弦の価格競争

弦楽器の弦を買うときは、最近はここを利用しています。
★ストリングスラボ　http://shop.stringslab.com/
ここでも札幌等の楽器店と比べて、その安さにびっくりだったのが、もっと安い店がボツボツ現れつつあるようです。
私が見た限りではココ↓が最安。。。
★We Love Strings!　http://6926.teacup.com/cat0764/shop
品揃えが少なく、時間もかかるようなのが難点ですが。。。でも。。。安い。バイオリンならそれほど差はでませんが、ビオラやチェロとなるとかなりその差はデカい。
世間から見ればかなりマイナーな商品なのにもかかわらず、熾烈な競争ですね。と、いうよりも、それだけ既存の楽器店がボロ儲けしていたということか。。。
ネット普及。恐るべし。
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ついでに気になる商品発見。
バイオリン・ビオラ練習用消音器（ミュート） PIANISSIMO（ピアニシモ） 3,990円
http://www.jeugia.co.jp/cart/A106/q6qBsCKr4/syoinfo/2487

チェロ　エンドピンストッパー WITH 2,100円
http://www.virtuoso.co.jp/selectline/others/post_3.html
チェロ弾きの皆さん涙ぐましい努力をされていますが、決定版が出るのはいつの日か。。。

柏木真樹(著)『今から始めて上手くなる楽器とオーケストラ入門』 2,100円
http://www.amazon.co.jp/gp/product/4873571014
う。　これは盲点だった。


Σ( ゜Д゜)ハッ

現実逃避しすぎた。たまには許して。

【論】Konig,2006,Discovering functional gene express～

Rainer König, Gunnar Schramm, Marcus Oswald, Hanna Seitz, Sebastian Sager, Marc Zapatka, Gerhard Reinelt and Roland Eils
Discovering functional gene expression patterns in the metabolic network of Escherichia coli with wavelets transforms
BMC Bioinformatics 2006, 7:119
[PDF][Web Site]

・マイクロアレイデータより遺伝子間のネットワークを推定する。具体的には、E.coliのaerobic/anaerobic環境下のデータより、metabolicのネットワークを推定する。

・処理「We mapped gene expression data from E. coli under aerobic and anaerobic conditions onto the enzymatic reaction nodes of its metabolic network.」
・マイクロアレイ研究のまとめ「However, the advent of DNA microarrays has allowed us to explore a major subset or all genes of an organism under a variety of conditions such as alternative treatments, mutants, developmental stages and time points. For example, the technique enables us to classify tumor samples [5], to define small sets of potential marker genes to distinguish leukemias [6], and to discover regulatory mechanisms [7,8]. E.g., without prior information, the structure and function of the network that regulates the SOS pathway in E.coli could be elucidated with transcription profiles [9]. Furthermore, physical and chemical interaction data of proteins have been integrated. Knowledge of protein-protein interaction from high-throughput techniques [10] was applied to analyse gene expression data and revealed novel regulatory circuits [11]. Moreover, interaction knowledge from the biochemical network has been used to support the clustering procedure for gene expression profiles of yeast [12,13].」
・まとめ「Hence, we elucidated some interesting and relevant subgraphs of the metabolic network that showed necessary changes during the aerobic - anaerobic shift. But note, that such findings may not represent the entire regulatory change during such a shift of the metabolic network.」
・「Such a "Haar" wavelet transform can be regarded as a low pass filter when calculating the mean, and a high pass filter when calculating the difference between neighbouring value pairs.」

・遺伝子ネットワークの図は、生物学の知識がないのでさっぱり分からない。
・ウェーブレット変換に関する記述はほとんどなし。