Tricken's Tumblr

@NJSLYR エピソード・掲載順一覧（2012.01.02現在）

※公式サイト「ネオサイタマ電脳IRC空間」のエピソード一覧の情報を参考にさせていただきました。

■ニンジャスレイヤー「はじめての皆さんへ」

http://togetter.com/li/73867

■ニンジャ名鑑（No.200移行は更新されておらず）

http://d.hatena.ne.jp/NinjaHeads/06660101

■第一部

1. 「ゼロ・トレラント・サンスイ」
2. 「レイジ・アゲンスト・トーフ （２） ： バックストリート・ニンジャ」
3. 「ネオヤクザ・フォー・セール」（単発）
4. 「メナス・オブ・ダークニンジャ」（単発）
5. 「サプライズド・ドージョー」（全6回）
6. 「べイン・オブ・サーペント」
7. 「フィスト・フィルド・ウィズ・リグレット・アンド・オハギ」（全4回）
8. 「キルゾーン・スモトリ」（全2回）
9. 「アポカリプス・インサイド・テインティッド・ソイル」
10. 「スシ・ナイト・アット・ザ・バリケード」
11. 「チャブドメイン・カーネイジ」（全3回）
12. 「ユーレイ・ダンシング・オン・コンクリート・ハカバ」（全3回）
13. 「キックアウト・ザ・ニンジャ・マザーファッカー」（全8回）
14. 「レイジ・アゲンスト・トーフ （１） ：スシ・バー」
15. 「レイジ・アゲンスト・トーフ （３） ：ソウカイ・シンジケート」
16. 「レイジ・アゲンスト・トーフ （４） ：ウシミツ・アワー・ライオット」
17. 「レイジ・アゲンスト・トーフ （５） ：イン・ジ・アイ・オブ・ビホルダー」
18. 「レイジ・アゲンスト・トーフ （６） ：ナラク・ウィズイン」（全2回）
19. 「ジ・アフターマス」（全2回）
20. 「メリークリスマス・ネオサイタマ」（全5回）
21. 「コンスピーラシィ・アポン・ザ・ブロークン・ブレイド」（全3回）
22. 「フジ・サン・ライジング」（全6回）
23. 「ワン・ミニット・ビフォア・ザ・タヌキ」（全7回）
24. 「ストレンジャー・ストレンジャー・ザン・フィクション」（全10回）
25. 「デッドムーン・オン・ザ・レッドスカイ」（全8回）
26. 「アット・ザ・トリーズナーズヴィル」（全4回）
27. 「ア・カインド・オブ・サツバツ・ナイト」（全3回）
28. 「ネクロマンティック・フィードバック」（全6回）
29. 「オウガ・ザ・コールドスティール」（全6回）
30. 「グランス・オブ・マザーカース」（全3回，不定期，最終回は第二部後半にて）
31. 「バイオテック・イズ・チュパカブラ」（全7回）
32. 「ラスト・ガール・スタンディング」（全7回）
33. 第１部最終エピソード「ネオサイタマ・イン・フレイム（１）：ライク・ア・ブラッドアロー・ストレイト」（全4回）
34. 第１部最終エピソード「ネオサイタマ・イン・フレイム（２）：ダークニンジャ・リターンズ」（全4回）
35. 第１部最終エピソード「ネオサイタマ・イン・フレイム（３）：アンド・ユー・ウィル・ノウ・ヒム・バイ・ザ・トレイル・オブ・ニンジャ 」（全5回）
36. 第１部最終エピソード「ネオサイタマ・イン・フレイム（４）：ダークダスク・ダーカードーン」【エピソード投票４位】（全7回）

