まとまっており、ひととおり目を通すのに1時間もかからないので、まずそちらから。「伝わるデザイン」では、センスのない人でも人に伝えるためのルールが載っている。この項では、伝えるという目的を前提にさらに美しく見せるためにはどうすればいいかを考える。「人に伝える」という目的に比べ、「美しく見せる」という目的は非常に曖昧なものなので、私の主観を多分に含むことになる。ここでは、以下のコンセプトに則ったデザインを「美しいデザイン」と定義する。・伝わるデザインであること...伝わるデザインのコンセプトと矛盾しないデザインを目指す。・強調は必要最小限かつ効果的に...重要な情報以外を控えめにし、強調したい部分を効果的に見せるデザインを目指す。・フラットデザインを重視する...不必要な装飾を排し、シンプルで上品なデザインを目指す。これらのコンセプトのもと、美しいポスター作りのコツをまとめてみた。「伝わるデザイン」ともやや重複するところもあるし、かなり個人的な意見が入っているところもある。適当に取捨選択してもらえれば。こんなポスターはダサい次のポスターをみてみよう。※内容は適当ですこんな感じのポスターを学会でみかけたことのある人も多いだろう。人によるとは思うが、お世辞にもかっこいいとは言えない。これを元に、悪いところを指摘し、美しいデザインに修正していく。フラットデザインを導入しようフラットデザインとは、近年、webやアプリのデザインで主流のコンセプトである。詳しくはググってほしいが、かつて主流だったデザインは、現実の電子機器のメタリックな部分を模倣して、グラデーションがかかっていたり、影がついていたりした。昔はこういうデザインが目を引き、未来的な印象を与えていたが、今では逆に古臭くなりつつある。そんななか登場したフラットデザインは、文字通り平面的なデザインであり、派手さはないものの、ムダな装飾がなくシンプルで洗練されたデザインであるといえる。Googleのロゴはこんな感じだったが、今は、こんな感じである。Windowsのロゴも昔はこうだったが、今は、こんな感じ。これがフラットデザインである。昔の方が好きだった、という人もいるだろうが、これが時代の流れというもの。今の価値観から言えば、影やグラデーションはダサい、ということだ。そもそも、影もグラデーションも、何の情報ももってないのに、わざわざ使用する必要がない。過度な装飾は、ノイズにしかならず、重要な情報を見づらくしてしまいかねない。先ほどのポスターから影とグラデーションをなくしてみよう。こんな感じ、うーん、まだダサい。枠で囲わないようにしようこのポスターは枠の印象が強すぎる。外の大枠、各項目の中枠、さらに強調や図の小枠と、最大で3段階になっており、しかもすべて線も太くて色も濃い。当たり前だが、枠はなんの情報ももっていない。世の中にあふれる学会ポスターはこの点を踏まえるだけでずっと見やすくなるはず。枠をなくすと項目ごとのまとまりが見づらくなるため背景の色を少し濃くした。スマートになったような気が。角丸四角はダサいこれは正直、好みのわかれるところかもしれないが、角丸はダサい。百歩譲って角丸を使うにしても、Rを小さめにして、下のように文字の端とそろえるべきだ。これをふまえて、ポスターを修正してみる。最初はRを小さくした例から。次に、丸角をやめてただの四角にした例。個人的にはこっちの方が好みだ。見出しを目立たせすぎないここでいう見出しとは、「Introduction」とか「Result」とかのこと。その順番に則っていて、かつ、逆N字型かZ型など一般的な構成である場合、見出しがなくてもそんなに困らないはず。見出しの役割は、その項目に何が書いてあるかを示すものであり、内容とは関係ない。見出し自体には情報がないのだから目立たせなくていいというわけ。今回の例では、一番重要な部分と見出しがほぼ同じレベルで強調されている。色付き背景というのもダサい。テーマカラーのピンクにしてみた。このくらいでいいだろう。ところで、見出しの隣に大きめなデッドスペースがある。デザイン的には、このスペースは空白のままでもスッキリしてて良いかもしれない。ここはわりと視線が行きやすいところなので、もったいない気もする。左上のイントロの横はめちゃくちゃ視線が集まるところなので、キーワードやパワーワードを盛り込んでキャッチーな見出しにすると効果的だろう。その他の見出しの横にも「一言まとめ」のようなものがあると親切だ。次からは色についてみていく。テーマカラーと強調色を使い分けるテーマカラーとは、そのポスターの全体の印象を決める色である。強調色とは、自分の主張したいところ、とりわけ重要なところに使用する色のことだ。重要なのは、次の2点。・テーマカラーと強調色を同系統の色にしないこと・強調色はできる限り最小限にすることとくに、後者はあまり意識されないことが多いので注意。強調色はそのままで、テーマカラーを緑にした。強調したいところ以外はテーマカラーと同系統の色にした。ここまでくると、逆に強調がウザくなってくる。この程度でも強調の役割は十分に果たしている。こっちの方が上品に見える。配色は自由度が高い分、悩むことも多いかもしれない。配色について、もっと知りたい方は以下のページも参考にしてもらえると。マクロ生物学徒の備忘録おわりにいろいろといじったら、細かいところがずれてきたので最後に修正する。左端揃えを徹底し、区切れの線の位置を微調整した。上品なポスターに仕上がった。ちなみに、こういう感じのデザインで実際に学会に出たことがある。まわりのポスターがごちゃっとしたものが多かったのもあって、こういうスッキリしたデザインは逆に目立っていた。これくらいのデザインがごろごろいるような学会(進化学会とか)では、もう一工夫あった方が良いかもしれない。そのあたりはまた今度まとめるかも。インパクトを付けたければ色を派手にしたり、アイキャッチを大きくしたりするといい。