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実験医学増刊 Vol.38 No.20 機械学習を生命科学に使う!~シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか?

  • ISBN : 9784758103916
  • ページ数 : 240頁
  • 書籍発行日 : 2020年12月
  • 電子版発売日 : 2020年12月23日
  • 判 : B5判
  • 種別 : eBook版 → 詳細はこちら
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¥5,940 (税込)
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商品情報

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか?

生命科学研究に機械学習のアプローチをどのように使うのか,それによって何ができるのかを解説します.初心者にも取り組みやすいGoogle ColaboratoryやImageJの入門記事もおすすめです.

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■ 目次

序にかえて:生命科学研究を加速する機械学習【小林徹也,舟橋 啓,杉村 薫】

第1章 機械学習入門

1.Google Colaboratory入門―機械学習を体験しよう【舟橋 啓,徳岡雄大,山田貴大】

2.ImageJを使った機械学習による生物画像解析入門【三浦耕太】

第2章 バイオインフォマティクス

Ⅰ.遺伝子発現機構・発生・分化

1.1細胞RNA-seqを用いた細胞タイプの同定技術【松本拡高】

2.scRNA-seqを用いた細胞系譜の軌跡推定―データの背後の流れを読みとる技術【前原一満,大川恭行】

3.scRNA-seqデータから空間的遺伝子発現パターンを再構成する機械学習【大河内康之,坂口峻太,本田直樹】

4.ラマン分光を用いた細胞内の遺伝子発現の推定【若本祐一】

Ⅱ.免疫・微生物・化学・創薬

5.機械学習を応用したT細胞受容体レパトア解析【横田 亮,小林徹也】

6.メタゲノム解析における機械学習的手法【森 宙史】

7.テンソル分解による薬物応答トランスクリプトームの予測と創薬応用【岩田通夫,Longhao Yuan,Qibin Zhao,田部井靖生,山西芳裕】

8.医薬品開発におけるIT技術【岩田浩明】

第3章 画像解析

Ⅰ.画像の分類・特徴化

1.クラシフィケーションの原理と生物・医療への応用【山田貴大,徳岡雄大,尾関光徳,井伊海人,広井賀子,舟橋 啓】

2.細胞画像のわずかな違いをとらえて分類するAI―細胞画像の見分け方をAIに教えてもらおう【高尾大輔,岡田康志】

3.機械学習のさまざまな問題設定と解法―正しくラベルが付いたサンプルが少ない場合の機械学習【備瀬竜馬,内田誠一】

Ⅱ.画像からの細胞・運動情報抽出

4.機械学習によるバイオイメージセグメンテーション【徳岡雄大,山田貴大,舟橋 啓】

5.細胞トラッキングの機械学習および数理最適化技術―多物体トラッキングの課題とアプローチ【備瀬竜馬】

6.行動追跡とDeepLabCut―アニマルポーズトラッキング技術【備瀬竜馬】

第4章 統計解析

Ⅰ.形態・物性解析

1.深層学習による細胞形状解析【斉藤 稔,井元大輔,澤井 哲】

2.多細胞集団の力学への機械学習アプローチ【近藤洋平,杉村 薫】

Ⅱ.動態・状態解析

3.1分子計測データの隠れ状態を推定する統計的解析法―隠れマルコフモデルと最大エントロピー-クラスタリング【岡本憲二】

4.分子シミュレーションと実験データを統合する機械学習手法【松永康佑】

5.細胞の内部状態を探り出す系譜木解析【中島 蒼,杉山友規,小林徹也】

Ⅲ.運動・行動解析

6.機械学習による移動行動解析の考え方【木村幸太郎】

7.強化学習・逆強化学習に基づく動物行動のモデリングとデータ解析【本田直樹】

[補遺]速習:機械学習で用いられる統計手法と数学の基礎【小林徹也】

索引

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