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索 引確率モデル……………………… 215

グレースケール画像……………… 19

隠れ状態推定…………………… 190

訓練………………………………… 18

1 細胞 RNA‑seq ………………… 47

隠れマルコフモデル……… 169, 172,1 細胞 RNA データ ……………… 85

183, 208, 224

け●数 字

1 分子 FRET …………………… 169

画像解析…………………………… 36
画像処理…………………………… 36
画像分類………………………… 118

169
1 分子計測 ………………………
和 文

い●意思決定………………………… 202
一個抜き交差検証………………… 74
遺伝子機能組成……………… 90, 91
遺伝子予測………………………… 90
移動軌跡…………………… 196, 197
移動行動………………………… 195
イメージングサイトメトリー… 120
医薬品開発……………………… 101

価値関数………………………… 203
活性化関数………………………… 25
カルマンスムーザー… 163, 166, 168
カルマンフィルター……… 163, 166
完全畳み込みネットワーク…… 134き●

機械物性………… 161, 163, 165, 167
擬似逆行列…………………… 75, 76
擬似時間…………………………… 57
希少細胞…………………………… 53

インシリコ創薬………………… 103

擬似ラベル…………… 127, 131, 132

インスタンスセグメンテーション……………………… 129, 130, 137

擬似ラベル法…………………… 132
軌跡推定…………………………… 55

インフォマティクス…………… 102

逆強化学習………………… 198, 205

え ・●
お●

逆相関……………………………… 99

エピトープ…………………… 80, 81
エポック…………………………… 29
応力………………………… 161, 167

か●逆畳み込み層…………………… 137
逆問題……………………… 163, 164
球面調和関数…………………… 157
強化学習………………………… 203
教師あり学習………… 182, 183, 218

カーネル関数……………………… 68

教師なし学習………… 129, 183, 218

回帰……………………………… 230

教師なし特徴学習……………… 140

回帰器……………………………… 93

胸腺………………………………… 85

階層確率モデル…………………… 81

行列……………………………… 212

階層クラスタリング…………… 222

距離関数………………………… 212

外部刺激…………………… 196, 197

く●

ガウス分布……………………… 215
過学習…………………………… 180
拡散………………………………… 57
拡散速度………………………… 171
拡散マップ…………………… 49, 57
拡散モード……………………… 174
確率……………………………… 214
確率過程…………………………… 58
確率分布………………………… 214

蛍光共鳴エネルギー移動……… 182
計算顕微鏡……………………… 178
系統組成……………………… 90, 91
系譜木解析……………………… 186
欠損値……………………………… 96
欠損値補完………………………… 51
決定木…………………… 38, 39, 229
決定木分析……………………… 199
決定境界………………………… 110
ケモインフォマティクス……… 103
顕微ラマン分光法………………… 71

こ●抗原………………………………… 78
交差検証……………………… 32, 115
行動戦略………………………… 202
勾配ブースティング決定木…… 229
勾配法……………………………… 29
誤差………………………………… 29
古典的条件付け学習…………… 202
コミュニティ検出………………… 52
混合ガウスクラスタリング…… 224
混合ガウス分布……………… 51, 52
混合正規分布…………………… 198
混同行列…………………………… 42
コンフォーカル顕微鏡………… 171

さ●

最小全域木…………………… 56, 57
最大エントロピー……………… 169

空間情報………………………… 120
組合わせ爆発…………………… 200
クラウド（クラウドコンピューティング）… 17
クラシフィケーション……… 16, 109
クラスタ………………………… 123
クラスタリング………… 36, 48, 91,
126, 129, 169, 222

クラス分類……………………… 225
実験医学

経験的モード分解……………… 157

Vol. 38

No. 20（増刊）2020最大エントロピー原理………… 181最適化……………………………… 97最適化手法……………………… 144
細胞系譜解析…………………… 141
細胞系譜木……………………… 187
細胞牽引力………………… 163, 167
細胞検出…………………… 142, 146
細胞周期…………………… 118, 119
細胞トラッキング………… 141, 143
235 （3541）

