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バイオ論文20621報中782報で画像使い回し

生命医科学論文20,621報のうち782報(3.8%)で、同一データ画像を論文中の他の実験の図にも使用していることが判明 同一画像を不適切に使用した生命医科学論文の蔓延ぶりを、スタンフォード大学の研究者らが2016年4月20日にbioRxivにて報告しました。 この報告の内容の一部をまとめると、 1995年から2014年の間に40の学術誌(14の出版社)に掲載された、ウエスタンブロットの実験を含む20,621報の論文をピックアップし、論文中の画像データを目視により調べた。 調査対象とした20,621報のうち、782報(3.8%)の論文が、同一の画像データを論文中の別の実験の図においても使用していた。 同一画像データ重複使用論文のファーストオーサーおよびラストオーサーの他の論文を調べたところ、やはり同一画像データの重複使用を行っている割合が有意に高かった。 カテゴリーI:単純な重複使用。典型的な例は、ローディングコントロールとして用いたβアクチンの画像の使いまわし。ケアレスミスの可能性もあるが、実験をせずにデータを捏造した可能性がある。(下図参照) カテゴリーII:位置をずらしての再利用。位置をずらしたり、回転させたり、反転させたりして利用。意図的な行為と考えられるため、研究不正の可能性が高い。(下図参照) カテゴリーIII:画像データに変更を加えて再利用。意図的な行為と考えられるため、研究不正の可能性が高い。(下図参照) 782報の”問題あり”論文のうち、230報(29.4%)がカテゴリーIの単純な重複を含んでいた。356報(45.5%)がカテゴリーII,196報(25.1%)がカテゴリーIIIの問題を含んでいた。 論文:The Prevalence of Inappropriate Image Duplication in Biomedical Research Publications. Elisabeth M Bik, Arturo Casadevall, Ferric C Fang bioRxiv doi: http://dx.doi.org/10.1101/049452 カテゴリーI(単純な再利用)の例 (引用元:The Prevalence of Inappropriate Image Duplication in Biomedical …

沼研の伝説的なエピソード (沼正作1929-92)

  2016/04/22    研究の進め方

沼正作博士は、神経伝達物質の受容体やイオンチャネル等の一次構造を次々と決定していき、脳内で働くさまざまな神経機能素子の分子的実体や構造機能相関を明らかにすることにおいて多大な貢献をした科学者です。あの怒涛の業績を産み出した沼研では、どのように研究が進められていたのでしょうか?当時、京都大学医化学教室(医化学第二講座) 沼 研究室で活躍された研究者の方々が語るエピソードには、非常に興味深いものがあります。   研究に対する厳しさ 大学院に入って数日後に 「君,もう大学院をやめなさ い」 と言われました。当時私の研究していた酵素は室温で数秒で失活する酵素で,私が不安定を言い訳の材料にしたことに沼先生は激怒しました。  (医 化 学 教 室 と 私) フラコレが夜中にとまって活性画分を失ったとき: 「何でや。」 「フラコレがとまっておりました。」 「君なんでみとらんのや。フラコレなんて故障するにきまっとる。夜中じゅう起きてチェックするのが当然で私はいつもそうしてますよ。」 (医 化 学 教 室 と 私) 「コンピューターに間違いはつきもの。ヌクレオチドシークエンスをアミノ酸に読み替えるのは,目で全部チェックしないとコンピューター間違えますからね。今までずっとそうしてきましたから。そのおかげで,これまでの論文1つも間違いがありませんわ。」 (医 化 学 教 室 と 私) 沼 先生が風邪を引いたヒトに向かってよく言っていたことですが, 「緊張感が足りないと風邪を引きます。緊張感を保って ACTH を分泌するようにしておけば風邪は引きませんよ。従って私は風邪を引いたことがない。」 …

