大阪大学医学部 Python会 (情報医科学研究会)

Now is better than never.

実績

勉強会・成果発表活動

会内勉強会

定期的な機械学習、統計学、生物学、bioinformaticsの勉強を週1回程度開催。半年に一度程度は各自の研究の発表会も自主的に開催し、研究室を超えた意見交換を行っています。

バイオインフォマティクス技術者認定試験

リレー投稿制度およびweb公開

情報共有および個々の技術向上を目的としたリレー投稿制度。各人が学んだ内容を記事にまとめ、共有し、記事を技術Blogにて公開。

会外部との連携によるイベント開催

勉強合宿

  • 2019/9/15-21 国立遺伝学研究所にてbioinformatics合宿 第2弾
    同じくDBCLS坊農先生のもとで一週間bioinformaticsを学び、Mishima.syk #14 - connpassにて発表も行いました。
  • 2019/3/4-9 国立遺伝学研究所にて1週間のbioinformatics合宿
    DBCLS坊農先生のもとで一週間bioinformaticsを学び、遺伝研の方々とも交流しました(平岡安水)。 次年度も数人で一週間の遺伝研合宿を行う予定です。

ワークショップ等の企画

  • 2019.12.20-21 奈良県立医科大学
  • 2019.10.20 「生命科学者のためのDr.Bonoデータ解析実践道場」読書会
  • 2019.09.28 全国医療AIコンテスト(AIMSとの共催)
  • 2019.08.25 AIメディカル夏の学校(AIMSとの共催)
  • 2019.07.26 もくもく会
  • 2019.06.14 微生物研究所 病原体同定研究グループ(中村研)と共同ワークショップを開催。 (https://connpass.com/event/124354/)

コンペティション実績

個人またはPython会内のチームで各種コンペティションに参加、数々の入賞実績。

機械学習コンペティション

2021

2019

2018

競技プログラミング

研究開発活動

RNA-seq pipeline ikra ver1.0をリリース

bioinformatics勉強会の成果として、RNA-seqのパイプラインである、ikra (https://github.com/yyoshiaki/ikra) をリリースしました。 RNAseqに係る様々なツールを検証し、その中で最良のツールをパイプラインとして自動化することに成功。 専門学術論文にも引用されています (2020年3月現在) 。

Hiraoka, Yu, Yamada, Kohki, Kawasaki, Yusuke, Hirose, Haruka, Matsumoto, Yasunari, Ishikawa, Kaito, & Yasumizu, Yoshiaki. (2019, July 27). ikra : RNAseq pipeline centered on Salmon. (Version v1.2.1). Zenodo. doi:10.5281/zenodo.3352573

学部学生による自主研究奨励事業2019年度優秀賞

2019年度学部学生による自主研究奨励事業全学選抜自主研究成果発表会において優秀賞を受賞しました。

山田航暉, 石川海斗, 松本康成, 鈴木顕 (アドバイザー教員). RNAseq解析パイプライン「ikra」の開発及び、「ikra」を用いたRNAseqメタ解析手法の確立. [報告書]

VIRTUS ver1.0をリリース

ウィルス転写産物の検出・定量ツールである、VIRTUS (https://github.com/yyoshiaki/VIRTUS)をリリースしました。

GramEye:AIによるグラム染色顕微鏡画像解析を自動化

株式会社GramEye はディープラーニングでグラム染色を自動化する医療機器の研究・開発を主とする企業であり、「AIを使い“薬剤耐性菌”に取り組む」ことをミッションに掲げています。 代表取締役社長を務める平岡悠は本会正会員として大阪大学医学部在学中に株式会社GramEyeを起業しました。

外部との共同研究

Twitterや実験医学誌面の反響から、様々な共同研究が始まっています。

  • MDアンダーソン病院(ヒューストン) 佐々木宏治先生と血液疾患の生存予測解析
  • 大阪府立急性期センター救急科 南健介先生、吉村旬平先生と画像解析を用いたグラム陽性菌分類

企業インターンシップ参加

所属メンバー論文

2020

  • Yasumizu, Y., Sakaue, S., Konuma, T., Suzuki, K., Matsuda, K., Murakami, Y., … Okada, Y. Genome-Wide Natural Selection Signatures Are Linked to Genetic Risk of Modern Phenotypes in the Japanese Population. Molecular Biology and Evolution. Mol Biol Evol. 2020;msaa005. doi:10.1093/molbev/msaa005. (プレスリリース)
  • Ohkura, N., Yasumizu, Y., Kitagawa, Y., … Okada, Y., Sakaguchi, Y. Regulatory T Cell-Specific Epigenomic Region Variants Are a Key Determinant of Susceptibility to Common Autoimmune Diseases. Immunity. VOLUME 52, ISSUE 6, P1119-1132.E4, JUNE 16, 2020. doi:10.1016/j.immuni.2020.04.006.

2019

  • Matsumoto, T., Niioka, H., Kumamoto, Y., Sato, J., et al. Deep-UV excitation fluorescence microscopy for detection of lymph node metastasis using deep neural network. Sci Rep. 2019;9(1):16912. doi:10.1038/s41598-019-53405-w.
  • Takeuchi, T., Kitamura, Y., Sado, J., et al. Mortality of Japanese Olympic athletes: 1952–2017 cohort study. BMJ Open SEM. 2019;5:e000653. doi: 10.1136/bmjsem-2019-000653.
  • Sekido, Y., Yasumizu, Y., … Mizushima, T. Innate Myeloid Cell Subset-Specific Gene Expression Patterns in the Human Colon are Altered in Crohn’s Disease Patients. Digestion. 2019;99:194–204. doi:10.1159/000490890.

2018

出版記事等

2020

  • 山崎 隆一郎 ほか 「脳波の時間周波数分析による強い痛みの判別」麻酔 Vol. 69 No. 8, 克誠堂出版, (2020). (link)

2019

  • 安水 良明 「Pythonで医学に貢献を」 実験医学 Vol. 37 No. 4 (2019). (実験医学online)
  • 安水 良明, 岡田随象 「大規模ヒトゲノム解析による日本人集団の適応進化の解明」 腎臓内科・泌尿器科 Vol.10 No.6 p566-571 (2019).
  • 大田達郎, 石井学, 末竹裕貴, 丹生智也, 山田航輝, 安水 良明 「CWL(Common Workflow Language)があれば, DRY解析はもう怖くない」 次世代シーケンサー DRY解析教本 改訂第2版 p331-338 (2019).
  • 安水 良明, 中村やまみ, 大倉永也 「T細胞におけるシングルセル解析」 実験医学増刊 「シングルセルゲノミクス」 Vol.37 No.20 p3421-3427 (2019).
  • 安水 良明 「Chapter 1 まずはこれだけ! 解析環境を整える~Mac+Biocondaを中心に」 実験医学別冊 RNA-Seqデータ解析 WETラボのための鉄板レシピ p10-27 (2019). (link)
  • 大倉永也、安水 良明 「Treg分化におけるエピゲノムの役割」 医学のあゆみ Vol. 268 No. 13 p1030-1035 (2019).
  • 宮崎 友希「ESSAY 20 初めての患者さんを通して考えたこと」 荘子 万能, 小泉 俊三, Choosing Wisely Japan Student Committee. 『私にとっての“Choosing Wisely” 医学生・研修医・若手医師の“モヤモヤ”から』 金芳堂, (2019). (link)
  • 秋山 理 (OsciiArt). 『病気から観る映画評』 技術書典7 (AIMS/阪医Python会), (2019).
  • 山本 拓都. 『ゼロから作る Spiking Neural Networks』 技術書典7 (AIMS/阪医Python会), (2019).