CCR5は、記憶同士をリンクする時間枠の窓(temporal window)を閉じる
記憶の形成というのは色々と複雑な機序が絡み合っているという印象がありますが、「最初に入ってきた記憶が、そのちょっと後に入ってきた記憶の整理に影響する」というのは、私達の実社会でもなんとなく実感が湧くと思います。 マウスでも、ブザーがなった後に電気刺激を与えると、そのブザーと電気刺激の記憶がリンクして、ブザーがなるだけで「あの怖いヤツだ」と思って体が竦んでしまいます。 Fear Conditioni […]
記憶の形成というのは色々と複雑な機序が絡み合っているという印象がありますが、「最初に入ってきた記憶が、そのちょっと後に入ってきた記憶の整理に影響する」というのは、私達の実社会でもなんとなく実感が湧くと思います。 マウスでも、ブザーがなった後に電気刺激を与えると、そのブザーと電気刺激の記憶がリンクして、ブザーがなるだけで「あの怖いヤツだ」と思って体が竦んでしまいます。 Fear Conditioni […]
RMarkdownは多機能だけど、内容が増えたら、コードを外部の.rmdファイルや、他の.rファイルなどに配置し、チャンクで読み込むようにした方がなにかと便利。 見た目が簡潔になるし、Rコードのデバック等も、Rスクリプトでやるほうが簡単な場合が多い。 外部の RMarkdown ファイルをチャンク内で読み込む場合 子ファイルの RMarkdown (child) を作成 子ファイル (child) […]
この記事を読むほとんどの人には関係ないと思うけど、ほぼほぼ自分の為だけに備忘録。 ラボにある古い古いヒートマップアプリのテンプレ画像をイラレで作る際、なぜか自宅PCにインストールしている illustrator CC で作った ai ファイルでバグが起こり、CS2で作らないといけない、という事象が起こっているので、 もう何年ぶりかわからないほど久しぶりにCS2を開いた。 基本構造は変 […]
列A、列B、列C…の各行毎に平均値を出して、それぞれ新しい列に結果を追加する方法3つ。 個人の練習も兼ねて前後の工程も記載しているので、あしからず。 事前準備 データの取り込み 人からもらった、とあるデータを取り込む。 Dat1 <- read.csv("./Data/Fig055.csv", header=TRUE) 結果は下記。 データのチェック 取り込んだデータの5-7列に […]
RMarkdownで記述→knit→記述→knit…という作業を行っていくけれど、 ちょっとした所をプレビューで確認したいだけなら、毎回 knit しなくても、ビジュアルモードに切り替えるだけで事足りる場合も多い。 RStudio にも、wordpress のようにビジュアルモードとテキストエディタモードを切り替えて使うことができる。 例えば下記のような記述があって、 確 […]
パーキンソン病(Parkinson’s disease, PD)は、黒質緻密部(substantia nigra pars compacta, SNc)のドパミン(DA)神経細胞が障害され、それに伴って振戦・固縮・動作緩慢・姿勢反射障害などのパーキンソン運動神経症状が現れます。 なぜこの部分のDA神経が最も障害されやすいかについては酸化ストレス [1] やカルシウム代謝 [2] 、投射 […]
他の人の原稿を添削する時によく気になるのが、「スペルチェック」のnotificationを無視している事。 例えば以下のような原稿。 “amylacea” という単語の下に赤の波線が引かれていて、「スペルミスじゃないですか?」と知らせてくれています。 これは、実際にはスペルミスじゃないんだけど、wordに内蔵されている辞書には載っていない単語だから親切に通知してくれている […]
統計について何もわからないまま研究を始めた頃、最初に覚えた合言葉:パラメトリックで2群比較はt検定、3群以上の比較は分散分析(Analysis of variance, ANOVA)。 ・ ・ ・ とゆーことで、今回はANOVAをRで行う時の覚え書き。 分散分析の前提条件は下記3点。 N数が十分に多い 分散が等しい 正規分布 分散はBartlett検定で、 […]
先日、TDP-43の凝集体はアミロイドフィブリル状の構造をしておらず、もっとグチャッとしている……のような内容の論文 [1] について考察しましたが、 それに関連して……今回は、TDP-43のC末断片(TDP-25)凝集体のお話。 TDP-43凝集体の構成成分の中に25-35kDaのTDP-43C末断片が多く存在しているという報告があり、これはTDP-43封入体を持つ前頭側頭葉変性症 […]
先日、ハーフトーンでスケールを作る方法を書き留めたばかりだけど、 私の持っている heatmap アプリがハーフトーンのスケールを認識しなかった(まあ、あたり前かもだけど……)。 で、結局グレースケールで一度ヒートマップを作ってからイラレ上で dot-density map に変える、という方法を取ることに。 なんで dot-density map が作りたいかというと、異なる形態の […]
