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実験医学増刊　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？				◆　出版社　◆　羊土社 〒101−0052 東京都千代田区神田小川町2-5-1 TEL 03-5282-1211 FAX 03-5282-1212 URL https://www.yodosha.co.jp/

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編

■　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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