索引

細胞の内部状態………………… 186

スカラー………………………… 210

データ駆動型…………………… 202細胞の分節化……………………… 44

ストイキオメトリ……………… 175

データ同化……………………… 182

最尤推定……………………… 68, 216

スペクトラルクラスタリング…… 52

テスト…………………………… 114

最尤推定法……………………… 206

せ●転移学習…………………… 140, 152

最尤法…………………………… 172

索引

サポート・ベクター・マシーン… 83
サポートベクトルマシーン…… 227作用メカニズム………………… 101

し●正規化層…………………………… 25
正規分布………………………… 215
生死判別………………………… 114
正準相関分析……………………… 66
正準相関分析法………………… 221

点像分布関数…………………… 170
テンソル……………………… 96, 213
テンソル分解……………………… 96と●統計量…………………………… 214

識別器……………………… 125, 126

生成モデル…………………… 67, 85

ドーパミン神経細胞…………… 204

識別モデル………………………… 82

正則化……………………… 217, 231

特徴抽出………………………… 200

時系列データ…………………… 169

生物学的な根拠………………… 114

特徴量…………………………… 118

次元圧縮…………………………… 47

セグメンテーション……… 119, 134

特徴量スタック…………………… 40

次元削減……………………… 66, 91

セマンティックセグメンテーション………………………………… 137

トラッキング…………………… 142

ゼルニケ基底関数……………… 157

な ・●に
●

事後確率最大化………………… 206
事後分布…………………… 166, 216
次世代シークエンサー…………… 79
事前分布………… 163, 165, 166, 216
疾患………………………………… 99
疾患類似性………………………… 99
弱教師あり学習………………… 128
弱教師学習……………………… 149
自由エネルギー原理…………… 209
集合……………………………… 212
重心解析………………………… 171
集団増殖率……………………… 192
集類…………………………… 36, 37
主成分分析…… 48, 72, 124, 156, 219
出力関数…………………………… 26
消去学習………………………… 203
条件刺激………………………… 203
ショウジョウバエ胚…………… 139
状態推定………………………… 198
状態遷移………………………… 171
状態遷移軌跡…………………… 171
上皮成長因子受容体…………… 174
情報の圧縮……………………… 124
情報利得………………………… 200
情報量規準………………… 173, 192
神経細胞の分化判別…………… 114
人工知能………………………… 102
深層学習………

43, 44, 85, 155, 200

深層学習のネットワークモデル……………………………… 44, 45

す●

推論………………………………… 18
数理最適化……………………… 146

236（3542）

遷移確率…………………… 172, 179
線形回帰………………………… 230
線形計画法……………………… 146
線形判別分析…………………… 227
線形判別分析法…………………… 72
線形判別問題…………………… 226
全結合層………………… 25, 112, 136
線虫……………………………… 196
線虫胚…………………………… 139
全反射型蛍光顕微鏡…………… 170

そ●増殖バイアス………… 186, 187, 191
相補性決定領域…………………… 79
創薬………………………………… 95
ソフトマックス関数…………… 204

た●トランスクリプトーム……… 73, 95
内部状態…………………… 196, 197
並べ替え検定……………………… 74
ニューラルネットワーク…… 43, 217

ね ・●の●

ネオアンチゲン…………………… 79
ノイズありラベル………… 126, 128
ノイズ除去………………………… 51
能動学習………………………… 185

は●バースト………………………… 175
パーセプトロン………………… 226
バイオインフォマティクス…… 103
ハイパーパラメータ………… 25, 69
ハミング距離……………………… 83
汎化性能………………………… 180

対応付け最適化………………… 144
ダイマー形成…………………… 174
多次元ガウス分布……………… 215
畳み込み層……………… 25, 112, 135
畳み込みニューラルネットワーク…………………………… 119, 134
多様体学習………………………… 57
探索と搾取のジレンマ………… 209

ち ・●
つ●

半教師あり学習……… 127, 182, 183
半教師学習……………………… 149

ひ●ビッグデータ……………… 101, 195
非負値行列因子分解………… 66, 67
評価………………………………… 18
表現型アプローチ……………… 104
標的タンパク質………………… 102
標的デコンボリューション…… 105注意機構………………………… 201
チューニング……………………… 41