自分が研究に向いているかを知る20の質問 ~プロの研究者になるために必要な素養とは?進路に迷っている人のためのチェックリスト~

  2016/04/18    研究の進め方

  なぜあなたの研究は進まないのか? なぜあなたは論文が書けないのか? 考える力、やり抜く力 私の方法   大学院博士課程進学などの進路を決めるにあたって、自分は研究者になれるだろうか?研究者に向いているだろうか?と悩む人は多いと思います。 プロの研究者になるために絶対に必要な素養とは、何でしょうか?どういう人が研究者として生き残るのでしょうか?進路を迷っている人向けに、参考になりそうなアドバイスをまとめました。 長くなるので、はじめに一覧を示しておきます。 1.運がいいか? 2.褒められるのが嬉しいからという理由で道を選ぼうとしてはいないか? 3.大学までの勉強と、大学院における研究との違いを理解できているか? 4.良いメンター(師匠)を見つけられるか? 5.人一倍強い好奇心があるか? 6.自分の頭を使ってものを考えているか? 7.コミュニケーションの大切さを理解しているか? 人と関わることの重要性を認識し、実践できるか? 8.競争に勝つマインド(心構え)があるか? 9.頑張ってしまわないか? 10.研究に没入し、解決すべき問題に集中し続けることができるか? 11.職業選択に迷いはないか? 12.正念場で頑張れるだけの体力、気力、忍耐力、意志の強さはあるか? 13.素直さがあるか? 14.野心はあるか? 15.緻密な論理的思考能力があるか? 16.楽天的か? 17.孤独に耐えて、自分の価値を信じ切れるか? 18.人間力があるか? 19.一生スキルアップが必要と心得ているか? 20. 百人百様の中に潜む共通項:単純さ、純粋さがあるか? さいごに(研究の世界の厳しさについて) では、スタート!! 1.運がいいか? 成功した理由を聞かれたとき、「自分は運が良かった」と多くの人が言います。 松下幸之助氏は社員面接の最後に必ず「あなたは運がいいですか?」と質問したという。そこで「運が悪いです」と答えた人は、どれだけ学歴や面接結果が良くても不採用にした (運が良い人、悪い人~松下幸之助が問いかけた「運」の意味  10mtv.jp) 「運」と聞いてがっかりする人が多いと思いますが、「運を上げる方法」が↓下の ブログで解説されており、非常に興味深い内容だと思います。運という捉えどころのないものの本質が何なのかが理解できます。運が悪いと自分で思っている人にお勧め。 同じようにやっても大学教員に成れる場合もあれば、なれない場合もあります。結局、決定的な要因は運なのです。… …

恒星間航行を極小宇宙船団で ロシア富豪が計画

  2016/04/15    宇宙開発・天文学

手のひらサイズの宇宙船団「ナノクラフト」を建造して太陽以外の他の星に到達させるプロジェクトをロシア人大富豪ユーリ・ミルナーが発表しました。ナノクラフトに搭載したカメラで撮影した画像を地球に送ってくるというものです。宇宙物理学者スティーブン・ホーキング博士もこのプロジェクトに参加します。 ナノクラフトが目指す恒星として選ばれたのは、太陽に最も近いケンタウルス座アルファ星ですが、それでも4.4光年の距離があります。しかし、このナノクラフトを光速の20%の速さで航行させれば20年で到達でき、自分たちが生きている間にこのプロジェクトの成果が得られるという目論見です。夢物語でしかなかった恒星間航行が、現実味を帯びてきました。 プロジェクトを説明するユーリ・ミルナー(Yuri Milner)氏。 Stephen Hawking space “Breakthrough Starshot” (1時間12分55秒) 参考 アルファ・ケンタウリにナノ探査ロボット群を送るStarshot計画発足。20年以内が目標、ホーキング博士とFacebookのザッカーバーグ、ロシア富豪が推進(engadget日本語版 BY Ittousai 2016年04月13日):”ロシアの実業家 Yuri Milner とスティーブン・ホーキング博士が、太陽系から約4.3光年離れたアルファ・ケンタウリへ20年かけて探査機を送る恒星間探査計画 Breakthrough Starshot を発表しました。わずか20年で隣の恒星系に到達するために、推進方式には光推進システムを採用。地上に巨大なレーザー発振設備「ライトビーマー」を多数建造し、宇宙に浮かぶわずか数グラムの超小型探査機「ナノクラフト」群が展開するライトセイルに100ギガワット級のレーザー光線を照射することで、一気に光速の20%ま で加速する構想です。” Reaching for the Stars, Across 4.37 Light-Years (New York Times, By DENNIS OVERBYE APRIL 12, 2016) :”Can you fly …

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AI研究拠点センター長に杉山 将 東大教授(41)

