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実験医学 38巻 20号

発行元
羊土社
ISSN
0288-5514
ISSN（オンライン）
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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? 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
東京大学生産技術研究所准教授, 慶應義塾大学理工学部生命情報学科准教授, 京都大学高等研究院iCeMS特定拠点准教授
実験医学 38 (20) 3309-3316, 2020.
  • アブストラクト： 従量制は110円（税込）、基本料金制は基本料金に含まれます。
  • 全文ダウンロード： 従量制、基本料金制の方共に1,243円(税込) です。
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1. Google Colaboratory入門 - 機械学習を体験しよう
舟橋啓1)2), 徳岡雄大2), 山田貴大1)2)
1)慶應義塾大学理工学部生命情報学科, 2)慶應義塾大学大学院理工学研究科
実験医学 38 (20) 3322-3341, 2020.
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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
フリーランス / ハイデルベルク大学ニコンイメージングセンター / 欧州生物画像解析者ネットワーク
実験医学 38 (20) 3342-3352, 2020.
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1. 1細胞RNA-seqを用いた細胞タイプの同定技術
松本拡高1)2)
1)長崎大学情報データ科学部, 2)理化学研究所生命機能科学研究センターバイオインフォマティクス研究開発チーム
実験医学 38 (20) 3353-3360, 2020.
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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
九州大学生体防御医学研究所附属トランスオミクス医学研究センタートランスクリプトミクス分野
実験医学 38 (20) 3361-3368, 2020.
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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1), 坂口峻太2), 本田直樹2)3)
1)京都大学医学部医学科, 2)京都大学大学院生命科学研究科, 3)自然科学研究機構生命創成探究センター
実験医学 38 (20) 3369-3375, 2020.
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4. ラマン分光を用いた細胞内の遺伝子発現の推定
若本祐一1)2)3)
1)東京大学大学院総合文化研究科, 2)東京大学複雑系生命システム研究センター, 3)東京大学生物普遍性連携研究機構
実験医学 38 (20) 3376-3383, 2020.
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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1), 小林徹也2)
1)警察庁科学警察研究所, 2)東京大学生産技術研究所
実験医学 38 (20) 3384-3393, 2020.
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6. メタゲノム解析における機械学習的手法
森宙史
情報・システム研究機構国立遺伝学研究所情報研究系
実験医学 38 (20) 3394-3400, 2020.
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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1), Longhao Yuan2), Qibin Zhao2), 田部井靖生2), 山西芳裕1)
1)九州工業大学大学院情報工学研究院, 2)理化学研究所革新知能統合研究センター
実験医学 38 (20) 3401-3407, 2020.
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8. 医薬品開発におけるIT技術
岩田浩明
京都大学大学院医学研究科
実験医学 38 (20) 3408-3414, 2020.
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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1), 徳岡雄大2), 尾関光徳2), 井伊海人2), 広井賀子1)3), 舟橋啓1)
1)慶應義塾大学理工学部生命情報学科, 2)慶應義塾大学大学院理工学研究科, 3)山陽小野田市立山口東京理科大学薬学部
実験医学 38 (20) 3415-3423, 2020.
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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1), 岡田康志1)〜3)
1)東京大学大学院医学系研究科ニューロインテリジェンス国際研究機構, 2)東京大学大学院理学系研究科生物普遍性研究機構, 3)理化学研究所生命機能科学研究センター
実験医学 38 (20) 3424-3430, 2020.
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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
九州大学大学院システム情報科学研究院
実験医学 38 (20) 3431-3439, 2020.
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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1), 山田貴大2), 舟橋啓2)
1)慶應義塾大学大学院理工学研究科, 2)慶應義塾大学理工学部生命情報学科
実験医学 38 (20) 3440-3447, 2020.
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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
九州大学大学院システム情報科学研究院
実験医学 38 (20) 3448-3455, 2020.
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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
九州大学大学院システム情報科学研究院
実験医学 38 (20) 3456-3460, 2020.
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1. 深層学習による細胞形状解析
斉藤稔1), 井元大輔2), 澤井哲3)
1)自然科学研究機構ExCELLS, 2)科学警察研究所, 3)東京大学大学院総合文化研究科
実験医学 38 (20) 3461-3466, 2020.
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2. 多細胞集団の力学への機械学習アプローチ
近藤洋平1), 杉村薫2)
1)基礎生物学研究所, 2)京都大学高等研究院物質-細胞統合システム拠点 (iCeMS)
実験医学 38 (20) 3467-3474, 2020.
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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
国立研究開発法人理化学研究所 開拓研究本部 佐甲細胞情報研究室
実験医学 38 (20) 3475-3483, 2020.
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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1)2)
1)埼玉大学大学院理工学研究科, 2)JST CREST
実験医学 38 (20) 3484-3491, 2020.
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5. 細胞の内部状態を探り出す系譜木解析
中島蒼1), 杉山友規2), 小林徹也1)2)
1)東京大学大学院情報理工学系研究科, 2)東京大学生産技術研究所
実験医学 38 (20) 3492-3500, 2020.
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6. 機械学習による移動行動解析の考え方
木村幸太郎
名古屋市立大学大学院理学研究科
実験医学 38 (20) 3501-3507, 2020.
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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1)2)
1)京都大学大学院生命科学研究科, 2)自然科学研究機構生命創成探究センター
実験医学 38 (20) 3508-3515, 2020.
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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
東京大学生産技術研究所
実験医学 38 (20) 3516-3540, 2020.
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