本コーナーでは,実験医学連載「Opinion」からの掲載文をご紹介します.研究者をとりまく環境や社会的な責任が変容しつつある現在,若手研究者が直面するキャリア形成の問題や情報発信のあり方について,現在の研究現場に関わる人々からの生の声をお届けします.(編集部) 本稿のタイトルのように大学院生に言われたことがある.これから述べる『研究と創作活動』というテーマについては,おそらくこの言葉にすべてが集約しているのではないだろうか. 私は,研究の傍らに小説を書いているが,それほど古い趣味ではなく,2015年頃に京都大学(当時)と愛知教育大学の友人たちとしていた雑談のなかで「研究費がなくて苦しんでる研究者のライトノベルを書いたらおもしろいのでは」という話になって,はじめてweb小説投稿サイトに登録し,執筆をはじめたのである.この作品『魔法大学院第三呪術研究室には研究費がない』は,幸い多くの反響をいた
生命科学研究に機械学習のアプローチをどのように使うのか,それによって何ができるのかを解説します.初心者にも取り組みやすいGoogle ColaboratoryやImageJの入門記事もおすすめです. 序にかえて:生命科学研究を加速する機械学習【小林徹也,舟橋 啓,杉村 薫】 第1章 機械学習入門 1.Google Colaboratory入門―機械学習を体験しよう【舟橋 啓,徳岡雄大,山田貴大】 2.ImageJを使った機械学習による生物画像解析入門【三浦耕太】 第2章 バイオインフォマティクス Ⅰ.遺伝子発現機構・発生・分化 1.1細胞RNA-seqを用いた細胞タイプの同定技術【松本拡高】 2.scRNA-seqを用いた細胞系譜の軌跡推定―データの背後の流れを読みとる技術【前原一満,大川恭行】 3.scRNA-seqデータから空間的遺伝子発現パターンを再構成する機械学習【大河内康之,坂口
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