10/3 《経験からデータ駆動型へ》 機械学習が叶える細胞培養の最適化・合理化

筑波大学  生命環境系 准教授　應 蓓文 氏

1．細胞培養
1-1　細胞の基本
1-2　細胞増殖に対する定量的評価
1-3　細胞培養に使用される培地の分類と現状

2．培地改良と開発の方法
2-1 生物実験科学的な手法
2-2 統計学的方法
2-3 機械学習を活かした方法

3．機械学習による培地最適化
3-1 機械学習の応用と現状
3-2 培養実験から学習までの概要
3-3 機械学習ための実験データの取得と注意点
3-4 学習アルゴリズムの概要と学習モデルの構築

4．細胞増殖と培養における学習分析
4-1 学習分析の概要
4-2 一般的な学習分析方法（統計学手法・学習アルゴリズム）
4-3 事例①　異なる増殖期に寄与する培地成分の学習分析
4-4 事例②　代謝産物の生産量を決定する培地成分の予測と培地改良

5．能動学習
5-1 能動学習とは
5-2 事例①　能動学習によるHela細胞培養の培地最適化
5-3 事例②　能動学習による大腸菌と乳酸菌の選択的培養の培地チューニング

6．まとめと展望
 
□　質疑応答　□

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