Yosuke Nishimura

メタゲノムデータをフル活用した微生物の研究をしています。海洋研究開発機構研究員 Researcher in JAMSTEC. Metagenomics and bioinformatics.

[Yosuke Nishimura @ysknishimura]

We are pleased to announce a new paper that provides a new framework for plasmid classification! We reassessed the classical Pseudomonas incompatibility groups (PIncs) through several new sequences and experimental validations. (1/n)
https://t.co/kVqvvu2jaP

[今井翔太 / Shota Imai @ImAI_Eruel]

数学のミレニアム問題がAIによって攻略されている状況を見て、Edison ScientificとFutureHouseが、生物学におけるミレニアム問題を提案しました。
https://t.co/sENC3O5594
ここはAI for Scienceの生物学系AIエージェント研究でかなりすごいことをやっているところなので、これも定着するかもしれない

[Satoshi Nishino @1rars1]

海洋の優占細菌系統SAR11が持つ遺伝子をバイオインフォマティクス解析で調べた論文が公開されました。「機能が知られていない遺伝子群」から、海洋での生存や繁栄に関わる機能の手がかりを新たに見いだしました。
https://t.co/FUUZGppkZN

[Ken Osaki @ken_osaki]

【論文紹介】MAG (Metagenome Assembled Genome)の論文

海水と淡水が混じり合う河口付近の水は最も複雑な自然環境のひとつ。ナノポアを使ってPelagibacter（ペラジバクター）を含む多くの種を株レベルまで区別してアセンブリできたという。
PromのR10フローセルを6つ使って読んで、リードN50は10kbから15kbくらい。そのあとリードQCしてアセンブリして遺伝子予測して・・・
マニュアルキュレーションなしでも完全長環状ゲノムを328個完成、95,000個のウイルスContig、新種のゲノムも3割以上。
何がすごいのかというと、ペラジバクターの環境メタゲノムの株レベルまでのアセンブリって、今の所ナノポア以外のシーケンサーではできないらしいこと（もし不正確でしたらすみません）。

「Contrasting population structures coexist in a strain-resolved estuarine microbiome」
https://t.co/5H4KCmP4Ws

[Cameron Thrash @jcamthrash]

Clustering the protein universe of life using DIAMOND DeepClust https://t.co/YDcBgPSd9f

[Hiroshi Mori @Tyu_Shi]

News「【新センター発足】バイオ生成AI研究開発センターを設立しました」　https://t.co/o9rcBAwTuP　https://t.co/6JinKhr3kh

[Iwasaki_Lab_RIKEN @IwasakiLabRIKEN]

新しい論文が公開されました！
京都大学・緒方研究室との共同研究です。
巨大ウイルスが、コドン使用頻度と tRNA 供給のアンバランスをどのように克服しているのかを明らかにしました。
Ruixuan、緒方先生、おめでとうございます！
https://t.co/NNpssrwYQg

[antisense. @razoralign]

DeepKOALA: A Fast and Accurate Deep Learning Framework for KEGG Orthology Assignment https://t.co/T8r4ENFstx

[Satoshi Nishino @1rars1]

We're excited to share our new preprint, now available on bioRxiv!
Functional Unknomics of the SAR11 clade using bioinformatics approaches
https://t.co/VeVe0lfiO5

[Tominaga K. (tomiken) @pacyc1841]

Our preprint, “Unknomics of the SAR11,” led by @1rars1 is now available on bioRxiv. Hope you enjoy it!

