テンソル分解を用いた
‘バイオインフォマティクス’基礎講習2025
～スタンフォード大学が選ぶトップ2％研究者
(2021年～2024年バイオインフォマティクス分野)による徹底解説！～
<会場受講 or Zoomオンライン受講(見逃し配信あり)の選択制>

講師

中央大学
理工学部 物理学科 教授
理学博士
田口善弘 氏

＊会場受講の方：希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
【学歴】
1984年　東京工業大学 理学部 応用物理学科 卒業
1986年　東京工業大学 理工学研究科 物理学専攻 博士前期 修了
1988年　東京工業大学 理工学研究科 物理学専攻 博士後期 修了

【主な職歴】
1988年4月～1997年3月　東京工業大学 理学部 物理学科 助手
1997年4月～2006年3月　中央大学 理工学部 物理学科 助教授
2009年3月～2010年3月　欧州バイオインフォマティクス研究所 訪問教授
2023年4月～2023年9月　広島大学 統合生命科学研究科 客員教授
2006年4月～現在　中央大学 理工学部 物理学科 教授

■専門および得意な分野・研究
・テンソル分解を用いた創薬/マルチオミックス解析
・一細胞バイオンフォマティクス
・マルチオミックス解析
・RNA-seq解析

■本テーマ関連学協会での活動
・日本物理学会
・情報処理学会
・日本バイオインフォマティクス学会

日時・会場・受講料

●日時　2025年3月25日（火）　10:30-16:30
●会場受講の方
　[東京・大井町]きゅりあん4階第2特別講習室　→「セミナー会場へのアクセス」
●受講料
　　【会場受講/オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名47,300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36,300円

　　【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名52,800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41,800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　→

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
※会場受講の方：配布資料を紙媒体にて当日お渡しいたします
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

セミナーポイント

■講座のポイント
　私は10年ほど前から「主成分分析／テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法」を研究しこのテーマについて70編以上の学術論文を書き、2024年9月には500頁のハードカバーの英文単著をシュプリンガーから出版し、また、誰でも使えるようにBioconductorのパッケージも昨年4月に公開している。この方法の原理と使用方法、また、バイオコンダクターパッケージを用いた解析方法を説明し、自ら解析ができるようになって帰ってもらうことを目指します。
　参考文献（受講に際して購入の必要はありません）：“Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics -A PCA Based and TD Based Approach-” Y-h. Taguchi, 2024, pp.550, Springer https://doi.org/10.1007/978-3-031-60982-4

■主な受講対象者様
・解析したいゲノムデータを持っている
・Rを使うことができる、あるいは、これから学ぼうとしている
※上記以外のご担当者様も大歓迎です。

■必要な予備知識
・（可能なら）Rの知識
・理工系学部1年生程度の線形代数の知識
・ゲノム科学についての基本的な知識

■受講後、習得できること
・「主成分分析／テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法」を理解する
・同手法を用いたバイオコンダクターパッケージを使って解析ができるようになる
・テンソル分解がわかるようになる

■講演中のキーワード
・テンソル分解
・教師なし学習
・マルチオミックス解析
・エピジェネティクス解析
・シングルセル解析

セミナー内容

1. 行列分解

2. テンソル

3. テンソル分解
　3-1 CP分解
　3-2 テンソルトレイン分解
　3-3 タッカー分解分解
　　3-3-1 HOSVD

4. テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法
　4-1 理論
　　4-1-1 基本
　　4-1-2 複数のプロファイルの統合解析
　　4-1-3 標準偏差最適化による性能向上
　4-2 応用
　　4-2-1 がんのmRNA/miRNA統合解析（主成分分析を用いる）
　　4-2-2 出芽酵母の細胞分裂周期（主成分分析を用いる）
　　4-2-3 疾患モデル生物の遺伝子発現プロファイルからのドラッグリポジショニング（シングルセル）
　　4-2-4 SARS-CoV-２のドラッグリポジショニング
　　4-2-5 がんのmRNA/miRNA統合解析（テンソル分解を用いる）
　　4-2-6 ヒトとマウスのモデルアニマルの遺伝子発現プロファイルからドラッグリポジショニング
　　4-2-7 HBVワクチン投与後のメチル化プロファイル,mRNAプロファイル,プロテオームの統合解析
　　4-2-8 シングルセルマルチオミクス解析

5. バイオコンダクターパッケージ（TDbasedUFE/TDbasedUFEadv）を使った実習

6. 質疑応答＆個別質問