出版社内容情報
遺伝子配列解読装置のハイスループット化にともない、膨大な量の生命科学データが生み出されています。このデータはオープンデータとして提供されており、利活用ははじまったばかりです。生命科学データを解析することによって、将来がんになりやすいかどうかはある程度予測可能になっています。たとえば2013年アンジェリーナ・ジョリーによる「乳がん予防のための乳房切除」が話題となったことは記憶に新しいでしょう。このように得られたDNA配列がどういった特徴を持っているかデータベースに登録されたデータと照合していち早く治療方針を決める時代がきています。生命科学データ解析では、日ごろエンジニアが扱っている情報技術が応用されていることはあまり知られていません。本書では、生命科学データを扱う技術の面白さとバイオインフォマティクスのいまをやさしく解説します。
目次
１ 生命科学データ解析入門
２ 解析環境の構築
３ データベース
４ テキストマイニング
５ クラウド利用の実際
６ データ可視化
著者等紹介
坊農秀雅［ボウノウヒデマサ］
理科学研究所、埼玉医科大学ゲノム医学研究センターを経て、２００７年より大学共同利用機関法人情報・システム研究機構ライフサイエンス統合データベースセンター（ＤＢＣＬＳ）特任准教授
粕川雄也［カスカワタケヤ］
大阪大学大学院基礎工学研究科、ＮＴＴソフトウェア株式会社、理化学研究所発生・再生科学総合研究センター、同ライフサイエンス技術基盤研究センターを経て、２０１８年より理化学研究所生命医科学研究センター（ＩＭＳ）大容量データ管理技術開発ユニットユニットリーダー。生命科学分野において、特に遺伝子発現に関するデータベースやデータ処理法、大規模データ解析法の開発に関する研究に従事
山本泰智［ヤマモトヤスノリ］
２００７年より大学共同利用機関法人情報・システム研究機構ライフサイエンス統合データベースセンター（ＤＢＣＬＳ）特任准教授。ＤＢＣＬＳ発足当初から文献情報を利用したサービス開発を通じて生命科学分野の研究活動を支える研究開発に取り組む
久保竜一［クボリュウイチ］
２０１４年より受託ゲノム解析サービス企業でマイクロアレイデータ解析、ＮＧＳデータ解析業務に従事。２０１６年より株式会社ＤｅＮＡライフサイエンスにて、個人向け遺伝子検査サービスの研究向けゲノムデータ解析環境の立ち上げを担当。２０１７年からは株式会社ディー・エヌ・エーヘルスケア事業本部ライフサイエンス事業部ＡＩ創薬グループにて製薬企業の化合物データを扱うことのできる機械学習実験環境の整備とセキュリティを担当しながらバイオインフォマティクスエンジニアとして研究に従事
大石直哉［オオイシナオヤ］
株式会社ドッグラン代表取締役。遺伝子発現データベースや生命科学分野の日本語コンテンツ関連サービスの開発に携わる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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