機械学習を生命科学に使う！

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