のコメントがアクセプトになってから来ていた。。。
もう改訂して（PDBのアクセスコードとかを付け加えて）再投稿したのに。
This paper addresses a fundamental mechanism for the recognition of epigenetic
mark of xxx. The work is of high quality and well presented, and is deserved for publication by
xxx. I only have two quick comments, which I think would help to improve the manuscript.
ということで、非常にいいコメント。
指摘されたところを付け加えて。ということだ。
最近誰も彼もちょっとそこらで褒めてくれないので、もっと褒めて♡って感じ。
日常化してしまっている傾向があるので、、、
（なにもわからん学生にいわれてもなぁ。。。やっぱり尊敬できる人とか、目標にしている人とかでないとな。
natureのコメントにはいつもうんざりするのだけど（ってか３回しかレビューコメントが返ってきた事がないけど、、、言っている事は正しいと納得できるからこそだけど）、他の論文でも長いコメントばかりで、リバイズが一番大変というものだったけど。。。
見やすいようにKdをサマライズしたテーブルを一つつけるのと、構造のスタティスティックの更なる詳細の数字を。６時間あれば十分出来るので。
（結局１時間ちょいだった）
彼はクリスタログラファーだろう。実際bond angleが若干大きい感じがするけど、それはハイレゾリューションのデータであるからで、リストレインを外しているからで特に問題がない。とコメントをつけて。
リストレインをかけるとオーバーフィッティングになる原子があるという説明を加えて。
ダメだと言うコメントだったらどうなっていたんだろうか。。。
これはリアルバイオケミストとクリスタログラファーのコメントだし、僕もバイオケミストであるわけで。出来るところは完璧にしたい。いつも完璧なデータが出るとは限らないからこそ、出せる時は完璧にしておきたい。
あのNARの論文のように僕がちょっとでもおかしいと気がついていたらmajor revisionで時間切れが予測されるのでrejectだったろう。あの論文ならば全部のデータを取り直しが必至だし（ちなみにMTGでも僕は指摘していた）、argueで返せばrejectだわな。なぜ変なデータが出ていたのか、リバイズ後のデータがなぜ突如奇麗なものになっているかも含めて。こういうものは中途半端なものではなく予備実験で条件検討をやっておかないとな。
掘り返しになるのだけど、binding curveはKdが違えば僕らの仕事では平行移動するので、それぞれのカーブの形が異なる事はないし、決して交叉する事はない。だいたいの傾向は正しくてもそれでは数字を出す意味がないしな。
数字は説得力のあるものだからこそ、おかしな数字が出ると数字が一人歩きしてしまうので、慎重に扱わないとな。
２００回成功しましたというのと、再現性がありますというのとでは説得力が違う。論文を１週間で２００本読みましたというのと、かなりの数を徹夜で読みましたというのとでも。
ただ、いちいち数えるか？ほんと適当な事をいう人だ。。。それにしても、あの人は２００というのが好きな人だ。。。
人間は数字に騙されやすいからな。やっぱり３倍と２００倍とでは違うわな。。。２００倍の方が勝つわ。。。
騙すとか関係なく、数字を使ったプレゼンテーションは説得力が違うわな。
ただ単にウエスタンをして「増えました」というか、1.2倍増えましたとか、2.3倍増えましたと定量的にデスクライブするのとでは価値が変わってくるからな。
同じ２倍でも、1%から2%に増えたのと、40%から80%になったというのでは生物学的な意味が全く違うからな。定量性というのはますます重要になってくるだろう。定量性が求められてくるというのは当然の流れ。
僕はバイオケミストなので、その数字を出す事でないと論文を書けないので出すのだけど、その数字が正確に測定されているかとなると難しいよな。リニアリティーがある範囲で計測していますというスタンダードがない限り。ウエスタンを定量するにもactinの量でノーマライズしてもダメだわな。1,1/2, 1/3, 1/4の量を流してリニアリティーを確保した上で定量しないと。こういうことが出来る人って真摯に向き合っている人だなって評価できるし、かといってやってなければ、ただ単に知らないだけだろうって。。。
ちなみに付け加えないといけないところはワードでのテーブルなので、rowを増やすのに一苦労だからな。。。
マイクロソフトの開発チームのセンスを疑う。。。
