「多変量解析を用いたメタボロームデータ解析」ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ無料ウェブセミナー開催！

2022年2月に配信し大変ご好評をいただいたウェビナーの再配信となります。
なお、再配信においても質疑応答部分は生配信にて実施いたしますので、当日講演者へご質問いただくことも可能です。

代謝物質の網羅解析・メタボローム解析を行うと、数十から数百種、時には千を超える代謝物質のデータを得ることが可能です。しかし、そうした膨大なデータの中から重要な代謝物質を選び、データを活かすためには、様々なハードルが存在します。

今回のHMT無料ウェビナーでは、データ解析のスペシャリストである
弊社　プロジェクト推進　インフォマティクス部　部長
（兼）弘前大学大学院　医学研究科　メタボロミクスイノベーション学講座　特任准教授
山本博之が、メタボロームデータ解析のポイントについて講演いたします。

また、機械学習を用いたマルチバイオマーカー探索について、あわせてご紹介いたします。

日時：2022年9月7日（水）14:00～15:00

会場：

ウェビナー（Zoom）

詳細・参加申込

（外部サイトが開きます）

プログラム

多変量解析を用いたメタボロームデータ解析

＝要旨＝
メタボロミクスでは、そのデータを可視化することを目的として、主成分分析やPartial least squares(PLS)が広く用いられている。主成分分析やPLSでは、ローディングを用いて重要な代謝物を選ぶことが出来るが、うまく活用できていないケースも見受けられる。そこで本講演では、主成分負荷量とPLS負荷量を用いた重要な代謝物の選び方と、その理論的背景について紹介する。
また近年、機械学習・AIが様々な分野で広く利用されており、メタボロミクスでもバイオマーカー探索においてその利用が増えつつある。本講演では、機械学習の一手法であるランダムフォレストを用いたマルチバイオマーカー探索と、弊社のサービスであるメタボロインデックスについて紹介する。