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统计学习研究室
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该研究室开发利用统计和最优化方法分析生物数据的方法。

About关于研究室
开发分析生物数据的方法。
统计学习研究室研究分析生物数据的方法的
主要使用统计、
除了预测蛋白质功能和化合物活性的方法外,
该研究室无法指导湿实验,
术语说明
- 数据挖掘
- 从大量数据中提取有用知识和模式的方法。
- 核函数
- 为提取数据特征而设计的映射函数。
- 虚拟筛选
- 在计算机上从数百万个化合物中
筛选出有可能成为药物候选的化合物的工作。
Research研究课题
该研究室的研究内容是开发分析生物数据的方法。
※示意图蛋白质功能预测
研究根据氨基酸序列预测蛋白质功能的方法。
※示意图化合物活性预测
以药
※示意图制造数据的机器学习
开发面向制造领域的机器学习方法。
Members教师
- 副教授西郷 浩人
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生,
学长学姐的评价
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关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图,
- 顶部图片:《Bioinformatics Division, National Institute of Biotechnology (NIB) laboratory》 Ishtiaquebioinfo/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 蛋白质功能预测:《ANKRD35 protein structure》 1. Yang Zhang. I-TASSER: Fully automated protein structure prediction in CASP8. Proteins, 77 (Suppl 9): 100-113, 2009. 2. Ambrish Roy, Jianyi Yang, Yang Zhang. COFACTOR: an accurate comparative algorithm for structure-based protein function annotation. Nucleic Acids Research, 40: W471-W477, 2012. 3. Jianyi Yang, Yang Zhang. I-TASSER server: new development for protein structure and function predictions, Nucleic Acids Research, 43: W174-W181, 2015./CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 化合物活性预测:《Chemical Compounds ( )》 National Center for Advancing Translational Sciences from Bethesda, MD/公有领域
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