Tom's Blog

物欲にまみれている

ビヨンドミートについて

昨日からにわか人工肉ブームです


【米国株投資】どっちが儲かる!?ビヨンドミート VS インポッシブルフーズ 【成長株】

 

ただ結構懸念材料もあって

  • 人工肉はまだまだそんなに売れてない(実績がない)
  • 割に、時価総額は既に70億ドル
  • 今後の期待感で買われている状態
  • マックやピザハットとの連携をするとかしないとか
  • で、株価が激しく上下しているよう

 

www.bloomberg.co.jp

www.businessinsider.jp

 

  • ただ、個人的に人工肉産業はこれから伸びると思うので
  • 長期で持つには悪くないと思う
  • 今はコロナの影響もあり下げ相場なので、もう少し待つか悩みどころ
  • インポッシブルフーズの上場を狙うのもありか
  • アメリカ株は1株から買えるのが良いよね

 

stocks.finance.yahoo.co.jp

 

 

www.nikkei.com

 

上場直後にもしあの株を100万円買っていたら今いくらになったか

 夢のあるツイートを発見

 

  • リプライを含めてまとめてみた

 

上場直後にもしあの株を100万円買っていたら今いくらになったか

Facebook 700万

  •  上場から現在まで、9年
  •  2年前に100万分買っていたら、今は201万
  •  創設者 M・ザッカーバーグ 上場時20歳

Google 3200万

  •  17年
  •  167万
  •  L・ページ 25歳

Salesforce 5600万

  •  17年
  •  164万
  •  M・ベニオフ 34歳

Tesla 1.8億

  •  11年
  •  1137万
  •  E・マスク 32歳

Starbucks 3.1億

  •  29年
  •  172万
  •  H・シュルツ(買収時) 34歳

NVIDIA 3.2億

  •  22年
  •  385万
  •  J・ファン 30歳

Costco 4.3億

  •  36年
  •  187万
  •  J・シネガル 47歳

Netflix 4.5億

Nike 8.8億

  •  41年
  •  194万
  •  P・ナイト 25歳

Oracle 9.2億

  •  35年
  •  147万
  •  L・エリソン 32歳

Apple 9.4億

  •  41年
  •  336万
  •  S・ジョブス 21歳

Amazon 14億

  •  24年
  •  211万
  •  J・ベゾス 29歳

Microsoft 22億

Adobe 23億

  •  35年
  •  222万
  •  J・ワーノック 42歳

 

思ったこと

  • ちなみにビットコインは325億 (参考値) だそう
  • 2011年が約1ドルで2021年現在は約32,590ドル
  • しかし夢があるね!ちょっと時間かかるけど
  • 次に来るには代替肉だろうか

 

tokyovegan.net

 

眺望と光のうつろいを楽しむ高台のお家

あけましておめでとうございます。

 本当はSBI証券のを調べないとなんだけど

  • 何となく気が乗らずネットサーフィン。


【ルームツアー】眺望と光のうつろいを楽しむ高台のお家 | 憧れる素敵な暮らし | 2LDK | Room tour

 

思ったこと

  • TOYOキッチンのアイランドかー。高いやつだー
  • 全体に高級家具を嫌味なく使ってる感じ
  • やっぱ良いものは高いよね
  • ここで紹介されている高級ごみ箱は如何だろうか

 

www.dinos.co.jp

 

  • なかなか良いと思うんだけど
  • あとはテラスが俊逸
  • 他、自分様にベランダに欲しいベンチを貼っておく

 

item.rakuten.co.jp

 

クルージングの免許が欲しい

1級小型船舶免許のこと

 

roppongi-minato.tokyo.jp

  • ハワイで別荘を買った時のため、船舶免許は必須
  • 予想していたよりもハードル低そう
  • 海外旅行も行けないし、良い時に取得しておきたい

 

www.wake-boat.com

  • 宮城県にも教習所(?)あるみたい
  • そもそもなぜクルージングかというと

 


Tropical house design, Asian House Design, Beach House, Cabin In the Forest, Lumion10, Iconic Design

 

  • これをみたから
  • このくらいの大きさなら結構いけるんじゃないかしら?
  • 厳しいかな
  • まあ夢を持つのはいいことだし、一発あててワンチャン狙いたい(夢)

 

ロジクール ERGO M575

購入し(てもらい)ました。どうもありがとう

www.logicool.co.jp

 

使ってみて

 

以下公式サイトから抜粋、健康に関するヒント

  1. 適切な作業環境をつくりだす
  2. ギアアップ
  3. 椅子への配慮
  4. ソファから離れる
  5. 深呼吸して新鮮な空気を取り込む

思ったこと

  • ギアアップがギブアップにみえた
  • やはりモニターは高い方が良いらしい(高さの話)
  • 個人的に椅子を買うか悩みどころ

 

