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ワークフローをAIがヘルプ、写真編集など新機能続々。「DaVinci Resolve 21」を使う
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Linuxカーネルの論理バグ“Copy Fail”が示した論理バグとゼロコピーの危険な連鎖
階戸アキラ
2026-05-11
2026-05-13
タンパク質の核局在および核外輸送シグナルの構造支援予測のためのウェブツール SPSignal
2026 Nucleic Acids Research 核局在化シグナル (NLS) nuclear export signal (NES) web tool
核局在シグナル（NLS）と核外輸送シグナル（NES）は、核膜孔複合体を介したタンパク質の核細胞質輸送を媒介し、タンパク質機能の重要な決定因子である。しかし、これらのシグナルの短く縮重した配列パターンは、配列ベースの予測手法において偽陽性率が高くなる原因となることが多く、核輸送を媒介しないタンパク質にも同様のモチーフが広く存在する。そこで本稿では、配列ベースの予測と構造的特徴を統合することでNLSおよびNESモチーフの同定精度を向上させるウェブサーバー「SPSignal」を紹介する。SPSignalは、実験的に検証されたシグナルのキュレーション済みデータセットと、実験的または予測されたタンパク質構造から得られた溶媒接近性、内在性無秩序性、構造コンテキストの解析を組み合わせる。これらの特徴を用いて、RuleFitアルゴリズムに基づく解釈可能な機械学習モデルが、構造的に露出しており、したがって機能的である可能性が高い候補モチーフを優先する。このウェブサーバーは、配列予測器と構造情報に基づく解析を統合したワークフローを提供し、タンパク質配列または構造を入力として受け取り、予測されたシグナルを3次元コンテキスト内でインタラクティブに可視化する。 SPSignalは候補モチーフに信頼度スコアを割り当て、ユーザーがタンパク質配列および構造に沿った空間分布を探索できるようにする。検証済みの局在シグナルを持つタンパク質への適用により、SPSignalは感度を損なうことなく偽陽性を減らすことで予測精度を向上させることが示されている。SPSignalはhttps://sps.cragenomica.esで利用可能できる。
webサービス
https://sps.cragenomica.es/ にアクセスする。
manualページも用意されている。
タンパク質配列またはタンパク質構造のどちらを入力する。
タンパク質配列の場合、FASTAファイル（.fa、.fasta、.txt）をアップロードするか、アミノ酸配列を貼り付ける（1ファイルにつき1つの配列のみ）。
標準アミノ酸（ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY）のみ認識する。最小：30アミノ酸、最大：3000アミノ酸。SPSignalは改行を無視して有効な文字を自動的に検出する。
タンパク質構造の場合、PDBファイルをアップロードする（.cif / .mmCIFファイル）
少なくとも1つのタンパク質chainが含まれていること。タンパク質鎖には標準アミノ酸のみが含まれていて、主鎖原子が存在すること。負の残基インデックスは使用しない。非常に大きなギャップは推奨されない（ただし、禁止されてはいない）。水分子、小型リガンド、イオンは使用可能。非標準原子名を持つ金属は問題を引き起こす可能性がある。核酸や大型リガンドを含む鎖は使用できるが、解析時には無視される。アミノ酸配列は、アップロードされた構造から自動的に推定される。
ラン前にパラメータをセットする。
NLS：核局在シグナル（NLS）予測、NES：核輸出シグナル（NES）予測、NLS & NES：NLSとNES両方を予測。
NLS予測の設定にある2-stateは単純な信号パターンと非信号パターンを捉える。4-stateは、リンカー領域で区切られた2つの基本クラスターをモデル化することで、より複雑なアーキテクチャを捉え、単一成分および二成分NLSの両方を検出する。
デフォルトは4-state。閾値は事後確率を陽性と判定するための統計的閾値の設定（デフォルト：0.1）。値が小さいほど感度が高く、検出率が高くなる（マニュアルより）。
NES予測の設定にあるMInScoreは、最小スコアの設定で、0.0だと検出されたすべてのモチーフが保持され、値を大きくすると、弱い、または信頼度の低いNES候補が除外しされる。範囲: 0.0 - 10.0で指定する。デフォルト（推奨値）は0となっている。
構造に関する設定も用意されている。IUPREDモードは、IUPred3による内在性無秩序領域の推定方法を選択する。”long"はほとんどのタンパク質に推奨。長い無秩序領域の検出に最適化されている。"short"は短いペプチドまたは局所的な無秩序断片に適している。
