これまでの学生勉強会資料
第1回: Simulating 500 million years of evolution with a language model. Science 2025
山形大学医学部医学科2年生担当, 学生15名参加。これまでよりも遥かに大きな言語モデルを作り出し進化では到達しえなかった機能分子を創出したという論文を題材に、タンパク質言語モデルついて勉強。勉強会配布資料 (26ページ)。
第2回: A vision–language foundation model for precision oncology. Nature 2025
台湾 Fu Jen Catholic University医学科2年生担当, 学生11名参加。病理診断画像からゼロショットで薬の効き目や予後まで推定できる基盤モデルを作ったという論文を題材に、Vision & Language モデルやCLIP、現在の医療AIの課題などについて勉強。勉強会配布資料 (22ページ)。
第3回: Robust enzyme discovery and engineering with deep learning using CataPro. Nature Commun. 2025
香川大学医学部医学科6年生担当、学生16名参加。酵素エンジニアリングのためのパラメーター推定をAIで行うという論文を題材に、AIのタンパク工学への応用について勉強。勉強会配布資料 (21ページ)。
第4回: Community detection in brain connectomes with hybrid quantum computing. Sci. Rep. 2023
東北大学医学部医学科2年生担当予定、ゲスト参加募集中。
幹事: 博田 悠斗 (東京医科歯科大学修士1年)、アドバイザー: 清水
第1回: Large language models improve annotation of prokaryotic viral proteins. Nature Microbiol. 2024
東京医科歯科大学修士課程1年生担当, 学生23名参加。ウイルスの機能未知のタンパク質へのアノテーション付けをAIで行うという論文を題材に、隠れマルコフモデルやタンパク質言語モデルについて勉強。勉強会配布資料 (24ページ)。
第2回: Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation. Nature 2023
旭川医科大学医学科4年生担当, 学生22名参加。転写因子に摂動をかけた際の分化の方向性を予測するという論文を題材に、発展的なシングルセルデータ解析について勉強。勉強会配布資料 (37ページ)。
第3回: High-throughput target trial emulation for Alzheimer’s disease drug repurposing with real-world data. Nature Commun. 2023
京都大学薬学部6年生担当, 学生22名参加。国際的なレセプトデータなどのリアルワールドデータを疫学と機械学習の融合で解析しアルツハイマー病のための候補薬を見出したという論文を題材に薬剤疫学について勉強。勉強会配布資料 (26ページ)。
第4回: Self-learning how to swim at low Reynolds number. Phys. Rev. Fluids 2020
慶應義塾大学理工学部4年生担当, 学生24名参加。将来的な薬物デリバリーを目指したマイクロスイマーの開発の問題を通して流体力学の医療応用について勉強。勉強会配布資料 (22ページ)。
第5回: Material Design of Porous Hydroxyapatite Ceramics via Inverse Analysis of an Estimation Model for Bone-Forming Ability Based on Machine Learning and Experimental Validation of Biological Hard Tissue Responses. Materials (Basel) 2024
鹿児島大学歯学部3年生担当, 学生14名参加。歯科にも重要な骨形成能を持つ優れた生体無機材料の合成条件をデータサイエンスで見つけ出すという論文を題材に、ガウス混合回帰やその逆解析について勉強。勉強会配布資料 (27ページ)。
第6回: Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature 2024
九州大学医学部MD/PhDコース学生担当, 学生17名参加。アミノ酸配列から立体構造を予測するAlphaFoldの最新版のモデルを作ったという論文を題材に、創薬AIや拡散モデルなどについても勉強。勉強会配布資料 (20ページ)。
第7回: Dynamic behaviour restructuring mediates dopamine-dependent credit assignment. Nature 2024
順天堂大学医学部6年生担当, 学生17名参加。強化学習の原点にもなっている報酬系の仕組みに関する論文を題材に神経科学について勉強。勉強会配布資料 (33ページ)。
第8回: Biologically informed deep learning for explainable epigenetic clocks. Sci. Rep. 2024
東京医科歯科大学検査技術専攻2年生担当, 学生19名参加。DNAメチル化データを用いた年齢予測問題に関する論文を題材にエピジェネティクスへのAIへの活用について勉強。勉強会配布資料 (22ページ)。
第9回: Large-scale foundation model on single-cell transcriptomics. Nature Methods 2024
東京医科歯科大学医学科5年生担当予定、学生27名参加。シングルセルの基盤モデルを作ったという論文を題材に、シングルセル解析の初歩や基盤モデルについて勉強。勉強会配布資料 (33ページ)。