[mBio @mbiojournal]

Laptop-based graphical user interface for detection and analysis of irregularly shaped bacterial cells in dense communities. Swarmetrics is an image capture and analysis pipeline to study cellular variation in complex microbial environments. https://t.co/H7J7bp4JIe #mBio #GUI

[hnisimasu @hnisimasu]

Our paper about Retron-Eco7 was published in Nature Communications.
https://t.co/FkrO1ESwJ4

[Yu Nakajima @nkjmu]

昨年乗船した、みらいでの時系列サンプリングに関する共著論文がpublishedされました！
https://t.co/LicQStM9oM
72時間-3時間毎、0〜300mの12層というマッチョなサンプリングです。

[Tominaga K. (tomiken) @pacyc1841]

Diel and daily changes of water mass structure and biogeochemical processes in early spring in the western subtropical North Pacific | Progress in Earth and Planetary Science https://t.co/z9oFwducyG
BANZAI航海の共著が公開されました！(環境パラメータなど観測に関する内容が中心です)

[Satoshi Nishino @1rars1]

🙌
Diel and daily changes of water mass structure and biogeochemical processes in early spring in the western subtropical North Pacific
https://t.co/6qiFGMAp6t

[Otto X. Cordero @oxcordero]

I am excited to share our latest preprint by the talented @smorenogamez reporting the discovery of a new molecular mechanism of niche partitioning among gut microbes.

Check out and share!

https://t.co/f6e1DnKGJK

[小野 浩雅 ONO Hiromasa @h_ono]

微生物データベースを読み解く
https://t.co/zlOaKhtOaU

著者の @chalkless さんにご紹介いただきました！
NCBI TaxonomyとGTDBの比較など最近の微生物データベース界隈の状況がよくまとめられていて勉強になりました！

[Kenji Fukushima (福島 健児) @kfuku0502]

マイナー生物のシークエンシングをすると、配列データそのものの登録の前にNCBI Taxonomyへの生物種登録が必要になるケースがままあるのですが、米連邦政府の予算失効の余波でそれができなくなっています。しょんぼり。
https://t.co/jlD1uQPaHE

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

"「Attention Is All You Need」の共著者(Sakana AI の CTO)、「トランスフォーマーにはうんざり」と語る" という記事から：

・AI研究が「トランスフォーマー」という一つの技術に偏りすぎている
・AI研究の現状は危険なほど視野が狭くなっている
・CTOのJones氏は自分自身がトランスフォーマーの研究に費やす時間を大幅に減らすと決めた
・「トランスフォーマーには心底うんざりしている」とまで発言

・AI分野への投資や人材が過去最高であるにもかかわらず、研究の創造性が低下している
・この逆説的な状況は、投資家からのリターンへの圧力と、研究者間の過度な競争が原因
・研究者たちは、他者に「先を越される」ことを恐れ、常に競争相手をチェックしている
・その結果、リスクの高い革新的な研究よりも、安全で論文にしやすい研究が選ばれがち

・彼はAIの「探索と活用のトレードオフ」という概念で現状を説明した
・AI業界は「探索」（新しいものを探すこと）が不足し、「活用」（既存技術の改良）に偏りすぎている
・トランスフォーマー登場前も、研究者たちは古い技術の改良に固執していた時期があった
・もし次の革新が間近に迫っているとしたら、現在のトランスフォーマーへの集中は時間の無駄かもしれない

・そもそもトランスフォーマー技術自体は、圧力のない自由な環境から生まれた
・当時は上層部からの圧力はなく、昼食時の雑談やホワイトボードへの落書きからアイデアが育った
・現在のAI業界では、そうした自由が失われている

・Jones氏は、Sakana AIで、かつてトランスフォーマーを生んだような自由な環境を再現しようとしている
・Sakana AIでは、短期的な成果や論文数を追うプレッシャーを最小限にしている

・もちろん、既存のトランスフォーマー研究も依然として重要であると彼は認めている
・しかし、現在の人材とリソースを考えれば、もっと多くの「探索」に投資する余裕があるはず
・彼は競争よりも協力を呼びかけ、発見をオープンに共有すれば、AIはより早く進歩できると述べている

[Susumu Yoshizawa @qo_opYoshizawa]

なんと！

[Susumu Yoshizawa @qo_opYoshizawa]

MitoFishデータベースを拡張する内容の論文をbioRxivに公開しました！
環境DNAで魚類を調べてる人は、チェックをお願いします！！！