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2017年5月12日 (金)

小保方さんはpythonできるのかしら?

pythonはラズパイの公式言語。昔のベーシックのようなインタープリタ。シンタックスエラーなんて何年ぶりだろ? 懐かしい。CUIなんてMS-DOSそのものだもの。コピペもできない。それで挫折したんだよう~(泣)

>ナムラター・ウデシは、ヒト細胞のプロテオーム解析(プロテオミクス)の手法に精通している。プロテオーム解析とは何なのか、なぜそれが重要なのか、読者にはさっぱりわからないとしても無理もない。大学院で何年も経験を積んでようやく習得できる、複雑な研究手法なのだ。とりあえずいまは、疾病研究に重要な手法だということを覚えておいてほしい。

ブロード研究所のプロテオミクス研究室グループリーダーであるウデシは、複雑な細胞機能の謎を解明すべく日夜研究に励んでいる。さらに彼女は幼い2児の母でもあり、自由時間はまったくないに等しい。

それでもなお、彼女は毎日数時間かけてプログラミング言語「Python」を学んでいる。

「博士研究員として働き始めて以来ずっと、データ解析を自動化できたらいいなと思っていたんです。でも、わたしにはプログラミングの知識がなかったので、詳しい人を探し出しては協力をお願いしていました」と、ウデシは言う。しかし、このやり方は手間がかかるし、限界がある。それゆえ彼女は現在、ハーヴァード・エクステンションスクールでプログラミングの初級講座を受講しているのだ。ウデシだけではない。ボストンでブランチをとっていた生物系の博士研究員数人に、プログラミングの勉強をしているか尋ねてみたところ、全員がイエスと答えたのだ。生物学者に必須の要素がカリキュラムから欠落していることを全員が認識し、彼らはそれを自力で補おうとしているのだ。

そんな時代になったのか、と驚かされる。いまや生物学の主流はビッグデータだ。生物学者は研究室に通いつめ、生命体からデータを引き出す。「CRISPR-Cas9[日本語版記事]」のような新たな研究ツールの登場により、ますますデータは増える一方だ。ウデシも以前はExcelで自分の研究データを管理していたが、ここ5年でデータセットは急激に巨大化した。「1万5,000件のデータポイントを手作業で確認するなんて、もはや不可能なのです」と彼女は言う。すべてを分析するためには、生物学者は自分の実験にあわせたプログラムを自分で書くしかない。

http://wired.jp/2017/05/11/biologists-teaching-code/

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