BioTech ラボ・ノート

ダイアログメッセージを表示する【C#/XAML】

2022/09/08 05:50

Microsoft.Toolkit.Mvvm.Input 名前空間

2022/03/07 14:12

コントロールを移動・変形させる【C#/XAML】

2022/02/14 16:12

画像を表示する【C#/XAML】

2022/02/08 17:34

Windows標準カレンダーの操作【C#/WinRT】

2022/02/03 21:47

基本的なフォルダ操作【C#/WinRT】

2022/01/31 17:02

基本的なファイル操作【C#/WinRT】

2022/01/30 23:07

テキストファイルの読み込み・書き込み【C#/WinRT】

2021/12/27 14:27

クリップボードを使う【C#/WinRT】

2021/12/21 15:56

ファイル・フォルダ選択ダイアログを表示させる【C# / WinRT】

2021/12/20 01:03

TabViewを導入する【XAML】

2021/12/14 09:37

NavigationViewを導入する【XAML】

2021/12/09 01:01

Frame内でPageを遷移させる(ナビゲーション)【XAML】

2021/11/30 15:56

CommandBarを配置する【XAML】

2021/11/26 20:27

DataFrameの各列間の相関係数を求める(相関行列)【Python】

2021/11/15 12:44

seabornでヒートマップを描く【Python】

2021/11/14 18:19

カテゴリ変数を数値に置き換える【Python】

2021/11/09 11:56

比例ハザードモデルを用いたCox回帰分析【Python】

2021/11/04 13:36

BNCTの保険承認を振り返る：審査報告書をもとに【BNCT】

2021/10/28 21:56

2群の生存確率関数の差の検定(ログランク検定・一般化Wilcoxon検定)【Python】

2021/10/26 21:21

カプラン・マイヤー推定量と生存率曲線【Python】

2021/10/24 00:24

ロジスティック回帰分析【Python】

2021/10/22 04:11

ロジスティック回帰モデル：細胞診結果から乳房腫瘍の良性/悪性を予測する【Python】

2021/10/13 11:55

scikit-learnで糖尿病の進行度を予測する – 基本編【Python】

2021/10/11 00:57

scikit-learnにおけるデータセットの形式：Bunchクラスの扱い方【Python】

2021/10/10 16:35

正規分布に従う乱数を生成する【Python】

2021/10/06 11:50

ndarrayの要素をヒストグラムで俯瞰する【Python】

2021/09/27 14:20

背景画像に別の画像をはめ込む【OpenCV】

2021/09/19 16:00

画像の表示【OpenCV】

2021/09/19 05:43

アフィン変換【OpenCV】

2021/09/13 19:26

ndarrayをバイナリ形式でファイルに保存する【Python】

2021/09/12 22:37

ndarrayの要素を条件に応じて置き換える【Python】

2021/09/12 16:18

DataFrameにメタデータを加える【Python】

2021/09/10 21:52

ndarrayから条件を満たす要素を抽出する【Python】

2021/08/12 10:04

Numpy.NETを導入する【C#】

2021/08/03 21:23

正規表現を使って検索・置換する ― 基本編【Python】

2021/08/03 19:54

DigitalOcean上にPython環境を用意する

2021/07/25 14:48

Seriesの作成とその活用【Python】

2021/07/25 12:06

COVID-19 オープンデータを可視化する③：政府CIOポータルのワクチン接種状況【Python】

2021/06/14 07:19

PythonスクリプトからWordPressを操作する(導入編) – XML-RPC【Python】

2021/06/02 01:24

二値化画像から関心領域(ROI)の輪郭を検出する【OpenCV】

2021/05/27 15:33

DataFrameを1行ずつ処理する(forループ)【Python】

2021/05/23 20:47

matplotlibで日本語を表示する【Python】

2021/05/22 11:11

グラフに凡例を追加する【Python】

2021/05/20 13:15

棒グラフを描く【Python】

2021/05/18 12:13

