計算機の速度が速くなっており、大型計算機を使わなくても、調べたいことを調べることができるようになった。ただ、考えようによれば、「検索」と言うことであれば、昔もどこかの大学の大型計算機(今で言えば、serverのようなものと考えてもよいのかも。。。)に、モデム(その前は、カプラ)を使って、電話回線でパソコンと接続して、自分の検索したいtermを含むものを探し出していた。「and」で結ぶと「A and B」となり、AとBの両方のtermを含んでいるものが探せた。「Brassica and self-incompatibility」のような仕掛けである。これをwebがない時代にtypeして、実行していたことを考えると。。。いまは、web baseなので、ずいぶんとvisual的にも簡単になった。こんな風に検索と言うことであれば、計算機を使うことはさほど難しくない。ところが、特定の目的で、既存のシステムで検索でないことをしたり、この実験をしたら、どんなことが起きるかを、たとえば、含まれる分子の数とかを変えて考えようとしたら、「モデルシミュレーション」が必要となるというか、自分でプログラムを書こうとしないと、いけない場合が多い。どの様なシミュレーションをするかによって、使うプログラム言語も違うのかもしれないが、言語の共通性もあって、1つを覚えれば、比較的なじみやすいような気がする(昔は、Basicを使えていたが、今は。。。。)。日向研究室に学部生で入った頃、イネの草型を画像解析されていた先輩がいた。生長に従って葉っぱの角度がどうなるか、水田でイネの画像を側面から撮影して、二値化処理することで、測定していた。イネの後ろに白い発泡スチロールの板をもって、手伝ったことを覚えている。ただ、この時は、品種間差異で、何かの因子を抽出して、それを元に、品種が持つ特性をシミュレーションできるまでではなかった(と、書いてあるが、自分であったら、ここまでももちろん、到達できない。それくらい、大変なプログラムと計算であったのを、見たことがあった。。。)。因子、つまり、その遺伝子の機能をどう考えるか、対立遺伝子間でも塩基配列が少し違うことで機能が違う場合があることを考えると、おもしろい実験系ができるのかもしれないが、現時点で、葉身の角度を決めるような遺伝子が同定、単離されていないと思うので、そこまで単純ではない。
それに対して、前にも書いたが、一定の面積を仮定して、その上に等間隔で、自家不和合性を持った植物を配置し、花粉が媒介昆虫でどの程度まで広がるのか、さらに、形成された種子がどの範囲まで、飛び散り、次の世代になるかと言うことは、モデルシミュレーションとしては、それなりのおもしろさというか、言葉にするのが難しいが、S対立遺伝子の数、S対立遺伝子間での優劣性まで込みにすると、かなり複雑なプログラムが必要になるであろうし、それぞれの因子をどのように変化させると、何が変わるのか。例えば、花粉、種子の広がりで何が変化するのかということは、ぱっと、イメージできないというのは、それがどの様な遺伝子で制御されてるかを、自分でイメージできないからだと思う。こうした自家不和合性の世代を超えて、どうなるかというシミュレーションでは、最適値と言う概念はないような気がするが、理工学系のシミュレーションであったり、組織培養によって物質生産をするような場合には、この条件にしたら、最高の条件になると言うことをシミュレーションできるような気がする。ただ、これに至るためには、数多くのシミュレーションをするか、数多くの実験による実測値との比較が重要なのであろう。
自家不和合性においても、S対立遺伝子間での優劣性は、直線的に仮定することもできるが、実際には、非直線的であり、複雑である。昔の計算機であれば、10くらいのS対立遺伝子を仮定して、それらの関係を単純化した「優劣性」関係くらいしか、持たせられなかったような。。計算機の性能上。ただ、今なら、先に書いたように実際の現実というか、実際に計測したdataと比較することというか、現実の世界にあわせて、シミュレーションできる。20くらいのS対立遺伝子で雌しべ側と花粉側の優劣性関係も独立なので、それぞれに現実を入れてみる。と書いたが、実際にそれをやってみたとき、何が起きるのか、例えば、1,000世代先で。というか、今から見れば、昔のことを想定しているのかも知れない。ただ、植物という生き物であって、作物というヒトによって栽培され、場合によっては、そこで、これがよいと言うことで選抜されることも。よい意味でも、悪い意味でも。そうすると、シミュレーションは、単純ではない。誰かによって運ばれ、移入と言うこともあり得る。ここまで考えると。。。渡辺の単純な脳みそでは限界を超えている気がする。ただ、こうしたことまで考えてみること、それが次の大きな問題解決のヒントにつながるのであろう。あるいは、シミュレーションとは違う領域との融合が解決につながるのかも知れない。何とも難しい世の中になったが、先を見すえてみることが大事なのだと。。。
