セミナー概要
セミナーのテーマ
- 機械学習による細胞培養の最適化
- 培地開発と改良への機械学習の応用
- データサイエンスを活用した細胞培養の効率化
こんな方におすすめです
- 細胞培養技術の向上を目指す研究者
- 細胞培養におけるデータ分析に関心のある実験技術者
- 機械学習を細胞培養に応用したいと考えている方
セミナータイトル | 《経験からデータ駆動型へ》機械学習が叶える細胞培養の最適化・合理化 |
開催日時 | 【ライブ配信】 2025年10月3日(金)13:00~16:30 |
開催場所/配信の補足・注意事項 | ・本セミナーは、主催会社様HPのS&T会員マイページより視聴いただけます。 |
受講料 | 53,240円 定価:本体48,400円+税4,840円 主催会社の会員ページ上に視聴や資料の案内がございますので、S&T会員登録が必須となります。未登録の場合、主催会社より新規登録手続きをさせていただきます。
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主催 | サイエンス&テクノロジー |
備考 | ■配布資料 セミナー講師 應 蓓文 氏執筆の書籍『機械学習でできる!細胞培養の最適化』を、本セミナーテキストと致しまして配布致します。 ※開催3日前以降にお申込をいただいた場合、テキストの到着が遅れる事がございますので、ご了承ください。 |
《経験からデータ駆動型へ》機械学習が叶える細胞培養の最適化・合理化
~培地開発・培地制御・増殖予測・大量培養をデータサイエンスで大幅改良~
~経験に頼ってきた従来の培養操作を、データサイエンスを用いて最適化・合理化へ~
細胞培養は再生医療やバイオ研究の基盤技術ですが、再現性や生産性の確保が難題です。従来は経験に頼ってきた培養操作を、データサイエンスで合理化する試みが進んでいます。機械学習を活用することで、細胞増殖の予測や培地成分の最適化が可能になります。
本講演では、実例を交えながら、目的に応じた培地設計の方法を紹介します。数理や情報の専門知識がなくても理解できる内容で、実験者向けに解説します。
講師
筑波大学 生命環境系 准教授
應 蓓文 氏
【主なご経歴】
東京大学大学院で博士号(生命科学)取得
フランス国立科学研究センター研究員、大阪大学大学院情報科学研究科助教、特任准教授経て、筑波大学生命環境系准教授(現在に至る)
【主な研究・業務】
1)機械学習による細胞増殖の予測と培養条件の最適化
2)微生物集団動態における遺伝情報と環境因子の影響
【Webページ】
https://www.u.tsukuba.ac.jp/~ying.beiwen.gf/index.html
セミナー趣旨、ポイント
得られる知識
・ 培地最適化の方法論に関する包括的な理解
・細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基本的な考え方
・培地開発に機械学習を活用するための注意点
・実験技術者と情報解析者との協力のポイント
プログラム
1.細胞培養
1-1 細胞の基本
1-2 細胞増殖に対する定量的評価
1-3 細胞培養に使用される培地の分類と現状
2.培地改良と開発の方法
2-1 生物実験科学的な手法
2-2 統計学的方法
2-3 機械学習を活かした方法
3.機械学習による培地最適化
3-1 機械学習の応用と現状
3-2 培養実験から学習までの概要
3-3 機械学習ための実験データの取得と注意点
3-4 学習アルゴリズムの概要と学習モデルの構築
4.細胞増殖と培養における学習分析
4-1 学習分析の概要
4-2 一般的な学習分析方法(統計学手法・学習アルゴリズム)
4-3 事例① 異なる増殖期に寄与する培地成分の学習分析
4-4 事例② 代謝産物の生産量を決定する培地成分の予測と培地改良
5.能動学習
5-1 能動学習とは
5-2 事例① 能動学習によるHela細胞培養の培地最適化
5-3 事例② 能動学習による大腸菌と乳酸菌の選択的培養の培地チューニング
6.まとめと展望
□ 質疑応答 □