夏の状況は例年と違いますが3年目のBostonの夏は相変わらず暑いです、、、。暑すぎて運動も夕方遅くにしかできません。Bostonに来た翌日にえっ！暑い、、、と思ったのが昨日の事のように思えます。公園とかでご飯食べてる人も多いですし、レストランも外のテラス席を距離あけて増設してます。夜走ってるとdinnerを外で楽しんでる人を多く見ますが、冬はどうするんだろうと、、、とんでもなく寒いですからねぇ。
この5月に大学院は卒業して、賞を二個もらいましたが、メンターならびに一緒に働いてきたラボメンバーのおかげです。先日、盾とメダルが届いてました。またFinlandに帰ったLauraと最後に一緒に論文書けたのもいい経験でした。彼女の帰るギリギリでClinical Microbiology and Infectionに出す事ができました。16S rRNA gene sequencing dataを用いて小児のnasal microbiota maturationをrecurrent neural networkで解析しています。サンプル数に比べて変数のgenus（属）の数が多く、また個人の中のmicrobiome compositionが時間の中で変化していくので通常の統計解析は困難でrecurrent neural networkを用いました。Shapley additive explanations valueやH-statisticsなんかを盛り込んでexplainable machine learningをモットーに書いてます。
卒業後はさらに研究の幅を広げ、transcriptomeやGWASの世界に入っています。また多層的オミクスデータの研究も始めていて、これまでの１つのオミクスデータ単独の研究から多層的オミクスデータのintegrationの方向へシフトさせています。また近いうちにこのあたりのreview articleを中心に解説したいと思いますし、週間医学界新聞の後半でもこのあたりに軽く触れるつもりです。すでに前半は出ていますが後半で少し紹介する予定です。
医学書院／週刊医学界新聞(第3383号 2020年08月10日)
昔は想像の世界でしたが、実際こういう研究にどっぷり浸かれているのはこんな状況の中でも恵まれていると思います。勉強する事が多くてまだまだ学びの日々ですが、すごく仕事の早いbioinformatiocian（ラボのcollabolator）を紹介してもらえたので色々参考になる論文や知的好奇心を掻き立てる意見をいつももらえています。こういうcollaboratorを見つけてきてチームに入ってもらうのも研究者の大事な能力なんだと思いますし、同僚のZZももちろんそうですが、彼らの持つ専門技術から学ぶことは多いです。このレベルのbioinformatician （しかも仕事早い、これ日本人として大事！）はそうはいないはずですし、お互いwin-winでないと誰もcollabolatorにはならないと思います。質の高いリサーチクエスチョンとそれを可能にするチームメンバーがいないとこのレベルの研究はできないと思います。彼からのフィードバックの中で僕の解析手法ならびに内容に対して納得してもらえるのはすごい自信になりますし、スパコン使うbioinformaticianの世界と僕の持つ汽水域的（clincian+clinical researcher+bioinformatician） な世界の融合は面白いですし何か生まれると信じてます。