わたなべしるす
PS. そういえば、先日の愛媛新聞に高校時代の同級生のインタビュー記事があったとか。それはnetでは見ることができないようであるが、関連記事を見つけた。アルコールがどうも苦手な渡辺には、肝臓に負担をかけてないつもりであるが、そうでないのかも知れない。人間ドックは毎年行っているものの、それでよいのかと。。。ふと、考えさせられた。というか、同級生とはありがたいものだと。。。。
PS.のPS. 高校時代というか、母校である今治西高校の甲子園での8年前の記録のことが出ていた。今日の試合の3試合連続2桁得点というので。。。。ただ、ちょっとした大きな違いがあり、同じ記録という点では、93年前の和歌山中(現・桐蔭高校)の記録までさかのぼるらしい。。。なるほど。記録とは、これほど大事というか、記録になるのは、難しいのだと。。。。
それに対して、前にも書いたが、一定の面積を仮定して、その上に等間隔で、自家不和合性を持った植物を配置し、花粉が媒介昆虫でどの程度まで広がるのか、さらに、形成された種子がどの範囲まで、飛び散り、次の世代になるかと言うことは、モデルシミュレーションとしては、それなりのおもしろさというか、言葉にするのが難しいが、S対立遺伝子の数、S対立遺伝子間での優劣性まで込みにすると、かなり複雑なプログラムが必要になるであろうし、それぞれの因子をどのように変化させると、何が変わるのか。例えば、花粉、種子の広がりで何が変化するのかということは、ぱっと、イメージできないというのは、それがどの様な遺伝子で制御されてるかを、自分でイメージできないからだと思う。こうした自家不和合性の世代を超えて、どうなるかというシミュレーションでは、最適値と言う概念はないような気がするが、理工学系のシミュレーションであったり、組織培養によって物質生産をするような場合には、この条件にしたら、最高の条件になると言うことをシミュレーションできるような気がする。ただ、これに至るためには、数多くのシミュレーションをするか、数多くの実験による実測値との比較が重要なのであろう。自家不和合性においても、S対立遺伝子間での優劣性は、直線的に仮定することもできるが、実際には、非直線的であり、複雑である。昔の計算機であれば、10くらいのS対立遺伝子を仮定して、それらの関係を単純化した「優劣性」関係くらいしか、持たせられなかったような。。計算機の性能上。ただ、今なら、先に書いたように実際の現実というか、実際に計測したdataと比較することというか、現実の世界にあわせて、シミュレーションできる。20くらいのS対立遺伝子で雌しべ側と花粉側の優劣性関係も独立なので、それぞれに現実を入れてみる。と書いたが、実際にそれをやってみたとき、何が起きるのか、例えば、1,000世代先で。というか、今から見れば、昔のことを想定しているのかも知れない。ただ、植物という生き物であって、作物というヒトによって栽培され、場合によっては、そこで、これがよいと言うことで選抜されることも。よい意味でも、悪い意味でも。そうすると、シミュレーションは、単純ではない。誰かによって運ばれ、移入と言うこともあり得る。ここまで考えると。。。渡辺の単純な脳みそでは限界を超えている気がする。ただ、こうしたことまで考えてみること、それが次の大きな問題解決のヒントにつながるのであろう。あるいは、シミュレーションとは違う領域との融合が解決につながるのかも知れない。何とも難しい世の中になったが、先を見すえてみることが大事なのだと。。。
わたなべしるす
PS. そういえば、先日の愛媛新聞に高校時代の同級生のインタビュー記事があったとか。それはnetでは見ることができないようであるが、関連記事を見つけた。アルコールがどうも苦手な渡辺には、肝臓に負担をかけてないつもりであるが、そうでないのかも知れない。人間ドックは毎年行っているものの、それでよいのかと。。。ふと、考えさせられた。というか、同級生とはありがたいものだと。。。。
PS.のPS. 高校時代というか、母校である今治西高校の甲子園での8年前の記録のことが出ていた。今日の試合の3試合連続2桁得点というので。。。。ただ、ちょっとした大きな違いがあり、同じ記録という点では、93年前の和歌山中(現・桐蔭高校)の記録までさかのぼるらしい。。。なるほど。記録とは、これほど大事というか、記録になるのは、難しいのだと。。。。