■第二部

1. 「ウェルカム・トゥ・ネオサイタマ」（全4回）
2. 「マーメイド・フロム・ブラックウォーター」（全5回）
3. 「リキシャー・ディセント・アルゴリズム」（全7回）
4. 「ウェイティング・フォー・マイ・ニンジャ」（全5回）
5. 「シー・ノー・イーヴル・ニンジャ」（全5回）
6. 「ゲイシャ・カラテ・シンカンセン・アンド・ヘル」（全8回）
7. 「オン・ジ・エッジ・オブ・ザ・ホイール・オブ・ブルータル・フェイト」（全5回）
8. 「ブレードヤクザ・ヴェイカント・ヴェンジェンス」（全6回）
9. 「クライ・ハヴォック・ベンド・ジ・エンド」（全8回）
10. 「モータルニンジャ・レジスター」（全6回）
11. 「デイ・オブ・ザ・ロブスター」（単発）
12. 「ナイト・エニグマティック・ナイト」（全5回）
13. 「ビヨンド・ザ・フスマ・オブ・サイレンス」（全4回）
14. 「デス・フロム・アバブ・セキバハラ」（全4回）
15. 「フィジシャン、ヒール・ユアセルフ」（全7回）
16. 「ディフュージョン・アキュミュレイション・リボーン・ディストラクション」（全6回）
17. 「カース・オブ・エンシェント・カンジ、オア・ザ・シークレット・オブ・ダークニンジャ・ソウル」（連載中，#9まで）
18. 「スリー・ダーティー・ニンジャボンド」（全7回）
19. 「シャドー・コン」（連載中，#3まで）
20. 「ア・ニュー・デイ・ボーン・ウィズ・ゴールデン・デイズ」（単発）

■その他

1. 「ナショナル・ストーリーテリング誌：ブラッドレー・ボンドへのインタビュー」
2. 「コミックアーティスト誌：フィリップ・ニンジャ・モーゼズへのインタビュー」
3. 「キューブテック誌：トイコレクターのアダム・フィリップスへのインタビュー」
4. 「サウンドトラックについて」
5. 「ナショナル・ストーリーテリング誌：フィリップ・ニンジャ・モーゼズへのインタビュー」
6. 「翻訳チームによる、ブラッドレー・ボンドへのIRCインタビュー・2010/12/15 日本時間AM11:00）」
7. 「８９３記念　キャラクター人気投票」
8. 「我々はそろそろ、真剣にバンブーについて考えるべきではないか」
9. 「日本のニンジャヘッズと原作者２人の質疑応答セッション・2011年4月1日開催」
10. 「ニンジャについて　リー・アラキ」
11. 「第１部エピソード人気投票」
12. 「ニンジャスレイヤー１周年記念企画」
13. 「ダィハード・テイルズ誌：フィリップ・ニンジャ・モーゼズへのインタビュー」
14. 「インタビュー・ウィズ・ニンジャ：ザ・ヴァーティゴ=サンへのインタビュー（The Interviews）」（外部企画）
15. 「メリークリスマス・ザ・ヴァーティゴ＝サン」（単発企画）

2004MAY26 生命情報表現論 講義ノートの例

thinkeroid:

