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北海道大学附属図書館において， Institutional Research（IR）のエビデンス増強を目的として試作したメタデータ管理基盤「北海道大学大学事業・活動情報共有システム（SSS-HU）」の機能を紹介するとともに， 業務情報流通の最適化を検討した結果として， 中期計画等の計画番号や財務システムの計上番号を活用しメタデータ管理を行うモデルを得たことを報告する．, 日本教育情報学会第37回年会. 2021年8月28日〜29日. オンライン.

学位の種類: 博士（医学）. 報告番号: 甲第3985号. 学位記番号: 新大院博（医）甲第631号. 学位授与年月日: 平成27年3月23日, 【はじめに】抗体はバイオ分野の実験において重要な研究ツールのひとつである．しかし，一つの抗原に対して複数の抗体が作製，販売されていることも多く，研究者は抗体の選定や判断に困難をきたしている．そこで ，論文内，特に英語論文からタンパク質に対する抗体情報を取得するための検索モデルを作成し，モデルに基づいた抗体情報自動検索ツールを作成し，その性能を検証した．【材料と方法】初めに英語論文の中から，抗原としてのタンパク質名および，製造会社が記載されている語の出現位置をリスト化した．その後，製造会社の出現位置を限界点とする区間設定し，その区間を終点限界点に位置する会社のメタデータ空間と定め，メタデー空間内にあるタンパク質名を抗原とする抗体 -製造会社の関係性を取得する抗体情報検索モデルを作成した．その後，UniProtのタンパク質データベースを用い，自動的に抗原となるタンパク質を検索/検出し，製造会社と関連付け，リポジトリ化する抗体情報自動検索ツールを作成し，その性能の検証を行った．【結果】抗体情報検索モデルの検証を行ったところ，適合率100%，再現率99.0%，F値99.5%という結果 いう結果であった．次に，抗体情報検索ツールの性能検証を行ったところ，適合率は100%であったが，再現率が39.8%と大きく減少し，結果としてF値は56.9% と著しい信頼度の低下が見られた．そこで，その原因を調査したところ，抗体情報が取得できなかった原因の72.3％は，動物種が異なる同名タンパク質がUniProtデータベースに登録されていたため，タンパク質を特定できなかったものであった。そのため、データベースを動物種別に再構築し， 再度検証を行ったところ，再現率は79.6% まで上昇し，F値も88.6％という高い信頼率なった．【考察】今回の抗体情報検索モデルについてはF値が99.5%という高い信頼性を示したため，このモデルは抗体情報取得に有効であると考えられた．また，抗体情報検索ツールでは，当初再現率が39.8% と， 著 しい低下がみられたが，動物種ごとにタンパク質デーセットを編成し，再検証した結果，再現率が79.6% まで上昇し，F値も88.6％という信頼率まで改善された．また，再構築後の抗体情報検索ツールについて，論文別の信頼度調査を行ったところ，Ｆ値が0.8 以上の論文が全体の80.9 %を占めたことから，本研究で作成した抗体情報検索ツールは，研究者が抗体選定する際に有用であると考えられた．今後この仕組みを改良/発展させることで、さらに多くの研究者に有用な抗体情報検索ツールを構築してゆきたいと考えている．, 博士（医学）, 新潟大学

【はじめに】抗体はバイオ分野の実験において重要な研究ツールのひとつである. しかし, 一つの抗原に対して複数の抗体が作製, 販売されていることも多く, 研究者は抗体の選定や判断に困難をきたしている. そこで, 論文内, 特に英語論文からタンパク質に対する抗体情報を取得するための検索モデルを作成し, モデルに基づいた抗体情報自動検索ツールを作成し, その性能を検証した. 【材料と方法】初めに英語論文の中から, 抗原としてのタンパク質名および, 製造会社が記載されている語の出現位置をリスト化した. その後, 製造会社の出現位置を限界点とする区間を設定し, その区間を終点限界点に位置する会社のメタデータ空間と定め, メタデータ空間内にあるタンパク質名を抗原とする抗体 - 製造会社の関係性を取得する抗体情報検索モデルを作成した. その後, UniProt のタンパク質データベースを用い, 自動的に抗原となるタンパク質を検索/検出し, 製造会社と関連付け, リポジトリ化する抗体情報自動検索ツールを作成し, その性能の検証を行った. 【結果】抗体情報検索モデルの検証を行ったところ, 適合率100%, 再現率99.0%, F値99.5%という結果であった. 次に, 抗体情報検索ツールの性能の検証を行ったところ, 適合率は100%であったが, 再現率が39.8%と大きく減少し, 結果としてF値は56.9%と著しい信頼度の低下が見られた. そこで, その原因を調査したところ, 抗体情報が取得できなかった原因の75.8%は, 動物種が異なる同名タンパク質が UniProt データベースに登録されていたため, タンパク質を特定できなかったものであった. そのため, データベースを動物種別に再構築し, 再度検証を行ったところ, 再現率は79.6%まで上昇し, F値も88.6%という高い信頼率となった. 【考察】今回の抗体情報検索モデルについてはF値が99.5%という高い信頼性を示したため, このモデルは抗体情報取得に有効であると考えられた. また, 抗体情報検索ツールでは, 当初再現率が39.8%と, 著しい低下がみられたが, 動物種ごとにタンパク質データセットを編成し, 再検証した結果, 再現率が79.6%まで上昇し, F値も88.6%という信頼率まで改善された. また, 再構築後の抗体情報検索ツールについて, 論文別の信頼度調査を行ったところ, F値が0.8以上の論文が全体の80.9%を占めたことから, 本研究で作成した抗体情報検索ツールは, 研究者が抗体選定する際に有用であると考えられた. 今後この仕組みを改良/発展させることで, さらに多くの研究者に有用な抗体情報検索ツールを構築してゆきたいと考えている.