文部科学省が2016年4月に新設する人工知能(AI)研究拠点「AIP(Advanced Integrated Intelligence Platform Project)センター」のセンター長には、東京大学の杉山将教授 (41歳)が就任することになりました。 これまでの日経の報道をまとめると、AIPの概要は、 「人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト」政策の中核に 2016年度の研究予算は14億5000万円 研究者やスタッフを合わせた全体で約100人規模(人選はこれから)。研究員の約3割は海外から。 米カーネギーメロン大学の金出武雄教授(70歳)が特別顧問 研究員は常勤の研究者をはじめ、東京大学を中心に東北大学、東京工業大学、慶應義塾大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、さらに学長がAIの研究家で同分野に力を入れている公立はこだて未来大学などから、クロスアポイントメント制度を活用して確保(日経新聞2015/12/8) AIPセンターは文部科学省所轄の理化学研究所に設立するがクロスアポイントメント制度を考慮して、利便性の高い都心部に(日経新聞2015/12/8) 経産省の産業技術総合研究所人工知能研究センター(辻井潤一センター長)、総務省の情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター(柳田敏雄センター長)と文科省のAIPの3省連携のための司令塔となる組織を設立しその議長には日本学術振興会の安西祐一郎理事長が就任 参考 文科省の「AI研究」新拠点 トップに東大41歳教授 (日本経済新聞 2016/4/9) :”文部科学省が所管する理化学研究所に4月に新設する、国内最大級の人工知能(AI)研究拠点「AIP(Advanced Integrated Intelligence Platform Project)センター」のトップ人事が、今週正式に発表される。センター長には、機械学習などの基礎理論で国際的に活躍している東京大学の杉山将教授 (41歳)が就任する見通しだ。” 文科省の新設AI研 トップ人事に気をもむ研究者の本音(日本経済新聞 2015/12/8):”AIPセンターのセンター長候補として名前が挙がっているのは、国立情報学研究所の喜連川優所長(60歳)をはじめ、日本学術振興会の安西祐一郎理事長(69歳)、前・国立国会図書館長の長尾真氏(79歳)ほか数人だ。”

研究テーマの選び方 20のポイント

  2016/04/10    研究の進め方

いざ大学院生として研究室に配属されたり、ポスドクとして新しいラボで働き始めたときの最初の悩みは、研究テーマとして何を選ぶかということです。フェローシップをとるために半年前に書いた研究計画があったとしても、実際にラボに来てみるとラボの状況やボスの考えが変わっていて、研究テーマを一から考え直すことになるのは珍しくありません。 それでは、どのような点に注意して研究テーマを決めればよいのでしょうか?自分が興味を持てるトピックを選ぶことや、与えられた年数で答えが出る(=論文が出せる)程度の大きさのクエスチョンを設定するといったことは当然のことですが、他にもいろいろ考えるべきポイントがあります。 ポイント20個一覧 1.研究テーマはボスから与えられるもの? [責任の所在] 2.研究テーマ選びの落とし穴 [研究の意義] 3.研究テーマ選びの落とし穴  [手段と目的] 4.ホームランだけを狙いに行かないこと [リスク管理] 5.研究テーマ選びに際して論文を数多く読み、よく考えることの重要性 [研究動向の把握] 6.論文を読んでわかった気にならないこと、批判的に論文を読むこと [批判的精神] 7.論文を出発点にするのでなく自分が観察した現象から出発すること [独創性] 8.再現実験・追試から入ること [巨人の肩に乗る] 9.夢中になれる研究テーマを選ぶこと [研究にのめり込めるか?] 10.タイムリーであること 11.研究テーマ選びでボスと意見が合わないとき 12.研究テーマ選びでラボ内のほかのメンバーと競合したとき 13.そのラボのアドバンテージを研究テーマに反映させること 14.ラボの中心的テーマをやるか、主流から外れたテーマを選ぶか 15.ラボの体制と研究テーマ選び 16.前任者の実験結果が追試できないとき 17.誰もやりたがらない研究テーマしか残っていないとき 18.裏実験・裏テーマの勧め [独立心の涵養] 19.絶対に失敗しないテーマ 20.それで職が獲れるのか? それでは、順番に見ていきましょう!   1.研究テーマはボスから与えられるもの? [責任の所在] そもそも、研究テーマは誰が決めるべきものなのでしょうか?やってほしいテーマをボスが提示することも、学生やポスドクの自主性に任せられることも、どちらのケースもあります。その中間として、漠然とした方向性や大きな枠組みだけが与えられる場合も多いでしょう。教授の教育ポリシーや、研究助成を受けている課題、ラボ全体の研究の進展状況なども関係するので、ボスとよく話し合うことが大切です。また、ボスが与えてくれた研究テーマが当たる保証は全くありません。むしろうまくいかないことのほうが多いでしょう。そのときにどうやって研究の軌道修正をするかは、研究している本人の力量にかかっています。 誰かの助力が欲しければ、その人のところに行きなさい。その人からあなたのところに来てくれることは決してない。(Stephen C. Stearns  大学院生への「ささやかな」アドバイス) 研究テーマについては自分で見つけると書きましたが、もちろん大学院生がゼロからテーマを決めるのは難しいです。ですので、まずは当研究室で行っているテーマや対象生物に近いところから始めるのが現実的です。 (北海道大学大学院 小泉研究室) 成功している人には,年上から話しかけやすい,というタイプが多いように思えます.年上から話しかけやすい人にはアドバイスや良いテーマという形の「運」が舞い込みやすいし,そこに人一倍の働きがあれば認められて実を結びやすいと考 えれば自然な結果です.… 独立心が強くてシニアにアドバイスを求めないのは得策ではありません.(京都大学大学院 篠本 滋  大学院生へのメッセージ) 最初は僕が頭で考えた仮説をもとに、こんなことをやったらどうだろうと提案するわけですが、 …

