2019年12月3〜6日にかけて福岡市内3会場で開催される、日本分子生物学会主催「第42回日本分子生物学会年会」内シンポジウムに、当社代表取締役社長の瀬々が登壇いたしますのでお知らせいたします。
この講演では、ゲノム・エピゲノムに関する機械学習・深層学習の現在と、当社で進めている大規模解析についてご紹介させていただきます。
ご興味をお持ちの方はぜひご参加下さい。
開催概要
- ◯ 主催
- 日本分子生物学会
- ◯ 大会名
- 第42回日本分子生物学会年会
- ◯ 日程
- 2019年12月3日（火）〜12月6日（金）
- ◯ 参加費
- ※ 事前登録期間は終了のため、以下は全て当日参加料金となります
正会員：11,000円
学生会員：4,000円
非会員：14,500円
学部学生：無料 - ◯ 会場
- 福岡国際会議場・福岡サンパレス ホテル&ホール・マリンメッセ福岡
- ◯ 公式HP
- 第42回日本分子生物学会年会
本イベントに関するご質問等につきましては、主催：日本分子生物学会事務局様のご連絡先へ、直接お問合せ頂けますようお願い申し上げます。
当日の当社講演内容
- ◯ 登壇日時
- 2019年12月4日(水) 15:45 〜 16:10
- ◯ 会場
- 第11会場 (福岡国際会議場 3階 メインホール)
- ◯ 登壇者
- 当社代表取締役社長 瀬々 潤
- ◯ シンポジウム名
- データ駆動型アプローチによるバイアスのない生命科学 / Unbiased life sciences by data-driven approaches
- ◯ 当社タイトル
- 細胞機能の理解に向けた大規模エピゲノム情報の人工知能による解析
- ◯ 要旨
- 次世代シーケンサの価格の下落によって、ゲノム情報だけでなくエピゲノム情報も大規模に収集されている。特に培養細胞に関しては、SRA等の配列データベースサイトに登録・公開されており、すでに1万件を数えている。今後はがん細胞を皮切りに、ヒトのエピゲノム情報の収集が進み、細胞機能の理解といった基礎レベルから、ゲノム配列の違いから生まれる疾病可能性、更には、創薬ターゲットの同定など、多様な活用法が期待される。
一方、エピゲノム情報が、情報解析において困難なところは、ゲノム情報と違ってデータがイチゼロでは無かったり、時々刻々と変わるなど、曖昧性があることである。このような曖昧かつ大規模なデータに対して、機械学習・深層学習の適用が期待されている一方、まだこれらの技術は開発が始まったばかりである。
本講演では、現在のゲノム・エピゲノムに関する機械学習・深層学習の状況について概論を述べた後、演者らのグループで進めている大規模解析の現状に関して述べる。
