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J-GLOBAL ID：201902247737900795   整理番号：19A1124274

生物工学分野におけるバイオインフォマティクス技術の利活用の現状と展望 大規模データ取得のための実験自動化技術の現状と展望

著者 (1件)： 堀之内貴明 (理研 生命機能科学研究セ)
資料名： 生物工学会誌  (Biotechnology)
巻： 97  号： 5  ページ： 269-272  発行年： 2019年05月25日 
JST資料番号： G0440B  ISSN： 0919-3758  CODEN： SEKAEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・大規模データ取得のための実験自動化技術の現状と展望について解説。
・実験自動化の様々な事例を提示し,現在どのような実験が自動化されているかについて紹介し,次いで筆者らの実験を題材として,その自動化にあたり生じた課題と問題解決について説明。
・本稿において,液体分注装置を中心とした実験自動化の現状について紹介したが,想定外のトラブルに対する対処や条件の最適化などは人間が行う必要があり,このような課題に対してAI技術が応用できる可能性を示唆。

シソーラス用語： バイオテクノロジー ,  *情報科学 ,  生物学 ,  データ ,  自動化 ,  自動計測 ,  自動分析 ,  データ収集システム ,  データ収集 ,  最適条件 ,  人工知能 ,  スループット ,  産業用ロボット
準シソーラス用語： *バイオインフォマティクス ,  ハイスループット ,  *ラボラトリーオートメーション ,  実験室自動化 ,  *大規模データ

分類 (2件)： 分析機器  (CC02020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (19件)：

• 新井好史:化学と生物,38,264(2000).
• Nagasaki, M. et al.: Nat. Commun., 6, 8018 (2015).
• Sawada, Y. et al.: Metabolomics, 13, 75 (2017).
• 鹿島 誠ら:第39回日本分子生物学会要旨集,2P0901(2016).
• Yamagishi, J. et al.: PLoS One, 11, 4 (2016).

タイトルに関連する用語 (8件)： 生物工学 ,  バイオインフォマティクス ,  活用 ,  現状 ,  展望 ,  大規模データ ,  実験 ,  自動化