NACCESSプローブ半径は、相対溶媒接近性（RSA）を推定するために使用するプローブ半径の設定（タンパク質表面をなぞる水分子の大きさを指定する値）。範囲：1.0～10.0 Åで推奨値：5.0 Å。これは大きなアミノ酸側鎖のサイズにほぼ相。
配列ファイルを選んだらStart Analysisをクリックする。SPSignalの多段階実行パイプラインが開始され、数分程度で結果が表示される。
（マニュアルより）SPSignalは、大まかに以下の処理を実行する。
入力解析：配列の検証と正規化
構造検索：ユーザー提供の構造の解析、または3次元構造の自動検索/予測
シグナル予測：NLStradamusおよびNESmapperを用いた、推定NLSおよびNESモチーフの同定と処理
構造無秩序プロファイリング：IUPRED3を用いた、候補シグナル配列の固有構造無秩序の計算
溶媒接近性推定：NACCESSを実行し、各シグナルに関連するウィンドウレベルおよび残基固有の値を含む、残基レベルの溶媒接近性を計算
特徴抽出：配列ベースおよび構造ベースの特徴を統合し、統一的な表現を作成
機械学習によるスコアリングと分類：学習済みのRuleFitモデルを適用し、予測スコアの計算、シグナルの分類、および信頼性の評価を実施
結果生成：出力テーブル、線形プロット、3D構造可視化、およびダウンロード可能なファイルの作成
出力例
デモファイルの結果を見てみます。
予測されたすべてのNLSおよびNESシグナルをまとめた2つの主要な結果テーブルが表示される。
NLSテーブルでは、タンパク質内で検出されたすべての推定NLSが表示される。各行は1つの予測モチーフに対応している。
（マニュアルより）タイプ：検出されたNLSのタイプ。配列：予測シグナルに対応するアミノ酸断片。開始位置：タンパク質全体の配列における断片の開始位置。終了位置：タンパク質全体の配列における断片の終了位置。Disorder：断片全体の平均固有無秩序度スコア（IUPred3）。Acc_all: 全残基の平均相対溶媒接近性（NACCESS）。Acc_K/R:リジン残基とアルギニン残基の平均相対溶媒接近性（NACCESS）。Pred_score：NLSstradamus予測スコア（値が高いほど信頼度が高い）。SCR（SPSignal信頼度ランク）：フラグメントの構造露出度予測スコア。1～5のランクで示される。
表の予測されたモチーフ行の右端にあるshowをクリックすると、右側の3D Viewerで該当する領域が拡大表示され、青色でハイライトされる。
候補NLS/NESがタンパク質表面に露出しているか、構造内部に埋もれているかを確認できる。
3D表示では、構造的に露出したNLSモチーフは青、構造的に露出したNESモチーフは赤、露出していないNLS/NES候補は黒、残りの残基は灰色で表示される。3D viewは、マウスまたはタッチ操作で構造を自由に回転、パン、ズームできる。
2番目のテーブルは、NES候補を表示する。NESでは、Disorder、全体のアクセシビリティに加えて、NESに特徴的な疎水性残基のアクセシビリティを用いて評価される。
（マニュアルより）タイプ：検出されたNESの種類。配列：予測されたシグナルに対応するアミノ酸断片。開始：タンパク質配列全体における断片の開始位置。終了：タンパク質配列全体における断片の終了位置。Disorder：平均固有無秩序度スコア（IUPred3）。Acc_all: 全残基における平均相対溶媒接近性（NACCESS）。Acc. V/L/I/M/F: 疎水性残基（Val、Leu、Ile、Met、Phe）における平均NACCESS溶媒接近性。Pred_score：NESmapperの予測スコア（値が高いほど信頼度が高い）。 SCR (SPSignal信頼度ランク）：フラグメントの構造露出度予測スコア。
NESもshowをクリックすると、右側の3D Viewerで該当する領域が拡大表示される。NESは黒色でハイライトされる。
Linear Oveview
予測されたNLSおよびNESモチーフの位置と分布がタンパク質全長で視覚化される。X軸は残基インデックスに対応し、各予測シグナルは配列上の対応する位置に表示される。構造的に露出しているモチーフは、異なる色（NLSは青、NESは赤）で強調表示される。
この表示により、予測シグナルが特定のドメインに集中しているか、無秩序領域に出現しているか、あるいは生物学的に関連のあるパターンを示しているかなどを評価できる（マニュアルより）。
NLSおよびNESテーブル、線形概要、3D構造可視化など、生成されたすべての出力は個別に、または圧縮パッケージとしてダウンロードできる。
その他（マニュアルより）
SPSignalではSCRが小さいほど、構造的に露出していて機能しそうと解釈する。
