Nishihara Laboratory

大学の展示は客少々。

うまそうだ。

今年はイサキの解剖をします。 参加者は広島や山口からもきています。

今日は久しぶりに授業をしてきました。去年の藻類学よりおちついて話ができたとおもう。今回はI松先生の代理として、海藻の生理学的現象と環境の関わりについて、話しました。とくに、私が注目している波と藻類の関係を紹介した。 学生らの反応は様々だった。居眠りをしている学生から肯きながらきいている学生も。今回は、ちょうどうまく注文した図鑑（ 日本海草図鑑 ）がとどいたので、講義がはじまるまえに学生にわたしまわしました。 そのあと、T山先生のところへいって一緒に昼食を。彼は向かしからの友達で、サンゴやイソギンチャクなどのToxicologist（毒物学？毒科学？）。 あ〜つかれた。 ちなみに、講義がおわると一人の学生がまえにあがってきた。お、もしかして海藻に興味があるんではとおもっていたら。なんと、「先生、まだサーフィンしていますか？教えてくれませんか」だって。 あ〜 やっぱり、英語で講義したいね。 追加：講義でつかわれたPPTのアップのリクエストがあったが、いくつかの図表をちゃんと引用していないので遠慮しておきます。

昨日、「地方総合大学における若手人材育成戦略シンポジウム」に参加し、結構勉強してくました。 とくに市川惇信先生の演説がよかった。 市川先生はまず、研究者個人について語った。とくに、注目したのは研究の「originality」。 「originality」の語源は「origin」＝　起源、発端、源泉、源とのこと。 ということは、「originality」＝　起源性。独創性や創造性ではない。大学の研究者は「オリジナルな研究成果」をしないといけないと訴え、「起源となる成果」を目指すことだと。 また、この様なスライドを出しました。 Figure 1. 研究開発の性格の2次元表示 これは、研究を大きく2軸に分類した図です。研究には「applied」と「non-applied」の軸と「breakthrough」と「incremental」の軸がある。起源となるような研究はQ1とQ2に存在しています。 そして、組織の役割についても語った。 ●　研究組織管理運営について、５つの原則を述べた。 ●　広い領域での優秀な研究者を採用する ●　異なる背景の研究者を集める ●　研究者に明確なVisionを与える ●　研究者に自由に発想させる ●　相互に刺激し合うよい雰囲気を維持する さらに、こういった「狭い分野の人はBreakthroughの創発に貢献できない」。 このようなことから、僕はあらためて組織のリーダの役割は重要だと感じました。やはり、Visionを見せてもらいたいですね。そして、できるだけ多く、センターの皆さんと交流しなきゃと感じさせられた。 今後からは独創性の高い起源となるような研究を目指します。 そのまえに、もうちょっと日本語も勉強したほうがいいかも。 ちなみに、 市川惇信先生のHPにリンク しました。

前回ブログで紹介したテニュアトラックシンポジウム の細かい内容がわかった。 改めて紹介します。 科学技術振興調整費「若手研究者の自立的研究環境整備促進プログラム」（平成１９年度採択） 長崎大学テニュア・トラックシンポジウムー志と覇気にあふれた若者が集う大学を目指してー 日時：2009 / 02 / 16 (月) 14:00〜 場所：長崎大学総合教育研究棟２F　多目的ホール プログラム １４：００　挨拶 １４：０５　若い研究者からブレークスを引き出すために １４：４５　優れた人材を確保するテニュア制度：米国のテニュア制度にみる １５：２５　若手研究者の自立的研究環境プログラムにおけるテニュア・トラック制度 １６：０５　長崎大学におけるテニュア・トラック制度 １６：３５　閉会挨拶

プロットの記号です。 plot()のファンクション内に「pch」をつかって指定してください。 pch 1から16のいろは「col」でしていできる。pch 21から25は二つのいろをつかえます。「bg」をつかって内部の色が指定できる。「col」をつかって、まわりの色の指定ができる。

