機械学習を生命科学に使う！(実験医学増刊) [単行本]

機械学習を生命科学に使う！(実験医学増刊) [単行本] の 商品概要

• 目次

  第1章 機械学習入門
  1．Google Colaboratory入門―機械学習を体験しよう
  2．ImageJを使った機械学習による生物画像解析入門
  
  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
  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
  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
  4．ラマン分光を用いた細胞内の遺伝子発現の推定
  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
  6．メタゲノム解析における機械学習的手法
  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
  8．医薬品開発におけるIT技術
  
  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
  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
  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
  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
  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
  6．行動追跡とDeepLabCut―アニマルポーズトラッキング技術
  
  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
  2．多細胞集団の力学への機械学習アプローチ
  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
  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
  5．細胞の内部状態を探り出す系譜木解析
  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
  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

• 出版社からのコメント

  機械学習を生命科学研究にどう使うのか？ 何ができるのか？

• 内容紹介

  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．

機械学習を生命科学に使う！(実験医学増刊) [単行本] の商品スペック