SCRが1のシグナルは真の機能的に露出したシグナルである可能性が最も高く、SCRが5のシグナルは大部分が埋没しており、タンパク質の予測構造から生理的条件下では機能する可能性が低いと解釈する。中間のSCR2～SCR4は手動で注意深く確認することが推奨されている。
引用
SPSignal: a web tool for structure-assisted prediction of nuclear localization and nuclear export signals in proteins
Camila Engler , Luciano A Abriata , Nicolas G Bologna
Nucleic Acids Research, Published: 11 May 2026
関連
メタゲノムデータに適用可能な機械学習モデル SignalP 6.0
kazumaxneo 2026-05-13 02:58 読者になる
2026-05-12
Codexの音声入力機能を使う
AI tips
Codexのアップデートにより、いつでも使える Voice dictation 機能が追加されました。
これを使うと、有料のサブスクリプション型音声入力サービスを使わなくても、実用的な音声入力を常に利用できます。条件はCodexが起動中であることだけです。
https://developers.openai.com/codex/app/features
Codexを最新版にアップデートし、Codexの設定を開きます。一般の下の方にある"音声入力ホットキーの切り替え"を選択します。
音声入力を開始するホットキー（ショートカット）を指定します。誤動作しにくいキーが良いでしょう。
Macの場合、マイクへのアクセス許可が必要です。システム設定＝＞プライバシーとセキュリティ＝＞マイクを開き、CodexをONにします。
あとはCodexを再起動すれば入力できるようになります。wordに音声入力してみましょう。
定義したショートカットを押すと音声入力待ちの状態になります。発話後、もう一度同じショートカットキーを押すと、数秒経ったあと、認識した文字がまとめて入力されます。
一回で問題なく入力できました。日本語についても高い認識精度を持っているように感じます。
コメント
音声入力が使えるようになると作業効率は上がると思います。ぜひ試してみてください。
ちなみに音声がテキストとして貼り付けられるタイミングは、話し終えたあとに再びショートカットキーを押した後です（さらに数秒のラグ）。この仕様を利用すると、キーボードを打っている途中や、別の作業をしている最中に音声入力を開始し、入力が終わったタイミングで文字を貼り付けたいアプリに切り替え、ショートカットキーを押してテキストを挿入する、という操作ができます。音声入力と通常の作業をパラレルに進めることもでき、便利な仕様だと思います。
参考
Codex app global dictation:
go to Settings -> General -> Dictation -> set hotkey
this lets you use Codex voice anywhere on your mac 🫡 pic.twitter.com/GVsruwMcUZ
— Anthony Kroeger (@kr0der) April 30, 2026
追記
Windowsマシンの場合、指向性マイクを購入してデスクに置いておくと便利です。入力ゲインを回転式の物理ボタンで調整できるタイプであれば、50 cmくらい離れた位置から話しかけても、自分の声を十分に拾ってくれます。指向性マイクであれば、室内の他の音声は拾いにくいため、扱いやすいです。私はコロナ禍の頃に購入した数千円程度の指向性マイク（ZENLO社）を使っています。
kazumaxneo 2026-05-12 01:22 読者になる
2026-05-11
ハイブリッドアセンブリに対応したメタゲノムの株レベル自動解析パイプライン StrainMake
2026 Bioinformatics docker snakemake Binning (metagenomics) metagenome taxonomic assignment strain-level profiling hybrid assembly