第10回: Enhancing efficiency of protein language models with minimal wet-lab data through few-shot learning. Nature Commun. 2024
北里大学獣医学部獣医学科4年担当, 学生14名参加。ごくわずかな実験データをもとにタンパク質を改変させるフレームワークを開発したという論文を題材に、MAMLやfewshot learningについて勉強。勉強会配布資料 (71ページ)。
第11回: Deep representation learning of chemical-induced transcriptional profile for phenotype-based drug discovery. Nature Commun. 2024
東京医科歯科大学修士課程1年生担当、学生19名参加。細胞に化合物をかけた時の遺伝子発現変動を予測するVAEベースの論文を題材に、Phenotype-based screeningの現状と課題を含めて勉強。勉強会配布資料 (17ページ)。
第12回: Convergence of coronary artery disease genes onto endothelial cell programs. Nature 2024
東京大学医学科3年生担当、学生18名参加。GWASデータの解釈パイプラインを開発したという論文を題材に、GWASの基本や心血管疾患の生物学を含めて勉強。勉強会配布資料 (28ページ)。
第13回: Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nature Neurosci. 2023
九州大学医学部5年生担当、学生16名参加。脳のfMRIデータから言語を再構成する論文を題材に、fMRI画像のデータ解析や自然言語処理について勉強。勉強会配布資料 (29ページ)。
第14回: The fly connectome reveals a path to the effectome. Nature 2024
東京大学医学部4年生担当、学生16名参加。ハエの脳の神経接続の全体像を解明した論文を題材に、神経系の因果モデルであるeffectomeについて勉強。勉強会配布資料 (23ページ)。
第15回: A prefrontal-thalamic circuit encodes social information for social recognition. Nature Commun. 2024
金沢大学医学部3年生担当、学生19名参加。前頭前皮質と視床の間の接続が社交性に大事であるということを神経科学的に & 情報科学的に示した論文。勉強会配布資料 (20ページ)。
第16回: Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care. Nature Medicine 2024
北海道大学歯学部6年生担当、学生20名参加。経済レベルが高くない国でもより優れた糖尿病ケアを行うための画像とLLMを融合したAIアシスタントを構築した論文を題材に、医療AIとその社会実装に関して勉強。勉強会配布資料 (31ページ)。
第17回: Medical large language models are susceptible to targeted misinformation attacks. npj Digital Medicine 2024
東京大学生命情報学科4年生担当, 学生12名参加。医療における大規模言語モデルの社会実装を考える上での脆弱性に関する論文を題材に、敵対的攻撃や医療AIならでの諸問題について勉強。勉強会配布資料 (21ページ)。
第18回: Nucleotide Transformer: building and evaluating robust foundation models for human genomics. Nature Methods 2024
北里大学獣医学部獣医学科4年担当。さまざまな生物種のDNA情報を組み込んだ大規模DNA言語モデルを構築したという論文を題材に、ゲノムへのAIの応用などについて勉強。勉強会配布資料 (42ページ)。
第19回: The combination of Hebbian and predictive plasticity learns invariant object representations in deep sensory networks. Nature Neuroscience 2023
東京大学薬学系研究科修士2年担当。神経回路を数学的に再現するという論文を題材に、ヘブ則などの既知の神経科学知見を統合した Predictive Learningについて勉強。勉強会配布資料 (21ページ)。
第20回: Detection and analysis of complex structural variation in human genomes across populations and in brains of donors with psychiatric disorders. Cell 2024
浜松医科大学医学科2年生担当、学生19名参加。RNA-seqデータから複雑な構造多型を見つけ出し脳や精神疾患に適用したという論文を題材に、バイオインフォマティクスデータの機械学習について勉強。勉強会配布資料 (21ページ)。
第21回: Pretraining a foundation model for generalizable fluorescence microscopy-based image restoration. Nature Methods 2024
順天堂大学医学部医学科4年生担当、学生14名参加。蛍光顕微鏡画像の基盤モデルを作成したという論文を題材に、顕微鏡や生命科学画像の深層学習について勉強。勉強会配布資料 (28ページ)。
第22回: Sequence modeling and design from molecular to genome scale with Evo. Science 2024
順天堂大学医学部医学科4年生担当、学生18名参加。ゲノムからタンパクまで一貫して適用できるDNA言語モデルEvoを作ったという論文を大題材に、ゲノミクスへのAIの応用について勉強。勉強会配布資料 (18ページ)。