今日は作図とANOVAの紹介をしました。 一番Basicのプロットは散布図です。コードはこちら plot(ydata ~ xdata, data = maindata, type = "b", las = 1, pch = 21, col = "orangered", bg= "gold", lwd = 3, cex = 2, xlim = c(0, 10), ylim = c(0, 100), xlab = "X data", ylab = "Y data") 主なoption: type (データプロットの形) p - points l - lines b - both (points and lines) c - similar to both, without the points o - overplotted h - histogram-like lines s - stair steps S - alternative stair steps n - no plotting las (軸ラベルのスタイル) 0 - 軸と並列 1 - 横向き 2 - 軸と垂直 3 - 縦向き pch (プロット記号のスタイル) 25種類の記号があります。他の記号の指定できる。 col(記号の色) colors()と言うファンクションをつかえば、ベースの６００以上の色を選択できる。 rgb()のファンクションを使うと、16,777,216種類の色から選択でくる。また、alpha transparencyをつかえば、透過性のある色も使える。 bg(記号の背景の色) 記号21 ~ 25の背景を選択できる。 lwd(線の太さ) データプロットの線の太さをしていできる。 cex(プロット記号の大きさ) データプロットの記号の大きさをしていできる。 xlim(X軸の範囲) X-軸の範囲を指定できる。 ylim(Y軸の範囲) Y-軸の範囲を指定できる。

今日のゼミでは、データの読み書きとsyntheticデータについて紹介しました。 皆さんは習ったことを覚えているかな？ 今日の宿題 アオサという緑藻を4条件の水温で10日間培養した。データから成長率を見積もりたい。 まず、データを入力してください。 raw growth rate data "temperature","size_day1","size_day10" 12,9,19.9 12,10.2,23.8 12,9.5,19.6 12,10.1,18.9 12,12.2,20.4 12,10.3,18.9 16,14.4,26.9 16,12.2,28 16,13.3,29.3 16,14.2,25.9 16,14.8,26.7 16,12.9,25.5 20,14.4,29.2 20,16,32.5 20,15.3,26.2 20,15.5,28.5 20,14,31.2 20,14.5,29.2 24,16.5,32.7 24,16.8,34.1 24,15.2,31.6 24,14.1,31 24,15.1,33.1 24,15.9,36.2 僕だったら、scan()を使って、格変数にいれ、data.frame()でまとめてwrite.csvを使うな。 これを入力して、"ulva.csv" というファイルとして保存してください（R以外のソフトは禁止です！）。 *Bonus （挑戦してみてください） 成長率の方程式：　growth = (size_day10 - size_day1) / (day10 -day 1) Rでこの様なもの計算は簡単です。 例えば、このコードを実効してみて： a=1:10 b=2*(1:10) a b b-a b+a a/b a*b mean(a) mean(b) mean(a+b) mean(c(a,b)) データ入力とデータの保存ができたら、合格です。BONUSは次回紹介するつもりの内容です。

今週のRゼミはデータの操作を紹介します。 台風15号について 。 警報の発表 の場合、再来週の水曜日（10月15日）に延期されます。 今週水曜日　10月1日　１２：００〜１３：００ 海洋センターセンター長室 昼飯・ノートパソコンをわすれずに。 ゼミで使うデータはあしたまでによいします。 データを入力したあと、R内のデータテーブルの作り方とか（data.frame）、計算の仕方（）、簡単なと統計の計算など。 たとえば、統計なら： 平均：mean() 標準偏差：sd() ばらつき：var() のようなものと、回帰線の計算も紹介します。

