2日前は、P2第1候補のジャーナルのインパクトファクターが急激な上昇をみせたこと、あと世の中には1年で引用数が1900近くある論文があるって話をかきました。
(T_T)そのご、急展開。
あの記事書いていた時はもう本当の本当の本当のサブミット直前って感じだったのに、大幅な修正をかけることになった。
P2の大突貫工事の始まりです。
土曜も1日目Python、
日曜も1日目Python、
ウギャー！
週7でガッツリ働いてます。
つらい。
非常につらい。
P2では、研究データを3つの異なるツールを用いて分類しています。そしてツールごとにディスカッションを繰り広げています。
ツール3つ中、2つは世界的に使用されているもの、残りの1つは厚労省の取りまとめた資料の中で使用されている治療薬別カテゴリーABC…（高血圧症治療薬、糖尿病治療薬など）です。
後者の厚労省が振り分けた分類は一般的に使用する分には問題ないけど、論文で使用するには妥当性にかけるため、このカテゴリーを論文でそのまま用いるのはいかがなものか？そんな議論を前々から共同研究者と二人でしていました。最終的に、次のP3ではこのフレームは外して他のコードを使おうってことで決着してました。
でも、いざ今P2が完成してはじめてわかったことは、やっぱり結果とディスカッションのパートの魅力を減らしているのは、治療薬カテゴリーだとわかったのです。だから、
Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) Classification(通称ATC code)を用いて分類しなおそうってことになったのええす。共通のATC codeを用いて薬剤を表現することで、世界中の論文と比較が可能になります。
(T_T)これ簡単ではありません。
実はP3でATC codeを用いるので、すでにPythonを使用してこの分類にチャレンジ済み。現在は2連敗中です。全然うまくいかなくて、、、放置してました。またどこかのタイミングでやらなきゃと思っていたけど、まさかP2の段階でこれをやる時が来るとは…。
(T_T)辛い。
P2サブミットできてないことも辛いが、このATC codeの分類をすべてPythonでやるのPython初学者の私にはもっと辛いのです。これらのデータをマニュアルでやるのは不可能なので当然なのですが、厳しい・・・。
P2の大突貫工事が今週中に終わることを祈って始めたのですが、多分むりじゃないかなぁ。例えこの作業が終わっても、その結果に応じてディスカッションパートも書き直し。考えるだけで窒息死しそうです。
(/・ω・)/この大幅な変更については、スーパーバイザーへまだ伝えていません。賛成するのは目に見えているので、いまいわなくてもいいかなと。
いま伝えるとどうなるか？おそらく、スーパーバイザーお得意の「ミーティング」で、、私の時間が最低2時間は奪われることになる。だから今回は時間がないのでできてから、そして読んでもらってコメントをもらう予定です。
スーパーバイザーからテキストが来た・・・。というか、いまテキストに気が付いた私。なんと言うタイミングでしょうか。
こわい(笑)
ということで、もう隠してはおけず。
共同研究者の指摘を受けて、P2でATCコードを採用することにしました。今週はパイソンに集中したいのでミーティングは来週以降でお願いします。次回のミーテイングで新しいデータをお見せできといいいな。バイバイキーン。
と返信しておきました。はぁ。
では。