メタゲノム解析ワークフローは、品質管理やアセンブリからビニング、アノテーション、株レベルのプロファイリングに至るまで、複雑な多段階解析を伴う。既存のメタゲノム解析パイプラインで、柔軟性、再現性、ハイブリッドアセンブリのサポートを統一されたワークフロー内で実現しているものはほとんどない。本稿では、ショートシーケンス、ロングシーケンス、ハイブリッドシーケンスデータからのde novoメタゲノム解析のためのSnakemakeベースのワークフローであるStrainMakeを紹介する。StrainMakeは、品質管理、アセンブリ、ビニング、重複除去、分類学的および機能的アノテーションといった主要なステップすべてにおいて広く利用されているツールを統合するとともに、非冗長遺伝子カタログ、コミュニティスケールの代謝モデル、株レベルのマイクロダイバーシティ指標も提供する。モジュール設計により、代替ツールの使用、HPCシステム上でのスケーラブルな実行、SnakemakeおよびCondaを介した完全な再現性が可能になる。CAMI II strainマッドネスデータセットにStrainMakeを適用したところ、高品質なアセンブリとメタゲノムアセンブリゲノム（MAG）が生成され、サンプル間での株レベルの比較が可能になった。ハイブリッドアセンブリは連続性を向上させ、ショートリードアセンブリは実行時間を短縮した。これは、本ワークフローのベンチマーク能力を示している。StrainMakeはオープンソースであり、包括的なドキュメントとともにhttps://github.com/UMMISCO/strainmakeで入手できる。生成されたデータはZenodo（doi: 10.5281/zenodo.16950162）に登録されている。
step by step guide
An example of using the pipeline · UMMISCO/strainmake Wiki · GitHub
インストール
Github
#環境を作って導入
mamba create -n strainmake -c conda-forge -c bioconda python=3.11 snakemake conda pip -y
conda activate strainmake
git clone https://github.com/UMMISCO/strainmake.git
cd strainmake/
pip install -e .
#docker imageも用意されている（未テスト）
docker pull bapt931894/strainmake:latest
# show CLI help
docker run --rm bapt931894/strainmake --help
> strainmake --version
Usage: strainmake [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
StrainMake: reproducible hybrid metagenomics with MAG recovery and strain-level resolution.
╭─ Options ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
│ --version -V Show version and exit. │
│ --install-completion Install completion for the current shell. │
│ --show-completion Show completion for the current shell, to copy it or customize the installation. │
│ --help Show this message and exit. │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
╭─ Commands ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
│ init Interactively generate a config.yaml for the StrainMake pipeline. │
│ build Generate a Snakefile from a StrainMake configuration YAML. │
│ run Run the StrainMake pipeline using Snakemake. │
│ report Generate MultiQC report(s) from StrainMake pipeline results. │
│ prepare Prepare input data and results for the pipeline. │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
> strainmake init --help
Usage: strainmake init [OPTIONS]
Interactively generate a config.yaml for the StrainMake pipeline.
Walks through each pipeline section (preprocessing, assembly, …) and lets
you accept defaults, edit values, or skip a section entirely.