標的分子…………………… 102, 103
標的ベースドアプローチ……… 104

ツール化合物…………………… 101

病理画像…………………… 130, 132て●頻出系列マイニング…………… 200

低次元化………………………… 219
実験医学 Vol. 38

No. 20（増刊）2020

非類似度………………………… 212※太字は本文中に『用語解説』があります

マウス初期胚…………………… 139

ふ●

部位間の対応付け……………… 151
フィッシャーの正確確率検定…… 82
部位の検出……………………… 151
ブートストラップ法……………… 83
フーリエ変換…………………… 164
プーリング層…………… 26, 112, 135
フェイズフィールド法………… 159
フェルスター共鳴エネルギー移動………………………………… 169
フォワード・バックワード
アルゴリズム ………………… 208
部分強化効果…………………… 205
部分的最小二乗回帰………… 74, 93
ブラウン運動…………………… 171
分光学的物差し………………… 171
分散・共分散行列……………… 214
分子状態………………………… 169
分子動力学シミュレーション… 179
分節化……………………… 37, 43, 44
分類………………………………… 43
分類器………………………… 40, 92
分類器のチューニング…………… 41
分裂時間………………………… 186

へ●

マシンビジョン…………… 199, 200
マスク…………………………… 120
マハラノビス距離………………… 68
マルコフ状態モデル…………… 179
マルチオミクスデータ………… 101

ベイズ推定……………… 65, 81, 163,
164, 167, 181, 216

ベイズ的最適化…………………… 25
ベイズの定理…………… 65, 206, 214
ベクトル………………………… 211
ベクトル場………………………… 58
ベルマン最適方程式…………… 206

ポアンカレ埋め込み……………… 50
報酬………………………… 198, 203
ポーズトラッキング…………… 150
ホッジ分解………………………… 60
ポテンシャル……………………… 58
ポリファーマコロジー………… 105

ま●

マーカー………………………… 120
マイクロ流体デバイス………… 187

AUPR …………………………… 115
AUROC ………………………… 115

索

目的関数…………………………… 28

CCA ………………………… 66, 221

や ・●
ゆ ・●
よ●

引CNN …………… 18, 119, 134, 136

メタゲノム解析…………… 88, 89, 91

薬物応答遺伝子発現データ… 95, 96
尤度関数………………………… 172
輸送最適化………………………… 67
予測誤差………………………… 203

ら●

C. エレガンス ………………… 196
Chainer …………………………… 18
Confusion Matrix ……………… 42
CP 分解 …………………………… 98
CPU ……………………………… 21
Cross Entropy 関数 ……………… 29
CSPN …………………………… 139

ライブセルイメージング……… 138

curl ………………………………… 60

ライブセルオミクス……………… 77

Ｄ●

ラット…………………………… 196
ラプラシアン行列………………… 49
ラプラシアン固有マップ………… 49
ラマン散乱………………………… 70
ラマン分光………………………… 70
ランダムウォーク………………… 57

り ・●
れ ・●
ろ●

DA ……………………………… 182
data assimilation ……………… 182
DeepCell ……………………… 138
DeepImageJ ………………… 44, 45
DeepLabCut …………………… 150
deep learning ……………… 43, 146
deep Taylor decomposition … 114
Diffusion maps ………………… 57

力場パラメータ………………… 180
粒子フィルタ…………………… 182

div ………………………………… 60
DNN ……………………… 109, 112

レイリー散乱……………………… 71

DTD …………………………… 114

レーベンシュタイン距離………… 83

Ｅ●

劣決定…………………………… 163
ロジスティック回帰………… 83, 230

変分オートエンコーダー…… 85, 86

ほ●AUC ………………………… 99, 100Ｃ●

変数選択………………………… 112
変分ベイズ………………… 173, 209

attention 機構 …………… 200, 201

め ・●
も●

ランダムフォレスト…38, 39, 83, 229

ベイズ最適化…………………… 185

approximate Bayesian computation………………………………… 167

欧 文

EGFR …………………………… 174
EM（expectation‑maximization）
アルゴリズム… 68, 166, 168, 191, 208
epidermal growth factor receptor………………………………… 174Ａ●epoch ……………………………… 29

Accuracy ………………………… 30

FCN ………………… 134, 137, 151

ABC …………………………… 167
Actor‑Critic 学習法 …………… 204
Adam ……………………………… 29
AI ………………………………… 16
ALEX ……………………… 169, 175
ALICE …………………………… 85
alternative laser excitation … 169
Anaconda ………………………… 18

実験医学Vol. 38

No. 20（増刊）2020

Ｆ●feature bagging ……………… 229
Förster 距離 …………………… 171
Förster resonance energy transfer…………………………… 169, 182
forward‑backward 法 ………… 191
FRET ………………… 169, 170, 182
fully convolutional network… 151

