５年余に渡り愛用してきた初代Macbook 12 inchなのですが、ある朝蓋を開けてみると液晶にヒビが。あっ、これやばいやつだと思っていたら見る見るうちにヒビが全面に広がり、お亡くなりになってしまいました。本体は生きているので外部モニタをつないで余生を送ってもらうことにしましたが、モバイル用のPCをなんとかしなくてはいけないということで、AppleシリコンM1のMacbook Airを新規購入しました。AppleのOSはいろんなツールが動かなくなるのが嫌なのでHigh Sierra後のアップデートを渋っていたのですが、新着のMBAに入っているBig Sur & Appleシリコンで何がどの程度動くのか、ちょっとマッピングまでやってみました。

ドメイン構造書いちゃいましたRスクリプトの反響が意外と大きかったので、調子に乗ってドメイン構造と、それぞれのアミノ酸残基が持つvalue－例えばPLAACによるプリオン様ドメインスコアとIUPred2による天然変性ドメインスコアを重ね合わせるスクリプトを書いてみました。一見面倒くさそうですが、一度Rのスクリプトを書いてしまえば、あとは最初に放り込むファイル名だけ変えれば簡単に書くことができます。需要がどれだけあるかわかりませんが、、、

ncRNAの研究をやっているとRNAだけではなく当然それらと相互作用するタンパク質の研究も深く関わってくるわけですが、プレゼンや論文でよく出てくるのがタンパク質のドメイン構造。これまでですとPfamで検索して出てきた構造をイメージキャプチャで切り取って貼り付けるというのが常套手段で、ちょっと手を加えるにしてもその図をイラレやパワポに取り込んでトレースしてそれらしく見せるという、手間がかかる割に元の情報を劣化させてるシーシュポスの神話ばりの意味なし作業をすることが多かったのですが、今の時代もうすこしすっきり綺麗にお手軽に書けないものだろうかと「タンパク質 ドメイン構造　検索」で検索したら、日頃よくお世話になっているKazumaxneoさんのmacでインフォマティックスシリーズの「タンパク質ドメインを検索する HMMER」というページがヒットして、読んでると意外となんとかなりそうだったのであれこれあれこれやってみたメモ書きをここに置いておきます。

ん？まだこのサイト残ってるようですので、メモ代わりに。

この時期、というか本来ならもうちょっと前の時期は、科研費の実績報告書書きシーズンで、毎回めんどくさいなあと思うのが、論文リストの打ち込み。Pubmedでサーチしてコピペして入れられたらどんなに楽か、といつも思うのですが、なかなかそういう対応にはなりそうにありません。でも、PubmedにはCSV形式でデータを出力する機能はあります。また、KAKENのシステムもCSVの取り込み機能はあります。でもそれがそのまま取り込めるわけではないので、結局ちまちまエクセルでコピペする羽目になります。そんなめんどくさいことやってられないので（オメーの論文なんてそんなに多くないんだからさっさとコピペした方が早いじゃないかというツッコミは置いといて）Rの正規表現の勉強がてら、簡単にフォーマットを変換できるRスクリプト作ってみました。

5年前と言えば，僕が近畿大学に異動してきた年である．九州大学から一緒ついてきてくれた3人の学生とともに私大という未知の環境でラボを一から立ち上げるため，四苦八苦していた．この3人がいたおかげで，どれほど救われたことか．今はみなラボを去り，研究者や会社員としてそれぞれサイエンスに携わりつつ，自身の道を進んでくれている．そして，僕は相変わらず悪戦苦闘しながらも，5年前にはまだ高校生だった学生に囲まれて，何とか研究を続けられている．毎年卒業研究のために10人前後学生を一人で面倒見る．学生の数だけ，毎年卒研テーマを考えなければならない．当初はそんなの無理！と思っていたが，5年たって振り替えると，結局毎年新しいテーマを考えているわけではないことに気づく．

ここのところ発生生物学界隈では1細胞解析が大ブームです。「マウスの初期胚完全に理解した」みたいなサイトも整備されてきて、その勢いとどまるところを知らず。「細胞ばらしてクラス分けしただけで何が嬉しいの？」とか言ってる口の悪い人もいるようですが、「ス、スゲエ、、、」というのがやはり多くの人にとっての第一印象ではないかと思います。で、この一細胞解析で必ずと言って出てくるのがtSNE解析。膨大な遺伝子発現のデータから、この細胞は似ている、この細胞は似ていない、と、二次元プロット上に可視化することができる解析法になります。専門的には「次元下げ」というみたいですが、これ、eCLIPのデータで使ってみたらいろんな転写産物を細胞タイプみたいに分類できるかも？ということで、こちらの記事を参考に、ちょっと遊んでみました。

東京医科歯科大学システム発生再生医学分野　助教の栗本遼太と申します。RNA研究歴は非常に浅いのですが、今回第20回武田科学振興財団生命科学シンポジウムに伺う機会に恵まれました。万博記念公園や国立循環器病研究センターのすぐ近く、大阪七尾で行われました。

第20回武田科学振興財団生命科学シンポジウム（2019年）RNA Neobiologyでは、普段pubmedで追いかけている国内外の著名な、錚々たる先生方が集まり、2日間という期間があっという間に過ぎていくとても貴重なシンポジウムでした。全て先生方が論文として未発表のdataも惜しみなくご提示下さり、RNA研究のfront lineを肌で感じることができました。

　近年のRNA分野の流れは驚異的なほど速い。piRNAやlncRNAでRNA研究の盛り上がりが最高潮に達したかと思ったのもつかの間（もちろんこれらのRNAは今もホットである）、circRNAやらRNA epigeneticsやら液―液相分離やら、続々と新しいキーワードが飛び出してきて著名ジャーナルの目次を飾っている。CRISPR-Cas9や次世代シークエンスの発展がこの流れに大きく貢献してきたのはいうまでもない。私がポスドク時代に身につけた知識（microRNA、ZFNやTALEN、マイクロアレイ）はすでに過去のものとなり、自身をアップデートし続けなければあっという間に取り残されてしまう。ここ数年は、知識と技術が爆発的に拡大する時代に居合わせる高揚感と、焦りと不安が同居したような時間を過ごしてきた。思えば論文もコンペティションになってばかりで、自分のタイミングで投稿した記憶があまりない。のんびりしがちな自分には必要な緊張感なのかもしれないが、研究の底が浅くなっていくような気もしている（そもそも元から深みはない）。

新学術領域ノンコーディングRNAネオタクソノミでは大変お世話になりました。

上記のお題を頂きまして、しばし考えてみました。

平成の時代も間もなく終わる。エッセイのお題に従って、5年前と何が変わっただろうと考えていたら、思いが突然30年前に遡ってしまった。今から30年前、そうちょうど昭和の時代が終わろうとしていた時である。思い出はなぜか祇園花見小路のBar Fへと飛ぶ。その夜私は何人かとFで飲んでいた。テレビは昭和天皇の最後の闘病を刻一刻と伝えていた。そんな時に飲むなんて不謹慎な話だが、私はその日博士論文を提出したはかりだったので許してほしい。サバティカルに来ていたGroup I intronの研究者David A Schubという人も一緒だったような気がする。彼が昭和天皇のことをvery strong manと言っていたのを何となく覚えている。他に誰がいただろう。