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ひよこ🐣

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Cloud Software Engineer┊︎ 生命情報学┊︎博士満期退学➤在野研究だけで論文博士取得に挑戦中！┊︎1報目accepted🎉 2報目accepted🎉 3報目研究開始🔬

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研究に集中する時間、AIで取り戻しませんか？ 新刊『生命科学研究 × AI 活用ハンドブック』をZennで販売開始しました！🎉 文献調査、メール・Slack、発表資料づくりまで。 研究の日常で使えるAI活用法をまとめました。 生命科学系の学生・研究者の方へ👇 zenn.dev/labcode/books/c4f81…
生命科学研究 × AI 活用ハンドブック

生命科学研究 × AI 活用ハンドブック

📰 概要 「AI で研究時間を取り戻す」ための、生命科学研究者向けの実践ハンドブックです。 実験があり、解析があり、事務手続きがあり、そのうえで論文を書かなければならない。指導教員は忙しく、隣に詳しい人がいるとは限らない。そんな状況で研究を続ける研究者たちに取材し、実際にやっ

zenn.dev
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Zennでの研究・科学計算部門で所属しているLabCodeの技術書が多数ベストセラーになっていました！🎉🎉🎉 zenn.dev/books/store?categor… 私の書いたIn silicoペプチド創薬の教科書、【完全版】in silico創薬実践書、【初心者向け】各種ツールで学ぶIn silicoタンパク質デザインも載っています！
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T.Terui@TTerui96670Jun 11
【拡散希望】科研費番号を頂ける研究機関に客員研究員として採用して貰えないでしょうか？科研費を獲得して間接経費で所属機関に貢献します。 院生の時点で、サントリー若手、松下、村田、笹川など、民間研究助成を1000万円以上獲得した実績があり、日本語で研究費を獲る腕には自信があります。
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Nakashima Takaya (@naka_takaya) profile picture
Nakashima Takaya@naka_takayaApr 24
ポスター生成AI、このレベルを編集可能なpowerpointで出力できるレベルまで来ました💪 図表は作らせるより、自分で作って入れ込む形式がいいかなと思っています
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Nakashima Takaya (@naka_takaya) profile pictureNakashima Takaya@naka_takayaApr 21
claude design使えばおそらく、長年の課題であったポスター形式での出力もできそうなので近々note書きます！！(執筆中)
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In silico創薬実践書がKindleでも販売されました！🥰🎉🎉 In silico 創薬 実践書: おうち創薬で論文を書こう (LabCodeブックス) amzn.to/4vuqsET 内容はZenn版と一緒ですが、Kindle Unlimitedで読めるので、ぜひみなさん読んでみてください！！！
インシリコ創薬 実践書: おうち創薬で論文を書こう (LabCodeブックス)

インシリコ創薬 実践書: おうち創薬で論文を書こう (LabCodeブックス)

○ 概要 in silico（インシリコ） 創薬の技術を網羅的に知りたい方、さらにそれらを用いてPCだけで論文を書きたい方へ。 本書は、wetラボでの創薬研究の経験を持つバイオインフォマティシャンである著者が、実際の論文を基に、インシリコ創薬の手法について解説した技術書です。一番厄介な環境構築から具体的な使用方法、エラーの対処法までを丁寧に説明しております。 本書で紹介されている手法はここ1...

