Machine learning of high-dimensional life dynamics time series for reduction to low-dimensional systems and its application to controlling problems

用于还原为低维系统的高维生命动态时间序列的机器学习及其在控制问题中的应用

基本信息

  • 批准号:
    22K11941
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

生命現象をダイナミクスとして考えるとそれは高次元空間上の運動であるが、実験・観測データは様々な技術上の制約から低次元であることが多く、次元が縮約・粗視化された力学系としての理解が求められることが多い。しかし、生体系のダイナミクスは不均一で階層性があるので、それを粗視化する一般論を構築することは非常に難しい。一方、データサイエンスの現場においては、ニューラルネットワークの手法の一つである自己符号化器(autoencoder, AE)が次元削減のために用いられることが多い。本申請ではそれを時間軸方向に拡張した時間遅れのある自己符号化器(time-lagged AE,tAE)や多様体学習の一種である拡散マップを適用することで、タンパク質や細胞、脳波のような生体系の多次元ダイナミクスを縮約・粗視化し、よく用いられる既存の時系列解析手法と比較する。本年度はまず状態変化が起こる経路を統計的に得るための重み付きアンサンブル法の改良を行った。経路の重みの考えに立ち返り、その重みを尤度と考えて、最大化するためのパラメータ間の条件を見出した。その結果を1次元の二重井戸の系に適用し、それが正しいことを示した後、その結果を常温のシニョリンやアデニル酸キナーゼといった生体分子系に適用し、効率的なサンプリング時間を得ることができた。次に、細胞のダイナミクスをセルラーポッツ模型でモデル化し、創傷治癒過程に tAE を適用することで、ゆっくりと動く低次元の自由度を取り出すことができた。また、日医大の高田らの血管新生に関する細胞動画を解析するために、その動画データをまず畳み込みニューラルネットワーク(AlexNet)で1000次元に落としてから、それをさらに拡散マップで数次元に低次元化した。その結果、血管新生に関わる低次元の自由度を取り出すことができた。
Life phenomena are subject to technical constraints in higher dimensional space. It is very difficult to construct a general theory of biological systems that are heterogeneous, hierarchical, and roughly visualized. A party, a party The invention relates to a method for analyzing and comparing existing time-series of multiple elements of a Timeline direction, namely, time-tagged AE (tAE) and multi-object learning. This year, the state of the game has changed, and the statistics have been improved. The conditions for maximizing the quality of the product are set out in the table below. The results of this study are as follows: (1) The results of this study are as follows: (2) The results of this study are as follows: Second, the cell model is used to determine the degree of freedom of the wound healing process. The cell animation of Takata University in Japan is analyzed in detail. The animation of Takata University in Japan is analyzed in detail. The animation of Takata University in Japan is analyzed in detail. The animation of Takata University in Japan is analyzed in detail. The animation of Takata University in Japan is analyzed in detail. The results, angiogenesis, and low degree of freedom are all related.

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
生体分子シミュレーションとパスサンプリング: Onsager-Machlup 作用を中 心に
生物分子模拟和路径采样:关注 Onsager-Machlup 作用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    藤崎弘士;森次圭;藤崎弘士
  • 通讯作者:
    藤崎弘士
生体系のマルチスケールシミュレーション
生物系统的多尺度模拟
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroshi Fujisaki;Kenta Odagiri;Hiromichi Suetani;Hiroya Takada;Rei Ogawa;藤崎弘士
  • 通讯作者:
    藤崎弘士
分子シミュレーションにおける重み付きアンサンブル法の最適化について
分子模拟中加权系综方法的优化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    藤崎弘士;森次圭
  • 通讯作者:
    森次圭
Modeling and analyzing collective cellular movement under external forces
外力作用下细胞集体运动的建模和分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroshi Fujisaki;Kenta Odagiri;Hiromichi Suetani;Hiroya Takada;Rei Ogawa
  • 通讯作者:
    Rei Ogawa
Manifold and machine learning techniques applied to cellular movement dynamics under external forces
流形和机器学习技术应用于外力下细胞运动动力学
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroshi Fujisaki;Kenta Odagiri;Hiromichi Suetani;Hiroya Takada;Rei Ogawa
  • 通讯作者:
    Rei Ogawa
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  • 通讯作者:
    西野 武士
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2006
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    藤崎 弘士;John E. Straub
  • 通讯作者:
    John E. Straub
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    菊地 浩人;藤崎 弘士;古田 忠臣;岡本 研;西野 武士
  • 通讯作者:
    西野 武士

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