第23回: Quantum-computing-enhanced algorithm unveils potential KRAS inhibitors. Nature Biotechnology 2025
東京科学大学修士2年生担当、学生22名参加。量子コンピュータと機械学習の融合によるk-ras阻害剤の生成と実験検証の論文を題材に、量子コンピューターによる創薬について勉強。勉強会配布資料 (19ページ)。
幹事: 伊東 巧 (東京医科歯科大学医学科4年)、アドバイザー: 清水
第1回: An interpretable deep learning workflow for discovering subvisual abnormalities in CT scans of COVID-19 inpatients and survivors. Nature Mach. Intell. 2022
群馬大学医学科3年生担当, 学生32名参加。COVID-19後遺症の肺CTでの検出を用意にするための強調像作成アルゴリズムを開発したという論文を題材に、CTのセグメンテーションやダイス指標について勉強。勉強会配布資料 (20ページ)
第2回: Sensor-based surveillance for digitising real-time COVID-19 tracking in the USA (DETECT): a multivariable, population- based, modelling study. Lancet Digit. Health 2022
東北大学医学科5年生担当, 学生27名参加。スマホのセンサーデータをベースにしたCOVID-19患者数の推定法を開発したという論文を題材に、疫学の考え方の基本や負の二項分布について勉強。勉強会配布資料 (20ページ)
第3回: Prediction of efficiencies for diverse prime editing systems in multiple cell types. Cell 2023
東京医科歯科大学4年生担当, 学生23名参加。PrimeEditingの効率を予測する深層学習アルゴリズムを開発したという論文を題材に、ゲノム編集技術とゲノムへの深層学習への応用の基本を勉強。勉強会配布資料 (27ページ)
第4回: High-throughput microbial culturomics using automation and machine learning. Nature Biotechnol. 2023
群馬大学4年生担当, 学生27名参加。目的のバクテリアを効率よく単離培養する方法を機械学習で考案するという論文を題材に、メタゲノミクス解析や細菌操作の基本を勉強。勉強会配布資料 (60ページ)
第5回: Comparative analysis of cell–cell communication at single-cell resolution. Nature Biotechnol. 2023
東京農業大学4年生担当, 学生23名参加。シングルセルデータから細胞間コミュニケーション (CCC) を効率よく探索する論文を題材にmutual nearest neighborやCCCの感染症研究への応用を勉強。勉強会配布資料 (25ページ)
第6回: Ex vivo drug response heterogeneity reveals personalized therapeutic strategies for patients with multiple myeloma. Nature Cancer 2023
東京大学農学研究科修士2年生担当, 学生23名参加。多発性骨髄腫の個別化医療に向けた論文を題材に、pharmacoscopyやハイスループット画像データ解析などについて勉強。勉強会配布資料 (31ページ)。
第7回: Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs. PNAS 2023
東京医科歯科大学修士2年生担当, 学生20名参加。コロナウイルスの薬に対するdrug-drug interaction (DDI) を調べたという論文を題材に、化合物フィンガープリントや関連論文 (PNAS 2018) も合わせて勉強。勉強会配布資料 (23ページ)。
第8回: Identifying subtypes of heart failure from three electronic health record sources with machine learning: an external, prognostic, and genetic validation study. Lancet Digit. Health 2023
福井大学医学科4年生担当, 学生20名参加。イギリスを代表するコホートの電子カルテデータとゲノムを統合し心不全の病態を分類する論文を題材に、イギリスの医療とAIについて勉強。勉強会配布資料 (26ページ)。
第9回: Sequence-based drug design as a concept in computational drug design. Nature Commun. 2023
九州大学医学科6年生担当, 学生21名参加。配列情報のみからAIにより薬を見出す論文を題材に、AI創薬やSBDDなどコンピューター創薬の基礎について勉強。勉強会配布資料 (31ページ)。
第10回: Deploying synthetic coevolution and machine learning to engineer protein-protein interactions. Science 2023
東京医科歯科大学修士課程1年生担当, 学生16名参加。実験室でタンパク質の共進化を再現する系を構築したという論文を題材に、タンパク-タンパク相互作用 (PPI) の検出やその情報解析について勉強。勉強会配布資料 (27ページ)。
第11回: Dynamic prospect theory: Two core decision theories coexist in the gambling behavior of monkeys and humans. Science Adv. 2023