COVID-19 オープンデータを可視化する②：ワクチン接種状況の可視化【Python】

2021/05/17 11:25

「Python-UWP サンプルアプリ」をMicrosoft Storeに提出する【UWP】

2021/05/16 09:43

UWPアプリにPythonでコーディングした処理を組み込む【UWP】

2021/05/10 11:28

FullTrustProcessとして起動したランチャーを介して外部プログラムを実行する【UWP】

2021/05/08 10:51

外部プログラムに引数を渡して実行する【UWP】

2021/05/04 00:38

画像の色空間の変換【OpenCV】

2021/05/02 01:12

クリップボードを介してUWPアプリと外部プログラムを連携させる【UWP】

2021/04/28 12:37

UWPアプリから外部のexeファイルを実行する【UWP】

2021/04/25 18:54

コード上から実行した外部プログラムの標準出力を読み込む【C#】

2021/04/21 11:37

コード上から外部プログラムを実行してそのプロセスを取得する【C#】

2021/04/20 13:45

Pythonスクリプトを実行形式(exeファイル)に変換する【Python】

2021/04/19 09:58

非同期処理【C#】

2021/04/14 11:26

Outlookカレンダー(クラウド版)のイベントを更新・削除する【C#】

2021/04/11 16:49

Outlookカレンダー(クラウド版)のイベントを新規作成する【C#】

2021/04/10 02:13

Outlookカレンダー(クラウド版)のイベント一覧をリストとして取得する【C#】

2021/04/08 14:49

Outlookカレンダー(クラウド版)でカレンダーを取得・新規作成する【C#】

2021/04/08 11:24

Microsoft Graph .NET Client Libraryの基本的な使い方【C#】

2021/03/30 16:16

UWPアプリからMicrosoft Graphのユーザー認証を行う【C#】

2021/03/29 10:28

タイマーを用いて一定間隔で処理を繰り返す【C#】

2021/03/23 15:37

CLRオブジェクトに対するLINQ【C#】

2021/03/21 21:38

メソッドとそれに準じる構造【C#】

2021/03/20 01:06

拡張メソッド【C#】

2021/03/17 22:09

匿名メソッドとラムダ式【C#】

2021/03/17 14:42

デリゲートとイベント【C#】

2021/03/15 15:29

データバインディング【C#】

2021/03/15 06:36

XAMLの基本文法【C#】

2021/03/08 17:29

XMLの基本文法 ― XAMLの理解のために【C#】

2021/03/07 17:35

「バイオインフォマティクス技術者認定試験」傾向と対策

2021/03/02 11:41

分割表における独立性の検定を行う(カイ二乗検定)【Python】

2021/03/01 14:15

分布の適合度検定を行う【Python】

2021/02/27 01:30

多群間の等分散性の検定を行う【Python】

2021/02/25 09:52

2群間の平均値の差の検定を行う【Python】

2021/02/23 10:47

DataFrameの結合【Python】

2021/02/21 12:50

eLabFTW の活用方法 ― 実際の使用例を公開します！

2021/02/16 01:16

静脈ルート確保の方法を数学的に考察する ― 理屈っぽい貴方のために(新人Dr. / Ns.向け)

2021/02/14 21:15

ブログ開設1年の経過報告 ― 現状と今後の抱負

2021/02/11 00:32

DigitalOcean App Platformを用いたWebアプリの開発【DigitalOcean】

2021/01/18 10:36

TCGAデータベースを用いたRNA-Seq ― 遺伝子発現量の取得【Python】

2020/12/31 21:59

WinUI 3.0 のクラスライブラリを覗いてみる【UWP】

2020/12/28 12:29

遺伝子発現量カウントの補正方法(RPM, RPKM, TPM)【Python】

RNA-Seqにおける遺伝子発現量カウントは遺伝子長やリード数などで補正をする必要があります。ここではその補正方法として、RPM/FPM、RPKM/FPKM、TPMについて説明し、Pythonを用いたプログラムで実装してみます。 OS Windows10 + WSL (WindowsユーザーのためのPythonを用いたゲノム解析環境) Python Python 3.7.9 モジュール BCBio