（先生は肺炎．抗生物質を飲んできているので快方には向かっていると添えた．）
オントロジーの話．人工知能学の立場に踏み込みながら，もともとどういうものであるかという話をした．ざっとどういうものであるか．どうしてこれがゲノム研究で必要とされているのか，それらはマイクロアレイ，自動アノテーション，オーミックデータに必要となるのだが，どうしてbiology的に重要なのか
内容思考の重要性についての本質論を話す．
理解できないところがあるかもしれないが，応用のところで出てくるので，繰り返すので理解していただけるだろうか．
先週の続きのまとめのスライドは，人工知能研究は何だったか．
何らかの問題があって，ある制限を入れた問題で解くのが人間に合っているだろう．
形式志向の研究は，知識が既にあった時に計算機でどのように処理するかを考察するもの
知識・認識・推論とは何か．→内容志向の研究の産物がオントロジー
ゲノム研究に一つのポイントがあり，biologyがゲノムを対象とするときに，その結果としてオントロジーが必要となってきたことを意味する．
ネイチャー，オピニオン・・・・コンピュータから人間がぐわっと出てきている絵
Conceptual Biologyのことあげ
これまでのbiologyは概念を生み出すbiologyであった．
しかしながら，それだとたまっていく．今．
今後は生み出すことも大事ながら，それをうまく用いて解析していくのかということがbiologyの一つのある部分として重要になっていくだろうということを述べている．
概念を生み出していくbiologyだったのは，そこから既存の多量の概念を解析し、仮説を立てて検証していく能力が必要・・・
それではこの問題をもう少し詳しく考えて見よう．
もともとbiologyとは何をする学問だろうか．というこの問いはオントロジー的な考えにほかならない．その知識の性質とは何か．
biologyの特徴は，biologyは細胞や生体が観測の対象で，観測するのだが観測できないときには観測する技術を開発する，実験する，perturbationを込むということながら，観測する，変化を与えるということを行っている．
観測した結果＝データを研究者の解釈を通して意味づけし，概念化する
最終的に概念を生み出していく学問であると考えられる．今まで概念概念と言ってきたのは，biologyの分野でいえば，概念になっていく（カルシウム放出，核移行・・・）
それをおこなうbiologistはどういう人間か．おそらく，この概念というものを利用性の高い形で自分の中に持っている人間．計算機を使わなくても効率よく扱える人間．これらがよいbiologist．
データを解釈した結果が知識になる．
機能というのは全て概念という分類の中に入る．機能（生物でない例）椅子のリクライニング機能＝椅子の背もたれの角度が変化できること．人間が使用してくつろぐという目的のもとで解釈したら，リクライニング機能という概念が現れる．解釈には必ず目的が必要．
NFκBの転写活性機能・・・転写プロセスを開始するという目的があることを知っていて，その目的のもとに活性機能が現れてくる，とbiologistは考えている．
この概念を貯めていく
「こいつは転写活性機能を持っている」「あいつは転写活性機能を持っていく」・・・
こういったbiologyを，biologistは非常に長い間続けてきた．
ゲノム研究ということが興ってからパラダイムシフトが1つあった．
利用すべき概念の数が，人間の頭の限界を超えてしまった．
ということから，専門家が行ったことを計算機で行わないと，biology研究ができなくなった．97年頃から言われはじめた．大量の実験データを，計算機で処理しなければbiologyが進まない．様々な配列のデータベースが生まれてきた．計算機で扱わなければいけない．97年以降2000年まで，概念まで計算機の助けを借りなければいけないという状況になってきた．その背後では，だんだんゲノム研究自身が配列というデータから生物の機能を対象にする研究に移ってきたということがある．
そもそもゲノム研究とは何か，何を目指しているか考えなくてはいけない．
ゲノム研究は，われわれが考えるには，分子全セットから生命を理解する．
生命を理解する，ということは昔からbiologyが行ってきたこと．細胞がもっている全ての遺伝子，遺伝子産物ということから理解しよう，ということがゲノム研究．全セットだけではなく，幾つかで理解できるのも少なくない，もちろんたくさんあるが，全セットからしか理解できない現象があるだろう，そして研究に絶対必要であろうと考えられるようになってきた．全分子の協調作用から理解しようという．
これまでのbiology，分子biologyは，ここに分子を取り出してばらばらに解析してきた流れに他ならない．個々の分子の状態が非常によく分かってきた，しかし細胞を単位として理解して意向という流れに立ち戻ってきている．今までは，分子biologyに流れていった．はじめは個体丸ごと（分類），細胞（形状，単離）そして遺伝子へ・・・ゲノム研究が登場して，推し進めてしまった，局面というものは、配列がわかるということ．配列がわかって全てわかるというのではないが，突き抜けてしまったということが重要．全ての遺伝子を調べる方法がわかってしまった，それがゲノムプロジェクトの持つ意味．ここからもう一度戻っていかなければならないのではないか．