名古屋大学理学部1年生担当、学生22名参加。報酬系に関する行動データに対し経済学のプロスペクト理論と強化学習を組み合わせる論文を題材に、経済学のような未知の学問領域由来の数式の「気持ち」の読み解き方を勉強。勉強会配布資料 (30ページ)。
第12回: Multiplex-GAM: genome-wide identification of chromatin contacts yields insights overlooked by Hi-C. Nature Methods 2023
東京大学医学部2年生担当、学生21名参加。Hi-Cを超える3Dクロマチン高次構造決定ツールMulti-GAMとその統計モデルを題材に、3C, Hi-Cから始まるクロマチン構造解析手法とクロマチンの生物学について勉強。勉強会配布資料 (14ページ)。
第13回: A general model-based causal inference method overcomes the curse of synchrony and indirect effect. Nature Communications 2023
東京大学修士1年生担当、学生22名参加。モデルベースではあるが限りなくモデルフリーに近い因果推論手法に関する論文を題材に因果推論の数理や力学系も含めて勉強。ゲスト参加募集中。勉強会配布資料 (28ページ)。
第14回: Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense. Science 2023
神戸大学医学部6年生担当、学生22名参加。ミスセンス変異の影響を網羅的に予測する手法を開発したという論文を題材に、AlphaFoldやMSAなどを含めて勉強。勉強会配布資料 (24ページ)。
第15回: Model Contrastive Federated Learning. arXiv 2021
早稲田大学理工学部4年生担当、学生19名参加。医療データを病院間で共有せずに機械学習の共同開発を行うための手法開発論文を題材に、連合学習や対照学習の初歩を勉強。勉強会配布資料 (51ページ)。
第16回: Machine learning for ECG diagnosis and risk stratification of occlusion myocardial infarction. Nature Medicine 2023
東京農工大学修士1年生担当、学生20名参加。心電図からSTが上昇していない心筋梗塞を発見するAIを開発したという多施設前向き研究を題材に、心電図の基礎から医療機器申請の現状も含めて勉強。勉強会配布資料 (25ページ)。
第17回: Integration of spatial and single-cell data across modalities with weakly linked features. Nature Biotechnology 2023
東京大学工学部3年生担当、学生16名参加。複数のモダリティーのデータを統合するという論文を題材に、fuzzy mappingやデータ統合に必要な数理、さまざまなシングルセル解析手法も含めて勉強。勉強会配布資料 (24ページ)。
第18回: SynthSR: A public AI tool to turn heterogeneous clinical brain scans into high-resolution T1-weighted images for 3D morphometry. Science Advances 2023
東京医科大学医学部5年生担当、学生12名参加。MRI画像を生成するアルゴリズムを開発したという論文を題材にMRIの原理や医療データの画像解析について勉強。勉強会配布資料 (41ページ)。
第19回: DeepMainmast: integrated protocol of protein structure modeling for cryo-EM with deep learning and structure prediction. Nature Methods 2023
東京大学修士2年生担当、学生25名参加。クライオ顕微鏡のデータからタンパク質の構造をモデリングする手法を開発したという論文を題材にクライオ電子顕微鏡や単粒子解析、タンパク質インフォマティクスについて勉強。勉強会配布資料 (29ページ)。
第20回: Controlling an organic synthesis robot with machine learning to search for new reactivity. Nature 2018
東京工業大学生命理工学院2年生担当、学生28名参加。有機化学合成ロボットと機械学習の融合論文を題材に、有機合成の現状やケモインフォマティクス等について勉強。勉強会配布資料 (26ページ)。
第21回: Deep radiomics-based fusion model for prediction of bevacizumab treatment response and outcome in patients with colorectal cancer liver metastases: a multicentre cohort study. eClinicalMedicine 2023
東京医科歯科大学医学部保健衛生学科2年生担当, 学生25名参加。大腸がん肝転移患者におけるベバシズマブの有効性を予測するモデルの開発論文を題材に、PET/CTや免疫染色などマルチモーダル深層学習による医療画像の統合について勉強。勉強会配布資料 (31ページ)。
第22回: Machine learning interpretable models of cell mechanics from protein images. Cell 2024
九州大学医学部MD-PhDコース3年生担当, 学生25名参加。画像から細胞に働く力を予測するという論文を題材にAIと物理シミュレーションの融合について勉強。勉強会配布資料 (33ページ)
幹事: 大谷 悠喜 (九州大学生命科学科4年)、アドバイザー: 清水
第1回: UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction. arXiv 2018.
