ヒトと社会のwell-beingに貢献する研究室
L-MolGAN: An improved implicit generative model for large molecular graphs
Deep Learningで有機化合物を提案しちゃうよという、我々にとっては新しい分野へチャレンジした論文。
これからもっと大きな化合物＆ほんとに生成できそうなやつを提案できるシステムの提案を目指します。
日和先生 谷岡先生の共著論文が公開されました。
Low-Rank Approximation of Difference between Correlation Matrices Using Inner Product
人間関係や、脳機能ネットワーク、などなど、マトリクスに変換できる問題はたくさんあります。
しかし、そのマトリクスが巨大になると、どの要素に注目すればよいのかわかりません。
この論文では、大規模マトリクスを想定し、次元の削減を行いながら要素のクラスタリングを行う手法の提案をしています。
これにより、どの要素が重要で、かつ、どんなクラスタに分かれるかが同時にわかります。
研究室全員集まって、進捗状況確認しました。
密にならないように、間をあけて。
時間かかりましたが、少しづついろんなことが再起動しています。
部屋の名称も書き換え、心機一転、活動を加速させます。
早いもので４月になります。
コロナ禍で得た知見をもとに、研究室の在り方、活動を見直して、研究室活動を行います。
メンバーの 自己紹介冊子を創りました。
![[paper] Bayesian approach for predicting responses to therapy from high-dimensional time-course gene expression profiles](https://media.springernature.com/lw685/springer-static/image/art%3A10.1186%2Fs12859-021-04052-4/MediaObjects/12859_2021_4052_Fig1_HTML.png?as=webp)
Our new paper is released
“Bayesian approach for predicting responses to therapy from high-dimensional time-course gene expression profiles”
Dの福島さんの論文
第６期科学技術・イノベーション基本計画がまとめられようとしています。
内閣府
本研究室では、ヒトのwell-beingにつながることを願って研究を行っています。
まさに、いま国が目指そうとしているところです。
また、大学をあげて Comm 5.0-AI・データサイエンス副専攻プログラム を実施しています。
AI/データサイエンスの技術と知識を持って、次世代のCommunity およびCommunicationを創造できる人物を養成しようというプログラムです。
まさに、「我が国が目指すべき社会」 とは考えるプログラムです。
![[paper] Low rank approximation of difference between correlation matrices by using inner product](https://www.biorxiv.org/sites/default/files/bioRxiv_article.jpg)
our new paper is released.
Low rank approximation of difference between correlation matrices by using inner
2021年度の研究活動を再開します。
コロナでいろいろとバタバタしていますが、そろそろ収束していくでしょうか。方針や体制や活動目標を新たに２０２１年度の研究活動を再開します。
ご期待ください。
2020年度 卒業論文発表会 無事終了しました。
研究室から19名発表しました。