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ISMB/ECCB 2019読み会

概要

ISMB 2014読み会」 「ISMB/ECCB 2015読み会」 「ISMB 2016読み会」 「ISMB/ECCB 2017読み会」「ISMB 2018読み会」に引き続き、 本年度もISMB/ECCBの読み会を開催します。

ISMBは、生命情報学に関するアルゴリズムや数理モデルなど情報科学よりの研究を対象とした国際会議で、バイオインフォマティクス分野で最大かつ最難関のトップカンファレンスです。

ISMB/ECCBに採択された口頭発表のProceedingsはBioinformatics誌の特集号として出版されます。

「ISMB/ECCB読み会」は、バイオインフォマティクス分野最大の国際会議に採択された論文の概要をなるべく多く知ることによって、分野全体の流行を手っ取り早く把握することを目的としています。トップのレベルを感じることによって、どうすれば世界を相手に戦うことができるか、参加者全員で考える機会になることを期待します。

現在、発表者を募集しています。論文1本当たり15分程度で紹介していただく予定です。奮ってご参加くださいもちろん、聴講だけのご参加も歓迎しています。

懇親会 米と魚 酒造 米家ル 高田馬場店 https://tabelog.com/tokyo/A1305/A130503/13152100/

参加について

発表希望の方へ

発表希望の方は必ず参加登録をお願いします。 参加登録の後、読みたい論文をISMB/ECCB 2019 Proceedingsから選んで下のコメント欄に書き込んでください。(参加登録時のコメント欄ではなく、下のコメント欄に書き込むようお願いいたします。) 対象となる論文は、Bioinformatics 35(14): i4-i642の間の論文です。それ以外はISMB/ECCBとは関係ない論文ですので選択しないでください。8/10に発表スケジュールを確定させたいと思いますので、それまでに発表申し込みをお願いします。

発表の際には、以下のことに注意していただけると良いと思います。

発表時間が限られていますので、可能な限り詳細は省き、エッセンスのみを発表するようにしてください。発表時間は質疑応答を含めて15分ですので、スライドは10分を目安に作成してくださる様お願いいたします。。たとえば、この論文のどこがすごいのか、なぜISMB/ECCBに採択されたのか、などに絞って説明していただけるとわかりやすいです。 詳細については、発表を聞いて興味をもった聴講者が自身で論文を読んでください、というスタンスで結構です。

聴講希望の方へ

もちろん歓迎です。参加登録をお願いします。ただし、万が一参加希望者が溢れた場合には聴講のみの方にはご遠慮願うかもしれませんので、あらかじめご了承ください。

タイムテーブル

時間 発表者 紹介論文タイトル
12:30- 開場・受付開始
Session 1 座長: 福永
13:00-13:05 fukunagatsu 趣旨説明
13:06-13:20 stkng ShaKer: RNA SHAPE prediction using graph kernel
13:21-13:35 manato LinearFold: linear-time approximate RNA folding by 5'-to-3' dynamic programming and beam search
13:36-13:50 gggtta A joint method for marker-free alignment of tilt series in electron tomography
13:51-14:05 shu65 Fully-sensitive seed finding in sequence graphs using a hybrid index
14:06-14:20 ocxtal Efficient merging of genome profile alignments
14:21-14:30 休憩
Session 2 座長: 尾崎
14:31-14:45 MasaMiya Estimating the predictability of cancer evolution
14:46-15:00 qm_network TreeMerge: a new method for improving the scalability of species tree estimation methods
15:01-15:15 MUehara Large scale microbiome profiling in the cloud
15:01-15:15 Ken Kuroki TADA: phylogenetic augmentation of microbiome samples enhances phenotype classification
15:31-15:45 shion hosoda Learning a mixture of microbial networks using minorization–maximization
15:16-15:30 たかとー MOLI: multi-omics late integration with deep neural networks for drug response prediction
15:31-15:40 休憩
Session 3 座長: 浜田
15:41-15:55 takahiro.mimori Block HSIC Lasso: model-free biomarker detection for ultra-high dimensional data
15:56-16:10 Y-h. Taguchi Comprehensive evaluation of transcriptome-based cell-type quantification methods for immuno-oncology
16:11-16:25 Yutaka Saito PRECISE: a domain adaptation approach to transfer predictors of drug response from pre-clinical models to tumors
16:26-16:40 Takaho Tsuchiya Drug repositioning based on bounded nuclear norm regularization
16:41-16:50 休憩
Session 4 座長: 斎藤
16:51-17:05 masa12 Inferring signalling dynamics by integrating interventional with observational data
17:06-17:20 mizukurage36 Robust network inference using response logic
17:21-17:35 fukunagaTsu GkmExplain: fast and accurate interpretation of nonlinear gapped k-mer SVMs
17:36-17:50 yuifu Unsupervised segmentation of mass spectrometric ion images characterizes morphology of tissues
17:51-18:05 antiplastics Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm
19:00ぐらいから 懇親会米と魚 酒造 米家ル 高田馬場店 https://tabelog.com/tokyo/A1305/A130503/13152100/