237 （3543）

Ｇ●

G タンパク質共役受容体 ……… 174
Gap 統計量 ……………………… 52
GBP …………………………… 114
GESTALT ……………………… 188

索引github……………………………… 18
GLIPH …………………………… 84
Google Colaboratory …………… 16
GPCR …………………………… 174
G protein‑coupled receptor… 174
GPS 受信機 ……………… 195, 198
GPU ………………………… 18, 19
grad ……………………………… 60
Grad‑CAM ……………… 122, 123

lineage expectation‑maximization………………………………… 187

single‑molecule FRET ……… 169

LLP ……………………………… 126

smFRET …………………… 169, 171

loss ………………………………… 29
Louvain 法 ………………………… 53

Ｍ ・●Ｎ●Mask R‑CNN ………………… 139
Matthews Correlation Coefficient…………………………………… 65
MaxEnt ………………………… 181
maximum entropy principle … 181
MCC ……………………………… 65
MD シミュレーション ………… 179
MDS …………………………… 221

guided backpropagation …… 114

Ｈ●

MHC ……………………………… 80

hidden Markov model ……… 169
Hill 数 ……………………………… 81
HMM ………………… 169, 172, 225

Ｉ ・●
Ｊ●

ImageJ …………………………… 36
Jensen‑Shannon divergence……………………………… 83, 84
Jupyter Notebook ……………… 18

Ｋ●

K‑ 分割交差検証 ………………… 32
k 平均値法 ………………………… 37
kin‑correlation ……………… 190
KL ダイバージェンス ………… 205
k‑means 法 ………………… 51, 222
k‑mer 法 ………………………… 83
k nearest‑neighbor（KNN）graph…………………………………… 53

Ｌ●metagenome binning …………… 90
MHC 複合体 ……………………… 79
minimum spanning tree ……… 57
MST ……………………………… 57
negative learning ……… 129, 131
NMF ……………………………… 67

Ｐ●

PCA ………………………… 48, 219
permutation test ………………… 74
PLS …………………………… 93, 222
point spread function ……… 170
Positive and unlabeled 学習 … 126pseudo‑time ……………………… 57
PSF ……………………………… 170
public TCR ……………………… 80
Python ……………………… 16, 122

Ｑ ・●
Ｒ●

QCANet ………………………… 139
ReLU ……………………………… 25
Repl.it …………………………… 34
Rescorla‑Wagner モデル …… 202

LASSO ………………………… 107

RNA‑sequencing………………… 75

Lasso …………………………… 232

RNA velocity …………………… 59

LASSO 回帰 ……………………… 90

Ｓ●

LEA ………………………………… 92
LEM …………………………… 187

238（3544）

softmax ………………………… 123
Softmax Cross Entropy 関数 …… 29
SPC ………………………… 169, 171
spectroscopic ruler…………… 171
SVM ……………………… 109, 110

Ｔ●T 細胞 ……………………………… 78
T 細胞受容体 ……………………… 78
t 分布型確率的近傍埋め込み …… 72
TCR ……………………………… 78
TCR レパトア …………………… 78
TCRdist …………………………… 83
TCRNET ………………………… 82
temporal difference（TD）誤差………………………………… 204
tensor‑train 分解 ………………… 97
test ………………………………… 23
TI…………………………………… 55

laplacian ………………………… 60

LDA ………………………… 72, 222

Smith‑Waterman アルゴリズム … 83
Softmax 関数 ……………………… 26

MEMOIR ……………………… 188

HeLa 細胞 ………………………… 16

single photon counting ……… 169

TIRF 顕微鏡 …………………… 170
TPU ……………………………… 21
TracerSeq ……………………… 188
train ……………………………… 23
trainable Weka segmentation……………………………… 38, 40
trajectory inference …………… 55
tSNE …………………………… 221
t‑SNE ……………………………… 49
TWS ………………………… 38, 41

Ｕ ・●
Ｖ ・●
Ｗ●

UMAP ……………………… 91, 221
U‑Net ………………… 124, 136, 197validation ………………………… 23
variational Bayes …………… 173
VB ……………………………… 173
VDJ 再構成 ……………………… 85
VGG16 …………………… 112, 135

ScarTrace ……………………… 188

VM ………………………………… 17

scRNA‑seq ……………………… 63

Weka Explorer …………………… 41

実験医学 Vol. 38

No. 20（増刊）2020