C251019：《経験からデータ駆動型へ》機械学習が叶える細胞培養の最適化・合理化 | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:C251019(細胞培養・機械学習)

医薬品

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【 2 名同時申込で 1 名無料】対象セミナー

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《経験からデータ駆動型へ》
機械学習が叶える細胞培養の最適化・合理化

～培地開発・培地制御・増殖予測・大量培養をデータサイエンスで大幅改良～

受講可能な形式：【Live配信】

受講者様特典のご案内

受講者様には、セミナー講師應蓓文氏執筆の書籍『機械学習でできる!細胞培養の最適化』を
テキストとして配布致します。

～経験に頼ってきた従来の培養操作を、データサイエンスを用いて最適化・合理化へ～

　細胞培養は再生医療やバイオ研究の基盤技術ですが、再現性や生産性の確保が難題です。従来は経験に頼ってきた培養操作を、データサイエンスで合理化する試みが進んでいます。機械学習を活用することで、細胞増殖の予測や培地成分の最適化が可能になります。
　本講演では、実例を交えながら、目的に応じた培地設計の方法を紹介します。数理や情報の専門知識がなくても理解できる内容で、実験者向けに解説します。

【参加者は下記の点について収穫が得られます】
・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

日時	【LIVE配信】 2025年10月3日（金） 13:00～16:30
受講料(税込) 各種割引特典	53,240円 ( E-Mail案内登録価格 50,490円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について定価：本体48,400円＋税4,840円 E-Mail案内登録価格：本体45,900円＋税4,590円
受講料(税込) 各種割引特典	E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件 1名分無料適用条件　　※2名様ともE-mail案内登録をしていただいた場合に限ります。　　　　2名様以降の受講者は、申込み前にE-mail案内登録をお済ませください。　　※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。　　※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。　　※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。　　　　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) 　　※他の割引は併用できません。【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の26,620円）】 ※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】　　1名申込みの場合：受講料( 定価：42,570円／E-mail案内登録価格 40,370円 ) 　　定価：本体38,700円＋税3,870円　　E-mail案内登録価格：本体36,700円＋税3,670円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。
配布資料	セミナー講師應蓓文氏執筆の書籍『機械学習でできる!細胞培養の最適化』を、本セミナーテキストと致しまして配布致します。 ※開催3日前以降にお申込をいただいた場合、テキストの到着が遅れる事がございますので、ご了承ください。
オンライン配信	ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
備考	※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

セミナーリクエスト

セミナー講師

筑波大学生命環境系准教授
應蓓文氏　講師紹介

【主なご経歴】
東京大学大学院で博士号（生命科学）取得
フランス国立科学研究センター研究員、大阪大学大学院情報科学研究科助教、特任准教授経て、筑波大学生命環境系准教授（現在に至る）

【主な研究・業務】
１）機械学習による細胞増殖の予測と培養条件の最適化
２）微生物集団動態における遺伝情報と環境因子の影響

セミナー講演内容

1．細胞培養
1-1　細胞の基本
1-2　細胞増殖に対する定量的評価
1-3　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
2-1 生物実験科学的な手法
2-2 統計学的方法
2-3 機械学習を活かした方法

3．機械学習による培地最適化
3-1 機械学習の応用と現状
3-2 培養実験から学習までの概要
3-3 機械学習ための実験データの取得と注意点
3-4 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
4-1 学習分析の概要
4-2 一般的な学習分析方法（統計学手法・学習アルゴリズム）
4-3 事例①　異なる増殖期に寄与する培地成分の学習分析
4-4 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
5-1 能動学習とは
5-2 事例①　能動学習によるHela細胞培養の培地最適化
5-3 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

□　質疑応答　□

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セミナーセミナー番号:C251019(細胞培養・機械学習)

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セミナー講演内容

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