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個人事業で起業しました！ in silico創薬のご相談はお気軽に。 Bara Pharma barapharma.manus.space
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S.KATO (@s_kat0) profile picture
S.KATO@s_kat0Feb 9
令和8年度覚醒プロジェクトの告知が公開されました．産総研メンバーとともに先端的研究設備を活用して自由に研究を進められて，いい取り組みだと思います． kakusei.aist.go.jp/r8/
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【新記事公開！】 ペプチド創薬の効率を劇的に変える「in silicoスクリーニング」の手法を徹底解説！ 「候補配列が多すぎて絞り込めない…」 そんな悩みは、ベイズ最適化ツール「mobius」で解決できます。 研究のスピードアップに役立ててください！🧪💻 labo-code.com/bioinformatics… #LabCode
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PDR（Plan-Do-Review）モデルの３層構造にして、それらをループさせれば良さそう。 DBにjobs（チケットテーブル）を設けて、それをAgentsに管理させたら勝手にタスクを作って、実行して、改善してくれるシステムの出来上がり。 いけそう！
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Nyosh（LabCode代表） (@nyosh_labcode) profile pictureNyosh（LabCode代表）@nyosh_labcode18 Nov 2025
- 設計・施策系 - 実行系 - データ分析系 に分けて、 それぞれの系内である程度の複雑度はありつつも、 系単位では直列のワークフローにすれば、割とシンプルにできそう と妄想してる。gemini 3.0 楽しみすぎる。
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私も来てます！ タイトル数が多すぎて、サンプルが机に置けなくなってきました笑
LabCode（ラボコード） (@LabCodeBlog) profile pictureLabCode（ラボコード）
@LabCodeBlog16 Nov 2025
LabCode ラボコード出展準備中です！ 今年は出口の近くに出展しています あと15分ほどで会場 ぜひ来てくださーい！ #技術書典
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論文が正式にpublishされました！🎉 mdpi.com/1420-3049/30/22/437… 特集号への収載もされています！ mdpi.com/journal/molecules/s… これで安心して次の研究、記事執筆などできます☺️
Identification of KKL-35 as a Novel Carnosine Dipeptidase 2 (CNDP2) Inhibitor by In Silico Screening

Identification of KKL-35 as a Novel Carnosine Dipeptidase 2 (CNDP2) Inhibitor by In Silico Screening

Extracellular glutathione (GSH) is degraded on the cell surface, in which the γ-glutamyl residue is removed to generate cysteine–glycine (Cys–Gly) dipeptides that are subsequently transported to the...

mdpi.com
Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 (@shizuku50312776) profile pictureDr. しずく | Wet & Dry創薬研究者
@shizuku503127767 Nov 2025
この論文無事Moleculesにアクセプトされました！！！🥳🥳🎉🎉🎉 博士卒業して2年半。。。長かった！ 働きながらブログと技術書を書きつつ、in silico創薬の勉強は大変でしたが、 在野研究でも論文出せることを証明できました！ これまで関わった全ての方に感謝いたします！
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この論文無事Moleculesにアクセプトされました！！！🥳🥳🎉🎉🎉 博士卒業して2年半。。。長かった！ 働きながらブログと技術書を書きつつ、in silico創薬の勉強は大変でしたが、 在野研究でも論文出せることを証明できました！ これまで関わった全ての方に感謝いたします！
Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 (@shizuku50312776) profile pictureDr. しずく | Wet & Dry創薬研究者
@shizuku5031277629 Sep 2025
Arxivですが、卒業して身につけたIn silico創薬で初めての論文が出ました！！！😊🥰🎉🎉🎉 共著者の皆さまに感謝です！ 最後にvitroで評価していますが、それまでは全て技術書の内容を使っています 論文化までは約半年でできました！ 技術書zenn.dev/labcode/books/1e05d… 論文biorxiv.org/content/10.1101/…
【完全版】In silico創薬実践書 〜おうち創薬で論文を書こう〜

【完全版】In silico創薬実践書 〜おうち創薬で論文を書こう〜

【100文字程度のレビューを書いた方には、1時間のコンサルティング、質問回答を無料で行っています！興味ある方はDMください！https://x.com/shizuku50312776】 📰 概要 in silico創薬を網羅的に学び、PCだけで論文を書きたい方へ。wetラボで

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LabCodeの存在を認知していただいてる方で、広島大学or岡山大学におられる学生の方っていらっしゃいますか？ 学部、修士、博士問いません。 該当する方は良ければいいね👍もしくはDMいただけると嬉しいです🙇 少しDMでやり取りさせていただきたいです。
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マテリアルズインフォマティクス（MI）入門：Pythonによる物性予測から逆問題設計まで｜LabCode（ラボコード） zenn.dev/labcode/books/fda58… #zenn 技術書を初めて執筆しました🙌 MIを始めたい方がすぐに実践できるよう、コピペで使えるコード全文とともに解説しています！
Image from Kazu @量子×AI×材料 (@mi_qc_kazu)
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【新技術書公開！】 マテリアルズインフォマティクス（MI）入門：Pythonによる物性予測から逆問題設計まで zenn.dev/labcode/books/fda58… MIについて書かれた技術書が公開されました！ Kaggleエキスパートがコピペで動く機械学習コードを書いており、基礎的なところから応用までかなり詳細に書いてます！
マテリアルズインフォマティクス（MI）入門：Pythonによる物性予測から逆問題設計まで