九州大学医学科6年生担当、学生6名参加。シングルセル解析で出てくるUMAP法の原理や微分幾何について数式込みで勉強。勉強会配布資料 (17ページ)
第2回: Modeling population size independent tissue epigenomes by ChIL‐seq with single thin sections. Mol. Syst. Biol. 2021
九州大学生命科学科4年生担当、学生6名参加。空間情報を保持したままRNA-seqやヒストンマークを取得するオミクス解析法ChIL-seqの開発と、得られるデータのポアソン回帰モデルについて勉強。勉強会配布資料 (9ページ)
第3回: A Bayesian network model of lymphatic tumor progression for personalized elective CTV definition in head and neck cancers. Phys. Med. Biol. 2019
慶応大学医学科6年生担当、学生7名参加。グラフィカルモデルの代表ともいえるベイジアンネットワークの理論とがんのリンパ節浸潤への応用を勉強。勉強会配布資料 (32ページ)
第4回: Forecast of the COVID-19 Epidemic Based on RF-BOA-LightGBM. Healthcare 2021.
日本大学生命科学科4年生担当、学生6名参加。ウェブ検索データからCOVID-19の患者数予測をする論文を題材に勾配ブースティング決定木について勉強。勉強会配布資料 (29ページ)
第5回: RNA velocity-current challenges and future perspectives. Mol. Syst. Biol. 2021.
名古屋大学医学科6年生担当、学生5名参加。scRNA-seqに使われるRNA velocityの2つの手法、steady-state modelとdynamical modelについて数式も併せて勉強。勉強会配布資料 (20ページ)
第6回: TRANSDIRE: data-driven direct reprogramming by a pioneer factor-guided trans-omics approach. Bioinformatics 2022.
九州大学医学科6年生担当、学生7名参加。ダイレクトリプログラミングを起こす転写因子を予測する手法と、ガウス過程の数理について勉強。勉強会配布資料 (20ページ)
第7回: A method for morphological feature extraction based on variational auto-encoder : an application to mandible shape. bioRxiv 2022.
九州大学MD/PhDコース2年生担当、学生6名参加。下顎の形態分類を題材に変分オートエンコーダーと深層距離学習について勉強。勉強会配布資料 (12ページ)
第8回: DeepPHiC: Predicting promoter-centered chromatin interactions using a novel deep learning approach. bioRxiv 2022.
九州大学生命科学科4年生担当、学生7名参加。エンハンサーとプロモーターの3次元での近接を予測する論文を題材に畳み込みニューラルネットワークのDNA配列への活用の初歩を勉強。勉強会配布資料 (19ページ)
第9回: Gated Tree-based Graph Attention Network (GTGAT) for medical knowledge graph reasoning. Artif. Intell. Med. 2022.
慶応大学医学科6年生担当、学生9名参加。医療に関する知識グラフに関する論文を題材に、グラフ理論やグラフニューラルネットワークについて勉強。勉強会配布資料 (42ページ)
第10回: Transformer models for text-based emotion detection: a review of BERT-based approaches. Artif. Intell. Rev. 2021.
日本大学生命科学科4年生担当、学生11名参加。テキストから感情分析を行う自然言語モデルを題材に、NLPの医療への可能性や関連法規を含めて勉強。勉強会配布資料 (29ページ)
第11回: Computational medication regimen for Parkinson’s disease using reinforcement learning. Sci. Rep. 2021.
