雑記

電気泳動結果の印刷 実験するにあたって日時、方法、結果などの諸々を実験ノートに記録する。 最近は iPad みたいなタブレット端末を使ってデジタルに記録する人もいるらしいけれどコストだとか互換性とかの問題があるので多くの人が未だに紙のノートを使っている。 文字情報とか簡単な図や絵であればボールペン一本でなんとかなるものの、DNAやタンパクの 電気泳動の写真は印刷して貼り付けるしかない 。DNAの電気泳動は 頻繁に使うので簡便に印刷する必要がある 。 弊研究室の現行のしくみだと、Biorad のゲル撮影装置が継ぎ接ぎになったものを使っている。まず、CCDカメラで取られた映像はインテグレーターで積算されて明るさを得る。その後、８インチぐらいのブラウン管ディスプレイと感熱紙プリンターへ送られる。全体的に 旧世代な装置で壊れると修理すらままならない 構成をしている（実際に、UV投射装置は壊れたので少し前にLED化された）。 CCDカメラ --> インテグレーター --> ブラウン管ディスプレイ と 感熱紙プリンター 感熱紙プリンター 身近な感熱紙というとレシートがあるが、撮影装置の感熱紙プリンターはもっと印刷解像度が良い。今どきこの手のプリンターが使われるのは、超音波エコーで胎児を撮影した時の記念写真ぐらいらしい。新しく買おうとすると本体価格で１５〜２０万円程度する。印刷コスト自体は高品質紙だと一枚あたり９円程度、低品質紙だと一枚あたり６円程度とインクジェットプリンターと比べても遜色ない。電気泳動の写真は黒字に白抜きなので感熱紙は勝手が良い。ただ専用の感熱ロール紙も問題で、互換性のある製品がなくなるといくらプリンターが元気でも使えなくなってしまう。前述の高品質紙は最近販売中止になってしまった… ということで代替の仕組みに緩やかに移行できると不安がない。 ゲル撮影装置の代替 その１：完全にデジタル化して印刷しない 撮影装置自体はLED化されたので、段ボールの箱でも被せればスマホやデジカメで十分写真が撮れる。 昔のCCDカメラより最近のスマホの方が画質や感度が抜群に良い ことが多い。ということで、印刷しないパターン。シーケンスの結果など実験の種類によっては必ずしもデータを貼らない場合もある（特に最近はあらゆるデータをノート...

１．長方形を描く（Mキー） ２．一番下の長方形の角を１つ削除して三角形にする（ダイレクト選択ツール：Aキー） 切りっぱなしになるので一応、右上と左下のアンカーポイントを選択して「右クリック」→「連結」しておく。 ３．上辺のアンカーポイントを選択して右にずらす Shift キーを押しながら矢印キーを使うと再現性が良い。ここでは２回分動かした。 ４．右上のアンカーポイントを選択してさらに右にずらす。 ここでは Shift + → １回分。 ５．適当に重ねる ６．「パスファインダー」パネルから「形状モード」の「合体」を選択してまとめる おまけ Illustrator では選択したオブジェクトのみをファイルとして書き出す機能はない（少なくともCS6時点では）。 アートボードを指定したりスライスを作ったりすれば良いけどとてもめんどくさい。 そこで一旦、Powerpoint に貼り付けて配置し、右クリックメニューから「図として保存」する。 これで選択していたオブジェクトのみをPNGやPDFとして簡単に書き出すことができる。

ダウンロードとインストール http://www-mvsoftware.ch.cam.ac.uk/ ここからダウンロード。簡単なユーザー登録が必要。 サイズの大きい psiblast の database もダウンロードする。 動作環境は Python2.7 Python3 では動かない。3.X用に書き換えてみようと思ったけれど断念した。 BLSAT+ ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST からダウンロード PSIBLAST のデータベース s2Dのサイトからダウンロードする。s2D_parameters.txt の設定に データベースの場所を設定する 詳細は追記予定 "the psiblast." を Google翻訳にかけると「柴犬」と出力される。 たまに謎の出力がでるのは中間言語をはさんでいるからだろうか…

