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?

  • 小林徹也,杉村 薫,舟橋 啓/編
  • 2020年12月14日発行
  • B5判
  • 240ページ
  • ISBN 978-4-7581-0391-6
  • 定価:5,940円(本体5,400円+税)
  • 在庫:あり
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近年,生命科学の各領域で,機械学習や深層学習を活用した研究の重要性がさかんに提唱されている.一方で,手法の原理が十分に理解されないままに機械学習,深層学習に対して過剰な期待が寄せられ,研究の実状と乖離してきているのも事実である.本増刊号は,バイオインフォマティクス,画像解析,細胞・組織・個体の統計解析の各領域における,最先端の機械学習の研究事例を紹介することで,こうした期待と実状のギャップを少しでも解消することを目的に企画された.本稿では本書の構成を紹介するとともに,機械学習や深層学習を用いたデータ駆動型研究について,われわれが考える展望と懸念を共有したい.…

小林徹也(東京大学生産技術研究所准教授),舟橋 啓(慶應義塾大学理工学部生命情報学科准教授),杉村 薫(京都大学高等研究院iCeMS 特定拠点准教授)

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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.

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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