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Vol.38‑No.20
2020

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••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••

第 1章

小林徹也，舟橋薫

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

第 2章

啓，杉村

16（3322）••••••••••••••••••••••••••••••••三浦耕太

36（3342）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••松本拡高

47（3353）

前原一満，大川恭行

55（3361）

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•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••

大河内康之，坂口峻太，本田直樹

63（3369）

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

70（3376）亮，小林徹也78（3384）

森88（3394）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••

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••••••••••••••••••横田•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••

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

第 3章••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••95（3401）

岩田浩明 102（3408）

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

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•••••••••••••••••••••••••••••••••••

啓 109（3415）

高尾大輔，岡田康志 118（3424）

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 125（3431）

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

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•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••啓 134（3440）

備瀬竜馬 142（3448）

CONTENTS
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•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••

備瀬竜馬 150（3456）

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

斉藤 稔，井元大輔，澤井哲 155（3461）

近藤洋平，杉村薫 161（3467）•••••••••••••••••••••••••••••••

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•••••••••••••••••••••••••

岡本憲二 169（3475）

松永康佑 178（3484）

中島 蒼，杉山友規，小林徹也 186（3492）

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 195（3501）

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••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••補遺 速習：機械学習で用いられる統計手法と数学の基礎索引••••••••••••••••••••••••••••••

本田直樹 202（3508）

小林徹也 210（3516）••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••235（3541）