2020/11/29 21:09

GDC Data Portal (TCGA) のデータを取得する

がんゲノムデータベースの一つであるGDC Data Portal (TCGA)からは様々なゲノムデータを取得することができ、がん研究に携わる人は必ず使いこなさないといけない必須スキルとすら言えます。ここでは、GDC Data Portalの使い方について説明していきます。 GDC Data Portal (TCGA)について NIH(アメリカ国立衛生研究所)によるがんゲノムプロジェクトで、さまざま

2020/11/21 13:52

htseq-countを用いた遺伝子発現量のカウント【Python】

RNA-Seqのシークエンスデータをマッピングし、それぞれの遺伝子領域にいくつのリードがマッピングされたかをカウントすることで遺伝子発現量を定量化することができます。マッピングファイルから遺伝子発現量をカウントするプログラムはいくつかありますが、ここではPythonを用いて作成されたプログラムであるhtseq-countについて説明していきます。 動作確認環境 OS Windows10 + WSL

2020/11/19 14:59

Windows10のMS-IMEで「かな」「英数」キーを割り当てる方法【Windows】

Windowsユーザーなら、日本語の文書を書こうとして入力したのにIMEがオフで半角の英字が入力されてしまったり、英語の文書を入力しようとしているのに日本語入力になってしまってイライラした経験は必ずありますよね？ 今回はWindows10 20H1(バージョン2004)以降の機能を使ってそのイライラから解放する方法を説明します。 Windowsユーザーのイライラ ― MS-IMEのオン・オフの切り

2020/11/15 22:33

ゲノムアノテーションファイル(GFF3形式)の基本操作【Python】

ゲノムアノテーションファイルとしてGFF形式やGTF形式などがあります。 GFF3を基本として説明する。 バイオインフォマティクス環境 OS Windows10 + WSL (WindowsユーザーのためのPythonを用いたゲノム解析環境) Python Python 3.7.6 モジュール BCBio-GFF 0.6.6 GFF形式のバージョンとその基本構造 GFF形式の種類 GFF形式にはい

2020/11/15 17:28

バリアントコールファイル(VCF形式)の基本操作【Python】

バリアントコールファイル(VCF形式)は一塩基多型(SNP)、挿入欠失(InDel)、コピー数多型(CNV)などのゲノム配列の変異情報を保存するためのデータ形式です。 ここではVCF形式の基本的な事項と、Pythonを用いた基本的な操作方法を説明してきます。 バイオインフォマティクス環境 以下の方法で構築した環境であることを前提として説明します。 Windows10 + WSL (Windowsユ

2020/11/11 08:48

マッピングファイル(SAM/BAM/CRAM形式)の基本操作【Python】

NGSからFASTQ形式のデータを取得したら、それをbowtieやHISAT2、STARなどのゲノムマッピングプログラムを用いて、リファレンスゲノム配列にマッピングして解析します。マッピング結果はマッピングファイル(SAM/BAM/CRAM形式)で取得されますが、ここではPythonを用いてマッピングファイルを操作する方法を説明していきます。 バイオインフォマティクス環境 以下の方法で構築した環境

2020/11/09 14:25

研究者の評価指標（h-indexとインパクトファクター）

研究に限らず、その人の業績を客観的に評価するのは難しいことです。同じ企業内でも社員の業績評価は難しいのに、異なる施設にいる研究者同士の業績はどのように評価していけばいいのでしょうか。そもそも研究者としてキャリアを積んでいくには何を目指して成果を出していけばいいのでしょうか。 ここでは一般的に用いられている評価指標として、論文の被引用数やh-index、インパクトファクターについて説明していきます。

2020/11/03 21:18

自分のゲノムデータを公開している人たち

ゲノムデータはその人の遺伝的特徴のすべてを表しているもので、個人情報の塊といえるものです。通常研究でヒトのゲノムデータを扱うときは匿名化されたデータとして扱いますが、しかし科学の発展のためにあえて自分のゲノムデータを公共データベースで公開している人がいます。実名のゲノムデータがあれば、ゲノム解析のデータと実際のヒトとを結びつけて結果を見ることができ、解析結果が一気に身近なものになりますよね？まさに