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Haruko Obokata氏が”ホープページ”を開設

2016年3月25日にHaruko Obokataなる人物が、STAPホープページを開設し話題になりました。URLは、https://stap-hope-page.com/  です。全ては英語で書かれており、STAP細胞作製のプロトコールを公開するのが目的のようです。Haruko Obokata氏が小保方晴子氏と同一人物かどうかは、このホームページが英語のみで書かれているため不明ですが、日経新聞などは同一人物とみなした報道 をしてます。

勝者の神経回路と敗者の神経回路

  2016/04/03    脳科学

脳の中には、闘争に勝ちやすくなる神経回路と闘争に負けやすくなる神経回路が存在することを、理研の研究グループが発見し、2016年4月1日にサイエンス誌で発表しました。「戦い続けるための神経回路」と、「降参するための神経回路」のどちらが強く働くかによって、その雄の勝ち負けが決まる可能性があるとのことです。勝敗を決めるのは相手ではなく自分の脳なのかもしれません。 通常、2匹の雄は互いに挑発しあったり噛み付き合ったりして、延々と闘争を繰り広げます。 典型的なオスのゼブラフィッシュによる闘い / The typical sequence of a male zebrafish fight やがて勝敗が決すると、勝者は自由に泳ぎまわりますが、敗者は勝者を刺激しないように底でおとなしくじっとしています。 闘い後の野生型ゼブラフィッシュの敗者の行動 / Normal behavior of losing wildtype zebrafish 10 minutes after a fight 今回の研究では、勝者の脳では下の図でHb(背側)領域からDTA領域へ向かう回路が活発に活動し、敗者の脳ではMR領域へ向かう神経回路が活発に活動するという差があることが見いだされました。 手綱核(Hb、赤が外側背側手綱核、緑が内側背側手綱核、青が腹側手綱核)、脚間核(IPN、赤が背側脚間核dINP、緑が腹側脚間核vIPN)、背側被蓋野(DTA)、正中縫線核(MR)、背側縫線核(DR) (理研プレスリリースより) 下の写真は脳の活動性を調べた実際の実験データ。「勝者」の脳ではDTAの領域の神経活動が活発な様子がわかります。一方、「敗者」の脳ではIPN(腹側部)領域およびMR領域の活動が強まっています。 (理研プレスリリースより) 今回見出された”勝者の回路”(戦い続けるための神経回路)の働きを実験的に抑えられた雄は負けやすくなりました(下の図の赤い棒グラフ)。逆に、”敗者の回路”(降参するための神経回路)の働きを実験的に抑えられた雄は勝つ可能性が上がりました(下の図の緑色の棒グラフ)。 (理研プレスリリースより) 下の動画は、「降参するための神経回路」の働きを実験的に抑制した雄が負けたときの行動。勝敗はついているにも関わらず、敗者の行動(=底でじっとおとなしくしていること)をとろうとしません。敗者のほうが闘争に敗れたときの適応的な行動が取らないために、勝者は執拗に攻撃を続けてしまっています。 闘い後の遺伝子改変ゼブラフィッシュの敗者の行動 / Abnormal behavior of transgenic loser …