╭─ Options ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
│ * --samples -s PATH Path to the sample metadata TSV (columns: sample, sample_id, type). [required] │
│ --lr-format TEXT Format of long-read sequences: 'fastq' or 'fasta'. [default: fastq] │
│ --output -o PATH Path to write the generated configuration YAML. [default: config.yaml] │
│ --help Show this message and exit. │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
> strainmake build --help
Usage: strainmake build [OPTIONS]
Generate a Snakefile from a StrainMake configuration YAML.
By default all sections present in the config are rendered. Use --perform
to restrict to specific pipeline steps, and --post-processing,
--taxonomic-profiling, or --strain-profiling
for finer granularity within those steps.
Examples:
# All steps (config-driven, default):
strainmake build --config config.yaml
# Only assembly + binning:
strainmake build --config config.yaml --perform assembly --perform binning
# Post-processing with a subset of tools:
strainmake build --config config.yaml \
--perform assembly --perform binning --perform postprocessing \
--post-processing gtdbtk --post-processing carveme
# Taxonomic profiling with Meteor only:
strainmake build --config config.yaml \
--perform taxo_profiling --taxonomic-profiling meteor
# Strain profiling with only inStrain:
strainmake build --
2026-05-13
『中国蝶類図鑑』
情
中国蝶類図鑑』
青山潤三
（2025年8月25日刊行、南方新社、鹿児島, 235 pp., 本体価格4,800円, ISBN:978-4-86124-548-0 → 版元ページ）
大学図書館に納本された新着図書。「蝶の本」は自分で買うことはまずないが、図書館に並んでいるからにはありがたく借り出すことにした。その昔、自分でもっていた白水隆の『原色台湾蝶類大図鑑』（1960年、保育社）を抱え込んで舐めるように読んだことを思い出す。
leeswijzer 2026-05-13 08:25 読者になる
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『中国蝶類図鑑』
2026-5-13 掲載
アジ祭真最中のマアジの刺身
室温で溶け始めるマアジの刺身
クリックで閉じます
目の前で相模湾二宮沖の刺身の表面がうるうると溶けていく。
舌の上でまったりと甘味を放って、それでいて背の青い魚の味が強く感じられる。
夏のマアジの味だな、と思う。
水温が低いとエサの食いが悪いのか、春の初めはマアジの質にばらつきが出るが、５月ともなるとハズレなしになる。
１尾丸ごと食べても、もの足りなくなる。
二宮定置で分けてもらった３尾が全部消えてしまいそうで恐い。
火を受けて一度溶けてまた固まる
クリックで閉じます
もちろん塩焼き用に半身だけ残して、深夜酒に焼き上げる。
火がまわると半身の表面が溶けた溶岩のように吹き上がってくる。
見ていないと燃えてしまう。
熱いうちに食べるとおいしいけど、味がない。
冷めたら別種の味がするが、マアジ本来の青魚の濃厚な味がする。
ご飯の友として、酒の妻として一日中我が家も「アジ祭」だ。
