足軽日記

大根三昧

martesorex — 2008-08-20T13:24:09+09:00

TOEFの事務の方から大根一本をもらう。

一日置いたらちょっとフニャフニャになっていたので、早く食べなきゃいけない。

ということで大根を一気に調理する。
まずは、サンマを購入。
大根おろしを作る。

葉っぱの一部と適当に切った大根本体の一部をを味噌汁へ

残りの葉っぱは醤油で味付けをして炒める。

また大根本体の残りは適当に切って塩もみして冷蔵庫へ。
これは明日以降いただく。

味はまあまあ。
葉っぱの炒めはちょっと苦い。
豚肉と一緒に炒めて、玉子でとじればもう少しおいしく食べられそうだ。

自分のスコープ

martesorex — 2008-08-19T00:09:00+09:00

自分は、コーワとは縁が悪い。
双眼鏡では、ペンタックスのSPを買った後にBD32が出た。

スコープでも同じことがあった。
スコープを買うとき、ニコンかコーワか迷っていた。

コーワの方がよいと聞いてはいたが、予算的にニコンの方が安い。
しかも、当時ED3に限定色の黒が出ていた。

結局それが決定打になり、ED3を買ってしまった。

しかし、その後すぐにTSN-604がインターネット限定で発売された（現在は一般発売）。
値段もED3とあまり変わらない上に軽くて見えがいい・・・

上の写真は、利尻航路で撮った自分の愛機。
三脚は、ベルボンのカーボン。
雲台はマンフロットの700RC1。

長靴

martesorex — 2008-08-18T22:34:52+09:00

カッパと同じく、長靴も藪こぎでダメージを受ける。
今は、ホームセンターで買った安い長靴を使っているのだが、買ってすぐにササの突き刺し攻撃で穴があいてしまった。
安物買いの銭失い。

丈夫な長靴がほしいけど、あんまり高いものを買う気もしない。
値段のバランスが難しい。

アウトドアショップで売っている１万円くらいするやつはどれくらい持つのだろう？
突き刺し攻撃にびくともしなくて数年使えるならいいかもなあ。

キタキツネ

martesorex — 2008-08-17T05:25:45+09:00

夜の森林総研内ではよくキツネが出没する。
よく見るのだが、すぐに茂みに隠れて見えなくなる。

しかし、今回はなかなか逃げずに見ることができた。

車のライトだけでは、写真はぶれてしまう。
フラッシュ撮影もしてみたが、距離があるので、うまく撮れず。

そこでムービー撮影を試みる。

ところで何を食べているのだろう？
ムービーでは聞こえないかもしれないが、カリカリと音をたてながら食べていた。

そこで一度キツネには退散してもらい近寄ってみる。

だめだよ。キツネに餌あげちゃ。

時刻は３時過ぎ。
数時間前ここを通った時は、こんなものなかった。

だれかこの時間に来てあげたということか、
というか、キツネに餌を上げていて、車の光を察知して人が茂みの中に隠れていたんじゃ・・・

Keep me dry

martesorex — 2008-08-16T05:10:02+09:00

カッパは、モンベルのレインフィールダーを使っている。
モンベルのゴアカッパの中で一番コストパフォーマンスがいいものだと思う。
軽いし丈夫だし。
以前は、Bergのカッパを使っていた。これもいいものだったが、ところどころ穴があいたので、今のカッパに交代した。
ちなみにこの前買ったジャックの防止はTexaporeというゴアもどきの高機能素材。ゴアよりは性能が劣るようだが、帽子程度なら問題なかろう。

自分は、よく藪こぎをする。カッパの重要な性能に撥水性があるのだが、濡れたササの中を藪こぎすると、すぐに撥水性がだめになる。さすがに繊維製品なので、車のガラスにガラコを塗ったようなきれいな水滴はできずに、カッパが濡れてしまう。なんとかならないものか？NIKWAXを使っても濡れたササの水がべったりカッパにつくと水をはじくことなく濡れていく。雨のような水滴でないとカッパは撥水しないようだ。
もっとも完全に撥水しなくともちゃんと防水してくれさえすればいいのだが、やはりカッパがべっとり濡れていると染みてくるのか、自分の蒸気が発散しきれず結露するのか中がだんだん湿ってくる。なかなか完全に中をドライに保つのは難しい。昔のカッパよりは大分改善して快適にはなっているのだと思うけど、人はよくばりなのでこれよりももっとよいものを求めてしまう。今後の防水透湿素材の進化を期待します。