マテリアルズインフォマティクス（MI）入門：Pythonによる物性予測から逆問題設計まで

📰 概要 材料開発のスピードと効率を飛躍的に向上させる「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」を取り入れたいと考えたことはありますか。MIは、データ科学の力を使って新しい材料を効率的に探索・開発する革新的なアプローチとして、今、大きな注目を集めています。 本書は、Pyth

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本業アプリケーションサポートなので、論文はなかなか出せないんだけど、シングルセル解析でも論文出したいなぁ。できれば空間やってみたい。どなたかコラボできませんか、、、？
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【YouTube動画公開！！】 シングルセルRNA-seq解析🧬 【R言語入門】RNA-seq解析のためのデータ分析基礎（データフレーム・ggplot2）について解説しました シングルセルRNA-seq解析シリーズ2本目の動画です いいね👍チャンネル登録をお願いします！ youtu.be/zXz9HZHCLmw?si=pnRB… #LabCode #YouTube
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LabCodeから新しい「生存時間分析」の技術書が出ました！！！🎊🎉 RNA seqやscRNA seq解析、in silico創薬とも相性の良い内容なので、シルバーウィークあたりにまとめて勉強しておこう！
LabCode（ラボコード） (@LabCodeBlog) profile pictureLabCode（ラボコード）
@LabCodeBlog24 Aug 2025
【新技術書公開！】 TCGAデータを用いた生存時間解析 zenn.dev/labcode/books/9d0b4… がんゲノム世界的プロジェクト「TCGA（The Cancer Genome Atlas）データで、生存時間解析を一から学べます！ 初学者でも段階的に学べ webアプリでの解釈から、 コードによる実装、 さらに機械学習にも対応してます！
TCGAデータを用いた生存時間解析

TCGAデータを用いた生存時間解析

📰 概要 TCGAデータで本格的な生存時間解析を始めてみませんか？ 本書では、がんゲノムの世界的プロジェクト「TCGA（The Cancer Genome Atlas）」に登録されたRNA-Seqデータと臨床情報を活用し、R言語による生存時間解析の手法をステップバイステップで

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【新技術書公開！】 TCGAデータを用いた生存時間解析 zenn.dev/labcode/books/9d0b4… がんゲノム世界的プロジェクト「TCGA（The Cancer Genome Atlas）データで、生存時間解析を一から学べます！ 初学者でも段階的に学べ webアプリでの解釈から、 コードによる実装、 さらに機械学習にも対応してます！
TCGAデータを用いた生存時間解析

TCGAデータを用いた生存時間解析

📰 概要 TCGAデータで本格的な生存時間解析を始めてみませんか？ 本書では、がんゲノムの世界的プロジェクト「TCGA（The Cancer Genome Atlas）」に登録されたRNA-Seqデータと臨床情報を活用し、R言語による生存時間解析の手法をステップバイステップで

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【新技術書公開！】 【初心者向け】ネットワーク薬理学を使ったin silico創薬 〜漢方、食材から医薬品候補を見つけてみよう~ zenn.dev/labcode/books/744e6… 「昔からこの植物はこの症状に効く」みたいなお話は聞いたことはありませんか？ ネットワーク薬理学では具体的に何が何に効くかを推定します！
【初心者向け】ネットワーク薬理学を使ったin silico創薬 〜漢方、食材から医薬品候補を見つけてみよう~

【初心者向け】ネットワーク薬理学を使ったin silico創薬 〜漢方、食材から医薬品候補を見つけてみよう~

📰 概要 本書『ネットワーク薬理学を使った in silico 創薬入門 ～漢方・食材から医薬品候補を見つけてみよう～』は、最新のコンピュータ創薬技術「ネットワーク薬理学」を、豊富な実例とともにわかりやすく解説した技術書です。 ネットワーク薬理学とは、複数の成分が複数の標的に

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