皆さん風邪ひいてますか？わたしゃ治りました（おい）
咳だけダカダカでて、熱が出ないんですよね。
休めよという視線も痛く、参りました。
まぁ喉が大分治りましたから、もう終盤戦です。
ニュースはどうでもいいんですが、元国家公務員宿舎建設予定地跡という地名（？）が出てきて煩悶しました。
一見もんだいない（そうか？）ように見えて、よく見ればみるほど実態がぼやけてくるような気がする不思議な語感です。
でもじつは間違いなくて、
国家公務員宿舎建設予定地→国家公務員宿舎建設予定地跡（計画は仕分けされました・・・）→公園としてオープン（つまり元国家公務員宿舎建設予定地跡となる）という歴史があるわけです。
係長代理補佐みたいなもんか、っていうかそんな役職あるのだろうか。
超どうでもいいわ－
Natureの新着ニュースをみてたら面白げな研究が有りました
コルチゾールというのは人の不安やストレスを制御するといわれるホルモンの一つです
イグノーベル賞にノミネートされそうな気がします。
Scinetific ReportsってNature系の速報誌やし。
流行したら据え置き型電話率が回復するかもしれませんな、まさかこの形を携帯できまい、いやしないで欲しいのう。
秋葉原で抱きまくら式電話とか売られる日も来るのでしょうか。
Siriさんをこの手で抱きしめられる日がくるとわ（いらん）
とかおもったら、共同研究で、もう販売されているわ
ハグビーだって
ハグビー(Hugvie)は、遠隔地にいる相手の存在を強く感じながら対話することができる存在感伝達メディアとして開発されました。
近年の研究により、人とロボットのコミュニケーションにおいて、ロボットを抱きかかえたり握ったりしながら対話することが相手の存在感を強く感じる効果的な方法であることが分かってきました。「ハグビー」は単純な形でありながらも相手の存在をより強く感じることのできる画期的な通信用メディアです。
頭部より携帯電話をクッションに入れて、本体を抱きしめながら通話することで、聴覚と触覚により相手の存在をより強く感じられます。クッションの形・材質は人間らしさが伝わるようにデザインされ、心地よい肌触り・抱き心地が特徴です。
だそうです、秋葉原で売られてる（のでしょうか）だきまくらに携帯ホルダーつけても代用できそうな気がしたんですが、形が重要みたいね。
どうでもいいですが、バーバパパを思い出しました。
Inspireされたバンダイあたりが抱きしめられたら喋る抱きまくらとか作りそうな・・・って怖いけどあるんだろうな。
ちょっと調べてきます
なかった、良かった日本まだ大丈夫。
まぁだきまくらの世界はしんえんですねにどとけんさくしないでおこうとちかうのでした
でも温かい抱きまくらはちょっと魅力的だなぁ。
さてCo-localizationのレビューもう少し読み進めました。、出展はAm J Physiol Cell Physiol. 2011 April; 300(4): C723–C742. Dunn et al., A practical guide to evaluating colocalization in biological microscopyによる。
そして驚愕の事実、共局在の検討に
ピアソンの積率相関係数（PCC)なんて使えなかったんや
最初から書けよ（逆切れ）
まぁ使えないわけではないのですが使いにくい、そんな所を読んでます。
あ、ちなみに、共局在をみるプラグインを前に紹介したりしましたが、忘れてください
ちょっと落ち着いたら使ってみてレビューしてみようか。
さて前回前ふりで細胞一つ一つを設定して測ったほうがいいんだ、そんな話をしました。
これ結構Colocalizationや局在設定の実験に重要
次の図を見てみましょう
DにおけるScattered plotでも３つの相関直線が現れています。
ここでROI（Region of interest)を設定して一つ一つの細胞の緑と赤の共局在を比べるとPCCは高く、画面３つの細胞の左から、PCC=０．８８、０．８５，０，８９になるのですが、画像をまとめて解析すると、蛍光強度の平均値が大きくなってしまい、シグナルが弱い左の細胞は相関が弱くなり、全体のPCCは０．６６になってしまいます。
E^GではGFP-Rab10とTransferrinの共存をみていますが、同じように発現のHeterogeneityがPCCを押し下げる要因になります。（PCC＝０．６９、０．５６、０．５７→Whole Image PCC=0.07)
さて、細胞をROIとして設定したほうが良いというのは、細胞外の領域も計算に入ってしまうという理由があります。
I~Kはアクチン（緑）ミトコンドリア（赤）としてMDCK細胞を染めています。これは２つの違う細胞内構造物を染めているから理論的には区別されるべき。
細胞領域を設定するとPCC=０．１６ですが、Whole Imageで算出するとPCC=0.36となり、じつは、どちらの蛍光も無いという情報がPCCを押し上げる効果があるとのことです、まぁ感覚的にもそうだわな。
Lでいう赤で示されているのがその情報となります。
細胞を設定してやればもういい、もうPCC使っていいの？
とそろそろ著者を揺すってやりたくなったんですが、細胞内のリージョンを除外する必要が出て来る場合もあります。それがM,Nなんですが、Lysosome（赤）、Transferrin（エンドソーム緑）、で染まってるんですが、じつは細胞内に赤でも緑でも染まらない領域がある、そう細胞核があって、エンドソームもライソソームもないんですな。
こういう領域をOmitしないとやはりPCCをは変わってしまうんですなぁ、使いにくいのう。
一つの解決法として、蛍光が共存するPixelだけを対象として計算するという方法もあるみたいだけど、これは蛍光にHeterogenetyがある場合使えない
さらに、おなじProbeが同じ細胞の、違う種類の構造にちがう割合で存在してしまう場合もある。
極端な例が上の図のA－CでIgA（緑）Transferin（赤）の取り込み（MDCK細胞）を今フォーカルで取り込み、真ん中、Apicalと真ん中の中間（ややこいな）、Apical、とそれぞれ取ったものなんですが、MDCK細胞のエンドソームはエンドサイトーシス直後は真中部分に集積するので、両方の蛍光がありますが、IgAはRecycling endosomeに行き、Transferrinは行かない、そしてRecycling endosomeはMDCKのApical側へ動くのでB,Cと上に動くにつれ、IgA専門になってしまうのです、おわかり？
あかん、ねむいわー。Scatter plotも三者三様ですね（D)、まぁ同じプローブなのに同じ細胞で違うように見える例でした。
Confocalならいいけど、これを二次元で一括してみたらどうなるかといえば、構造ごとに蛍光のHeterogenityが出てしまうことになる
E－FはGFP-RhoとEEA1（赤）をみてますが、これが論文に載ってて、共局在してる！っていえば、まぁ通るレベルで、感覚的に共局在なんだなぁってわかる。
ところがですね、けっこう蛍光強度の度合いってのはばらつきがあるんですね、赤が強いからって緑が強くなるとも限らない
そのためScattered plotを書いたらHみたいになって、あんまりPCC高くない（まぁでも０．７４だけど）。
まぁつまりPCCってのはすごく簡単で１on1の直線性の相関が予想されるようなときには威力を発揮するんですが、Heterogenetiyがでてくると、いかようにもいじれてしまう側面もある。
つかえんわー
ってーか著者論文でPCCなんて使ってるけどいいの？
次はもっと使えなさそうなMOC（Manders overlap coefficincy）という数値の説明と、まぁ問題はあるけど、ぼくらが共局在を数値的に比較するばあいManders Colocalization coeffcincy（MCC)が最適解なのかなというお話になりそうです、まだ１０ページあるのかよこのレビュー
誰か読むのかねぇ。
