セミナー:機械学習による細胞培養・培地最適化
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会場開催

★実験現場での具体的な事例を用いて、細胞培養・培地を定量化・数値化する方法を紹介。培地最適化や開発に用いられる機械学習アルゴリズムの特徴と応用例についても解説。
★細胞培養をデータサイエンス化し、実験者の個人感覚に依存しない研究開発を可能にする!

機械学習による細胞培養・培地最適化
〜実験系研究開発者向け〜

<会場開催セミナー>

講師

筑波大学 生命環境系 准教授 博士(生命科学) 應 ベイ文(インベイウェン)先生

*名の漢字はくさかんむりに「倍」

講師紹介

■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、特任准教授を経て、現在に至る。
複数の国際学術誌編集委員も務める。

■専門および得意な分野・研究
現在の専門:ゲノムシステム生物学、応用生命情報科学
現在の研究:細胞増殖の予測と制御、細胞培養・培地の最適化

■本テーマ関連学協会での活動
ゲノム微生物学会、農芸化学会、動物細胞工学会、組織培養学会、微生物生態学会

日時・会場・受講料

●日時 2024年3月22日(金) 12:30-16:30 ※途中、小休憩を挟みます。
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第1講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

会場開催
会場で開催する対面セミナーです。
・東京都内の会場を中心に開催しております。詳細は各セミナーページの案内をご参照ください。
・新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に関する 弊社の対応はこちら
・セミナー費用等について、当日会場での現金支払はできません。
・昼食の提供もございませんので、各自ご用意頂ければと存じます。

セミナーポイント

■講座のポイント
細胞培養は学術研究、バイオ産業、再生医療など幅広い業界における基盤技術であります。しかし、細胞培養の環境(培地の構成要素)が複雑であり、細胞自体も高度な複雑系であるため、細胞培養に再現性や安全性など様々な問題が生じています。細胞増殖・培養に対する高度な制御は未だに困難であります。そこで、個人感覚に大きく依存する細胞培養をデータサイエンス化することにより、細胞増殖の予測や合理的な培地改良を可能にします。機械学習を取り入れることで、細胞培養現場での実験系技術者が根拠を持った研究開発が期待できます。本講演は、実験現場での具体的な細胞培養の事例を用いて、細胞培養・培地を定量化・数値化する方法、細胞増殖の学習分析や、培養目的に応じた培地改良を多数紹介します。また、培地最適化や開発に用いられる機械学習アルゴリズムのそれぞれの特徴と応用例を示します。数理情報科学の知識や技術がなくても、感覚でわかるように説明致します。

■受講後、習得できること
・細胞培養・培地最適化の方法論に対する俯瞰的な理解
・細胞増殖予測や培地改良のための機械学習の基本的な考え
・培地開発に機械学習を用いた研究事例と国内外の研究現状
・実験科学者と情報解析者が協力し合う(異分野融合する)ためのポイント
・手元(既存)の実験データの活用法

■受講対象
・細胞を扱う技術者(食品、医薬品、化学材料などの分野)
・異分野参入する研究開発者

■講演中のキーワード
細胞培養、培地、機械学習、人工知能、学習分析、データサイエンス、細胞増殖、培養細胞、微生物

セミナー内容

【講義内で実施予定の計算デモに関して】
講義内で、講師による計算作業のデモを実施する予定です。
Excel等(他の計算ソフトでも問題ありませんが、Excelを推奨致します)のインストールされたPCをご持参頂き、講師と一緒に計算作業を行って頂く事も可能です(作業を行わず、デモをご覧頂くだけでも結構です)。
使用するデータは、講義当日の配布を予定しておりますが、配布の方法は未定のため、念のためUSB等の外部メモリからデータを読み込めるPCでご準備を頂けましたら幸いです。

1.細胞培養
 1-1.細胞培養の基本
 1-2.細胞増殖の基本
 1-3.培地の種類と組成
 1-4.培地改良・開発の現状

2.培地改良・最適化の方法論
 2-1.生物実験科学的な手法
 2-2.統計学を利用した方法
 2-3.機械学習を活かした方法論

3.機械学習による細胞培養・培地の最適化
 3-1.国内外の現状と方法の概要
 3-2.培養実験のデザイン(標準化)
 3-3.実験データの取得と数値化(数値化)
 3-4.学習モデルの構築(アルゴリズムの種類と選別)
 3-5.機械学習の強みと弱み

4.機械学習を活かしたアクティブラーニング
 4-1.アクティブラーニングとは
 4-2.アクティブラーニングによるヒト培養細胞の活性の向上(事例紹介)
 4-3.アクティブラーニングによる細菌選択培地の開発(事例紹介)
 4-4.アクティブラーニングの有効性と制限

5.細胞増殖・培養に対する学習分析
 5-1.学習分析の目的
 5-2.学習分析の方法
 5-3.細胞増殖の善し悪しを決定する培地成分の同定(事例紹介)
 5-4.遺伝子組換え大腸菌の生産力を左右する培地成分の同定と最適化(事例紹介)

6.細胞培養培地の知財及び市場展望

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AA240307

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