実験医学別冊 Pythonで実践 生命科学データの機械学習
清水秀幸・編
【目次】
特集 Pythonで実践 生命科学データの機械学習
あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！
第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用
第2章 Google Colaboratory, Pandas,Matplotlib, NumPy の基礎
第3章 教師あり学習のためのデータ前処理
第4章 scikit-learn を用いたトランスクリプトームデータの分類
第5章 PyTorch を用いたトランスクリプトームデータの分類
第6章 実践編(1)：生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習
第7章 実践編(2)：腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測
第8章 実践編(3)：シングルセル解析とVAE
第9章 実践編(4)：エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究
第10章 実践編(5)：タンパク質の「言語」の法則を解き明かす
～アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測
第11章 実践編(6)：AI 創薬へのはじめの一歩
第12章 発展編(1)：機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬
第13章 発展編(2)：機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析
～メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析
第14章 終章：さらなる学習のためのリソース
あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！
第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用
第2章 Google Colaboratory, Pandas,Matplotlib, NumPy の基礎
第3章 教師あり学習のためのデータ前処理
第4章 scikit-learn を用いたトランスクリプトームデータの分類
第5章 PyTorch を用いたトランスクリプトームデータの分類
第6章 実践編(1)：生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習
第7章 実践編(2)：腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測
第8章 実践編(3)：シングルセル解析とVAE
第9章 実践編(4)：エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究
第10章 実践編(5)：タンパク質の「言語」の法則を解き明かす
～アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測
第11章 実践編(6)：AI 創薬へのはじめの一歩
第12章 発展編(1)：機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬
第13章 発展編(2)：機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析
～メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析
第14章 終章：さらなる学習のためのリソース