これまでの学生勉強会資料
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、1回分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。
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年生担当予定、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)。
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)。