必ず”0”表示になる。
Minor Ticks ! Number per major tick: 副目盛の数 ※ inf: 無限大のこと。
11. 6. MACROの作製
Menu ! Windows ! Procedure Windows
! Procedure Windows
空のProcedure windowsが出力される。
Procedure windows内に
macro [Macroの名前]()
...
...
end
と入力する。
macro Test()とendの間に
Command windowの命令文をCopy&Pasteする。
! Compileを押せば、完了。
Menu ! Macros ! Testが追加されている。 Compile
※ Command line ! % Test() でも同処理が可能。
練習②: (新規Graph作成後に)Command lineに% Test()と入力する
! MacroによりGraphを再現する
12. 7. MACROの保存
Menu ! File !Save Procedure Copy... (.ipf 形式で保存する)
8. IGOR上でのMACROの呼び出し
Menu ! File ! Open File ! Procedure... ! .ipf Fileを選択する ! Compile
9. ipf Fileの自動読み込み
Mac/Users ! Documents (書類) ! WaveMetrics ! Igor Pro 6 User Files
! Igor Procedures: フォルダ内にipf fileを移動・保存する。
※ Igor Procedures内に保存するとだけでipf fileが自動読み込みされる。
※ アプリケーション自身にMACRO等は保存されない。
10. ipf Fileの手動読み込み (IGOR起動を軽くするために)
Mac/Users ! Documents (書類) ! WaveMetrics ! Igor Pro 6 User Files
! User Procedures: フォルダ内にipf fileを移動・保存する。
ipf Fileを呼び出すためには
新規のProcedure window ! # include “File name”と入力 ! Compile
※ # (シャープ) が必要。
11. ipf Fileを表示する
Menu ! Windows ! Procedure Windows ! Procedure Windowsの下に表示される
13. IGOR PROの使い方(初級④ Macro if 構文の作製)
1. if構文の作成
Procedure windows内に
macro [Macro name](n)
variable n // 変数 n を定義する
if(n==0)
...
endif
end 作成例
と入力する ! Compile
(n)は、引数を意味する。
2. Macroの実行
上記のMacroは
% [Macro name](1) で呼び出せる。引数nは、
好みの数字を設定できる。
if構文により、同一Macro内に複数の命令文が
作成できる。
(補足)
=: 代入演算子 (数式の場合、左辺に右辺を代入する)
==: “等しい”を意味する比較演算子 (数学的なイコールと同義)
//...[改行]: Macroに無視される命令
14. IGOR PROの使い方(初級⑤ 回帰直線)
line: 直線による回帰
1. IGORの組み込み解析式
poly: n 項か次数 n-1 を伴う多項式による回帰
Menu ! Analysis ! Curve Fitting... gauss: ガウス曲線による回帰
lor: ローレンツによる回帰
2. 回帰直線 (Line Fit) exp: 減衰指数曲線、dblexp: 減衰指数曲線の和
exp_XOffset : 減衰指数曲線による回帰
(GraphがActiveな状態) Menu ! Analysis
dblexp_XOffset : 2つの減衰指数曲線による回帰
! Quick Fit ! line sin: シヌソイドによる回帰
Hill: Hill の方程式、S 字関数による回帰
Sigmoid: Hill の方程式と異なる形状をもつ S 字関数による回帰
Power: 累乗法による回帰
LogNormal: ログノーマルのピーク形状を回帰
命令文
V_chisq: カイ2乗値
V_q: カイ2乗分布の信頼度 (重み付けの際有効)
V_Pr: ピアソンの相関 (線形相関係数)
V_Rab: 切片と傾きの不確定性の間の相関 結果
W_Sigma: 各回帰係数に対する推定標準誤差
練習③: (新規Graph作成後に)Command lineに% CurveFit/....をCopy&Pasteする
! 命令文によりFittingを再現する
15. IGOR PROの使い方(初級⑥ 定義関数を用いたデータ解析)
1. 解析式の作製 (ミカエリス・メンテンの式の続き)
Menu ! Analysis !Curve fitting ! Function and Data
! New fit function...をクリック
IGORには、定義済みの関数が少ないので、
自分で作成する必要がある。
Fit Function Name ! 名前をつける
Fit coefficients (フィット係数): 解析により得られ
る係数 (ここではVmax, Km) 独立変数
係数
Independent Variables (独立変数): 解析の結果に
左右されない変数 (ここではS)。
解析式
Fit expression: 解析式を入力する。
※ 定義した表記を用いる。
(もしNo errorならば)
! Save Fit Function Now
16. 2. 解析式の設定
Function and Data
Function ! Fitting
Y Data (GraphのY軸) ! wave1 関数の選択
X Data (GraphのX軸) ! wave0
X & Y軸データ
(補足)
_calculated_(自動計算)は、waveのX軸である
Point関数(= 配列番号)が選ばれる。
Data options
Range (データ範囲)
重み付け
! Start: 解析領域の開始 (X軸の値)
! End: 解析領域の終わり (X軸の値) データ範囲
何も記入しないとすべてのデータが使われる
Weighting (重み付け)
! 誤差のwaveを選択する。今回は設定しない。
17. 初期値
Coefficients
範囲制限
Initial Guess (初期値) ! 適当な値を入力する。
この場合、Vmax=100、Km=20くらい。
Hold?: その値を固定するかしないか。 データ固定
Constraints: 係数の範囲を制限する。
Output Options ポイント点
Length ! Fittingのポイント数を指定
(Auto or 200 ~ 300) X軸全体
X Range Full Width of Graph ! on
(Fit曲線をX軸全体に反映する)
Textbox
Add Textbox ! on
最後に、Do itで完了。
18. 3. 解析結果の見方
右のような解析結果が得られる。
! OK
Fitting curve上で右クリック
! Send to Back or Backward
(Fitting curveがシンボルの後ろに
表示される。)
Command windowに結果の履歴が残る。
(補足)
W_coef: フィッティングで決定された
最後の係数の格納Wave
V_npnts: waveに含まれるデータ数
V_numNaNs: NaN(Not a Number)の数
V_numINFs: INF (無限値)の数
V_startRow: 最初のポイント
V_endRow: 最後のポイント 解析結果
※ Nan関数: “何もなし”を返す関数
19. 4. Browse Waves の活用法
Menu ! Data ! Browse Waves
! Fit Dataを選択する
複数回解析した場合には有効 解析結果が見れる
5. FitFunctionの作製
Menu ! Windows ! Procedure windows
下のようなFitFunction関数が書き込まれていることに気づく。先程定義した関数である。
まず、Functionであることに気づく。
カッコ内は、(未知数, 変数)の定義名の順。
未知数(w)を決定するのが、Fittingの目的である。
無くても良い!
