スポンサーセッション

スポンサーセッション座長:小野口真広 (早稲田大学理工学術院)

スポンサーセッション I 9月28(火) 10:30~11:15

株式会社ナベインターナショナル

1.株式会社ナベ インターナショナル
取締役(技術担当) 内田智博

ビッグデータ分析フレームワークApache Spark上で動作する大量遺伝情報分析ライブラリhailがどのようなツールか、また、なぜSparkにて高速で動作し高い拡張性を持つのか、社内で計測したベンチマークと共に解説します。

2.株式会社ゲノムアナリティクスジャパン
代表取締役 八谷剛史

従来ヒトゲノムデータ解析は、ビックデータを扱うためのプログラミング技術が必要でした。hailを活用すると、平易な操作でヒトゲノムデータ解析を実施することが可能です。hailを用いたヒトゲノムデータ解析の実例として、ポリジェニックスコア分析を例にhailの使い方を解説します。また、hailの使い方を教え合う日本語コミュニティ「hail-jp」の運営を始めました。初心者に優しく、上級者も切磋琢磨できるフラットでオープンなコミュニティを目指しています。


スポンサーセッション I 9月28(火) 11:15~12:00

株式会社モルシス

タンパク質立体構造情報の一元管理とそれらを活用したSBDD

PDBに登録されているタンパク質立体構造情報は現在18万件にもおよぶ。これらの関連情報は、立体構造だけでなく、配列、リガンド、電子密度、論文、アノテーションなど多岐にわたる。このような公共データを整理し、さらにインハウス・データやモデリングの情報と統合的に管理し、目的の構造情報に即座にアクセス可能なシステムは、創薬研究の加速化において重要な役割を持つ。また、昨今の創薬モダリティ研究においては、低分子だけでなく、ペプチド、抗体、核酸等の多様な立体構造情報を参照した合理的な設計が求められる。本セミナーでは、これらの課題を解決できうる、タンパク質立体構造情報管理データベースシステムPSILOと統合計算化学システムMOEについて、概要と応用事例を紹介する。


ランチョンセミナー 9月28(火) 12:00~13:00

エヌビディア

超高速ゲノム配列解析ソリューション ー NVIDIA Clara ParabricksとRAPIDS

本セミナーは、ライフサイエンス向けの超高速ゲノム配列解析ソリューションであるNVIDIA Clara ParabricksとNVIDIA RAPIDSの利用方法を紹介します。Clara Parabricksは従来数日間かかっていたヒト全ゲノム解析の2次解析を約60倍高速化し、RAPIDSにより3次解析を数十から数百倍高速化が可能です。RAPIDSはScikit-learnに基づき、GPUで最適化したPythonライブラリ群です。例えば、シングルセルのカウントマトリックスからデータ処理、次元削減、クラスタリング、可視化、細胞クラスタの比較などのワークフローを約25倍高速化することができます。また、有望な新薬開発のためのプラットフォームであるNVIDIA Clara Discoveryも紹介します。


スポンサーセッション II 9月28(火) 13:30~14:15

株式会社Preferred Networks

Preferred Networks開発ツール群と最新事例

GPU向け汎用配列計算ライブラリCuPy、ハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptuna、特徴エンジニアリングツールxfeat、Python用linter管理ライブラリpysenなど、弊社は様々なツールの開発と改良を続けています。本発表では生命医薬情報学領域への応用に焦点を当てながら、これらのツール群とその最新アップデートについて解説します。また、3月に開催された医用画像に関するKaggleコンペRANZCR CLiPでは、弊社チームは3位の成績を収めました。7月に発表されたMatlantis™は、従来のDFT計算では数時間~数カ月かかった原子レベルの物理シミュレーションを数秒単位で実施可能にしました。これらの最新プロジェクトについても紹介します。


スポンサーセッション II 9月28(火) 14:15~15:00

日本オラクル株式会社

研究サイクルを促進する、安価でハイパフォーマンスなクラウドサービス

バイオインフォマティクスの計算資源として、クラウドを利用するケースが増えてきておりますが、一方でオンプレミスと比較した際のパフォーマンスの低下や、データに係るコストの増大等の問題が顕在化しております。
    オラクルの提供するOracle Cloud Infrastructureは、従来のクラウドが持つ問題を解決し、皆様の研究サイクルの促進に寄与致します。
     大学研究機関や民間企業でHPC用途でご利用いただいているほどパフォーマンスは高く、電子カルテや医療データ分析の基盤としてご利用いただいているほどセキュリティが強固なのに、従来のクラウド利用料の半分から1/3程度になったと言われるほど安価な、我々のクラウドをご紹介致します。


スポンサーセッション III 9月28(火) 15:15~16:00

SCSK株式会社

機械学習専用プロセッサGraphcore IPU概要と性能、応用事例

グラフコア・ジャパン株式会社 中野守 / 伊藤康宏

バイオインフォマティクスの分野においても機械学習の活用は広がり、DNAシーケンシング、医療画像、分子動力学計算、生体高分子間相互作用、遺伝子発現解析、データマイニングなどに応用されております。さらに次世代の高度なアルゴリズムによる創薬、遺伝子予測などでは、従来とは異なる機能、性能をもったアーキテクチャが求められております。
    英国Graphcore社が開発したIPUシステムは今日の機械学習の最新モデルに多く見られるスパース性と大規模な並列性の要求に対して最大の性能を発揮します。
    本発表では、IPUの革新的な技術とスケーラブルなシステム及び優れたソフトウエア開発環境を概説すると共に生命医薬分野の研究での応用事例や性能をご紹介致します。


スポンサーセッション III 9月28(火) 16:00~16:45

Oxford Nanopore Technologies Ltd.

最新ターゲットシークエンステクノロジーAdaptive Samplingと解析ツールMedaka

オックスフォード・ナノポアテクノロジー社ではナノポアタンパク質を使ったシークエンサーを開発しており、DNAやRNAをリアルタイムにシークエンス、データ産生を行う事ができる。このリアルタイムシークエンスをさらに発展させたものがAdaptive Samplingと呼ばれるターゲットシークエンスの技術になる。これはリアルタイムにシークエンスをしながら、興味の対象の部位がナノポアに取り込まれるとシークエンスを続け、興味の対象以外の配列の場合は、それを逆電流によりナノポアから弾き飛ばすという機能になる。本セッションではこのAdaptive Samplingについて弊社サービスプロバイダー、ジーンベイ社よりHG002を利用したAdaptive Sampling解析について、結果を共有いただくとともに、その利用についてもお話をいただく。また後半では弊社にて開発を行っているコンセンサス配列作成・変異検出ツール、MedakaについてR&DからMedakaの開発を担当しているChris Wright を招待しMedakaの原理、他のコンセンサス配列作成ツールとの違いなどについて解説を行う。Medakaは様々な論文で利用され、特に最終的に作成されるコンセンサス配列の精度を上げることに大きな役割を果たしている。

新しいリアルタイムターゲットシークエンスAdaptive Sampling を使ったヒトエキソームシークエンス

株式会社ジーンベイ 上村泰央

Adaptive Samplingは、ターゲット濃縮といったサンプルの前処理を一切必要とせず、読みたい配列だけをリアルタイムに選別しながらシークエンスするという、全く新しい、画期的なターゲットシークエンス技術である。
     この技術を検証するために、我々はヒトゲノムDNAサンプルHG002(NA24385)を用いて、エキソームシークエンスを行った。本講演では、その解析事例について説明するとともに、Adaptive Samplingによるターゲットシークエンスを実施する際に注意すべき事柄についても併せて紹介したい。