エクセルは問題外。エクセルでχ2剰検定なんて彼らの思考回路は理解できないし、もう訂正されているかどうか知らないけど、student t-testの検定も、ヘルプも片側と両側を理解していないだろう。
3点以上あるものではANOVAを使わずにそれぞれt-testをしてこれとこれが優位さがあるとかいうのもサイエンティストの側に問題がある訳だ。ANOVAをエクセルで出来るのかどうか知らないけど、信用ならない。。。誤差の扱いにも問題があったので、、、
ちょっと高いけど、統計のソフト／パッケージを使う方がいい。お金がないならRでもいいかもって感じだけど、僕の使う範囲ではお金を払ってでも時間を買う価値はあるわな。
エクセルで統計をしたり図を書くのは問題外だわ。
図はセンスがないよな。。。（ってか、エクセルがという事ではなくエクセルを使って図を作るサイエンティストがってことだよな）
あれはビジネス向けで、サイエンス対応ではないからな。。。
--
これは別の話だけど、
「研究不正再発防止」というのは日常生活でいうところの「殺人事件防止」と同じもの。
起こってしまったら被害者は生き返らないし、それをどう対応するのか？ここだろう。
０にできるのか？どんなけ頑張っても０にはならないのと同じ。
「2度と不正とそれに起因する悲劇を起こさない組織に作り替えること」
って、どういうこと？
犯罪を全く０にすることとか、戦争をなくすことと同じ。現実として不可能な課題。
警察内でも犯罪が起こるのに、、、
それとも研究者の世界は特別で純潔だとでも？？？
人間がからむと、いろいろダークな面が。
しかも、お金とか、人間の欲が絡むわけだからな。。。
汚い世界の面もあることを忘れたら終わりだわな。
2度と不正が起きない事よりも、不正が起きた時に組織が正しく行動する規範を作る事は出来るわな。
調査が始まってもいないのに、「問題がない」とか組織が発言するのは問題だし（結局、大問題があった訳だから赤っ恥だわな）
あの早稲田のウルトラCも。まぁ彼女がPhDを持っていようが剥奪されようが結果は同じ訳だけど、若い人には示しがつかないだろう。入学試験でカンニングをして受験が無効にされても、一旦合格してしまえば、裏口入学でもなんとでも、後で判明しても合格が取り消されないってのと同じだわな。。。
あーいう教育をするところだという認識になっても文句はいえないわ。
僕ならリスクをとりたくないしな。。。業績が同じであればXXを優先しますみたいなもの？
ってか、業績なんか同じにならないし、同じであるという評価方法を知りたい。
94点と95点でどうすとか？？？数字に出来ないものを無理矢理数字にするのはちょっとな。。。
学科が採用したい人をとればいいと思うし、それが年齢がとか、性別が、とか。。。
その前に、履歴書に年齢と性別の記載をなくす事から始められないのか？って
年齢という数字と、男性、女性、その他という2ビットに数字化する事でバイアスがかかる。
決して研究とか教育能力とかに関係しないところだから余計にな。
インパクトファクターをたすとか、、、サイテイションインデックスをたすとかどこにリニアリティーの保証があるんだ？ってことよ。理解できないからそういう数字を使った魔術を使う訳だわな。
ま、一旦授与された学位は剥奪されないという前例をもたらした訳だし、問題があったとしても指導教官の責任はほぼない。と示された訳だから、早稲田で、問題事項に関係する人々は安堵したかもしれん。
ただ日本でのサイエンスにとっていい前例とはいえないわな。
指導教官の責任は重大だろう。。。
何か問題があった時に、組織がどう対応するか前もって準備する事は可能だろう。
やっぱりそこが問われているところじゃないのか？
何にしても再発防止というのは日本のマスコミの中で好きな言葉なのかもしれないけど、取り返しのつかない起こってしまった事にどう対応するのか？
それにしても日本を代表する研究組織のお粗末さには。。。
ガバナンスがなっていないと言われても反論できないだろう。。。
真面目に正面から研究活動に取り組んでおられる研究者の方が。。。
もう改訂して（PDBのアクセスコードとかを付け加えて）再投稿したのに。
This paper addresses a fundamental mechanism for the recognition of epigenetic
mark of xxx. The work is of high quality and well presented, and is deserved for publication by
xxx. I only have two quick comments, which I think would help to improve the manuscript.
