医学・医療の電子コンテンツ配信サービス

isho.jp

0 ようこそ、ゲストさん
0

≪実験医学別冊≫

Pythonで実践 生命科学データの機械学習【電子版】

あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる!

清水 秀幸 (編)

出版社
羊土社
電子版ISBN
 
電子版発売日
2023/04/17
ページ数
445ページ
 判型
AB
フォーマット
PDF(パソコンへのダウンロード不可)

電子版販売価格:¥7,480 (本体¥6,800+税10%)

印刷版ISBN
978-4-7581-2263-4
印刷版発行年月
2023/03
ご利用方法
ダウンロード型配信サービス(買切型)
同時使用端末数
3
対応OS
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
※コンテンツの使用にあたり、専用ビューアisho.jpが必要
※Androidは、Android2世代前の端末のうち、国内キャリア経由で販売されている端末(Xperia、GALAXY、AQUOS、ARROWS、Nexusなど)にて動作確認しています
必要メモリ容量
34 MB以上
ご利用方法
アクセス型配信サービス(買切型)
同時使用端末数
1
※インターネット経由でのWEBブラウザによるアクセス参照
※導入・利用方法の詳細はこちら

この商品を買った人は、こんな商品も買っています。

概要

顕微鏡画像やトランスクリプトームといった生命科学データを題材に機械学習を学べる実践書.ダウンロードしたコードをブラウザで実行できるので,wet研究者でも今日から始められます.

目次

【目次】
はじめに
コード・データのダウンロードについて

第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用
第2章 Google Colaboratory,Pandas,Matplotlib,NumPyの基礎
第3章 教師あり学習のためのデータ前処理
第4章 scikit-learnを用いたトランスクリプトームデータの分類
第5章 PyTorchを用いたトランスクリプトームデータの分類
第6章 実践編(1):生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習
第7章 実践編(2):腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測
第8章 実践編(3):シングルセル解析とVAE
第9章 実践編(4):エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究
第10章 実践編(5):タンパク質の「言語」の法則を解き明かす アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測
第11章 実践編(6):AI創薬へのはじめの一歩
第12章 発展編(1):機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬
第13章 発展編(2):機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析 メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析
第14章 終章:さらなる学習のためのリソース

索引
執筆者一覧