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第五回年会 チュートリアル

ベイズ統計解析入門:考え方と使い方

  • 講演者: 中村 和幸

 ベイズ統計解析は,近年の大量データ解析の文脈で広く用いられるようになってきており,生物学分野においても幅広く応用されるようになってきている.これは,ベイズ統計解析が多種多様なデータに対する柔軟性と適用性を備えていることに加え,複雑な計算に必要なコンピュータ資源が整ってきたことが背景にある.特に,動画像も含む従来以上に多くの種類のデータが蓄積されるようになった現状において,ベイズ統計解析の持つ特性が有効に働くことが,応用範囲の拡がりに拍車をかけている.その一方で,ベイズ統計手法が持つ主観性や功利的な性質について,過去さまざまな問題点の指摘がなされ,それらが特に理学分野における解析において問題となってきた側面もある.

 本発表では,まずベイズ統計解析の概念に関する直観的理解を目指して論を進める.次いで,遺伝子ネットワーク解析や画像解析のような応用例を通じて,これまでに述べたような背景と問題点がどのように現れてくるのかを確認しながら,ベイズ統計解析の考え方について説明する.その内容を踏まえて,ベイズ統計解析が得意とする解析内容,さらに解析結果から得られる知見について議論する.特に,近年において重要な観点である,大量あるいはスパースなデータ解析という切り口と,時系列・時空間データの解析という切り口で,解析に用いられる手法や技術について説明すると共に,生物学においてどのような応用があり得るか,生物の理解にどのように役立つかについても議論を与える.

参考文献
K. Nakamura, R. Yoshida, M. Nagasaki, S. Miyano and T. Higuchi, "Parameter estimation of in silico biological pathways with particle filtering towards a petascale computing," The Proceedings of 14th Pacific Symposium on Biocomputing, pp. 227-238, 2009.

H. Koyama, T. Umeda, K Nakamura, T. Higuchi and A. Kimura, “A high-resolution shape fitting and simulation demonstrated equatorial cell surface softening during cytokinesis and its promotive role in cytokinesis,” PLoS ONE 7(2), e31607, 2012.

樋口知之編著「データ同化入門―次世代のシミュレーション技術―」


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