カッパを買い替えたのは去年。
買ってから１年ちょっと経った。
最近、右足がずいぶん染みるなあと思い、よくよく見たら裂けていた・・・
悲しい。ホザキシモツケやチシマザサの突き刺し攻撃には、わりと丈夫なレインフィールダーも耐えられなかったようだ。
非常に残念だ。そのうちストームクルーザーかストームハンターの下だけ買おうかな。
またお金が飛んでいく・・・

RiboSortの使い方

martesorex — 2008-08-15T14:54:01+09:00

まずダミーデータを用意。
１列目がフラグメントの長さ、これが１OTUにあたる。
2列目から７列目がそれぞれのサンプルに見られたフラグメントサイズとピークの高さ。
これをサンプルごとにテキストファイルに分割する。

dat<- read.csv("RiboSortsamples.csv")
library(RiboSort)
for(i in 1:6){
write.table(na.omit(dat[,c(1,i+1)]),paste("sample",i,".txt",sep=""),col.names=F,row.names=F)}

本来は、このサンプルごとのテキストファイルをひとつずつ用意して解析を始めることになると思う。
テキストファイルは、１列目がフラグメント長、2列目がピークの高さ。ラベルはいらない。

これでデータの準備ができた。
次にRiboSortを使ってソーティング。

まずは、データのリストをつくる。

file.list<- character(6)
for(i in 1:6) file.list[i]<- paste("sample",i,".txt",sep="")
file.list
[1] "sample1.txt" "sample2.txt" "sample3.txt" "sample4.txt" "sample5.txt"
[6] "sample6.txt"

これがRiboSortが他のR関数にない特有な操作。
データそのものを事前に呼び出してオブジェクト化するのではなく、先にリストを作って後でデータを呼び出すことになる。

そしてRiboSort()を実行する。
まずは引数の説明。
dataformat:データの出所。手動でつくったファイルなら"standard"。ABIのGeneMapperの出力ファイルなら"abisingle"または"abimultipel"、Beckmanなら"beckman"。デフォルトは"standard"

dye：プライマーの蛍光色素の種類？datafomartが"standard"なら関係なし。

output:abundanceの出力形式。個体数というか量のデータそのものなら"abuncances"、割合データなら"propotions"。デフォルトは、"propotions"。（MDSでは割合データを使うため）

repeats：１サンプルにつき何回繰り返しシークエンサーに流したか。繰り返したサンプルのデータの扱いは、mergerepeatsで設定

mergerepeats:繰り返しデータの扱い方。"none"は繰り返しをひとつのサンプルとして扱う。"presentinall"は、すべての繰り返しで現れたフラグメント長のものだけ採用。"presentintwo"は二つ以上の繰り返しで出たものを採用。"presentinone"は全部採用。

今回は、繰り返しなしの手動データなので

sorted<-RiboSort(file.list)

ちょっと時間がかかった後にsortedにソーティングされたデータが組み込まれる。
さらに、作業ディレクトリに４つのエクセルファイルが生成される。
Information File.xlsと、Abundances Output.xlsと、Proportions Output.xlsと、Ribotypes output.xls。内容はファイル名から大体想像ができると思う。

しかし、このエクセルファイルが厄介で、ファイルを開いてもうまく形になっていないので、区切りを変える必要がある。
Infomation File.xlsは、まず、シート左上の[A]をクリックして選択した状態で、メニューのデータ→区切り位置→「カンマやタブなどの・・・」を選択して次へ→その他を選択して":"を入力して→完了
さらにシート左上の[B]を選択して、上と同じ要領で今度は、「スペース」を選択して完了
それ以外のファイルは、[A]を選択して、上と同じ要領で「スペース」を選択して完了
こんな面倒なことしないで、そもそもCSV形式で出力すればよいものを・・・