ここが必要!!
w[...]=...と定義する。
w[...]でf()を書き換える。
6. FitFunctionの保存
Menu ! File !Save Procedure Copy... ※ Procedureは、.ipf 形式で保存される。
20. 7. Graphの画像保存
保存したいGraphをActiveな状態にする ! File ! save graphics ! TIF or PNG (or JPEG)
TIF: 高品質画像。"screenで出力するのがコツ。RGBが一般的。
PNG: 背景透明のGraphが作製可能。Transparent ! on
TIF保存の場合 PNG保存の場合
論文の場合、Other DPI 300以上。
Procedure windowにGraphを再現する
8. GraphをCommandとして保存する
Macroが書き込まれている
Graphを赤$で削除時にClose windowが表示される
Menu ! Windows ! Graphsから呼び出し可能
21. IGOR PROの使い方(初級⑦ データの取り扱い方)
1. 外部データ(Text file)の取り込み
Menu ! Data ! Load Waves ! Load General Text....
! wavenameを付ける ! load
先頭の名前が、Wave nameとして引き継がれる。
データの呼び出し
Menu ! Window ! New table ! データの選択 ! OK
Skip_column: 読み込まない列の選択
2. 外部データ(From excel)の貼付け (Better)
Excelデータのコピー ! 先頭の名前ごと、IGOR Data
TableにCopy & Pasteする。
先頭の名前が、Wave nameとして引き継がれる。
3. Wave data (From Igor)をExcel)に貼付け
Waveデータのコピー (Waveの先頭でShift + Command + %) ! ExcelにPasteする。
4. Excel ! IGOR ! Excelへの貼付け
Excelセルの数式が数値データとしてExcelに貼付け可能となる。
22. 5. 最近のData File の呼び出し 6. Data Tableへのデータ追加
Menu ! Table ! Append Columns to Table
最近のpxp Fileが読み込み可能
最近のipf File等が読み込み可能
解析デモが見られる
(なかなか良い)
Edit data column only: Wave data(Y軸)のみ追加
Edit index and data column: XおよびY軸データの追加
23. IGOR PROの使い方 ( 初級⑧ カテゴリープロット)
1. Data Tableの作成 文字列 変数列
Data Tableに、右のような文字列と変数列
を入力する
カテゴリープロットには、変数列と文字列の両方を使用する。
2. プロットの仕方
Menu ! Windows ! New ! Category plot...
X軸waveに文字列を、Y軸waveに変数列を選択する
! Do it ! 右のGraphが出力される。
3. Graphの設定
30 %がBetter
31. IGOR PROの使い方 (初級⑬ Data Browserの活用法)
1. IGORのデータはどこで保存されているのか?
Menu ! Data ! Data Browser
Data Browserは、全データを確認できる。
IGORのDataは階層的なFolderに保存されている。
Rootはもっとも浅い階層を意味する。
Display内のすべての項目をCheckする。
(WavesとPlotだけでも可)
SIN関数を選択した場合のプロットを
図示している。
作図しなくてもデータは見られる!
このプロットは、X軸 = POINT変数、Y軸 = SIN関数である。
32. 2. Data Browserの使い方
New Folder...: 新規フォルダを追加する。
Save copy...: Dataをpxp Fileとして保存する。
Browse Expt...: 他のpxp FileからWaveを読み込む。
Delete...: 選択したWaveを削除する。
Preferences...: Browserのフォント等を設定する。
Execute Cmd...: ???
Waveの選択 ! Command + D: waveの複製
Rename Wave root: もっとも浅い階層
Wave nameをクリック ! 少し待つ (白くなる) ! Nameの変更可能
※ フォルダが違えば、同じWave Nameが可能である
Waveのフォルダ間移動 (Control + クリック)
Wave シンボルを選択 (or 複数選択) ! ドラッグ!
Data Tableとして表示する
Wave シンボルを選択 (or 複数選択) ! ダブルクリック
作業フォルダの設定
Control + クリック ! Set Current Data Folder
※ データのインポートは作業フォルダで行われる
※ フォルダパスを打つ必要がない