粘度（ビスコメトリー）解析ツールキット

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粘度（ビスコメトリー）解析ツールキット

粘度（ビスコメトリー）解析ツールキット

本リポジトリは、せん断率依存の粘度（ビスコメトリー）データを扱うための小規模な解析ツールキットです。合成データを用いたJupyterノートブックとPythonスクリプトにより、フローカーブの可視化、基本的な粘度指標の算出、さらにはタンパク質間相互作用研究で使われる“クラスタ長さスケール”に着想を得た簡易的なクラスタ指標の実験的導入までを行えます。教育・プロトタイピング目的で設計され、データ生成から解析、可視化まで一通り揃っています。

https://github.com/bbell1618/viscometry-analysis-toolkit

概要

Viscometry Analysis Toolkitは、せん断率（shear rate）依存の粘度挙動を学習・探索するためのサンプル集とツール群です。合成データを生成してノイズやパラメータ変化を加え、フローカーブ（粘度 vs せん断率）をプロットしながら基本的指標（低せん断粘度・高せん断粘度・べき乗則インデックスなど）を計算します。さらに、バイオ医薬品のクラスタ形成研究に触発された「クラスタ長さスケール」的な指標を導入して、曲線の局所的・セグメント的特徴を定量化する実験を行えます。教材・解析プロトタイプ用途に適した構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 12
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • 合成データ生成とノイズ付加による粘度フローカーブのシミュレーション
  • Jupyterノートブックでの探索的解析・可視化（Matplotlib/Seaborn想定）
  • 基本的な粘度指標（低/高せん断領域の粘度、べき乗則フィッティング等）の計算機能
  • クラスタ長さスケールに着想を得た単純なセグメント/クラスタ指標の試験的実装

技術的なポイント

本リポジトリは「教材兼プロトタイプ」としての設計思想が明確です。中心はPythonによるデータ操作とJupyterノートブックでの対話的解析で、NumPy/Pandasで合成データを生成・整形し、scipyや最小二乗法を用いてフローカーブのモデル（例えばべき乗則）をフィッティングするワークフローが想定されます。可視化はMatplotlib/Seabornベースのプロットで、せん断率スケール（対数軸）や複数条件比較が容易に行えます。

ユニークな点は「クラスタ長さスケール」的指標の導入です。これは生体分子のクラスター形成研究で用いられる概念に着想を得ており、粘度カーブ上の局所的な変化領域（例えば長く続く高粘度領域や急激な傾き変化）を数値化する試みです。実装としては、差分（勾配）やしきい値処理によるラン長解析、あるいは局所セグメントを特徴量空間にマッピングしてクラスタリング（DBSCANなど）を行い、平均セグメント長や分布を評価するシンプルな手法が採られていると考えられます。

また、リポジトリのメイン言語がTypeScriptになっている点から、軽量なフロントエンド（App.tsx、components）も同梱され、ブラウザベースでの可視化・インタラクションを試すための簡易UIが用意されていることがうかがえます。これにより、Pythonノートブックでのデータ準備→フロントエンドでの視覚化というハイブリッドなワークフローも可能です。依存関係は比較的軽く、教育目的でローカルに立ち上げてすぐに触れる設計です。拡張点としては、実測データの入出力、より高度なモデル（キャリパー、粘弾性モデル）の追加、クラスタ指標の統計的検証などが挙げられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • App.tsx: file
  • README.md: file
  • components: dir
  • index.html: file

…他 7 ファイル

まとめ

合成データで粘度挙動を学ぶ入門的ツールキット。教育・プロトタイプに適する。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Viscometry Analysis Toolkit

Small Python toolkit and set of Jupyter notebooks for exploring shear-rate-dependent viscosity data using synthetic datasets.
The goal is to demonstrate how you might analyze flow curves, compute basic metrics, and experiment with simple “cluster length-scale” indicators inspired by protein–protein interaction / cluster formation work in biotherapeutic formulations.

Note: All data in this repo is synthetic and is provided for demonstration and educatio…