2006年11月17日

Firefox Developers Conference 2006

Mozilla Japan主催のFirefox Developers Conference 2006 - Create our future Web browser! -が12/9に行われるそうですよ。


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2006年11月12日

Exploratory Social Network Analysis with Pajekの翻訳計画!?

webサーフィンしていたら、社会ネットワーク分析で著名な安田雪氏のブログを見つけました。ブログ自体は8月に開始されているので、3ヶ月も私は気づかないでいたわけで、すでにご存知の方も多数いるとは思いますが、、、 (^^;

中でも、個人的にとりわけ興味深かったのは 10/31の記事
「pajekによる探索的ネットワーク分析」の翻訳プロジェクトという言葉が!これって、 Exploratory Social Network Analysis with Pajekのことなんでしょうか。
ESNApajek.jpg

だとしたら、この本の翻訳に安田氏は適任だと思います。期待して待ちましょう。


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2006年11月11日

骨のあるバイオインフォマティクス書籍

昨今ではAmazonやらで”バイオインフォマティクス”などと検索しますと、日本語で書かれた様々なバイオインフォマティクス本がヒットします。レベルも初心者向けから色々ありますし、情報学寄り・生物学寄りなど著者や企画によってカラーが異なります。

そんな中、既存ツールの組み合わせだけでは自分の仕事が進まない!本格的なアプリケーションをゴリゴリとプログラミングしたい!という要望に応える書籍は極めて少なかったように思います。

最近、その観点から見てこれは!?と思った唯一の書籍がコレ。

bioprograming.jpg
バイオプログラミング―バイオインフォマティクス演習
松尾 洋 著


http://www.amazon.co.jp/gp/product/4274200574/ref=cm_lm_fullview_prod_4/250-1588035-8180209


生物学的データの処理を行う中・大規模アプリのC++ソースが含まれており、なんだかものすごく漢(おとこ)を感じる内容です。これは密かに名著なのでは!?とプッシュしたくなった次第なのでした。

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2006年11月08日

[R] igraphで関連ネットワーク描画

昨日もお伝えしましたigraphに関する話題です。

例えば遺伝子発現プロファイルなどにおいて、実験条件や時系列にわたって遺伝子Aの発現パターンと遺伝子Bの発現パターンを比較する際に、類似度が導入されます。そのパターンの特徴間の類似性ネットワークは関連ネットワーク (relevance network) と呼ばれており、類似度によく用いられるのは相互情報量や相関係数などです。

この関連ネットワークは、多変量データ行列が得られていれば簡単にigraphで図示できます。


-------- 以下はごく簡単な描画例


# 乱数から成る10×10のデータ行列を作成
# 実際の解析では、matには相関行列が入ることが多い
mat <- matrix(runif(100), nr=10)

# 値が0.9以上のものを線でつないでプロット
plot(graph.adjacency(mat>=0.9, mode="undirected"), layout=layout.circle)



これで、data(Golub_Train)でロードされる38サンプル×3051遺伝子のデータ行列などから相関行列を求めて、関連ネットワークを描くことも容易になりました。

cor.png


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2006年11月07日

[R] igraphを用いたネットワーク分析

ご存知の方も多いかと思いますが、自分用のメモのために記しておきます。

頂点 (vertex or node) と線 (edge or link) から構成される、いわゆるグラフ (=ネットワーク) を取り扱うためのオープンソースライブラリにThe igraph libraryというものがあります。これはRでも利用可能 (インストールも簡単) であるため、凝った分析(統計解析含め)を行いたいときなどに便利かと思います。


The igraph library
http://cneurocvs.rmki.kfki.hu/igraph/

----------- 以下はごく簡単なサンプルRソース

# erdos-renyiのランダムグラフを作成
g <- erdos.renyi.game(100, 3/100)
# 描画
plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold,vertex.size=4, labels=NA, frame=TRUE)

# BA (Barabasi-Albertモデル)によってscale-freeなグラフを作成
bg <- barabasi.game(10000, power=1)

# degree distributionの描画
plot(degree.distribution(bg), xlab="degree",
ylab="frequency", log="xy", pch=4, col=4, type="b")


random.png

degree.png


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2006年11月06日

Rでバブルプロット

三つ変数組のデータを二次元平面上にバブルプロットする描き方をメモっておく。

n <- 50
x <- rnorm(n)
y <- rnorm(n)
z <- rnorm(n)
re.norm <- function (z) {
z <- abs(z)
z <- 10*z/max(z)
z
}
z <- re.norm(z)
op <- par(mar = c(3,2,4,2)+.1)
plot(x, y, cex = z, pch = 16, col = "blue",
xlab = "", ylab = "",
main = "")
points(x, y, cex = z)


bp.png
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2006年11月05日

CytoscapeとMS Excelファイル

Cytoscape Info.さんの 10/31の記事によりますと、次期リリースのCytoscape2.4では MS Excelファイルのインポートが可能になるようです。

となると、 Pajekよりはるかに使い勝手が向上しますね。
posted by soreyuke at 04:16| Comment(1) | TrackBack(0) | tools | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

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