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機械学習による細胞培養の培地改良および開発のポイント

機械学習による細胞培養の培地改良および開発のポイント

~実験系技術者のためのデータサイエンス / 細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基礎から解説 / 培地開発に機械学習を活用するための注意点とは~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、細胞培養の基礎から解説し、細胞増殖と培養に寄与する培地成分の学習分析や培養目的に合わせた培地のカスタマイズ方法を具体的な事例を用いて、多数紹介いたします。

開催日

  • 2024年7月25日(木) 12時30分 16時30分

修得知識

  • 培地最適化の方法論に関する包括的な理解
  • 細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基本的な考え方
  • 培地開発に機械学習を活用するための注意点
  • 実験技術者と情報解析者との協力のポイント

プログラム

 細胞培養は、学術研究、バイオモノづくり、再生医療など多岐にわたる分野の基本的な技術です。細胞と培地の両方の複雑さから、細胞増殖と培養の厳密なコントロールは依然として難題であり、細胞培養の再現性や生産性に関する問題が生じやすいです。この分野での個人の経験に頼る傾向をデータサイエンスによって解決し、細胞増殖の予測や合理的な培地改良を実現することが可能です。実験科学に機械学習の導入により、実験系技術者は根拠に基づいた研究開発を行うことが期待されます。
 本講演では、具体的な事例を用いて、細胞増殖と培養に寄与する培地成分の学習分析や培養目的に合わせた培地のカスタマイズ方法を多数紹介します。数理統計学や情報科学の専門知識を持たなくても分かる内容構成となっており、実験系研究開発者が十分に理解できるように説明します。

  1. 細胞培養
    1. 細胞の基本
    2. 細胞増殖に対する定量的評価
    3. 細胞培養に使用される培地の分類と現状
  2. 培地改良と開発の方法
    1. 生物実験科学的な手法
    2. 統計学的方法
    3. 機械学習を活かした方法
  3. 機械学習による培地最適化
    1. 機械学習の応用と現状
    2. 培養実験から学習までの概要
    3. 機械学習ための実験データの取得と注意点
    4. 学習アルゴリズムの概要と学習モデルの構築
  4. 細胞増殖と培養における学習分析
    1. 学習分析の概要
    2. 一般的な学習分析方法
      • 統計学手法
      • 学習アルゴリズム
    3. 事例1: 異なる増殖期に寄与する培地成分の学習分析
    4. 事例2: 代謝産物の生産量を決定する培地成分の予測と培地改良
  5. 能動学習
    1. 能動学習とは
    2. 事例1: 能動学習によるHela細胞培養の培地最適化
    3. 事例2: 能動学習による大腸菌と乳酸菌の選択的培養の培地チューニング
  6. まとめと展望
    1. 機械学習の強みと制約
    2. 知財と市場展望

講師

  • 應 蓓文
    筑波大学 生命環境系
    准教授

主催

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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

ライブ配信セミナーについて

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  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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