《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

セミナー趣旨

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。

習得できる知識

・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

セミナープログラム

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