ぎょーむ日誌 2007-04-30

2007 年 04 月 30 日 (月)

• 0850 起床． コーヒー． 朝飯． 0915 自宅発． 晴． 0930 研究室着．
• A 棟 7-8F ネット不調の復旧作業． 調べてみると， 闇ルーターまわりがおかしいように思えたので， 「上」から順番に電源再投入， で解決． ルーターが「つまる」と Switching hub なんかも動作不調になるようだ．
• じつは「ねっとがつながらない」 といった場合， 原因はいろいろとありえてその特定こそが復旧の難所なのである．
  • 部屋のなかの hub がつまってる
  • A 棟 7-8F 闇ルーターがつまってる
  • 階 hub がつまってる
  • A 棟 hub がつまってる
  • HINES hub が死んでる
  • HINES ルーターが死んでる
  • SINET ルーターが死んでる
  • A 棟 7-8F DNS server が死んでる
  • HINES DNS server が死んでる
  などなど． どこに問題があるのか特定する試行錯誤やるためには， 知識と経験が必要なんだよね．
• ついでに A802 の LBP2810 彩色印刷機の K カートリッジ交換． 研究室の雑用 Wiki の記録によると， 前回交換したのは昨年 10 月． なんと半年ちかくも使えたわけか．
• 霜月さんの ところ でご教示いただいた， というか後藤さんにも指摘されてど忘れしてた 「著者数 6 名以上は 4 名め以降を et al.」 なる Molecular Ecology るーるを bst ファイルに反映させるのを忘れてた． 残念ながらこれは moleco.dbj ファイルの修正では無理でまた makebst.tex までもどっての修正となった …… しかしとにかくこういう変態的なるーる押しつけられる状況であっても bst file がちゃんと生成できるんだから素晴しい!
• 修正版アップロード． 最初に生成した日の ぎょーむ日誌 からダウンロードできる． まだ @Book まわりとか多々問題あると思うので， 不備に気づいたかたは教えてください．
• トドマツ母子分布論文原稿を終わらせるための文献よみ， つづき．
• しかしはかどらぬまま昼飯．
• David Halberstam って一週間前に交通事故で亡くなっていたんだ ……
• González-Martínez et al. (2006) Effective gene dispersal and ... で使われてる

  a novel maximum-likelihood model, the Seedling Neighbourhood Model, to estimate jointly selfing rates, immigration by seed and pollen and the effect of interplant distance on female reproductive success and selection gradients based on established offspring (see details in Bruczyk et al 2006). ... Major advantages of the Seedling Neighbourhood Model are (i) it includes both selfing and immigration rate (from outside the neighborhood) as parameters within the likelihood model, thus rendering it suitable for nonisolated populations, a common case in temperate forest trees; and (ii) analysis are based on naturally established offspring populations (rather than on pollen or seed stages).

  …… なるモデル (引用，長すぎか) の正体なんだが …… まあ， いつもの Burczyk 型モデルだ (って説明になってないか)．
• 散布カーネルの推定は二度手間方式である． まず指数関数型カーネルを seed trap data に (かなり苦しい) 最尤推定法であてはめている (seed に関しては遺伝学的データなし)． 次に同じ関数型の散布カーネルでもって， 今度は seedling data に対して， 遺伝学的データも考慮しつつ (近い seed source ほど母親である確率高いとか仮定しつつ) パラメーターをまた別個に同じ方式で最尤推定している． そうすると Fig.4b のごとく推定された母子間距離がばらつく， と．
• 長短兼用 dispersal kernel 使うのは著者の趣味だろうから (あるいはこの植物では実際にそうなってる， もしくは自分のデータよくみてない) どうでもいいんだけど， 種子段階と seedling 段階のカーネルを こういうふうに 「よく考えずに独立な多段階推定」 してみせるのは (この論文に限らず) つくづくダメなデータ解析だと思う． この論文のごとく Janzen-Connell とか言ってみたいなら母子間距離依存な生残確率 でも推定してみせればよい (ちょっとオカルト的だな) …… そこまで推定計算する根性はなさそうだけど (すでに現段階で計算いきぎれしてるんで)．
• 野外データにおいて， そういう個体群動態学的な詳細にたちいると， たちまちにして何もかもが母樹差だの更新場所差だのといった random effects に「うもれて」しまう， というのが富良野トドマツ母子分布の階層ベイズモデルのひとつの結果， というべきなのかもしれない．
• 1715 研究室発． 1730 帰宅． 洗濯． 文献よみつづき．
• 1830 自宅発北大構内走． 1920 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回． スクワット 100 回．
  • 北大構内走 50 分間．
  • ストレッチ
• [今日の食卓]
  • 朝 (0930): 米麦 0.7 合． ダイコン・シイタケ・油揚の炒め煮． 鶏レバの生姜煮． コマツナあえもの．
  • 昼 (1330): 研究室お茶部屋． イソップのバタール． ワカメスープ．
  • 晩 (2100): 米麦 0.7 合． コマツナ・ネギ・シイタケ・卵の炒めもの． 鶏レバの生姜煮．