ウェルビーイングウェルビーイングと統計 ー血圧が高い①、減塩と血圧の臨床文献ー
「ウェルビーイング（well-being※）」 ※身体的・精神的・社会的に良好な状態。“心と体と社会がいい状態” ウェルビーイングと統計の関係 身体的・精神的な健康度合いをどのように計測すればよいでしょうか。また、そもそも「幸...
ウェルビーイング
RでプレゼンテーションRで変数ごとに表示をカスタマイズできるヒートマップ ー革新的な可視化, funkyheatmapー
データ分析では、得られた結果を明確に示す可視化がとても重要です。 以前、相関行列のヒートマップについて解説をしました。 今回は、多彩なカスタマイズが可能な「funkyheatmap」パッケージを紹介します。 ■目次 1...
RでプレゼンテーションRでクラスター分析② ー非階層クラスター分析, k平均法, kmeansー
クラスター分析の主な目的は、サンプルのデータの類似性やパターンに基づいて、サンプルをクラスター化することです。 クラスター分析は教師なし学習であり、サンプルに対して事前に定義されたラベルやカテゴリがなくても、サンプルのクラスター化を行うこ...
Pythonでインフォマティクスタンパク質の構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例（株式会社技術情報協会出版）一部執筆担当
2023年7月に「タンパク質の構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例」の書籍が株式会社技術情報協会様より発売になりました。 この書籍の中の「第４章 分子シミュレーションによるタンパク質構造予測」において「第7節 Ope...
RでプレゼンテーションGoogle Colaboratory上でのRの作業方法＋Google Driveのデータの保存・読み込み方法
Google Colaboratoryは、web上で PythonだけでなくRの作業ができます。専用の環境構築も不要という点、無料という点、でも、初心者も使用しやすいツールになっています。 ただし、Googleアカウントは必要ですので、ア...
RでプレゼンテーションRで作図を高解像度に保存する方法について ーpng(), ggsave() などー
Rで作図したものを、論文や著書で使用するため、高解像度で保存する方法は？ Rは、データの視覚化にとても便利なツールです。データの詳細な分析や学術論文の掲載時には、作った図を高解像度で保存したいですよね。 ...
PythonでインフォマティクスChemBERTaのファインチューニングによる溶解度予測（DeBERTaベースのモデルやGCNも試してみました）
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介しています。 本記事では、前回紹介したSMILESを事前学習したモデル「ChemBERTa」を使用して、ファインチューニン...
PythonでインフォマティクスChemBERTa（分子の言語モデル）の紹介
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介しています。 今回の記事では、自然言語処理モデルBERTを分子へと応用した、ChemBERTaを紹介したいと思います。 ...
RでプレゼンテーションRでクラスター分析① ー階層クラスター分析, hclust, dist, シルエット分析, silhouetteー
多くの製品があって、どの製品とどの製品が似ているのか、似ていないのか？などを調べるにはどうすればよいでしょう？ 似ているもの同士を集めたり、似ていないものと区別するには、クラスター分析が大変役に立ちます。 ...
RでプレゼンテーションRで生存時間解析 ーカプランマイヤー曲線,survfit関数と、ログランク検定,survdiff関数ー
臨床現場で白血病患者の治療をしない群（コントロール群）と治療群の生存時間のデータを取得している。 取得データから、各群の白血病患者の生存時間を予測したい。 また、コントロール群と治療群の2群のデータがあり、それらの2群の比較も合わせて行...