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【JKI】Just KNIME It! Season 3と日本勢
JKIと日本のKNIMEユーザーJust KNIME It! Season 3（JKI3）が始まりますね。
2023年のSeason2では日本勢が大活躍したのは記憶に新しいです。
そして2024年はKNIME日本コミュニティにとって歴史的な年であると思います。
★Infocomの連覇
「KNIME Partner of the Year Awards 2024の発表が行われ、弊社が受賞しま
【zassou.syk】みとちがなかまにくわわった！
私のnote投稿100回目の佳き日に、良いニュースを告知できそうです。
zassou.syk(仮称：ザッソウ創薬)を企画して3ヶ月、進展がありました。
これまでKNIMEST (KNIME Support Team)は独りで活動してきました。しかし、
みとちがなかまにくわわった！
ブログはこちらです。
zassou.sykで何をやるのか、まだあやふやですけどもKNIMEの勉強がしたいと声掛
【zassou.syk】osaka.sykの灯火
zassou.syk(仮称：ザッソウ創薬)を企画して3ヶ月、そろそろ具体化しないとね。
創薬研究についてザッソウのように話し合い研鑽する場というのは、実のところちっとも新しくはないです。
幸い面白がって参加したいと言ってくださる方々がいました。多くの方はosaka.sykのメンバーだったので、過去に楽しくまたためになった成功体験を共有できているからではないかと思います。
ちなみにosaka.s
【zassou.syk】ザッソウと創薬
zassou.syk(仮称：ザッソウ創薬)を企画して2ヶ月（短）。
https://note.com/knimesupportteam/n/n52e1f8d30f75
徒然なるままに書きつけてみます。
仕事でよく、「ザッソウ」をします。
雑談のような相談、雑な相談ととらえ方もいろいろあるようですが、「雑」だけにそこはまぜこぜでいいかなと思ってます。
私は週に1回出社したら珍しいと声を掛けて
【zassou.syk】創薬コミュニティ
今年は昇龍のようにと願をかけてから2ヶ月、迷走を続けておりますKNIMESTです。まだ地を這いまわっている印象。
もう30年程研究の現場にいるのですが、まだ自分探し（苦笑）中であちこちのコミュニティに顔を出してみました。
6, 12月
PPP関西
7月
KNIME Data Talks JAPAN 2023
9月
Chemaxonユーザーグループミーティング2023
11月
mishima.s
【JKI】040_Just_KNIME_It!_Season_Finale
【JKI_040】課題を確認Just KNIME It! (JKI)
今回の挑戦はこちら
問題文のところだけをDeepL翻訳し少し加筆して以下に
さらに
好きなもん作ってみ！ってことですね。粋な計らいです。
あまり悩まないで決めました。JKI以外の私のもう一つの挑戦であったTeachOpenCADD-KNIME（TOC）体験記も先月最終回を迎えたところでした。
TOCでは扱ってなかったニ
【W8】タンパク質データの取得_11_Step3_最終工程
【W8の目的とStep3概要】Python版はより発展的です。
上記の(ii)を実行中。デモデータを使ってW8のStep2を学びました。
出力は下記のようなデータテーブルです。
今回から最終工程のStep3。
「最も質の良い4つのタンパク質ーリガンド複合体構造」すなわち解像度順でTop 4に絞って共結晶のデータを取得します。
上位4つに絞るのですが、同スコアで4位が3つあるうち、3POZだ
【W8】タンパク質データの取得_10_Step2_07_最大リガンド
【W8の目的】
Python版はより発展的です。
【Process JSONメタノードまで再確認】デモデータを使ってW8のStep2を学んでいます。上記の(ii)を実行中。
Process JSONメタノードの中身を見終わりました。
出力は下記のようなデータテーブルです。
今回もETLのTすなわちデータ変換(Transform)の続きですが、リガンド情報に注目してさらにデータを絞り込みます
【W8】タンパク質データの取得_09_Step2_06_Transform
【W8の目的】
Python版はより発展的です。
【JSON Pathの出力まで再確認】
デモデータを使ってW8のStep2を学んでいます。上記の(ii)を実行中。
Process JSONメタノードの中身を見てみました。
今回はETLのTすなわちデータ変換(Transform)です。2つめのJSON Pathで得られた下記のデータテーブルを整形し、もっと見やすい内容にしていきます。
無
【W8】タンパク質データの取得_08_Step2_05_リガンドデータを分解
【W8の目的】
Python版はより発展的です。
【JSON Pathの出力まで再確認】
デモデータを使ってW8のStep2を学んでいます。上記の(ii)を実行中。
Step2ではPDB IDをキーにPDBから必要なデータを取得するため、GET Requestノードで得たJSON形式の出力を処理します。Process JSONメタノードの中身を見始めたところです。
上図左端のJSON P
【W8】タンパク質データの取得_07_Step2_04_Process_JSONメタノード
【W8の目的】
Python版はより発展的です。
【JSON形式の検索結果】
デモデータを使ってW8のStep2を学んでいます。上記の(ii)を実行中。
Step2ではPDB IDをキーにPDBから必要なデータを取得するため、GET Requestノードにおいて、GraphQL形式のクエリでPDBのAPIを検索してJSON形式の出力を得ました。
JSONって何だっけという方はこちらをどうぞ
【W8】タンパク質データの取得_06_Step2_03_GET_Request
【W8の目的】
Python版はより発展的です。
ただし、Python版のT8は、TeachOpenCADD-KNIMEのW8とは異なりRESTful APIを使用しています。つまり、GraphQLでのPDBデータ取得の基礎を学習するためにもW8は有用と考えられます。
デモデータを使ってW8のStep2を学んでいます。
Step1で得られたEGFRに関する156のPDB IDを用いて、
【W8】タンパク質データの取得_05_Step2_02_Query2RCSB
【W8の目的】
(i) PDBデータベースからEGFRの全てのPDB IDを取得し、
(ii) X線結晶構造解析による構造で、最も質の良い4つのタンパク質ーリガンド複合体構造を取得して保存します。
Python版はより発展的です。
前回からデモデータを使ってW8のStep2を見始めました。
Step1で得られた
EGFRに関する156のPDB IDを用いて、
Step2では
PDB I
【W8】タンパク質データの取得_04_Step2_01_GraphQL
【W8の目的再確認とStep2】
(i) PDBデータベースからEGFRの全てのPDB IDを取得し、
(ii) X線結晶構造解析による構造で、最も質の良い4つのタンパク質ーリガンド複合体構造を取得して保存します。
Python版はより発展的です。
前回までデモデータを使ってW8のStep1を体験しました。
得られたのは
EGFRの全てのPDBデータ
からX線解析結果の解像度などで絞り込ん