懇親会

有志で懇親会を行う予定です。詳細は追って連絡いたします。 米と魚 酒造 米家ル 高田馬場店 https://tabelog.com/tokyo/A1305/A130503/13152100/

世話人

佐藤健吾@慶大、齋藤裕@産総研、尾崎遼@筑波大、福永津嵩@東大、浜田道昭@早大、細田至温@早大

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fukunagaTsu
fukunagaTsu - (2019/07/16 (火) 12:49)
GkmExplain: fast and accurate interpretation of nonlinear gapped k-mer SVMs を読みます。福永@東大
たかとー
たかとー - (2019/07/16 (火) 13:38)
MOLI: multi-omics late integration with deep neural networks for drug response prediction を読みます
Ken Kuroki
Ken Kuroki - (2019/07/16 (火) 13:41)
TADA: phylogenetic augmentation of microbiome samples enhances phenotype classificationを読みます
qm_network
qm_network - (2019/07/16 (火) 13:52)
TreeMerge: a new method for improving the scalability of species tree estimation methodsを読みます 松井@東大
takahiro.mimori
takahiro.mimori - (2019/07/16 (火) 14:06)
Block HSIC Lasso: model-free biomarker detection for ultra-high dimensional data を読みます。三森@理研
gggtta
gggtta - (2019/07/16 (火) 14:38)
A joint method for marker-free alignment of tilt series in electron tomographyを読みます。松本@理研
antiplastics
antiplastics - (2019/07/16 (火) 20:35)
Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithmを読みます。露崎@理研
Y-h. Taguchi
Y-h. Taguchi - (2019/07/16 (火) 22:51)
Comprehensive evaluation of transcriptome-based cell-type quantification methods for immuno-oncology を読みます。田口@中大
Yutaka Saito
Yutaka Saito - (2019/07/19 (金) 20:08)
PRECISE: a domain adaptation approach to transfer predictors of drug response from pre-clinical models to tumorsを読みます。齋藤@産総研
shu65
shu65 - (2019/07/20 (土) 15:05)
Fully-sensitive seed finding in sequence graphs using a hybrid index 読みます 鈴木@PFN
shion hosoda
shion hosoda - (2019/07/23 (火) 19:40)
Learning a mixture of microbial networks using minorization–maximizationを読みます 細田@早大
masa12
masa12 - (2019/07/24 (水) 16:59)
Inferring signalling dynamics by integrating interventional with observational data を読みます。石川@東大
Takaho Tsuchiya
Takaho Tsuchiya - (2019/07/28 (日) 14:11)
Drug repositioning based on bounded nuclear norm regularization を読みます。土屋@筑波大
MUehara
MUehara - (2019/07/28 (日) 20:27)
Large scale microbiome profiling in the cloudを読みます 上原@慶應
MasaMiya
MasaMiya - (2019/08/01 (木) 13:09)
Estimating the predictability of cancer evolutionを読みます 宮原@早稲田
ocxtal
ocxtal - (2019/08/02 (金) 14:23)
"Efficient merging of genome profile alignments" を読みます。鈴木@東大
yuifu
yuifu - (2019/08/02 (金) 14:30)
Unsupervised segmentation of mass spectrometric ion images characterizes morphology of tissues を読みます 尾崎@筑波
manato
manato - (2019/08/08 (木) 12:30)
LinearFold: linear-time approximate RNA folding by 5'-to-3' dynamic programming and beam search を読みます。 秋山@慶應
stkng
stkng - (2019/08/08 (木) 18:38)
ShaKer: RNA SHAPE prediction using graph kernel を読みます。佐藤@慶應
mizukurage36
mizukurage36 - (2019/08/08 (木) 23:53)
Robust network inference using response logic を読みます。

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