塩基配列のデータを扱うときは MS Word じゃなくて ApE を使おう。という話 ApE を使おう ApEとは その名も A plasmid Editor という事で、プラスミドのためのテキストエディタです。とはいえプラスミド以外の塩基配列も扱うことができる優れたソフトです。現在は無料で公開されており、Windows でも Mac でも使うことが出来ます。 MS Word ではダメなのか？ 「餅は餅屋」ということで、ApE をはじめとした専用のエディタには塩基配列の編集に適した機能が豊富に備わっています。MS Word でも同じようなことは出来ますが、無駄な時間と変な工夫をしなくても済むならそちらを使った方が良いでしょう。間違いも少なくなります。 ApEのインストール 早速、インストールしましょう。 http://biologylabs.utah.edu/jorgensen/wayned/ape/ ここから使っているOSのロゴをクリックしてダウンロードしてインストールする。 ApEの初期設定 最初にこれだけは設定しておくと良いです。 メニューから設定画面を開く。Mac だと [ApE] ->  [Preference]（⌘ + ,）。Windows だとたぶん [Edit] か [Tools] から [Preference]。 [Files]タブから、ファイル形式を GenBank、拡張子を .gb にしておく。（もとからこの状態かもしれないけど念のため確認） Save Files in Format: GenBank Default File Extension: .gb Genbank 形式のファイルを編集してみる Addgene のサイトから pUC18 ベクターの .gb ファイルをダウンロードしてみましょう。適当なファイルがある方はそれで試して下さい。 https://www.addgene.org/browse/sequence_vdb/4490/ [Sequence] タブから [Genbank] を選択すると、GenBank 形式の配列が表示されます。配列をクリックしてから、Ctrl + A、Ctrl + C ですべて選択してコピーしてください。...

今年の1月末にインドで開催された International Congress of Cell Biology 2018 に参加してきたので色々メモ書き。 （写真は会場付近の典型的な風景、荒野） 学会の概要 IFCB (International Federation for Cell Biology) が２年おきに開催している学会で、1984年には東京であったらしい。日本語で言えば国際細胞生物学学会といったところで、日本からは日本細胞生物学学会が関わっている。APOCB (Asian Pacific Organization for Cell Biology) と ISCB (Indian Society of Cell Biology) の年会も共催という形で乗っかっている。今回はインド中部の ハイデラバード という都市で行われた、ハイデラバードはインドで５番目に大きく最近はIT関連で栄えているらしい。といっても都市部から一時間ぐらい離れた郊外の会場兼宿泊地のホテルに一週間ぐらい隔離される。 参加登録 参加登録の締切は８月頃だったのが、何度も延長して１１月頃まで伸びていた気がする。 登録の段階でパスポートの情報が必要だったので持ってない人は早めに取得しておくべき。戸籍謄本を取るのに一週間、申請から発行にまた一週間ぐらいかかった。 海外送金 インドの厳しさ体感ポイントその１。 参加費と宿泊費がセットになっていたのでまとめてクレジットカード払いで送金する。海外からの参加者はドル建てで払うはずが、どうやってもインドルピーでの振込画面しか出てこない。ドルとインドルピーでは桁が２つぐらい違うが、とりあえずそのまま払ってやろうと思った。ところが、クレジットカードの決済が下りない。後々インド国内でもクレジットカードが使えないことが多かったので調べると、犯罪防止に国外のカードが使えない用になっていることがあるらしい。事務局に問い合わせても「ちゃんと使えてるよ」と言われたが、後で見るとしれっと「国外の人は海外送金を使ってね」と追記されていた。 結局、郵便局の窓口で送金して、 郵便局での手数料に2500円、郵便局が知っているインド行きの手数料に１０ドル もかかってしまった。１０日ほどで大会事務局から確認が来たが「１５ドル足りない」と言...

制限酵素で切れるアミノ酸配列をPythonで設計する話。 2008年のノーベル生理学・医学賞の対象になった蛍光タンパク質は日常的に便利に使っているわけですが、当時のノーベル賞関連の記事を見ると、 GFP 遺伝子をクローニングしてアミノ酸配列を決定した Daglous Prasher 博士は職に恵まれずバスの運転手をしていたらしい。今のうちに大型二種免許取っておこうか… それはさておき、GFPと研究対象のタンパク質をつなげる際には少し工夫が必要な場合があります。蛍光タンパク質で目印をつけるとか、蛍光タグなんて表記をされると小さくついているような印象を持ちますが、分子の大きさ（分子量）を考えると意外に大きいものです。 それが、他のタンパク質に結合してはたらく時には非常に邪魔になります。そこで、発現量を減らしたり、重複している遺伝子の一つだけ蛍光タンパク質を付けたり、別コピーのプラスミドとして導入したりします。そうするとまばらに標識されて本来の性質に近い状態で観察できます。また、蛍光タンパク質と目的のタンパク質の間にリンカー配列とよばれるフレキシブルな配列を適当に（グリシンとかセリンがよく使われる気がする）つけることで立体的な障害を減らすことが出来ます。 このように"適当な"配列を使うことがしばしばありますが、PCRなどを使ってプラスミドを作る時にいちいちシーケンスを読んでいると大変なので、制限酵素で切って調べられると都合が良いです。しかし、制限酵素できれる任意のアミノ酸配列を考えるのはとてもめんどくさい。そこで、総当たり的に制限酵素で切れる配列を探すPythonプログラムを書きました。 Javascript版を作ったのでここから使えます。 https://sites.google.com/view/morita-rikuri/ツール/Digestable-Codon-Finder 入力: アミノ酸配列 出力: 塩基配列とそれを切断する制限酵素 １．コドン表を準備する かずさDNA研究所のデータベース から分裂酵母のコドン表を検索して、辞書形式にしました。 ２．制限酵素の認識配列を準備する これは適当に調べたものを、同じく辞書形式に。 ３．リンカーとその前後のアミノ酸配列を受け取る Pytho...