Duolingo English Test (DET) 受験時の注意点

受験環境によっては成績が認定されないことも多いようで

englishtest.duolingo.com

  • 以下オフィシャルサイトやその他から抜粋

 

受験環境

  • ブラウザを使用する場合は、Google Chrome を使用
  • 可能な限りプラグインを停止する
  • なるべく静かな環境、明るく顔にも照明が当たる環境で、一人で受験
  • ヘッドフォンやイヤホン、サングラスは着用しない
  • 頭髪が耳にかかる場合は、髪を上げ耳が見えるようにする
  • インターネットには Wi-fi 接続ではなく LAN 接続を用いる(無理かも)
  • ポップアップが発生しないよう、常駐ソフトを停止する
  • アプリケーションのウィンドウを最大化する
  • 試験中にウィンドウの外にカーソルが動くと、不正とみなされることがある

 

試験中の注意点(結構難しい)

  • 極力画面以外を見ない
  • スピーキングで長時間会話が止まらないようにする(あきらめて「next」)
  • 常に顔がフレーム内に収まり、かつ画像の中心に映るようにする(余裕か)

 

テストが認定されなかった場合

  • メールではなく、オンラインチャットでサポートを受ける
  • オンラインチャットでは、即時に対応いただけることが多い(らしい)
  • 問い合わせは極力英語で(英語力。。)
  • 諦めてもう1度受けるのが早い気がする

 

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受験して思ったこと

  • 自分も2回、無効試験判定を受けた
  • 無料で再受験できる。特にペナルティはない
  • 結構、気をつけても普通に無効になるので、時間に余裕を持つことが一番大事かもしれない(元も子もない)
 

ゲノム解析漫画まとめ

前回読んだゲノム解析漫画を自分用にまとめる

  • ゲノム解析の流れ
  • その後の統計の話は出てこない
  • とはいえ最低限は説明できるようにしたい
  • 漫画の主張に自分の感想が混ざっている
  • 院試がだめだったら週末はひきこもる

 

jp.illumina.com

 

ゲノム解析の目的

ヒト1人あたりのゲノム解析コスト

  • 15年で300万分の1(300億円→10万、直近の数年は横ばいか)

 

ゲノム解析方法の推移

  1. DNAマイクロアレイ(既知のDNA断片を用い大まかに全体像を把握する)
  2. サンガー法(解析したい部分だけを詳細に調べる)
  3. 次世代シーケンサー(大量の塩基情報を短時間で詳細に)

 

がん細胞

  • 正常細胞の遺伝子にダメージが蓄積して生じる
  • 遺伝子にどのような変化が起こっているか、何が変化を起こしているかを調べたい

 

個別化医療ゲノム解析に期待される役割)

  • 治療
  • 分子標的薬、免疫療法の各個人への効果を予測する(治療選択の効率化)
  • ドラッグ・リポジショニング:既存の薬から新たな薬効をみつける
  • 診断・検査
  • リキッドバイオプシー(採血で済む)← 従来の腫瘍生検より楽
  • 腸内細菌のバランス(環境DNA)と細胞遺伝子への影響を調べる
  • 癌以外の稀な疾患にアプローチする際にもコストが下がる

 

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大規模ゲノムシーケンス(網羅的なゲノム解析

  • 全エクソーム解析
  • ゲノムの中の遺伝暗号を読む(遺伝子のみを全部調べる)
  • ゲノムに占める遺伝子の割合は3%程度
  • ゲノム解析
  • 遺伝子以外のゲノムも調べる
  • 遺伝子の発現を抑制するなど、遺伝子以外のゲノムにも役割がある

 

次世代シーケンサー解析(SBS法)

1. ライブラリー調製

  • DNAを断片化、両端にアダプターをつける(=ライブラリー)

2. クラスター形成

  • フローセル上でライブラリーをブリッジ増幅

3. シーケンス(塩基配列の決定)

  • 蛍光標識した可逆的ターミネーターとDNAポリメラーゼを各クラスターに添加し、1塩基分の伸長反応を得て写真を撮る
  • このサイクルを繰り返して塩基配列を読み取る(SBS法)

4. データ解析

  • BCLファイル(生データ、バイナリベース)
  • FASTQファイル(変換後、テキストベース)

ファイル解析

  • 違いを見つける:ベースの塩基配列との比較、クオリティスコア大事
  • 量を調べる:どの遺伝子がどのくらい発現しているか。発現プロファイリング
  • 配列情報を繋げる:長い配列情報を得る、解析対象を広げる