細胞に戻る，分子が全部詰まった細胞．
個体に戻る．分子が全部詰まった細胞が全部詰まった個体．
で，実際にどういった研究をすればわかっていくのかは，それはゲノム研究に他ならないのだが，盛んに行われている研究がある．全ての生物について比較を行うことによって，共通する性質を取り出せるのではないか．一つの有用なアプローチとしては，生物間を比べて，（それは進化に他ならないのだけれども）情報を取り出していこうという動きが出ている．
はじめの段階では配列を比較するということから行われてきた．それは技術的に確立されて来たのだが，そもそもこの配列を比較するという研究が生物情報科学でここまで進んできたか．．．全ての生物が同じ配列をもっていたから．どうしてすべての生物が同じDNA配列をもっていたか．．．一つの生物から進化したから．
それからその配列というものが記号で表すことができた，ということが非常に大きかった．記号で表すことができるようになったことで，記号列の比較という情報科学で行ってきたことを応用できた，保存されていることが重要性とうまく組み合わさって，フィードバックできたということがうまく回って配列解析を成功させた．
で，もう1つ配列解析がなぜ成功したかという理由があって，記号と記号の間の置換の類似性をうまく定義することができた，ということがある．エレメントの間の距離を量ることが情報科学的には重要だったのだが，それぞれの記号の間で記号同士がどれだけ近いか遠いか．．．生物の意味の下でもっている性質を決められた．
ここでわかるのは，今度は配列ではなくて概念を計算していきたいということになるのだが，対象となる世界を情報科学で計算するときには，エレメントがあって，AとBの間の等号の成立，順序，距離が与えられることが必要である．
これが，機能や表現型などの，概念を使って行っていきたいというのはゲノム学全体の大きな流れなのだが，配列から概念を扱っていくためには配列ではなくて機能を計算可能にしていかなくてはならない，統合，大小関係，距離を，配列ではなく機能を対象にして可能にしていかなくてはいけないという要求が起こってきている，これはゲノム研究のパラダイムシフトから起こってきている．ここの遺伝子の機能だけでも膨大なオーダーになるのだが，100万の数の概念を頭の中で処理できる人間がいないので計算機の出番である．
オントロジーが必要で，データベースが必要で，パスウェイやネットワークというもののネットワーク自身の性質を研究することも，システム的アプローチからのシミュレーションも重要である．それで，今述べたとおり，配列と同じように概念を比較していきたいと思った時に，実際にbiologistは10年前に思ったのだが，まずできないということに気がついた．歴史的にいうと，ゲノム研究がはじまって盛んだったので配列で来たら次は機能，とオントロジーの概念を持たずに突入して行って，それから眼を向けるようになったということがいえる．例えば細胞・一つの概念だが，マウスの細胞とシロイヌナズナの細胞は違う．計算機に細胞とただ教えていくと，両方を区別することができない．葉緑体や細胞壁がマウスの細胞には無いし．細胞の中身とこの名前を一緒にして計算機に教えてあげなくてはいけない．構造に関する空間の状況，構造に関する概念なのだが，それからメーティング
構造のこと，現象のこと，どう違うのかをどう計算機に教えてやればいいのか．
人間の頭に解っていることを計算機がわかるように置き換えてやることが必要であって，認識するということを計算機で扱うようにすること、その目的でオントロジーが必要になって来た。実際にこの目的で作られているオントロジーがジーンオントロジーgene ontologyもともとオントロジーとしてどういうものかを話す．概念を比較したい，ゲノム解析の為にそのもののために作られらオントロジー．．．モデル生物間に共通な遺伝子産物の機能について定義
真核生物を対象にしていて原核生物は除外．原核生物と真核生物の概念がかなり違うので一緒にできないだろう．
かれらは，これらが持っている概念を比較できるようにするというのが目的．
3種類
-細胞の構成．．．分子が働く細胞内の場所（構造）
-molecular function分子の機能
-biological processその相互作用の現象
3つに分けたことがオントロジーの第一歩．人間がどう解釈するか．
これはいくつか考えられるが，1つ作って見ようと．
で，一部を示してきた．先週どのようにつくるかはなしたが，is-a階層((特殊汎化関係))を作る，＋定義，関係をより詳しくしていくということがオントロジーの一つの作り方として一般的に受け入れられている．gene ontologyもまさにその作り方で．
生物を学んでいる人間が同意するかは別にして，個々の概念の定義ということをそこに書いてある，例としてケモカインの定義．
