【中止】多変量解析入門【PC実習あり】～Rの基本的な使い方から、多変量解析の実践応用までを学ぶ2日間講座～

Rの実習を交えながら理解を深めます。わからなくなった際は講師が受講者の画面を見てサポート致します！
入門編の内容を2日間で解説致します!ステップアップを目指したい方は3月24日開催の【実践編】の講座も是非ご参加ください！

入門編：2023年3月16日(木) 10:30-16:30 
            Rの基本的な使い方や主成分分析(PCA)など、基礎を詳しく解説
            2023年3月17日(金) 10:30-16:30 
            主成分負荷量・PLSなど、さらに理解を深める【本ページ】
実践編：2023年3月24日(金) 10:30-16:30  多変量解析実践
※3月24日(金)「多変量解析実践」とセットでご受講いただけます

セミナー講師

 山本 博之 先生   ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社
 事業統括本部 プロジェクト推進　インフォマティクス部 部長 博士（工学）

■ご経歴
2003年　神戸大学　工学部　応用化学科　卒業
2008年　神戸大学大学院自然科学研究科　分子物質科学専攻　博士課程修了
2008年　ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社　入社
2012-2013年　味の素株式会社　イノベーション研究所　研究員
2014-2017年　ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社　主任
2018年-現在　現職
2019年-現在　弘前大学大学院医学研究科　メタボロミクスイノベーション学講座　特任准教授(兼務)
■ご専門および得意な分野・ご研究
ケモメトリックス、多変量解析、機械学習、メタボロミクス
■本テーマ関連学協会での活動
質量分析インフォマティクス研究会　世話人

セミナー受講料

『多変量解析入門（3月16日・17日）』のみのお申込みの場合
【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名66,000円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,000円
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名71,500円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき60,500円

『多変量解析実践(3月24日)』と合わせてお申込みの場合
（同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。）
【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名91,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき80,300円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名102,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき91,300円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。
＊セット受講をご希望の方は、備考欄に【『多変量解析実践(3月24日) 』とセットで申込み】とご記入ください。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
  お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
  お申込みは4営業日前までを推奨します。
  それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
  テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbps以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
  セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

セミナー趣旨

  多変量解析について基礎から解説します。化学・生物分野では、非常に多くの変数が観測されることから、まずはじめに『データを可視化』することと、『重要な変数を選ぶ』ことが大事になります。そこで本講座1日目では、主成分分析によるデータの可視化と、主成分負荷量を用いた重要な代謝物の選び方について紹介し、Rを用いた実習を通じて理解を深めます。
  本講座2日目では、多変量解析の中でも、特にケモメトリックス分野で広く用いられているPartial Least Squaresによるデータの可視化と、PLS負荷量を用いた重要な代謝物の選び方について紹介します。2日目もRを用いた実習を通じてより理解を深めます。
  本セミナーでは、Rを使用したPC演習を行います。
  オンラインで演習についていけるか不安という方もご安心ください。わからなくなってしまった時に講師が必要と判断した場合は、Zoomの画面共有機能を使用して状況確認を行います。

習得できる知識

・多変量解析の基本的な考え方
・Rを使って自分で解析できる
・データの可視化と主成分分析
・主成分負荷量を用いた重要な変数の選び方
・Partial Least Squaresの理解
・メタボロミクスの論文が理解できるようにな

セミナープログラム

【1日目】2023年3月16日（木） 10:30-16:30
～Rの基本的な使い方や主成分分析(PCA)など、基礎を詳しく解説～

1 多変量解析とは
　1.1 多変量解析は合成変数の統計
　1.2 単変量解析と多変量解析の違い
　1.3 合成変数とは
　1.4 主成分分析における合成変数
2 多変量解析を用いたメタボロームデータ解析
　2.1　メタボロミクスでの主成分分析の解析手順
　2.2　メタボロミクスの研究例の紹介
　2.3　MetaboAnalystを用いたメタボロームデータの解析手順
3 Rの基本的な使い方
　3.1　RとRStudioの使い方
　3.2　基本的な計算
　3.3　csvファイルの読み込み
　3.4　グラフの作成
4 主成分分析を用いたデータの可視化
　4.1 主成分スコアによるサンプルの可視化
　4.2　スケーリングが結果に与える影響
　4.3 寄与率とは
　4.4　Rによる主成分分析の実習
5 主成分分析における重要な変数の選び方 (前半)
　5.1 主成分係数とは
　5.2 主成分係数を用いた重要な変数の選び方
　5.3　Rによる主成分係数の実習

【2日目】2023年3月17日（金）10:30-16:30
～主成分負荷量・PLSなど、さらに理解を深める～

1 多変量解析の基礎のおさらい
2 主成分分析における重要な変数の選び方 (後半)
　2.1  主成分負荷量とは
　2.2  主成分係数と主成分負荷量の違い
　2.3  主成分負荷量を用いた重要な変数の選び方
　2.4  Rによる主成分負荷量の実習
3 Partial Least Squares (PLS)とは
　3.1　主成分分析とPLSの違い
　3.2　2つのPLSスコア(説明変数と目的変数)
　3.3　PLS係数とPLS負荷量の違い
　3.4　PLS負荷量を用いた重要な変数の選び方
　3.5　PLSとPLS-DAの違い
　3.6　RによるPLS負荷量の実習
4 loadingsパッケージで計算可能な解析手法の紹介
　4.1　群に順序があるときのPLS-ROG
　4.2　サンプルに順序があるときのOS-PCA
　4.3   マルチセットPLSを用いたマルチオミックスデータ解析
　4.4   マルチセットPLS-ROG
　4.5　loadingsパッケージでの計算方法
5 その他の話題
　5.1　Tidyverseを用いたデータの取り扱い
　5.2　因子分析
　5.3　スパース主成分分析

■講演中のキーワード
・ケモメトリックス
・多変量解析
・機械学習
・メタボロミクス
・バイオインフォマティクス