The cooperative research work on the development of HOPE (H-2 rocket Orbiting Plane) has been conducted by NAL and NASDA since 1987. As a part of this research work, wind tunnel tests were conducted to obtain the aerodynamic characteristics of several candidate shapes of the orbiter. All data obtained in the tests were recorded as 'the HOPE Wind Tunnel Data Base' in the data base system of the NAL's Numerical Simulator. The contents of the wind tunnel data base for the first year which was named 'the 62HOPE Configuration Wind Tunnel Tests' in the data base system was already reported, providing the information necessary to use the data base system. As additional data was compiled during the first stage (1987-1989) of the research, this report describes the contents of the wind tunnel data base named 'the 63HOPE Configuration Wind Tunnel Tests'., 航空宇宙技術研究所と宇宙開発事業団との間で、H-2ロケット打上げ型有翼宇宙往還機(HOPE)の研究開発についての共同研究が1987年より実施された。空力特性の研究の一環として想定された往還機形状模型の風洞試験が実施されたが、その全データは航空宇宙技術研究所の数値シミュレータのデータベースシステムに「HOPEデータベース」として収録されている。本報告では62HOPE形状の風洞試験の結果に基づき、さらに性能向上を目指した63HOPE形状の風洞試験概要とそのデータベースの格納について述べる。

超高層大気に於ける地球規模の物理現象の機構を解明する為には，様々なデータを用いた分野横断的な研究推進が重要である．インターネット上の様々なデータを直ちに取得する為の基盤が，分野横断的な研究の１つの鍵となる．IUGONET プロジェクトは，複数の研究機関によって分散管理されている，様々なデータのURL 等の所在情報等を提供可能なメタデータ・データベースを構築することによって，この課題に対処した．しかしながら，このメタデータ・データベースは広範な研究領域を対象としている為，専門分野外のユーザーにとって単語検索時における適切な検索語句の選択が容易でないことが指摘された．これを補助するべく，検索語句の関連語の取得とそれらを用いた再検索クエリ文字列の自動生成を行う為に，そのメタデータ・データベースと連想検索エンジンGETAssoc を連携させた．そして，この連想検索用の辞書を作成する為に，SAO/NASA Astrophysics Data System からメタデータを抽出した．再クエリ文字列を生成する為に用意した辞書を用いることで，期待通りの連想検索結果を得ることが出来た．, In order to understand the mechanism of global-scale phenomena in the upper atmosphere, multidisciplinary researches using many kinds of data are important. An infrastructure to access to many kinds of data on the Internet is one of the keys to the multidisciplinary researches. The Inter-university Upper atmosphere Global Observation NETwork (IUGONET) project solved this problem by developing a metadata database to provide information such as URL of database or each data file, which are managed dispersively by several institutes. Because the metadata database covers a wide scientific field, it is likely that non-specialized users can not easily select a right search phrase. We connected an associative search engine which is called GETAssoc with the metadata database, in order to get the related words and to generate re-query phrases by using them automatically. We collected metadata from SAO/NASA Astrophysics Data System to create the dictionary for associative search. We show that the prepared dictionary gives the related terms as expected for generating re-query phrases., 著者人数: 12名, 形態: カラー図版あり, Number of authors: 12, Physical characteristics: Original contains color illustrations

プロパティ付きテキストとは，長さnのテキストに，補助情報としてテキスト上の互いにオーバラップを許した区間の集合(プロパティという)が付加された構造化文書の一種であり，アノテーション付きの系列データの形式的なモデルとなっている. このプロパティ付きテキストへの全文テキスト索引として， Amirら(CPM2006) は，プロパティ接尾辞木を提案した. これは，プロパティの各区間に含まれるすべての部分文字列を格納する索引構造であり，遺伝子情報や，ビデオストリーム，メタデータ付き時系列データなどへの応用がある. また，高度な検索問題である重み付きパターン照合にも用いられる. Amirらは，定数サイズのアルファベット上で，プロパティ接尾辞木をO(n log log n)時間でオフライン構築するアルゴリズムを与えたが，その線形時間構築アルゴリズムは，現在まで未解決の問題であった. 本論文では，定数アルファベット上で，プロパティ接尾辞木を線形時間で構築するオフラインアルゴリズムを与え，この問題を肯定的に解決する. 提案アルゴリズムは，接尾辞リンクの巡回を用いた簡潔な手法であり，理論的に効率良いだけでなく，実際のデータに対しても高速に動作する. 更に，人工データ上の計算機実験を行い，実際の性能を評価する.

http://library.naist.jp/mylimedio/dllimedio/show.cgi?bookid=20752

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http://library.naist.jp/mylimedio/dllimedio/show.cgi?bookid=100041489&oldid=76652

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我々は概念体系を統合, 可視化することにより情報検索を支援するシステムSubject Worldを開発している. これまでに実現した主な機能は, 基本件名標目表第4版(BSH4)の視覚的ブラウジングと大阪市立大学OPACの件名検索機能である. 本稿では新たに開発した(a)NDC検索, (b)書籍検索とOPACの連携, (c)Web検索の機能概要を説明する.

我々は概念体系を統合, 可視化することにより情報検索を支援するシステムSubject Worldを開発している. これまでに実現した主な機能は, 基本件名標目表第4版(BSH4)の視覚的ブラウジングと大阪市立大学OPACの件名検索機能である. 本稿では新たに開発した(a)NDC検索, (b)書籍検索とOPACの連携, (c)Web検索の機能概要を説明する.