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したっぱ昆虫細胞研究者のメモ

insectcell.exblog.jp
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2021年 02月 01日

時間は存在しない

#(1,1,1,7)の情報エントロピーを計算する方法。
-((1/10)*log2(1/10)+(1/10)*log2(1/10)+(1/10)*log2(1/10)+(7/10)*log2(7/10))

#与えられた集合についてエントロピーを求める関数。
entroshannon<-function(x){
x2<-x/sum(x)
x3<-x2*log2(x2)
x4<-x3[!is.na(x3)]
-sum(x4)
}

entroshannon(c(1,1,1,7))
#最初の計算と一致する

#一様分布の乱数を24個呼ぶ
runif(24,0,1)

#一様分布の乱数を24個呼んで、6列に並べる。
matrix((runif(24,0,1)), ncol=6)

#一様分布の乱数を24個呼んで、6列に並べて各列の和を得る。(全体が6つに割れるようにぼやけている)
apply(matrix((runif(24,0,1)), ncol=6),2,sum)

#一様分布の乱数を24個呼んで、数の大小で整列させた後に6列に並べて各列の和を得る。(きちんと並べたトランプの例え)
apply(matrix(sort(runif(24,0,1)), ncol=6),2,sum)

#エントロピーの大きさを比較
entroshannon(apply(matrix((runif(24,0,1)), ncol=6),2,sum))
entroshannon(apply(matrix(sort(runif(24,0,1)), ncol=6),2,sum))

#数の大小で整列させた方がエントロピーが小さくなる。

#一様分布の乱数を24個呼んで、12列に並べて各列の和を得てエントロピーを測る(全体が12つに割れるようにぼやけている)
entroshannon(apply(matrix((runif(24,0,1)), ncol=12),2,sum))
#一様分布の乱数を24個呼んで、数の大小で整列させた後に12列に並べて各列の和を得てエントロピーを測る
entroshannon(apply(matrix(sort(runif(24,0,1)), ncol=12),2,sum))

#やっぱり数の大小で整列させた方がエントロピーは小さくなるけど、全体のぼやけ方が変わった(より小さく見えるようになった)ので測ったエントロピーも違う。


# by koretoki | 2021-02-01 04:22
2018年 02月 20日

お家でできるMac Bookでやる次世代シーケンスデータ解析

『お家でできるMac Bookでやる次世代シーケンスデータ解析』iPadZineで公開しました。pdf形式になってます。http://www.ipad-zine.com/b/1520
iPadZineがサービス終了のため,Google Driveに移動しました.

https://drive.google.com/file/d/1MmD4uoBxJBOh22Q_3SeCRHPUp3bwjVEb/


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# by koretoki | 2018-02-20 09:33
2017年 12月 31日

はじめまして!

はじめまして!
昆虫に関する論文、細胞に関する論文、培養に関する論文を好んで読んでいます。

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# by koretoki | 2017-12-31 23:59
2016年 12月 14日

R作図 軸を省略する

軸を途中波線で省略したい時の作図
データは下記の通り。data.txtとする。

pbentropyhyst
09.9582011
010.391451
010.550411
0.2510.177021
0.2510.36021
0.2510.434361
18.1718641
17.5698931
18.0024861
2.57.6817491
2.57.3344651
2.58.0597491
12.58.0045861
12.57.5191571
12.57.9314761
010.128374
09.7516554
010.264994
0.259.3499724
0.2510.220824
0.259.1107974

data<-read.table("data.txt",header=T)
attach(data)
options(repos="http://cran.md.tsukuba.ac.jp")
library(plotrix)
plot(log(pb+0.09),entropy,xaxt="n",xlab="mM (Drug concentration)",ylab="Hij (transcriptome diversity)",pch=ifelse(hyst<2,1,3))
axis(side=1,at=c(log(0.09),log(0.25+0.09),log(1+0.09),log(2.5+0.09),log(12.5+0.09)),labels=c("0","0.25","1.0","2.5","12.5")) #軸に好きな点を数字を書き足してる
axis.break(1,log(0.15)) #線に切り込みを入れてる

R作図 軸を省略する_e0160319_14401994.png

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0144822.g001

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# by koretoki | 2016-12-14 14:41
2016年 06月 24日

培養改善を目指した開発を行う前に確認しておきたいトランスクリプトーム

数十mlのフラスコでの培養の結果と、数Lのジャーでの培養の結果が一致しないことはよくあります。というか、ほとんど一致しないと思います。
その原因をアレイで調べ、培養方法を変えてフラスコとジャーの結果を一致させた研究です。

PMID: 25271019
Hypoxia influences protein transport and epigenetic repression of CHO cell cultures in shake flasks

著者らの先行研究で、フラスコ培養において銅の添加が細胞増殖や組み替えタンパク質生産量が改善できるというものがありましたが、ジャーで再現することができませんでした。
フラスコとジャーが一致しなかった原因を調べるため、それぞれで培養したCHO細胞をマイクロアレイで分析しました。
分析の結果、
タンパク質の細胞内輸送に関わる遺伝子の発現量がフラスコ培養<ジャー培養、
エピジェネティック制御に関わる遺伝子の発現量がフラスコ培養>ジャー培養、
となっていた他、低酸素状態で発現する遺伝子の発現がフラスコ培養>ジャー培養となっていました。

そこで、先の銅添加による培養改善効果をジャーで再現するため、ジャーでの培養を元々のDO60%からDO15%に下げて実験を行いました。
DOを15%まで下げた結果、金属イオン(銅とか鉄とか、と論文中にはフワッとした記述)による培養改善効果がジャーで再現したとのことです。

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培養改善のための開発を行う前に、実生産タンク培養中のCHO細胞のデータと開発時の評価系に用いる培養中のCHO細胞のデータを比べておいて、ここならこの系で開発しても実生産タンクに持っていけるなっていうのを確認しようと思いました。

# by koretoki | 2016-06-24 17:15