ただ，もう一つの機能があって，これは普通のオントロジーに求められているものではない，これはここの概念が実際の遺伝子のどれに結びついているかをつけくわえている．
ジーンオントロジーの目的は，各生物の機能を比較するということだった．遺伝子の機能というものがどれだけ書き込まれているかということを話したい．
酵母の場合には全ての遺伝子の機能概念をジーンオントロジーは格納している．蠅は半分以上ヒトはないがマウスについては半分ぐらい．
所が，今日と先週はオントロジーの話し，しかしジーンオントロジーは厳密にはオントロジーとはいえない．オントロジーの汎化特殊化関係を作って，定義も行っているのだが．それは，ジーンオントロジーは厳密にはtaxonomy タキソノミーであるが，歴史的にオントロジーと呼ばれている．taxonomy タキソノミーとオントロジーの違いは，単純に要素の種類のほかに，そのほかの概念を全て含めていないかいるかということになる．
だから，遺伝子があってもその間の機能，構造，環境という概念の階層化を進めなければいけない．それから実は，先ほどそのイズアの関係を見せたが，ものによってはpart-ofパートオブ((全体と部分の関係))をも，混ぜて使っている部分が見られてしまう．対象の世界を厳密に分析しないと考えられるために厳密にはオントロジーといえない．
混乱するようなことを言った，taxonomy タキソノミーとしてのこうした役割としてはジーンオントロジーは有用であってさまざまなゲノム研究で使われている，しかしながらそれを解決していかなくてはいけない，というのを来週話していく．遺伝子の存在場所と機能ということを遺伝子を中心として描いていこうと．
そのほかにも幾つか作られていて，トップレベルオントロジー，その世界がどのようなものであるかを「biologyはそもそも何ぞや」の問いに答える．TAMBISまず構造ありきと述べる．サブストレート，基質
そのほかのより小さい領域は，遺伝子から見た機能を定義したジーンオントロジーのほか，免疫に限定したもの，代謝系，医薬，というオントロジーがあること
そのほかにドメインオントロジとして，対象領域を限定したものがある．
組織間オントロジーとして，イズアとパートオブが混在しているが，ハンドの部分にフィンガーがあって，フィンガーの部分にフィンガーネイルがある．ネイルは爪ネイルを特殊化したもので，・・・
UMLS，taxonomy タキソノミーといえばtaxonomy タキソノミーといえるのdが，文献を整理する時にキーワードをつけて，階層化する
文献集合を考えている
概念を使うことの強さ　思想的には，データベースが2つあって，配列が含まれているのだが，それ以外にも，データベースにこの分子が存在する組織，関係する現象の概念を，直接比較することができる．ここでわかるのは，オントロジーというのは，配列を比較するために，配列のマトリックスを作ることができて，配列を比較するという研究ができた，比較のための計算の対象となる知識を整理することができた．膵臓とランゲルハンス島が近いというのは専門家は知っていたのだが，それらの記号列は全く違って類似性がない．オントロジーを見ると類似性があると判断するような性質を持たせることを可能にするものであるとオントロジーを言うことができる．
実際どう計算するかだが，単純ながら，二つの概念の間は，二つの関係の数で量る．
距離．数値，におきかえることができる．この後の処理は情報学の様々な手段で行える．全ての関係の間は1ではダメで，重み付けをしなくてはいけない．
ということで，実はこうした概念の種類の階層関係を作るだけでも，それを利用して，距離を測る基準として利用することによって，様々なゲノム研究の中で使えそうだ．
現在のbiologyはただ，taxonomy タキソノミーをそのまま利用することで行われている．だから，その中にオントロジーを真に作り利用していくことで，biologyの知識をより深く研究していこうというアプローチをとっているグループも存在する．
その例として，はじめにオントロジーは何を扱いたいのかということに戻っていくのだが，行為たとい立てることができる．細胞のどのような働きも化学反応の連鎖であることは自明なのだが，同じものを代謝系と呼び，なんだとみんな別の名前をつけて呼んでいるわけである．ある同じ物理化学現象があって，何らかの解釈があるから分けて呼んでいる．同じ化学反応が，連鎖していくと，その結果違った生体反応が生まれるために，それが元になって別々に解釈されているのではないのか．
PLCがPIP2をIP3にすることも，代謝系でも言われるしシグナル伝達系でもいわれる．どうも形が違う．これは何を示しているのか．連鎖した場合に，連鎖というのは何かが伝わっていることを想定しているのだが，何かが伝わるという概念があって，その概念が違っているのではないか．
オントロジーはまさに認識の構造，単なる概念の種類の特殊汎化関係を見ていくのではなくてその構造自体を分析していく物として紹介したい．
来週は，汎化特殊化関係を使った遺伝子発現プロファイルの研究，それからゲノムの自動アノテーションの研究．

