Session WS9 * presenter; # web; † invited
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WS9-0
遺伝学・生命科学へのAI・機械学習の活用
*峯田克彦[1], 中川草[2]
[1]早稲田大学, [2]東海大学
WS9-1
多様なRNAウイルス同定を目指したNeoRdRpデータベースの構築
中川草[1], 坂口翔一[2], 浦山俊一[3], 高木善弘[4], 布浦拓郎[5]
[1]東海大・医・分子生命, [2]大阪医薬大・医・微生物, [3]筑波大・生命環境, [4]JAMSTEC・超先鋭研究開発, [5]JAMSTEC・生命理工
keywords: RNAウイルス;データベース;メタゲノム
NeoRdRp: A Comprehensive Dataset for Identifying RNA-dependent RNA Polymerases of Various RNA Viruses
So Nakagawa [1], Shoichi Sakaguchi [2], Syun-ichi Urayama [3], Toshihiro Takaki [4], Takuro Nunoura [5]
[1] Dep Mol Life Biol, Tokai Univ. Sch of Med,[2] Dep Microbiol, Osaka Med Pharm Univ,[3] Dep Life Environ Sci, Univ. Tsukuba,[4] SUGAR, JAMSTEC,[5] CeBN, JAMSTEC
WS9-2†
栽培化植物ゲノム研究における機械学習の利用
*大柳一
国立国際医療研究センター・臨床研究センター・データサイエンス部・JCRACデータセンター
keywords: 栽培化；イネゲノム；機械学習
Machine Learning in Domesticated Plant Genomics
*Hajime Ohyanagi
JCRAC Data Center, Department of Data Science, Center for Clinical Sciences, National Center for Global Health and Medicine
WS9-3†
天然変性領域予測とAlphaFold2
安保勲人，*福地佐斗志
前工大・工・情報生命
keywords: 天然変性タンパク質，機械学習，AlphaFold2
Prediction of intrinsically disordered regions and AlphaFold2
Hiroto Anbo, Satoshi Fukuchi
Info. Bio., Maebashi Inst. Tech.
WS9-4†
ヒトゲノムの構成成分からゲノム機能と疾患を読み解く
*小嶋将平, Nicholas F. Parrish
理研IMS
keywords: Human genome; transposons; virus insertions
Deciphering the human genome from genome’s components
*Shohei Kojima, Nicholas F. Parrish
RIKEN IMS
WS9-5
疾患特異的遺伝子発現データに対する機械学習と教師なしクラスタリングを用いた新しい2段階のドラッグリポジショニング予測法
*ソウイ, 新谷美咲, 今成楓河, 長田直樹, 遠藤俊徳
北大院情報科学
keywords: ドラッグリポジショニング；遺伝子発現データ；機械学習
A New Approach to Drug Repurposing with Two-Stage Prediction, Machine Learning, and Unsupervised Clustering of Gene Expression
*Yi Cong, Misaki Shintani, Fuga Imanari, Naoki Osada, Toshinori Endo
Info. Biol. Lab., Grad. Sch. of IST, Hokkaido University
WS9-6
遺伝学・生命科学へのAI・機械学習の活用
*峯田克彦[1], 中川草[2]
[1]早稲田大学, [2]東海大学
keywords: AI; 機械学習; 遺伝学
AI and machine learning in genetics and biosciences
*Katsuhiko Mineta [1], So Nakagawa [2]
[1] Waseda Univ.[2] Tokai Univ.