実験系技術者ためのデータサイエンス
細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基礎から解説！ 培地開発に機械学習を活用するための注意点とは？
　
※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。

R&D支援センターウェビナー

　　　　　　　開催日時：2024年7月25日（木）12：30～16:30
　　　　　　　開催場所：【WEB限定セミナー】※ 会社やご自宅でご受講ください。
　　　　　　　参 加 費：49,500円（税込）

定　員

　30名

備　考

・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーです。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1）Zoomを使用されたことがない方は、 こちら からミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについては こちら をご覧ください。
3）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

講　師

　筑波大学　准教授　博士（生命科学）　　應 蓓文 氏

《専門》
システム生物学

《略歴》
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、特任准教授経て、筑波大学生命環境系准教授（現在に至る）
複数国際学術誌編集委員務める

習得できる知識

・培地最適化の方法論に関する包括的な理解
・細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基本的な考え方
・培地開発に機械学習を活用するための注意点
・実験技術者と情報解析者との協力のポイント　

趣　旨

　細胞培養は、学術研究、バイオモノづくり、再生医療など多岐にわたる分野の基本的な技術です。細胞と培地の両方の複雑さから、細胞増殖と培養の厳密なコントロールは依然として難題であり、細胞培養の再現性や生産性に関する問題が生じやすいです。この分野での個人の経験に頼る傾向をデータサイエンスによって解決し、細胞増殖の予測や合理的な培地改良を実現することが可能です。実験科学に機械学習の導入により、実験系技術者は根拠に基づいた研究開発を行うことが期待されます。本講演では、具体的な事例を用いて、細胞増殖と培養に寄与する培地成分の学習分析や培養目的に合わせた培地のカスタマイズ方法を多数紹介します。数理統計学や情報科学の専門知識を持たなくても分かる内容構成となっており、実験系研究開発者が十分に理解できるように説明します。

プログラム