BioTech ラボ・ノート

Windowsのローカル環境で電子ラボノートeLabFTWを実行する(検証用)

オープンソースで開発が進んでいる電子ラボノートのeLabFTWですが、基本的にはサーバー上にインストールして実行する必要があります。しかし、「ちょっと試してみたい」という場合にはサーバーまで準備するのは気が引けますよね？そのようなときは、Windowsのローカル環境でeLabFTWの実行環境を整えてみましょう。 eLabFTW とは？ eLabFTW はオープンソースで開発が進められている電子ラボ

2020/08/27 16:48

主要ながんゲノムデータベース

現在ではがんゲノム情報も網羅的に集積されるようになっており、それを公共データベースから誰でも閲覧し、解析することができるようになっています。 ここでは、主ながんゲノムデータベースについて紹介します。 ICGC Data Portal URL : https://dcc.icgc.org/ ICGC Data Portal とは？ ICGC(国際がんゲノムコンソーシアム)によるがんゲノムプロジェクト

2020/08/26 17:06

BNCT研究の現況と最新情報（NCT letter）が公開されています【BNCT】

日本中性子捕捉療法学会よりBNCT研究の現況と最新情報について詳細に書かれたNCT letter 第7号が公表されました。BNCTに関心のある方はぜひ一度ご覧ください。 NCT letter 第7号 保険診療が開始されて間もないBNCTですが、これまでの臨床の話や今後の新たな加速器開発の話題、そしてBNCT研究の今後のことなど非常に新鮮な情報がたくさん詰め込まれています。さらに、少し前に話題になっ

2020/08/25 20:16

サンプルデータセット – scikit-learn①【Python】

機械学習モジュールのscikit-learnではサンプルデータが用意されており、それをDataFrameとして取り込むこともできます。機械学習のためのサンプルとして使うことはもちろんのこと、DataFrameとして取得すれば様々な解析に用いることができます。ここでは、scikit-learnで提供されているデータセットについて解説を行います。 開発環境 Python 3.7.7scikit-lea

2020/08/25 17:58

散布図を描く【Python】

散布図は各データの項目の値を縦軸と横軸の2つに対応させてドットをプロットしていくことで、縦軸・横軸の2次元情報の相関関係やデータの分布を可視化するための図です。また、縦軸・横軸だけでなく、ドットの色もデータの値によって変化させることで3つの項目の関係(3次元情報)を可視化することもできます。ここでは、Pythonのmatplotlibを用いて散布図を描く方法を説明します。 開発環境 matplot

2020/08/24 14:52

COVID-19 オープンデータを可視化する①【Python】

各地のCOVID-19の感染者動向に関するオープンデータは東京都のGitHubリポジトリからフォークして提供されています。各地のデータは類似したフォーマットで提供されているので、そのデータを可視化してみましょう。ここでは、大阪府のデータを例にして説明していきます。 マスコミの情報を鵜呑みにするのではなく、自分でデータを解析してマスコミの情報を検証できる力を身につけましょう。 開発環境 matplo

2020/08/16 22:16

その日のページごとのPVやAdSense収益を見る！ – アプリ版Googleアナリティクス

ブログを始めたばかりだと、どのページをどのくらいの人が見てくれているのかが気になりますよね？もちろん、Googleアナリティクスでページごとのアクセス数を調べられますが、Web版では地味に深い階層にあって調べにくいんですよね。しかも、Web版ではデフォルトでは今日の現時点でのアクセスは表示されませんしね。 でも実は、アプリ版を使えば簡単にその日のページごとのPVを表示できるんです！ついでにAdSe

2020/08/12 14:20

折れ線グラフを描く【Python】

ここでは、最も基本となる折れ線グラフを描く方法を説明します。 開発環境 matplotlib 3.1.3Pandas 1.0.3Python 3.7.7 基本的な折れ線グラフの描画 Axesオブジェクトのplotメソッドで折れ線グラフを描画できます。(pyplotスタイルの場合は、pyplotのplot関数を用います) 基本的な使い方①：plot(y) 折れ線グラフの縦軸(Y軸)の系列をリストやS

2020/08/10 08:24

近似曲線と決定係数(R2)の算出【Python】

データ解析において、標本値から近似曲線を作成することや、そこで求めた近似曲線(モデル式)がどの程度当てはまっているかを示す決定係数(\(R^2\))を求めることは必須の技術です。Excelを使えば非常に簡単に近似曲線と決定係数(\(R^2\))を求めることできますが、Pythonを使う場合はどのようにすればよいのでしょうか。Pythonでは近似曲線を求めるための方法がいくつか用意されており、さらに

2020/08/09 20:03

技術ブログ開設6か月の経過報告 ― 技術ブログのリアル

2020年2月5日にこのブログを開始して6か月経過したので、現状を報告します。これから技術ブログを立ち上げようとしている方がいれば、その参考になれば幸いです。 アクセス数・PVの推移 1日当たりの平均ユーザー数と平均PVは以下の通りです。 おかげさまで多くの方に閲覧していただき、何とか月間2000PVに達したという状態です。もちろん、月間2000PVという数字がすごいのかどうかというと...、まあ

2020/08/05 00:00