名古屋大学医学科6年生担当、学生8名参加。パーキンソン病の最適な投薬法を強化学習で探る論文を題材に、最適方策探索の基礎を勉強。勉強会配布資料 (21ページ)
第12回:Learning biophysical determinants of cell fate with deep neural networks. Nature Mach. Intell. 2022
九州大学MD/PhDコース2年生担当、学生12名参加。細胞競合・細胞運命のメカニズムに迫る論文を題材に、タイムラプス顕微鏡の時系列データを畳み込む手法などを勉強。勉強会配布資料 (31ページ)
第13回: Nuclear morphology is a deep learning biomarker of cellular senescence. Nature Aging 2022
九州大学医学部6年生担当、学生12名参加。細胞老化・個体老化に画像所見から迫る論文を題材に、セマンティックセグメンテーションについて勉強。勉強会配布資料 (20ページ)
第14回: Optogenetic actuator – ERK biosensor circuits identify MAPK network nodes that shape ERK dynamics. Mol. Syst. Biol. 2022
東京農業大学バイオサイエンス学科3年生担当、学生16名参加。MAPKカスケードのロバスト性をオプトジェネティクスとハイスループットな顕微鏡を使って迫る論文を題材に、シグナル伝達経路へのCNNの応用可能性について勉強。勉強会配布資料 (18ページ)
第15回: Application of SHAP values for inferring the optimal functional form of covariates in pharmacokinetic modeling. CPT Pharmacometrics Syst. Pharmacol. 2022
東京医科歯科大学修士課程1年生担当、学生15名参加。薬物の血中濃度を予測するための共変量を機械学習で推定するという論文を題材に、コンパートメントモデルやSHAP値について勉強。勉強会配布資料 (29ページ)
第16回: Annotation of spatially resolved single-cell data with STELLAR. Nature Methods 2022
九州大学生命科学科4年生担当、学生15名参加。空間トランスクリプトームの細胞アノテーションを自動化するrobustなAI開発論文を題材に空間トランスクリプトームやグラフ畳み込み、Louvain Algorithm等について勉強。勉強会配布資料 (24ページ)
第17回: Application of Artificial Intelligence for Preoperative Diagnostic and Prognostic Prediction in Epithelial Ovarian Cancer Based on Blood Biomarkers. Clin. Cancer Res. 2019
慶応義塾大学医学科6年生担当、学生17名参加。卵巣がん患者の血液データから予後の層別化や組織型の区別をする論文を通してMDSやさまざまな距離、そして情報量について勉強。勉強会資料 (71ページ)
第18回: A cellular hierarchy framework for understanding heterogeneity and predicting drug response in acute myeloid leukemia. Nature Medicine 2022
大阪大学医学科6年生担当、学生12名参加。急性骨髄性白血病のバルクRNA-seqデータを再解析した論文を題材に、シングルセル解像度でのデータを推定する方法やドラッグリポジショニングへの応用可能性について勉強。勉強会資料 (37ページ)
第19回: Uncovering the mode of action of engineered T cells in patient cancer organoids. Nature Biotechnol. 2022
東京大学理科III類 (医学部) 1年生担当, 学生18名参加。がんの免疫療法をオルガノイドとイメージング技術を駆使して観察する論文を題材に、画像の時系列解析の初歩について勉強。勉強会資料 (24ページ)
第20回: scBasset: sequence-based modeling of single-cell ATAC-seq using convolutional neural networks. Nature Methods 2022
神戸大学医学科5年生担当, 学生25名参加。scATAC-seqの結果をゲノム配列から予測する論文を題材に、ゲノムとその変異への深層学習の応用やマルチモーダルデータの統合などについて議論。勉強会資料 (18ページ)
第21回: A deep-learning system bridging molecule structure and biomedical text with comprehension comparable to human professionals. Nature Commun. 2022
日本大学生命科学科4年生担当, 学生19名参加。化合物のSMILES表記と自然言語処理モデルを融合して化合物の物性を予測する論文を題材に、BERTモデルやケモインフォマティクスの初歩について勉強。勉強会資料 (21ページ)
第22回: Screening cell–cell communication in spatial transcriptomics via collective optimal transport. Nature Methods 2023
九州大学MD/PhDコース2年生担当, 学生26名参加。1細胞レベルでの細胞間コミュニケーションを推定する論文を題材に、最適輸送や線形計画法・双対問題・ラグランジュ緩和について数理を含めて勉強。勉強会資料 (35ページ)。
第23回: Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation. Nature 2023
名古屋大学医学部6年生担当, 学生16名参加。scRNA-seqとscATAC-seqデータをもとにin silicoで転写因子をノックアウトした時の表現型の変化を推定するという論文を題材に、シングルセル解析における機械学習について勉強。勉強会資料 (20ページ)。
全国の意欲的で優秀な学生がオンラインで集まる勉強会Biomedical Data Science Clubでこれまで取り上げた論文を紹介しています。担当者が作成した勉強会資料のPDFもパスワードつきで公開しています (この勉強会で過去1回以上担当してくださった方でパスワードがシェアされています)。勉強会の様子は何回かだけですがこちらのページでパスワードなしでオンデマンド配信しています。