ということで、非常にいいコメント。
指摘されたところを付け加えて。ということだ。
最近誰も彼もちょっとそこらで褒めてくれないので、もっと褒めて♡って感じ。
日常化してしまっている傾向があるので、、、
（なにもわからん学生にいわれてもなぁ。。。やっぱり尊敬できる人とか、目標にしている人とかでないとな。
natureのコメントにはいつもうんざりするのだけど（ってか３回しかレビューコメントが返ってきた事がないけど、、、言っている事は正しいと納得できるからこそだけど）、他の論文でも長いコメントばかりで、リバイズが一番大変というものだったけど。。。
見やすいようにKdをサマライズしたテーブルを一つつけるのと、構造のスタティスティックの更なる詳細の数字を。６時間あれば十分出来るので。
（結局１時間ちょいだった）
彼はクリスタログラファーだろう。実際bond angleが若干大きい感じがするけど、それはハイレゾリューションのデータであるからで、リストレインを外しているからで特に問題がない。とコメントをつけて。
リストレインをかけるとオーバーフィッティングになる原子があるという説明を加えて。
ダメだと言うコメントだったらどうなっていたんだろうか。。。
これはリアルバイオケミストとクリスタログラファーのコメントだし、僕もバイオケミストであるわけで。出来るところは完璧にしたい。いつも完璧なデータが出るとは限らないからこそ、出せる時は完璧にしておきたい。
あのNARの論文のように僕がちょっとでもおかしいと気がついていたらmajor revisionで時間切れが予測されるのでrejectだったろう。あの論文ならば全部のデータを取り直しが必至だし（ちなみにMTGでも僕は指摘していた）、argueで返せばrejectだわな。なぜ変なデータが出ていたのか、リバイズ後のデータがなぜ突如奇麗なものになっているかも含めて。こういうものは中途半端なものではなく予備実験で条件検討をやっておかないとな。
掘り返しになるのだけど、binding curveはKdが違えば僕らの仕事では平行移動するので、それぞれのカーブの形が異なる事はないし、決して交叉する事はない。だいたいの傾向は正しくてもそれでは数字を出す意味がないしな。
数字は説得力のあるものだからこそ、おかしな数字が出ると数字が一人歩きしてしまうので、慎重に扱わないとな。
２００回成功しましたというのと、再現性がありますというのとでは説得力が違う。論文を１週間で２００本読みましたというのと、かなりの数を徹夜で読みましたというのとでも。
ただ、いちいち数えるか？ほんと適当な事をいう人だ。。。それにしても、あの人は２００というのが好きな人だ。。。
人間は数字に騙されやすいからな。やっぱり３倍と２００倍とでは違うわな。。。２００倍の方が勝つわ。。。
騙すとか関係なく、数字を使ったプレゼンテーションは説得力が違うわな。
ただ単にウエスタンをして「増えました」というか、1.2倍増えましたとか、2.3倍増えましたと定量的にデスクライブするのとでは価値が変わってくるからな。
同じ２倍でも、1%から2%に増えたのと、40%から80%になったというのでは生物学的な意味が全く違うからな。定量性というのはますます重要になってくるだろう。定量性が求められてくるというのは当然の流れ。
僕はバイオケミストなので、その数字を出す事でないと論文を書けないので出すのだけど、その数字が正確に測定されているかとなると難しいよな。リニアリティーがある範囲で計測していますというスタンダードがない限り。ウエスタンを定量するにもactinの量でノーマライズしてもダメだわな。1,1/2, 1/3, 1/4の量を流してリニアリティーを確保した上で定量しないと。こういうことが出来る人って真摯に向き合っている人だなって評価できるし、かといってやってなければ、ただ単に知らないだけだろうって。。。
ちなみに付け加えないといけないところはワードでのテーブルなので、rowを増やすのに一苦労だからな。。。
マイクロソフトの開発チームのセンスを疑う。。。
エクセルは問題外。エクセルでχ2剰検定なんて彼らの思考回路は理解できないし、もう訂正されているかどうか知らないけど、student t-testの検定も、ヘルプも片側と両側を理解していないだろう。
