内容

目次

【目次】 はじめに コード・データのダウンロードについて 第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用 第2章 Google Colaboratory， Pandas，Matplotlib， NumPy の基礎 第3章 教師あり学習のためのデータ前処理 第4章 scikit-learn を用いたトランスクリプトームデータの分類 第5章 PyTorch を用いたトランスクリプトームデータの分類 第6章 実践編（1）：生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習 第7章 実践編（2）：腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測 第8章 実践編（3）：シングルセル解析とVAE 第9章 実践編（4）：エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究 第10章 実践編（5）：タンパク質の「言語」の法則を解き明かす 〜アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測 第11章 実践編（6）：AI 創薬へのはじめの一歩 第12章 発展編（1）：機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬 第13章 発展編（2）：機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析 〜メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析 第14章 終章：さらなる学習のためのリソース 索引 執筆者一覧