で、ソーティングが終わったデータは、目的の解析に応じたデータ形式にしてやればいい。
RiboSortには座標付の手法であるMDSがある。
SampleをグルーピングするsamplesMDS()とOTUごとをグルーピングするspeciesMDS()。
各サンプルが一つの調査点だったとすると

samplesMDS(sorted)

で調査点の傾向が視覚的にわかる。

林冠観測ゴンドラ

martesorex — 2008-08-14T11:45:47+09:00

TOEFには林冠の調査をするため、ジャングルジムや林冠観測ゴンドラ（クレーン）が整備されている。

自分の仕事は基本的に地面に這い蹲ってやることなので、ジャングルジムやクレーンには縁がない。
ジャングルジムは、毎年ネット張りに駆り出されたりするので、登ったことがあるが、クレーンは全く乗ったことがなかったのだが、先輩の調査の手伝いで初めてクレーンに乗ることになった。

ゴンドラから下を見る。

クレーン本体。

手前の木の枝がピンテでマーキングされている。だれかが何かの調査をしているのだろう。

TOEFの森林を一望。

この日は、あいにくの曇。
前日まではずーと快晴だったので、写真的には残念だが、調査するには最適な天気だ。

先輩は、温暖化のシュミュレーションのため、ミズナラを電熱線で温め、昆虫群集の反応を調べている。
この温暖化実験は、今のTOEFの研究でかなり大きなポジションの研究で、多くの研究者がそれぞれの専門分野の研究を行っている。
最近、このプロジェクトのウェブサイトができたので詳しくはそちらを参照のこと。
また、世界で今まで行われた温暖化実験のまとめとこの研究の紹介がされているレビューが保全生態学研究に最近出版された（中村ほか, 13:111-120, 2008）のでそちらも要参照。

ティッシュの力

martesorex — 2008-08-13T00:03:00+09:00

フラッシュにティッシュをつけて設置した。

一晩して回収。

Outfitter Camで撮影に成功していた。

ティッシュでフラッシュをおさえただけあって結構きれいに映っている。

低画質で撮ったのでこの程度だが、最高画質でとればもっときれいだったのだろうか。

RiboSort

martesorex — 2008-08-12T00:02:00+09:00

微生物群集の分析方法として、ARISAやTRFLPなどがある。

これらのデータをシークエンサーから抜き出し統計解析するとき、データをソーティングしてあげないと解析ができない。

しかし、このソーティングが結構面倒で、１サンプルに２００OTU以上あるなかでサンプルどうしを比べて、重なっているOTUがあるかどうか見てあげて、リストをつくらなくてはいけない。

これを自動的にやってくれるプログラムがRで公開されている。
それがRiboSort。

このプログラムは、ABIのGeneMapperかBeckman CoulterのCEQ 8000 Genetic Analysis Systemから吐き出されたデータをソーティングしてくれるほか、手動で入力したデータもソーティングしてくれる。

手動の場合は、一列目にフラグメントの長さ（OTU）、二列目にピークの高さ(abundance)を入れる。
ARISAの場合、abundanceを波形の面積で計算する場合もあるが、手動で二列目に入れればよいのだろう。

あとは、その気になればDGGEのデータに関しても応用可能だろう。
画像解析でバンド間の距離とバンドの濃さを計算すれば、それがフラグメントの長さとabundanceに相当するはずなので。

また、RiboSortパッケージにはmulti-dimensional scalling (MDS)による座標付けをする関数も含んでいる。これをつかわずとも、PCAやクラスター解析、ANOSIM、adonis()等のRで解析可能な解析も当然できるようになる。

秋の新川スタート

martesorex — 2008-08-11T09:52:20+09:00

立秋をすぎ、シギチドリの季節が始まった。

昨日は、日曜日ということもあり、朝７時頃には新川、石狩浜ともすごいひとでゲンナリ。
早々に撤退した。

今日、もう一度早起きして大学へ行く前に新川河口に行ってみる。
石狩浜でもいいけど、車でさっと行ってさっと帰るなら新川河口の方がいい。

先遣部隊のトウネンがいた。

こうやってみると、年齢なのか性別なのかわからないが、ずいぶん個体で大きさが違う。

現場ではなんだかよくわからなかったが、研究室にもどって調べるとオバシギのようだ。

シギチは以上２種。

一羽だけ寂しそうに浜にいた。越夏個体か？