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| 倉田 博之（九州工業大学） |
生物医学分野では、大きく分けて2つの方法論がある。統計学に基づくトップダウンアプローチと力学に基づくボトムアップアプローチである。トップダウンアプローチは、膨大なデータからデータ間の特徴を見つけ、ボトムアップでは、メカニズムに基づいてモデルを構築する。両者を共同して、高い予測力をもつ数理モデルを構築する方法について議論する。
最終更新日時：2018-12-17 03:35:01
| 受理 番号 | 講演題目／発表者 | キーワード | 発表形式 |
|---|---|---|---|
| 12 | 大域的代謝モデルのペトリネット制御シミュレーションによるジオキシー現象解析 | Petri net global scale metabolic network diauxie shift | O |
| 14 | 疾患ゲノム解析における生命科学ビッグデータの活用 | disease genomics epigenome data biomedical big data | O |
| 25 | 酸素濃度や複数炭素源が代謝に及ぼす影響を考慮した大腸菌の中心代謝モデルの開発 | kinetic model of central metabolism redox regulation metabolic regulation | O |
| 213 | 増殖連動型物質生産のin silico解析における反応律速点の同定法の開発と実験検証 | Flux balance analysis growth coupled production adaptive laboratory evolution | O |
| 229 | がんオミックスデータに基づく治療前診断・治療標的探索 | omics bioinformatics diagnosis | O |
| 391 | マウスのにおい学習における引き返し行動と自発的不正解選択 | odor learning olfactory processing learning efficiency | O |
| 476 | 大腸菌中枢代謝経路のフラックス制御が物質生産に及ぼす影響の解析 | Metabolic flux Escherichia coli NADPH | O |
| 918 | 人工知能を用いたタンパク質修飾サイトの予測 | protein bioinformatics machine learning modification | O |
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