とりっくんのTwitter自己言及――ノンリニア、アゴラ、相互に»1になれる空間

tricken 今朝未明に話したこと（アーキテクチャと前意識、ではなく形態言語・身体言語＋来るべきARゲームの批評＋メディア論と美的判断の相互関係）については、もう少しロジカルに再配置する必要がある。それはTwitterのまとめではおそらくムリ。 *Tw*

tricken Twitterに書いている時点でもうメディアには載ってるんだけどな。メディア間の翻訳によってよりマスに開かれるというのは、どういうことなのか。 *Tw*

scifiblue @tricken 記録に残すとか論文にするとかいうのならTwitterまとめではムリ、というのもうなずけますが。あれはライブな沸騰感がけっこう重要な役割なように思います

tricken @scifiblue たぶん、パフォーマンスとしてはそうなんですよ。Twitter空間で一時的にうｐ主になるというか。でも、Twitterで一時的に役者になった人が役者自身の糧とするなら、それはライヴ感抜きでも思考できるようにしないとあかんとおもうのです。 *Tw*

scifiblue @tricken Twitterはレジュメ以前の覚え書きの書き散らし、という感じですかね。ともかく、まったく知識の無いわたしにもたいへん興味深くおもしろく、拝読できてありがたいですよ

tricken @scifiblue 書き散らし、というのとはまた違うと思うんです。エッセンスはちゃんと入れているつもりです。ただ、そのエッセンスの開陳の仕方が、非連続的なんですね。自分の中では連続していたいのに。 *Tw*

tricken @scifiblue 論文ないし、構造のしっかりした思考というのは（まあ幻想かもしれませんが）少なくとも偽装するためには、論文という構造にしっかり詰め込まないといけない。でも、それをやらないと「文字でやるアゴラでの遊学」になる。それは美味しいけど、別の味もあると。

tricken @scifiblue ライヴ感を疑似体験するならタンブる、静的に再配置するならちゃんとコラムなりエントリなり、論文なりにする。それがいいかなと。ゆるい討論会をどうメディアに載せるかという話でもあるような。 *Tw*

tricken @scifiblue dat落ちしているというので特にTwitter的なのは、1日超えると精確な時刻表示が消えることです。「3日前」とか、3日前のいつだよ、みたいな。それが〈いま・ここ〉を偽装してますよねー。 *Tw*

scifiblue @tricken あとpost削除ねｗｗｗ　２ちゃんはレス削除も改変もできない。あとから偽装工作できないという点では個人的にははてダなんかよりよっぽど信頼してます

tricken 論文書いているプロだって、口頭で言ってることなんて書き散らしなんだけど、その人が3年後に書く素晴らしい論文のタネを突撃銃のようにバンバンばらまいていたりする（私がそういう質をばらまいているとはまったく思ってないけれど）。 *Tw*

tricken だから、専門的議論の非連続的なアイディアというのは、構造化されていないという点ではどうしても説得力はない。でも、アイディアという素材・パーツのレベルでもそれを美味しいと思える人には美味しい。でもそれって普通、相手の理性に依存しているよね。 *Tw*

tricken 論文の利点と弱点は、リニアであること。リニアな思考の追体験をどう面白がらせるかという技術。そしてそれは、断片的なものの積み重ねから読み取れる思考とは違う。Twitterの議論まとめは、非線形のままだから美味しい。 *Tw*

tricken Twitter の議論の仕上がり方って『塊魂』みたいなんだよね。ゴロゴロ転がって結果的にデカくなるけれど、本当に面白いのは巻き込み巻き込まれつつ球の一部になる途中。2chとも違うのは、場所のメタファを担保するのがdat落ちするスレッドではないので帰属心が要らない事。 *Tw*

tricken つまり「繋がりの社会性」のようなアイロニカルな繋がりとは少し違う。Twitterは@による毛繕い的コミュニケーションも可能だし今後はもっとそれが肥大していくだろうけれど、自分で作ったアゴラの範囲で擬似的な公共議論が立ち上がるのも残り続ける。 *Tw*

tricken お互いに常に「»1」でありうるというアーキテクチャなのだな。 *Tw*