RMarkdown → Wordだったら、アウトプット形式をwordに変えてknitすれば良いけど、 今回は、 一度wordで出力して、色々編集した後にもう一度RMarkdownに取り込みたい 誰かが作ったword文書をRMarkdownで編集したい などの時に、Word → Markdown に変換する方法。 なお、今回参考にしたサイトは下記。 マニュアルで変換 内容が少なければ、 […]
α-シヌクレイン(α-synuclein, α-Syn)は、パーキンソン病(Parkinson’s disease, PD)やレヴィ小体型認知症(dementia with Lewy bodies, DLB)の主要病理であるレヴィ小体の構成蛋白の一つで、この蛋白をコードする遺伝子 SNCA の変異は、家族性PDの原因遺伝子の一つにもなっています。 SNCAの点変異 A53T [1] A […]
Heatmapのテンプレート作成中。 ドット模様のスケールが必要になったので、その備忘録。 ドット模様(ハーフトーン)を作る グラディエントの図を作成 まずは、グラディエントの図形を作成する。 「M」(もしくは、ツールバーから四角形のアイコンを選択)で長方形を作成し、 「G」でグラディエント。(グラディエントツールの表示は「Ctrl + 9」、もしくは上のタブから「Window」→「Gradien […]
先日、htmlアウトプットのスタイル変更について書いたので、 今回はwordアウトプットのスタイル変更について。 htmlの場合はスタイルのcssファイルを作ってそれを参照するようにしたけど、 wordの場合は、 wordファイルで自分の目的に沿ってスタイルを変更し それを.docxファイルで保存して そのスタイルを参照する という方法をとる。 とゆーわけで、「word […]
私達は、普段何気なく生活しているこの瞬間にも、どこかの体細胞の遺伝子が傷つき、損傷と自己修復を繰り返しています。 増殖抑止機能の部分の遺伝子修復が追いつかなかったりして、自己増殖能がイカれた細胞の一部はがん細胞として独り歩きしだしたりするわけですが、がん細胞にまではならなくても、損傷・自己修復の過程で生じた遺伝子変異は蓄積するそうです。 脳内の神経細胞では、その遺伝子変異の数が正常加齢と共に増えて […]
まあ、言ってしまえばただの消しゴムなんだけど、あたかも鉛筆で書いた線を消しゴムで消すかのように消して、ベクターを再編成してくれるから、魔法みたいだなーと思う。 消しゴムツール 例えば下記のような線の余計な部分を消したい場合、 選択ツール(「V」)で図形を選択した状態で、 「Shift + E」(もしくは、ツールバーから「消しゴムツール」を選択)。 左クリックしながら線をなぞっていくと、消しゴムで消 […]
RMarkdownを英語だけで使っていた時は規定のスタイルで気にならなかったのだけれど、 先日、日本語を使ってみたら、英語と日本語のフォントで明らかな差があったり、大きさのバランスが悪くて気になったので、CSSをカスタマイズした。 RMarkdownのhtmlアウトプットにカスタマイズのCSSスタイルを適応 CSSを作る CSSはブログ等で使っている形式と同じ。 今回は変更したかった部分はフォント […]
私が研究を始めた頃、アミロイドβ(amyloid beta, Aβ)がアルツハイマー病(Alzheimer’s disease, AD)の根本的原因とする「アミロイド仮説」が全て、のような雰囲気がありました。 「Aβが溜まり始め、それがタウのリン酸化を引き起こし、神経原線維変化(neurofibrillary tangles, NFT)となって神経細胞が死んでいき、認知機能が低下してい […]
Heatmapのテンプレづくりに欠かせないライブペイント。 私の使っているHeatmapアプリでは、アトラスの各領域をソフトに認識してもらうために、グレースケールで領域を指定したテンプレートを作っておく必要がある。 ライブペイントツール 例えば下記画像の特定の部分に色を塗りたい場合、 ツールボックスからLive Paint Bucketを選択し、 目的の場所の上をホバリングすると、イラレが「ここが […]
前回の続き。 下記データフレーム(Dat)で、”Expenses” の値を補完しようと思うけど、 17行目の “Expenses” は、両隣の “Revenue” と “Profit” から計算できる。 この場合は、 “Expenses (経費)” = “Revenu […]
NAの取り扱いシリーズ第4段。 今回は、他のデータから推測して補完する方法。 よく使われるのは、中央値(median)で補完する方法。 場合によっては平均値(mean)でもいいけど、中央値の方が外れ値の影響を受けにくいので、中央値の方が好まれる。 群の中央値で補完 (1) 例えば下記のようなデータフレーム(Dat)で、”Employees” のデータが2箇所欠 […]
NAの取り扱いシリーズ第3段。 今回は、他のデータから予測できる場合にその情報を使って補完する方法。 他のデータを使って補完 例えば下記のようなデータフレームがあった場合、 “State” が<NA>になっているけど、隣の “City” がわかっていれば100%推測可能。 New Yorkはニューヨーク州(NY)だし、San […]