2020/11/02 00:00

リファレンスゲノム配列(GRCh38/hg38)と日本人基準ゲノム配列(JG2)

NGSで解析したゲノムデータのアラインメントに必要なリファレンスゲノム配列としては「GRCh38/hg38」が広く用いられていますが、最近日本人について解析した「日本人基準ゲノム配列(JG2)」が公開されました。ここでは、このリファレンスゲノム配列について紹介していきます。 リファレンスゲノム配列(GRCh38/hg38) リファレンスゲノム配列について ヒトやその他の生物のゲノム配列は個体ごとに

2020/10/30 21:41

1000人ゲノムプロジェクトからデータを取得する

1000人ゲノムプロジェクト(1000 Genomes Project)は、異なる民族のヒトのゲノムサンプルを少なくとも1000人分以上解析し、遺伝的多様性のカタログを公開することを目指したプロジェクトで、2008年に開始されました。このプロジェクトはIGSRによって管理されている国際プロジェクトで、日本も含めた世界の26の集団からの3202人のゲノムデータが解析されています。 ここでは1000人

2020/10/27 09:11

FASTQ形式の配列データの品質をPythonでチェックしてみる【Python】

NGSから配列データがFASTQ形式で得られたら、まずはそのクォリティをチェックする必要があります。FastQCというアプリケーションで品質チェック・管理を行うことが一般的ですが、ここではPythonのプログラムでFastQCの品質チェックを再現してみましょう。実際に手を動かして試してみれば、FastQCの品質チェックがよく理解できて、FASTQ形式のデータの理解も深まると思います。 バイオインフ

2020/10/25 19:40

実験データの外れ値を統計学的に判別する方法

実験の測定データにはばらつきが生じてしまいますが、測定ミスや何らかの外部的な要因でどう考えてもおかしい値が出ることがあります。しかし、そのようなデータを明確な基準もなく除外してしまっては、恣意的なデータとなってしまい、データの信頼性を落とす結果となってしまいます。もちろん、断りなくデータを除外してしまってはデータの改ざんになってしまいます。 そのようなときに、外れ値を統計的に判定する方法を持ってい

2020/10/20 20:34

確率・オッズ・ロジットの関係からオッズ比、ロジスティック回帰モデルまで

確率からオッズやロジットといった様々な概念が生み出されています。それらを活用することで医療統計の分野などでおなじみのロジスティック回帰モデルも説明できます。でも、オッズやロジットとロジスティック回帰モデルの関係を理解できていますか？そもそも、ロジスティック回帰モデルの「ロジスティック」ってどういう意味ですか？ ここではそれらの疑問を解いていきましょう！ 確率とオッズ・ロジット 確率pに対して、その

2020/10/20 14:50

DataFrameから条件を指定してデータを抽出する方法(ブールインデックス参照)【Python】

pandasのDataFrameで条件式を用いてデータの抽出を行う方法を説明します。データの抽出にはいくつかの方法がありますが、ここでは基本となるブールインデックス参照を用いた方法を解説していきます。 開発環境 pandas 1.0.3Python 3.7.7 ブールインデックス参照とは？ DataFrameの要素を抽出する際に、添え字に要素数と同じ数のbool型のリストでインデックスを指定すると

2020/10/18 16:22

DataFrameから条件を指定してデータを抽出する方法(queryメソッド)【Python】

pandasのDataFrameで条件式を用いてデータの抽出を行う方法を説明します。データの抽出にはいくつかの方法がありますが、ここでは最もスマートに抽出できるqueryメソッドを用いた方法を解説します。 開発環境 pandas 1.0.3Python 3.7.7 DataFrameから条件式でデータを抽出する方法 DataFrameのqueryメソッドに抽出条件を文字列として指定することで、条件

2020/10/18 15:12