| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-08-02 13:55 細菌叢データから相互作用ネットワークを推定する手法の活用 ○中岡慎治（北大）・鈴木憲幸・竹内康博（青学大）  CCS2019-22 |
|
| 抄録 | （和） | 近年、DNA 塩基配列から特定する計測技術が普及したことにより、土壌や腸内に存在する細菌群集を計測できるようになった。微生物群集の塩基配列データを解析することで、たとえば腸炎など疾患発症時の腸内細菌叢の状態変化を可視化することができる。一方、データから細菌ネットワークを推定する試みは現在も活発な研究対象である。本研究では、細菌群集データから相互作用ネットワークを推定する手法について考察する。 |
| （英） | DNA sequence technology is indispensable for identifying a living organism as a set of genes. Metagenomic sequencing simultaneously targets several different microbial species to identify existing microbial species in a given environment. Informatics analysis of metagenomic datasets opens an opportunity to track a disease progression such as inflammatory bowel disease via compositional change of a gut microbial community. Although species composition can be easily identified from metagenomic data via visualization, more elaboration is required to infer associations among microbial species that constitute and maintain a community. In this talk, I would like to introduce research progress on inferring an interaction network in a microbial community from metagenomic datasets. | |
| キーワード | （和） | 細菌叢 / 塩基配列解析 / ネットワーク推定 / / / / / |
| （英） | microbiota / DNA sequencing / network inference / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 157, CCS2019-22, pp. 23-25, 2019年8月. | |
| 資料番号 | CCS2019-22 | |
| 発行日 | 2019-07-25 (CCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2019-22 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS IN |
| 開催期間 | 2019-08-01 - 2019-08-02 |
| 開催地（和） | KIKI 知床 ナチュラルリゾート |
| 開催地（英） | KIKI SHIRETOKO NATURAL RESORT |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2019-08-CCS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 細菌叢データから相互作用ネットワークを推定する手法の活用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A computational method to infer microbial interaction network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 細菌叢 / microbiota |
| キーワード(2)（和/英） | 塩基配列解析 / DNA sequencing |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワーク推定 / network inference |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中岡 慎治 / Shinji Nakaoka / ナカオカ シンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokudai) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 憲幸 / Suzuki / スズキ ノリユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyamagakuin University (略称： Aogaku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 康博 / Takeuchi / タケウチ ヤスヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyamagakuin University (略称： Aogaku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-08-02 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2019-22 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.157 |
| ページ範囲 | pp.23-25 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2019-07-25 (CCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]