近似直線・近似曲線を求めるには SLOPE 関数と INTERCEPT 関数を使おう。 学生実習のTAをしていて、気になった話。 １年生の実習ということで、酵素活性を測定してミカエリス・メンテンの  K m 値を求めるというものでした。目的の１つとして、Excelを使ってセルに計算式を入れて必要な値を求める方法を押えるというのがあります。その時、グラフの機能から近似直線の傾きと切片を得るのですが、どうしても傾きと y 切片は手入力で別のセルに書き込む必要がありました。これはとても不便で、何のための表計算ソフトなんだと思ったので少し調べてみました。 グラフから作成した近似式の係数を取得する汎用性ある関数はないようです。幸いなことに、直線近似については関数を使って別途求めることで係数を計算できます[1]。 SLOPE関数: SLOPE(yの値, xの値) INTERCEPT関数: INTERCEPT(yの値, xの値) SLOPE関数では近似直線の傾きが、INTERCEPT関数ではy切片が得られます。これを使うと表示された関数から手入力を介すること無く計算を進められます。 他の曲線についてはどうするんだということが気になりますが、直線にしてやれば良いようです。 累乗近似: y = ax^b 自然対数を求めるLN関数を使うと、LN(y) = LN(a) + b LN(x) となるので SLOPE(LN(yの値), LN(xの値)) で 指数の b が傾きとして求められ、 EXP(INTERCEPT(LN(yの値), LN(xの値))) で係数の a が切片として求められます。 指数近似: y = a e^bx a = SLOPE(yの値, EXP(xの値)) LN(y) = LN(a) + bx より b = SLOPE(LN(yの値), xの値) 対数近似: y = a log(x) + b これは直線近似そのまま xの値 を LN(xの値)にすれば問題ない。 また、FORECAST関数を使うと近似直線を使った yの値を直接求められます。この値と元の yの値から計算すると決定係数 R2 を求められます。RSQ関数を使えばもっと簡単。 さて多項式はどうしようか言うヒトのために LINEST関数なる...

制限酵素とは 大腸菌のような細菌にはファージと呼ばれるウイルスが感染することがあります。大腸菌にとっては困るのでこれを防ぐためにウイルスのDNAを切って対抗します。この時に使われる酵素を制限酵素といって、ファージの増殖を制限する酵素という意味です。制限酵素の中でもII型制限酵素というのは特定の塩基配列を認識して切断するので分子生物学の研究に非常に便利に使われてきました。認識配列かつ切断配列は回文配列（パリンドローム）と呼ばれていてEcoRIという酵素なら G↓AATTC という配列を認識・切断します。 制限酵素かるた 普段使うような制限酵素はそれなりにたくさんあるし、パソコンで検索すればすぐに出てくるので特に覚えるつもりもないし覚える必要もそんなに無いものです。ところが、制限酵素全盛期を生きてきた先生はすらすらと名前と認識配列が出てくるので、少しぐらい覚えてみようかと思いました。なにかゲームにでもすれば面白そうだったので、制限酵素かるたなるものを作ってみました。 作り方その１（手作業でつくる試作品） １．印刷用デザインを作る A3サイズに収まるように酵素名の札と認識配列の札とウラ面を作りました。札の縁の色は切断面によって色分けしました。5'突出は赤、3'突出は青、平滑末端は黄緑にしました。 ２．印刷する わりと手軽にA3印刷ができるコンビニ印刷を使いました。酵素名札と認識配列札とウラ面をオンラインでアップロードしておいて、番号入力で印刷できるものを使いました。 ３．厚紙に貼る ペラペラのコピー用紙では心もとないし何より面白くないので厚紙に貼り付けました。使ったのは板目紙という昔の紐閉じファイルの表紙に使われているような厚紙です（ コクヨ 板目表紙 A3 10枚 ）。のりで貼り付けるとしわしわになるのでスプレーのりを使いました（ 3M スコッチ スプレーのり77 ミニ缶 100ml ）。さすがはスプレーのりで、A3の紙でもシワひとつなく貼れました。ところが、裏表の位置を合わせるのがとても難しく表と裏で最大5mmぐらいずれてしまい、世の中の工業製品の精度をあらためて認識しました。 ４．切断 カッターを使って切断しようと思ったのですが、切れ味が良くないのか貼り付けた紙に引っかかってよく切れませんでした。...