水曜日のゼミは意外とうまくいきました。Main Campusからも学生や先生らが参加してくれたので、いい感じに賑やかでした。やっぱりゼミは賑やかではないといけないね。 第1回目のゼミの内容はデータの入力のことだった。 ちょくせつデータをRに入れる場合はscan()というファンクションを使いましょう。 例１）　mydata1=scan() 文字を入れたい場合 例２）　mydata2=scan(what=character(0)) ときどきこのようなデータもあります。 id length weight 1 23 321 2 24 542 3 21 4 32 112 Rの入力は： > id=1:4 > length=scan() 1: 23 2: 24 3: 21 4: 32 5: Read 4 items > weight=scan() 1: 321 2: 542 3: NA 4: 112 5: Read 4 items > そして、これの出力は： > data.frame(id,length,weight) id length weight 1 1 23 321 2 2 24 542 3 3 21 NA 4 4 32 112 > ファイルから入力したい場合、read.table()を使いましょう。 例えば、 例４）mydata=read.table("name_of_the_file") この場合だと、"name_of_the_file"のなかのデータの形式がスペース区切りで、１行めは変数の名前です。 id length weight 1 23 321 2 24 542 3 21 4 32 112 ところが、コンマ区切りの場合は： 例５：mydata=read.table("name_of_file", sep=",") を使います。 id ,length, weight 1, 23, 321 2, 24, 542 3, 21, 4, 32, 112 次回はこのようなデータをどう操作するのかを紹介します。

6月27日、水産学部のゼミをU澤さんとした。前回の半生で、さらに流体力学と藻類の話をわかりやすくしたつもりで発表した。ま、最初からは置くにいた方々はうなずきながら聞いてくれていて、ほっとした。でも、僕としてはあまり単純なはなしになったんではとおもっている。難しい話をわかりやすくかつ日本語でやるのはたいへんだね。なんかいいわけにしか聞こえないので、アイディア・言語力をあげながら頑張るしかないね。 ちなみに、内容は前回のPPTに最近とったデータを加えただけ。申し訳ありません。 I presented a lecture on my work with hydrodynamics and macroalgae in a combined seminar with Dr. U. I tried my best to make the lecture easier to understand; personally I think it was too simplified. Nevertheless, some people in the back of the room were nodding their heads, so it appears that it was easier to understand. Unless they were sleeping... In anycase, trying to discuss a complicated topic in Japanese is quite difficult. I'll just have to get better at Japanese and find better ways to present the topic. Most of the presentation was from my previous one, except that I added some new data that I recently analyzed.

今日は海洋生産セミナーのプレゼンの日。海藻と物質輸送の関係について発表した。最初は英語でやろうと思っていたが、前回のUざわさんのとき、学生の方がおおいとおもいだしたので、急遽日本語の発表にした。内容には専門的なことがおおいので、わかりやすく説明したつもりです。海藻の写真などをたくさんだして、はじめは学生の多くついてきてくれたと思うが、方程式や数字などがでてくれと、ポカーンとしたが顔がおおくなった。やはり、学生は数学がにがてなのかな。多分、説明がわるかったんではないかと。 ま、気にってくれた人もいたが、この分野をおもしろくするために頑張ります。 ちなみに、今回のイメージはタイトルに使ったスライドです。

４月２日の午後Rutgers UniversityのDr. Paul G. Falkowskiが１時間以上の講演会をしてくれました。Falkowski博士は海洋の基礎生産研究の第一人者で、生理学、地球化学、進化学まで広くかつ革新的な仕事をしている有名な先生です。今回の講演会は「Why is the land green and the ocean red?」と言うタイトルで、微細藻類の進化について語りました。簡単に説明すると、陸上植物のほとんどの生物は緑色のプラスチド（色素体）「green plastid, chl a+b」が存際しますが、海のものは赤色がおおい「red plastid, chl a+c」ということです。 これらの論文を参考にしてください： Behrenfeld, et al. 2006. Nature 444: 752-755. Falkowski. 2006 Science 311: 1724-1725. Falkowski, et al. 2005. Science 309: 2202-2204. Falkowski, et al. 2004. Science 305: 354-360. Falkowski, et al. 2000. Science 290: 291-296. Falkowski, et al. 1998. Science 281: 200-206. Quigg et al., 2003. Nature 425: 291-293.