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人工免疫システム

索引 人工免疫システム

人工免疫システム(じんこうめんえきシステム、Artificial Immune System, AIS)は、生物の免疫系の原理やプロセスにヒントを得たコンピュータシステムである。そのアルゴリズムは免疫系の学習と記憶の特性を問題解決に利用する。人工知能と一部のAISアルゴリズムを組み合わせたものもあり、遺伝的アルゴリズムと密接に関連している。 AISでシミュレートされるプロセスとしては、B細胞のパターン認識や過剰変異やクローン選択、T細胞の negative selection、親和性成熟、免疫ネットワーク理論などがある。 本項目では、これらのプロセスのアルゴリズム的実装に関するものである。その基盤となる生物学的理論については、免疫系を参照されたい。.

18 関係: 学習人工知能マンハッタン距離ハミング距離バイオインフォマティクスユークリッド距離パターン認識アルゴリズムクローン選択説免疫系B細胞適応度遺伝的アルゴリズム記憶進化戦略T細胞抗原抗体

学習

ンピュータを利用した学習 学習(がくしゅう)は、体験や伝聞などによる経験を蓄えることである。生理学や心理学においては、経験によって動物(人間を含め)の行動が変容することを指す。繰り返し行う学習を練習(れんしゅう)という。.

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人工知能

250px 人工知能(じんこうちのう、artificial intelligence、AI)とは、「計算機(コンピュータ)による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」を指す。.

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マンハッタン距離

マンハッタン距離(マンハッタンきょり、Manhattan distance)またはL1-距離は、幾何学における距離概念のひとつ。各座標の差(の絶対値)の総和を2点間の距離とする。 ユークリッド幾何学における通常の距離(ユークリッド距離)に代わり、この距離概念を用いた幾何学はタクシーの幾何 (taxicab geometry) と呼ばれる。19世紀にヘルマン・ミンコフスキーによって考案された。.

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ハミング距離

4ビット文字列のハミング距離を図示したもの。頂点に特定のビットの組合せが対応していて、頂点間の辺の数がハミング距離に対応する 情報理論において、ハミング距離(ハミングきょり、Hamming distance)とは、等しい文字数を持つ二つの文字列の中で、対応する位置にある異なった文字の個数である。別の言い方をすれば、ハミング距離は、ある文字列を別の文字列に変形する際に必要な置換回数を計測したものである。この用語は、リチャード・ハミング (Richard Wesley Hamming) にちなんで命名されたもので、鼻歌 (humming) ではない。 ハミング距離は、遠距離通信における固定長バイナリー文字列の中で弾かれたビット数や、エラーの概算を数えるのに用いられるために、信号距離とも呼ばれる。文字数 n の1ビット文字列間のハミング距離は、それらの文字列間の排他的論理和のハミング重み(文字列内の 1 の個数)か、 n 次元超立方体の 2 頂点間のマンハッタン距離に相当する。 ハミング距離の例:.

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バイオインフォマティクス

バイオインフォマティクス(英語:bioinformatics)または生命情報科学(せいめいじょうほうかがく)は、生命科学と情報科学の融合分野のひとつで、DNAやRNA、タンパク質の構造などの生命が持っている「情報」といえるものを情報科学や統計学などのアルゴリズムを用いて分析することで生命について解き明かしていく学問である。機械学習による遺伝子領域予測や、タンパク質構造予測、次世代シーケンサーを利用したゲノム解析など、大きな計算能力を要求される課題が多く存在するため、スーパーコンピュータの重要な応用領域の一つとして認識されている。 主な研究対象分野に、遺伝子予測、遺伝子機能予測、遺伝子分類、配列アラインメント、ゲノムアセンブリ、タンパク質構造アラインメント、タンパク質構造予測、遺伝子発現解析、タンパク質間相互作用の予測、進化のモデリングなどがある。 近年多くの生物を対象に実施されているゲノムプロジェクトによって大量の情報が得られる一方、それらの情報から生物学的な意味を抽出することが困難であることが広く認識されるようになり、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。 この一方遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持っているために、コンピュータとの親和性が高いことが本分野の発展の理由になっている。 さらにマイクロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現のプロファイリング、クラスタリング、アノテーション(注釈)、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。こういった個別の遺伝子、タンパク質の解析等から更に一歩進み、生命を遺伝子やタンパク質のネットワークとして捉え、その総体をシステムとして理解しようとするシステム生物学という分野もある。.

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ユークリッド距離

数学におけるユークリッド距離(ユークリッドきょり、Euclidean distance)またはユークリッド計量(ユークリッドけいりょう、Euclidean metric; ユークリッド距離函数)とは、人が定規で測るような二点間の「通常の」距離のことであり、ピタゴラスの公式によって与えられる。この公式を距離函数として用いればユークリッド空間は距離空間となる。ユークリッド距離に付随するノルムはユークリッドノルムと呼ばれる。古い書籍などはピタゴラス計量(Pythagorean metric)と呼んでいることがある。.

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パターン認識

パターン認識(パターンにんしき、Pattern recognition)は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。.

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アルゴリズム

フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 アルゴリズム(algorithm )とは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。算法と訳されることもある。 「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。 コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。.

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クローン選択説

クローン選択説(-せんたくせつ、英:clonal selection theory)とは、1957年にBurnetが提唱した抗体の産生機構についての説。鋳型説に変わって登場した。 あらゆる抗原に対して特異的に反応する抗体が先天的にB細胞クローンとして存在し、抗原が体内に侵入すると特異的に反応するB細胞は急激に増殖し、抗体を産生する形質細胞へ成熟する、という考え方。 現在、この考えは基本的に正しいと考えられている。 Category:免疫学.