二面角とラマチャンドランプロットでRamachandran Sphereを描いてみた話 の続き。 Pythonではmatplotlibという標準ライブラリで図を描いていました。この方法だと（知る限りは）三次元のグラフを描いたとしてもマウスでグリグリ回したり出来ず、プログラム上で角度を指定する必要がありました。これでは面白くない。 ということで、Rを使ってマウスで動かせるグラフを描いてみました。 結果のファイルはここからダウンロードできます https://drive.google.com/open?id=1BYonqzjTAmGfzANZtpnrV_naoI3F2tZu 参考にした記事 http://kohske.github.io/ESTRELA/201501/index.html http://stackoverflow.com/questions/39778093/how-to-increase-smoothness-of-spheres3d-in-rgl/ #rglライブラリのインストール（初回だけ、コンソールで実行すればいい） #install.packages("rgl") #rglライブラリを読み込む library(rgl) #二面角を保存したcsvファイルがある場所を作業ディレクトリにする setwd("~/hogehoge/") #csvファイルを読み込む #一行目のヘッダーは i-1, i, i+1, phi, psi #phi, psiは0~1に正規化されている data <- read.csv("nimenkaku_no_file.csv", header=T, encoding="UTF-8") #極座標を直交座標に変換する #phi は 0->1 を 0->2piに #psi は 0->1 を pi->0に x <- sin((data$psi-1)*-pi)*cos((data$phi-0.5)*2*pi) y <- sin((data$psi-1)*-pi)*sin((data$phi-0.5)*2*pi) z <- cos((data$psi...

タンパク質と二面角 タンパク質はアミノ酸が繋がって出来ている。クリスマスツリーに飾る電飾で言えばメインのケーブルが主鎖で電球（最近はLEDか）のところが側鎖と呼ばれる。側鎖はその種類でタンパク質の性質が変わってくるので大事な部分だけれども、それなりの大きさがあるので配置の仕方に制限がある。詳しくはWikipediaの 二面角 の記事参照。 主鎖を構成する N-Cαまわりの角度をφ（phi）、Cα-Cまわりの角度をψ（psi）とする。これを既知のタンパク質の構造についてプロットすると、側鎖の性質からφとψが取る値はある程度制限される。このプロットをRamachandran Plot とかRamachandran Diagramと言う。ラマチャンドラン プロット。google検索してたくさん出て来るラマチャンドランさんと、このプロットを考えたラマチャンドランさんは別人。（インド系らしい長いけど慣れると語感がいい名前） ここから本題 タンパク質の立体構造について記載されたファイル（.pdb形式）が公共データベースである PDB から得られる。このファイルには原子の配置座標が含まれているので二面角を計算してプロットすればいい。今回はPDBでヒトのタンパク質について233ファイルを使った。二面角は157万とちょっと得られた。 （書き始めたけどコードはきれいじゃないので整理したら載せる） 二面角の計算はここを参考にした。 http://stackoverflow.com/questions/20305272/dihedral-torsion-angle-from-four-points-in-cartesian-coordinates-in-python Ramachandran Plot らしいものが描けた。左上の群は主にβシートに由来する。真ん中はほとんどαヘリックス。（単純にこのデータから二面角を機械的に予測させると、とりあえずαヘリックス 扱いにしておけば平均的に正答率が高くなるので使い物にはならない。また別の話。） これを中心のアミノ酸ごとに描くと、少しおもしろい。グリシン（G）は側鎖が水素原子だけなのでフレキシブルに二面角を取ることができる。プロリン（P）は側鎖が主鎖と環を作っているので制限が強い。 おまけ：Ramachan...