この時季、定置網が大騒動なのである
マアジは北海道から九州まで、どこにでもいるが、微妙に旬が異なる。
神奈川県小田原市、小田原魚市場、二宮定置だけではなく、相模湾中が脂の乗ったマアジだらけであった。
４月、５月は毎年こうだ。
これを「アジ祭」という。
上から見ると左右に分厚い旬のマアジ
生殖巣が膨らんでいるのもあり、膨らんでいないものもある。
これから８月いっぱいまで産卵個体が揚がるのは産卵時期が長く、同じさが言わんでもずれがあるからだ。
４、５月に産卵したものは８月には完全に回復して、荒食いをして脂をため込むのだから「アジ祭」は長い。
水洗いして二枚に下ろして、半身は皮を引いて刺身にする。
骨つきの半身は振り塩をしておく。
これを随時焼き上げる。
マアジJapanese horse-mackerel, Japanese jack mackerel海水魚。大陸棚を含む沖合〜沿岸の中・下層。北海道全沿岸〜九州南岸の日本海・東シナ海・太平洋沿岸、瀬戸内海、屋久島、種子・・・・
コラムおさかな365以上日記
2026/05/12 掲載
ちょっとアニキのマゴチの刺身を食べて考えた
日本全国加工品図鑑
未利用魚・マイナー魚図鑑と基本
調味料・加工品図鑑
調理道具と器
さかな料理入門
2026-05-12
更新した
仕事 暮らし向き 研究
がんばって起床で6時過ぎに出勤。
研究室に到着後、まずは手書きの書類書き。
そのあと実験室に行ってサンプルをいろいろ出して実験の準備。
コーヒー飲んで一休みのあと、外に出て大学構内のカメムシの様子をうかがう。
ついでに昨日修理が入ったという圃場小屋のエアコンの様子もうかがう。
あっつい。
戻って、しばらく待ったけどメールが来ず。
ここでいったん退室することに。
車に乗って南区へ。
で、自動車免許証の更新手続き。5年前に比べるといろいろ自動化されとるけど、講習だけは普通に受けないといけない。
新しいのを受け取って帰路へ。
途中で昼飯。
研究室に戻ってすぐにあれこれのメール対応。学会事務仕事とか学生の研究計画とか。どんどん来るんでどんどん対応。
一通り済ませたところで退室。
100均とスーパーで買いもんしてから帰宅。
まだまだメール対応。
風呂。
テレビ観つつ筋トレとストレッチ。
まだメール来るんで対応。
沖縄の家族と交信して終わり。
marukamemushi2014 2026-05-12 00:00 読者になる
2026-05-11
出席した
仕事 研究
激しく二度寝してもうたけど、がんばって6時半すぎに出勤。
研究室に到着後まずはこまごま事務仕事で、留守中に届いた荷物の開封やメール書きなど。
そのあと学会事務仕事で書類作成。仕上げの段階なんで時間をかけて慎重に。
一通りできたところで関係者に送信。
外に出て大学構内のカメムシの様子をうかがう。
いったん戻って、今度は構内ATMに行ってお金を下ろす。
続けて構内コンビニに行って自動車税の支払い。
昼飯も買って戻る。
一休みのあと、まだまだ学会関係のメール書き。
そして大学から命じられとるイーラーニングの受講。
午後のセミナーの予習も少し。
時間になったところで学会地区委員会にオンライン出席。
コンビニのキムチ鍋とパックごはんで昼飯。
その後は事務室に書類を提出に行ったり、セミナーの予習をしたり。
時間になったところで今度は大学院の事務関係のオンライン会議に出席。
思ってたよりも早く終わる。
明日以降の実験の準備をしてから移動。
そして研究室のミーティングとセミナ。
終了後は指導する学生たちとあれこれ話す。
今日はここまで。
郵便局に寄って書籍代を送金。
スーパーで買いもんしてから帰宅。
ぐったり。
一休みのあと、風呂。
テレビを観つつ筋トレとストレッチ。
また少し事務仕事とメール書きをして終わり。
marukamemushi2014 2026-05-11 05:49 読者になる
更新した
出席した
5月13日(水) 02:00 更新
タブレット
Amazon
薄・軽・速の新「Amazon Kindle Scribe」。初のカラーモデルも
00:14
Gemini搭載ノートPC「Googlebook」登場。AndroidとChromeOSを融合
02:00
AI
Gemini
AI PC
買い物や予約もAIで自動化できる「Gemini Intelligence」
02:00
ソフトウェア/アプリ
Android
新機能
10秒止まって時間の無駄防止。Androidに新機能
02:00
2026年3月 能登半島旅
【石川県】ちょっと自転車で能登半島の「今」を旅してきたday2〜穴水→輪島→珠洲・禄剛埼灯台〜
12, 2026
輪島の街を見て回った。かつて訪れたことがある場所。だけど、その景色は大きく変わっていた。...
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2026年3月 能登半島旅(3)
2026年4月 丹波サイクルデイズ(0)