3点以上あるものではANOVAを使わずにそれぞれt-testをしてこれとこれが優位さがあるとかいうのもサイエンティストの側に問題がある訳だ。ANOVAをエクセルで出来るのかどうか知らないけど、信用ならない。。。誤差の扱いにも問題があったので、、、
ちょっと高いけど、統計のソフト／パッケージを使う方がいい。お金がないならRでもいいかもって感じだけど、僕の使う範囲ではお金を払ってでも時間を買う価値はあるわな。
エクセルで統計をしたり図を書くのは問題外だわ。
図はセンスがないよな。。。（ってか、エクセルがという事ではなくエクセルを使って図を作るサイエンティストがってことだよな）
あれはビジネス向けで、サイエンス対応ではないからな。。。
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これは別の話だけど、
「研究不正再発防止」というのは日常生活でいうところの「殺人事件防止」と同じもの。
起こってしまったら被害者は生き返らないし、それをどう対応するのか？ここだろう。
０にできるのか？どんなけ頑張っても０にはならないのと同じ。
「2度と不正とそれに起因する悲劇を起こさない組織に作り替えること」
って、どういうこと？
犯罪を全く０にすることとか、戦争をなくすことと同じ。現実として不可能な課題。
警察内でも犯罪が起こるのに、、、
それとも研究者の世界は特別で純潔だとでも？？？
人間がからむと、いろいろダークな面が。
しかも、お金とか、人間の欲が絡むわけだからな。。。
汚い世界の面もあることを忘れたら終わりだわな。
2度と不正が起きない事よりも、不正が起きた時に組織が正しく行動する規範を作る事は出来るわな。
調査が始まってもいないのに、「問題がない」とか組織が発言するのは問題だし（結局、大問題があった訳だから赤っ恥だわな）
あの早稲田のウルトラCも。まぁ彼女がPhDを持っていようが剥奪されようが結果は同じ訳だけど、若い人には示しがつかないだろう。入学試験でカンニングをして受験が無効にされても、一旦合格してしまえば、裏口入学でもなんとでも、後で判明しても合格が取り消されないってのと同じだわな。。。
あーいう教育をするところだという認識になっても文句はいえないわ。
僕ならリスクをとりたくないしな。。。業績が同じであればXXを優先しますみたいなもの？
ってか、業績なんか同じにならないし、同じであるという評価方法を知りたい。
94点と95点でどうすとか？？？数字に出来ないものを無理矢理数字にするのはちょっとな。。。
学科が採用したい人をとればいいと思うし、それが年齢がとか、性別が、とか。。。
その前に、履歴書に年齢と性別の記載をなくす事から始められないのか？って
年齢という数字と、男性、女性、その他という2ビットに数字化する事でバイアスがかかる。
決して研究とか教育能力とかに関係しないところだから余計にな。
インパクトファクターをたすとか、、、サイテイションインデックスをたすとかどこにリニアリティーの保証があるんだ？ってことよ。理解できないからそういう数字を使った魔術を使う訳だわな。
ま、一旦授与された学位は剥奪されないという前例をもたらした訳だし、問題があったとしても指導教官の責任はほぼない。と示された訳だから、早稲田で、問題事項に関係する人々は安堵したかもしれん。
ただ日本でのサイエンスにとっていい前例とはいえないわな。
指導教官の責任は重大だろう。。。
何か問題があった時に、組織がどう対応するか前もって準備する事は可能だろう。
やっぱりそこが問われているところじゃないのか？
何にしても再発防止というのは日本のマスコミの中で好きな言葉なのかもしれないけど、取り返しのつかない起こってしまった事にどう対応するのか？
それにしても日本を代表する研究組織のお粗末さには。。。
ガバナンスがなっていないと言われても反論できないだろう。。。
真面目に正面から研究活動に取り組んでおられる研究者の方が。。。
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