こんな感じとかどうだろう。色が下品かもしれないが。アイキャッチの色を変えてみるのもあり。以上、いろいろ書いたが、結局は好みによるところが大きい。参考にしつつ、自分好みのデザインを見つけてもらえれば。マクロ生物学徒の備忘録ここではインストールが済んでいる前提で書きます。pyRADの使い方は公式サイトのチュートリアルにわりとわかりやすく書いてある。読めばだいたいわかるはず。公式サイトのチュートリアル解釈に自信がないところもあるので、間違ってたらご指摘ください。(間違っていても責任はとれませんのであしからず。)大まかな流れは、インプットファイルを用意して、pyRADでパラメータファイルを作成し、パラメータファイルをテキストエディタで改変し、pyRADを実行する、という感じ。・パラメータをいじってみた印象について触れていく。・圧縮されて〇〇.fastq.gzとなっている状態のどれでもできる。ちなみに、次世代シーケンサから返ってきたファイルをそのまま使ってもいいが、FASTX-toolkitなどを使って、処理しておいた方がSNPが多くとれてくる。一般に、次世代シーケンサが出力するデータは、リードの最後の方のクオリティが低くなる傾向がある。FASTX-toolkitを使うと、後ろ側からクオリティが低い部分を削る処理が可能なので、これだけでもやっておくのがオススメ。##pyRADをインストールしたディレクトリを指定する→params.txtが作られるはず。==================こうなっているはず。##14までは必須で、それ以降は任意。line」以下に記述する。パラメータの各項目についてまだよく理解しきれていないところもある。自分でいじってみてどうなったかは、あとの章で述べる。directory作業ディレクトリを指定する。ここにアウトプットファイルが出力される。相対パス、絶対パスのどちらでもいい。18)インプットファイルのパスを指定。複数のファイルを使用したいときは、*(ワイルドカード)も使える。.fastq.gz)に限る。バーコードが取れたあとのファイルを使用したい場合は、ここは空欄にする。18)バーコードファイルのパスを指定。バーコードが取れたあとのファイルを使用したい場合は、ここも空欄にする。usearch)vsearchのコマンドを指定する。パスが通っている場合はvsearchと書くだけ。相対パスか絶対パスを記述することもできる。musclemuscleのコマンドを指定する。muscleはダウンロードしたままの状態だと、muscle3.8.31_i86darwin64みたいな感じになっている。リネームしていれば、muscleだけでよい。相対パスか絶対パスを記述することもできる。TGCAG)RAD-seqの場合、使用した制限酵素サイトを指定する。制限酵素サイトがfastqファイルから除かれいるなら空欄でいいはず。MIG-seqなど、制限酵素を使用していない場合も空欄でいい。(parallel)どれだけパラレルに作業をするか。2にすると2つ同時進行、3にすると3つ同時進行で作業をする。多けりゃいいってもんではない。使用するコンピューターのコア数と同じにするといいとか。clusterリードを採用する最低カバレッジ数。小さくすれば、質が低くてSNP数の多いデータになる。個人的には最低10くらいはほしい気がする。20)1つのリードにつき、シーケンスできていないサイト(N)をいくつまで許すか。readの場合で、適正値が違う。FASTX-toolkitで後ろから削る処理をしていない場合、この処理で大幅に使えるリードが減ってしまう。decimal何%一致した配列をクラスタリングするか。90%にしたい場合.90という感じに記述する。mergeが使用できるらしい。違うかはよく知らない。locus何個体以上で共通して読めたリードを採用するか。小さくすれば、質が低くてSNP数の多いデータになる。siteこれが未だによくわからない。ヘテロの個体があまりにも多い場合、その座位はSNPじゃなくてパラログが同じクラスターにまとめられているだけという可能性が高い。何個体以上でパラログに認定するか、という閾値をここで設定する、かな?たぶん。spaces)アウトプットファイルの名前。以下はオプションの設定。だいたい空欄でいいはず。めぼしい項目だけ解説する。dataバーコードが取れたあとの個体ごとに分かれたfastqファイルを使用する場合、ここで指定する。2と同様、ワイルドカードが使える。33)クオリティフィルターの閾値。docs)どのアウトプットファイルを出力するか。「*」としておけば全部出力してくれるのでオススメ。最後に集団の情報を記述する。...※aaa、bbb、cccは集団の名前みたいなっている場合、次のようにする。ccc*一列目の数字は集団の番号。集団の名前は入れられず、123とかの数字か、ABCとかのアルファベットのみ使用できるらしい。二列目の数字はよくわからない。これ以下の個体数しか得られなかった集団は放棄するってことかな?三列目にファイル名を記入する。例のようにワイルドカードを使ってもいいし、カンマ(,)区切りで並べていっても良い。pyRADの実行pythonが立ち上がっている前提。##pyRADをインストールしたディレクトリを指定するこれで動くはず。コンピューターの性能やデータサイズにもよるが、普通のパソコンでやる場合、1〜3日くらいかかる。ちなみに、pyRADは7つのステップに分かれている。params.txtの(s1)、(s3,s6)、(all)といった表記はそのパラメータがどのステップに関わっているかを示したものである。7というオプションを追加するとステップ7だけやり直すことができる。8)何個体以上で共通して読めたリードを採用するか(##12)がメインといったところか。このへんをいじった感想を書く。