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免疫系

免疫系(めんえきけい、immune system)とは、生体内で病原体などの非自己物質やがん細胞などの異常な細胞を認識して殺滅することにより、生体を病気から保護する多数の機構が集積した機構である。精密かつダイナミックな情報伝達を用いて、細胞、組織、器官が複雑に連係している。この機構はウイルスから寄生虫まで広い範囲の病原体を感知し、作用が正しく行われるために、生体自身の健常細胞や組織と区別しなければならない。 この困難な課題を克服して生き延びるために、病原体を認識して中和する機構が一つならず進化した。細菌のような簡単な単細胞生物でもウイルス感染を防御する酵素系をもっている。その他の基本的な免疫機構は古代の真核生物において進化し、植物、魚類、ハ虫類、昆虫に残存している。これらの機構はディフェンシンと呼ばれる抗微生物ペプチドが関与する機構であり、貪食機構であり、 補体系である。ヒトのような脊椎動物はもっと複雑な防御機構を進化させた。脊椎動物の免疫系は多数のタイプのタンパク質、細胞、器官、組織からなり、それらは互いに入り組んだダイナミックなネットワークで相互作用している。このようないっそう複雑な免疫応答の中で、ヒトの免疫系は特定の病原体に対してより効果的に認識できるよう長い間に適応してきた。この適応プロセスは適応免疫あるいは獲得免疫(あるいは後天性免疫)と呼ばれ、免疫記憶を作り出す。特定の病原体への初回応答から作られた免疫記憶は、同じ特定の病原体への2回目の遭遇に対し増強された応答をもたらす。獲得免疫のこのプロセスがワクチン接種の基礎である。 免疫系が異常を起こすと病気になる場合がある。免疫系の活動性が正常より低いと、免疫不全病が起こり感染の繰り返しや生命を脅かす感染が起こされる。免疫不全病は、重症複合免疫不全症のような遺伝病の結果であったり、レトロウイルスの感染によって起こされる後天性免疫不全症候群 (AIDS) や医薬品が原因であったりする。反対に自己免疫病は、正常組織に対しあたかも外来生物に対するように攻撃を加える、免疫系の活性亢進からもたらされる。ありふれた自己免疫病として、関節リウマチ、I型糖尿病、紅斑性狼瘡がある。免疫学は免疫系のあらゆる領域の研究をカバーし、ヒトの健康や病気に深く関係している。この分野での研究をさらに推し進めることは健康増進および病気の治療にも期待できる。.

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B細胞

B細胞(ビーさいぼう、B cell、B lymphocyte)はリンパ球の一種である。.

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適応度

適応度(てきおうど、)は生物学、とくに集団遺伝学など数理生物学分野で用いられる語である。.

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遺伝的アルゴリズム

遺伝的アルゴリズム(いでんてきアルゴリズム、英語:genetic algorithm、略称:GA)とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド(John Henry Holland)によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。.

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記憶

記憶(きおく)とは、.

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進化戦略

進化戦略(しんかせんりゃく、Evolution Strategy, ES)あるいは進化的戦略(しんかてきせんりゃく)は、メタヒューリスティクスの探索アルゴリズムである。4つの主要な進化的アルゴリズム方法論の一つでもある。.

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T細胞

T細胞 T細胞(ティーさいぼう、T cell、T lymphocyte)とは、リンパ球の一種で、骨髄で産生された前駆細胞が胸腺での選択を経て分化成熟したもの。細胞表面に特徴的なT細胞受容体(T cell receptor;TCR)を有している。末梢血中のリンパ球の70〜80%を占める。名前の『T』は胸腺を意味するThymusに由来する。.

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抗原

抗原(こうげん、antigen 、略号Ag)は、免疫細胞上の抗原レセプターに結合し、免疫反応を引き起こさせる物質の総称。抗体やリンパ球の働きによって生体内から除去されることになる。 通常、細菌やウイルスなどの外来病原体や人為的な注射などで体内に入るタンパク質などが抗原となるが、自己免疫疾患では自分の体を構成している成分が抗原となって免疫反応が起きてしまう。また、アレルギー反応を引き起こす抗原を特にアレルゲンと呼ぶことがある。 抗原に対して有効な反応性を持った抗体を産生するためには多くの場合T細胞の関与が必要であるが、多糖類などのように抗体産生にT細胞を必要としない抗原 (#胸腺非依存性抗原) もある。.

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抗体

免疫グロブリン(抗体)。色の薄い部分が軽鎖、先端の黒い部分が可変部。適合する抗原が可変部に特異的に結合する。 抗体(こうたい、antibody)とは、リンパ球のうちB細胞の産生する糖タンパク分子で、特定のタンパク質などの分子(抗原)を認識して結合する働きをもつ。抗体は主に血液中や体液中に存在し、例えば、体内に侵入してきた細菌やウイルス、微生物に感染した細胞を抗原として認識して結合する。抗体が抗原へ結合すると、その抗原と抗体の複合体を白血球やマクロファージといった食細胞が認識・貪食して体内から除去するように働いたり、リンパ球などの免疫細胞が結合して免疫反応を引き起こしたりする。これらの働きを通じ、脊椎動物の感染防御機構において重要な役割を担っている(無脊椎動物は抗体を産生しない)。1種類のB細胞は1種類の抗体しか作れないうえ、1種類の抗体は1種類の抗原しか認識できないため、ヒト体内では数百万〜数億種類といった単位のB細胞がそれぞれ異なる抗体を作り出し、あらゆる抗原に対処しようとしている。 「抗体」の名は、抗原に結合するという機能を重視した名称で、物質としては免疫グロブリン(めんえきグロブリン、immunoglobulin)と呼ばれ、「Ig(アイジー)」と略される。 全ての抗体は免疫グロブリンであり、血漿中のγ(ガンマ)ーグロブリンにあたる。.

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