Beyond the Silence

Sound of Science

JAL国内線の機内インターネットがずっと無料に!

JALの国内線機内Wi-Fiサービスが、ずっと無料に!

 

www.jal.co.jp

 

無料のキャンペーンは8月くらいで終了、ということになっていたと思うが、好評なので無期限延長したのだろうか。あれで確かに機内の過ごし方は変わった。

 

機内でプレゼン資料の修正して部下に送信する上司、機内から彼女にメールする彼などのVTR (この表現古い・・・)の例に漏れず、自分も機内では不思議と仕事が捗るタイプ。論文執筆とかプレゼン資料作成とかを国内外の学会出張のときにやっている。

 

Wi-Fiがなかった頃は読書だけが機内での楽しみだったので、今は読書半分、仕事半分で丁度いいバランス。無料とはいっても運賃は払っているわけで、おそらくWi-Fiのコストもそれに含まれているのだろうが、追加料金が発生しないのは有り難い。今後も利用させていただきます。

 

 

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上画像は国際線プレミアムエコノミーの写真。

 

構造上の問題で仕方ないとしても、機内の座席の机はもうちょっと使いやすくなってほしいところ。自分は国内線は窓側、国際線は通路側を取ることにしているが、通路側で机を出していると窓側の人がトイレに行くたびに畳まねばならず不便。ビジネスクラスなら問題ないけどいつも乗れるわけではないし。

ちょっと前のWeb記事で、3列シートの真ん中を少しずらして通りやすくするみたいなアイディアがあったように思うが、2列でも斜めに配置したりして通路を作るのがいいかもしれない。座席数を最大化するには今の配列がいいんだろうけど。

今のメインマシンである15インチのMacBook Proは大きすぎて機内の机に載せるのが憚られる。2011モデルの11インチAirはバッテリーが死んでしまったので、出張用のマシンを新調するしかないのかもしれない。今冬発売予定のiMac Proもデータ解析用に欲しいので、しばらく軍資金を蓄えねば。

 

 

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次世代シーケンサ解析で覚えたRの小技

まだ論文を書いている。まとまった仕事としては留学中の最後の1報になる予定のもので、正真正銘1st authorの論文。専門外のことが多くて非常に難産。

 

今回の記事はこれの続き。こういうデータ解析には必須のソフトウェア、Rの使い方を少しずつ覚えてきたので、自分用のメモとしてまとめておきたい。

www.aurora3373.net

 

R Studio

www.rstudio.com

Rを何というかめっちゃ使いやすくするためのオープンソースソフトウェア。RそのものもR Studioも、GUIではなくコマンドラインでの操作になるのは変わらないのだが、エディタとコンソールが独立していて、コマンドを保存して記憶しておいたり、そこからワンクリックで呼び出したりすることができる優れモノ。これなしではR使おうと思えなかったかもしれない。

pdfとしてレイヤードなプロットを出力できるので、まだR上での装飾や微調整ができない部分はイラストレータで修正をしている。今回の論文でイラストレータの使い方も覚えた。

 

 

ヒートマップ

各グループ間の遺伝子発現の差をグラフィカルに示す、論文でよくあるヤツ。

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これは後輩から直接教えてもらった。

library(gplots)の、heatmap.2プログラム。赤緑のヒートマップは色覚異常があると見分けられないことがあるため、ユニバーサルデザインを考慮した赤青にするのがトレンドである。

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 非常に多くのパラメータがあり、全然使いこなせていないのだが、xにtableを入れて、x[ホニャララ]で絞り込みもできる。

まだまだ勉強中。

 

2次元散布図

はてなカウンターみたいな、2次元のdot plot.

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例はちきりん氏のブログからもらってきた。こんなのを色分けなど駆使して描く。色々やってみたけど今回の論文には使わなさそう。

 

Color=rep("black",nrow(D2))
Color[which((D2[,1]-D2[,2])>1)]="blue"
Color[which((D2[,1]-D2[,2])< -1)]="red"

plot(D2,col=Color,pch=16,xlab=length.label, ylab=width.label)

[,1]、[,2]は、D2のtableの1列目と2列目。その差で色分けしている。

 

1次元散布図+箱ひげ図

これも論文でよくみるヤツ。

datator.exblog.jp

ここを参考にさせていただいた。というより、このサイトへのリンクをブックマーク以外に残しておきたくてこの記事を書いた。

箱ひげ図もよく使われますが、これにbeeswarmプロットを重ねることで、データ分布がよりわかりやすい図になります。以下の方法では、boxplot()関数で箱ひげ図を描いた後にbeeswarm()を用いて散布図を重ねます。

boxplot(b, main = 'angle', las = 1, ylab = "angular degree") 
beeswarm(b, data = NULL, pch = 16, col = rainbow(8), main = 'angle', add = TRUE)
las = 1 で数値を並行にできる。デフォルトはlas = 0で軸に並行になる。 add = TRUEで重ねて描画する

colorは任意。rainbowにすると虹色になる。

 

リンク集

はてなにも偉大なサイトがあった。

triadsou.hatenablog.com

 

 

 

 

Rでできることがあまりに膨大で、Rをまず勉強するというより、やりたいことがRで実現できるかどうかWebの海を探すというやり方で慣れていった。今回のような基礎データのまとめのほか、臨床研究をやるときにも、カプランマイヤーを描いたり統計処理をしたりなどで威力を発揮するだろう。Rについて学んだことは随時追記予定。