sudo rm -rf Desktopで空にしたDesktopを削除ln -sf /Users/mathilda/Dropbox\ \(Personal\)/Desktop /Users/mathilda/Desktop でDropbox上のDesktopディレクトリにリンク。Mathilda >> ls -tl Desktop
lrwxr-xr-x 1 mathilda staff 42 5 21 10:56 Desktop@ -> /Users/mathilda/Dropbox (Personal)/Desktopこれでdesktopのファイルが全て異なるMac間で同期される
150ページ以上の英語のドキュメント (PhD thesis)を作成するにあたり、Wordはファイルを分割したり図や表を別のファイルに置いて、コンパイル時にだけ読み出したりすることができない。このため、最終的に巨大な重いファイルを編集してとてもつらまる可能性が目に見えていた。したがって、テキストベースの段組処理ソフトウェアであるTexを使って書くことにした。当初は2020年にもなってTex書くのかーという気分であったが、この選択は正解であったと思う。
Texで生成されたPDFは見た目は非常に美しい。またただのテキストなので好きなエディタで執筆できる。難点としては、独自の記法を覚える必要があること、それからエラーメッセージが不親切でどの個所がエラーなのかときに非常に分かりにくいところである。筆者は数年ぶりにtexを書いたので、ほぼ書き方を忘れていた。
Texは段組ソフトウェアなので、見た目のあらゆるカスタマイズが可能であるが、歴史的に蓄積された様々なノウハウ(謎のバッドノウハウやworkaround)がインターネット上にあふれており、良い感じにするために時間を消費しがちなところ。沼なので、あまり細部に入り込まないほうがよい。時短のためには最初によくできたテンプレートを拝借して、それを使うのがよいと思う。
最近だとOverleaf (https://ja.overleaf.com/) というオンラインでTexがかける環境も整備されているようで、もしかするとこっちのほうが時流なのかもしれない。とくに複数人で書く場合などは。Thesis用のtemplateはインターネットにいろいろあるが、例えばOverleafでは https://ja.overleaf.com/gallery/tagged/thesis にギャラリーがある。ダウンロードしてローカルで使うことも可能だ。
| <img src="https://latex.codecogs.com/svg.latex?\Large&space;x=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}" title="\Large x=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}" /> |
| library(CytoML) | |
| library(flowWorkspace) | |
| library(ggcyto) | |
| fcsFiles <- list.files(pattern='.fcs', path='./FCS/data_path_dir', full.names=TRUE) | |
| xmlfile <- 'Gate.xml' | |
| gs <- cytobank2GatingSet(xmlfile, fcsFiles) | |
| g <- ggcyto(gs, aes(x='FITC-A', y='FSC-A'), subset="P1") + | |
| geom_hex(bins=128) + |
| def get_others(nuc): | |
| return list(x for x in ['A', 'T', 'G', 'C'] if nuc != x) | |
| target_sites = {'GeneA': 'TGCAGAGTAGAGGCCGCAGGATAGTTTAGA'} | |
| def gen_handmix_code(target): | |
| five_const = 'ATGC' | |
| three_const = 'CGTA' | |
| # -> [5' const][handmix region][3' const] |
| import argparse | |
| import requests | |
| import os | |
| import os.path | |
| import yaml | |
| import time | |
| import logging | |
| from BeautifulSoup import BeautifulSoup | |
| BASE_PATH = "geldoc/images/" # save directry path |
GarageBandで録音をしたあと、プロジェクトファイルの中に生のWAVファイルがあるので、これをまず適当な場所にコピーしておく。
| library(CytoML) | |
| library(flowWorkspace) | |
| library(ggcyto) | |
| xmlfile <- 'gate.xml' # Gating-ML xml file generated by Cytobank | |
| fcsFiles <- list.files(pattern='.fcs', path='./FCS/', full.names=TRUE) | |
| gs <- cytobank2GatingSet(xmlfile, fcsFiles) | |
| fs <- getData(gs, "P1") # FCS file object filtered by P1 gate (live cell) | |
| P2 <- getGate(gs, "P2") # P2 gate object (EGFP gate) |