情報とシステム2012 「生命科学のビッグデータ革命 －仮想から現実へ－」
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so
@synobu
バクテリアの99%以上は単離培養することができない. したがって, 環境中やヒトからサンプリンングしたゲノム配列をシーケンスしてDBに格納してから解析する. メタゲノム解析. 腸内細菌は人種, 年齢や性別に関係なく３種類に分けられる. 黒川先生＠東工大 #roissympo
2012-11-09 14:47:57
オープンデータ推進者なので情報共有しない鍵垢はフォロー解除するぼうのうひでまさ
@bonohu
ヒトメタゲノムBodymap。上のバーでグレーのところが気になったが…アレか #roissympo / “Metagenome Database” http://t.co/cZdGdayw
2012-11-09 14:52:41
so
@synobu
メタゲノムのシーケンスが大量に産出されつつある. ヒト共生細菌 72236, 環境サンプル 6356. メタゲノム情報の有効活用には, のりしろとしてのサンプルのメタデータが重要. 「場所」をクエリとして「遺伝子」を検索できるようなDBを開発中. #roissympo
2012-11-09 14:55:34
so
@synobu
INDOOR AIR 2011 http://t.co/AnXCoroC 室内の空気環境を改善することによりQOLを上げることを目指す学会. Craig Venterの室内空気ゲノムの講演も. http://t.co/VaWJVxP2 #roissympo
2012-11-09 15:07:39
so
@synobu
バイオイメージ・インフォマティクス. GFPをはじめとしたイメージングマーカーの発展と光学顕微鏡技術の進歩で, 生きた細胞のマイクロメートルオーダーの領域の時系列画像データが取得できるようになった. この10年の進歩. 大浪先生＠理研 #roissympo
2012-11-09 15:13:18
オープンデータ推進者なので情報共有しない鍵垢はフォロー解除するぼうのうひでまさ
@bonohu
定量性、客観性、スループットが低い。コンピュータにできるように #roissympo
2012-11-09 15:13:42
so
@synobu
表現系（Phenome）の解析がオミクス解析のボトルネック. さまざまな表現系を画像取得, 画像認識, マニュアルアノテーション, データ解析のプロセスにわけて自動解析する系を作ろうとしている. 今後, 空間データ＋時系列（四次元）の大量データが出てくる. #roissympo
2012-11-09 15:17:03
so
@synobu
計算表現系解析. 表現系のスコア化と自動化. コンピュータシミュレーションと細胞の画像データを融合して数式モデルの正さを検証可能になりつつある. #roissympo
2012-11-09 15:20:03
so
@synobu
発生過程の決定論的な関係を記述してモデル化した. その結果, 発生イベントに決定論的な部分と確率論的な部分があるのが見えて来た. 発生イベント間のつながりの相関度を指標に原因遺伝子の同定もできた. #roissympo
2012-11-09 15:28:00
so
@synobu
大規模化合物の創薬スクリーニング. SVMなアプローチ. 化合物をグラフカーネルで表現. 吉田先生＠統計数理研究所. #roissympo
2012-11-09 15:48:52
オープンデータ推進者なので情報共有しない鍵垢はフォロー解除するぼうのうひでまさ
@bonohu
ヒドイな。ちゃんと先に手を上げた人にマイクを #roissympo
2012-11-09 15:59:58
HIGUCHI, Chihiro
@zgmfx20a
#roissympo そんな質問なんかどうでもよくて、一番の問題はどのようにモデルの評価するかなんですよ！
2012-11-09 16:02:16