「複数の表現型を用いた人類遺伝統計学の大規模情報解析」の執筆の機会をいただき、 #DNADay21 の週末に出版となりました。GWAS, polygenic risk score, 高次元データセットでの penalized regression (Lasso など) にご興味があればぜひご覧ください:https://t.co/EuUsGa4Lsd https://t.co/hZAk4zbSRi

早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

４編目はスタンフォードの谷川さんによる「複数の表現型を用いた人類遺伝統計学の大規模情報解析」です。多様かつ大規模化しているジェノタイプ及びフェノタイプデータを活用する代表的な解析手法及び近年の発展をまとめていただきました。 https://t.co/p4bi4HW6tw https://t.co/shdA2Rt8XM

千代丸さん（博士学生）によるネットワーク伝播の総説が公開されました。ネットワーク伝播は、理論が平易、異質データの取り扱いが簡単、様々な問題設定に使える、結果の解釈性が高いなどの利点から、近年注目されています。コードもありますので、ご参考頂ければ幸いです。 https://t.co/euj6GPWglG

データでよくわからないことが起きて解決しないといけない時はこの画像を開いてやる気を高めている(が手は動かない)。 大塚啓二郎「いかにして英文雑誌に論文を掲載するか」農業経済研究 2014. https://t.co/cbZCdWWf9I https://t.co/uMIkvJNv0B

研究者としての私の思いです。これを書いた時点ですでに退職を決めていました。当時、ちょうどいいタイミングで執筆依頼をいただいたなと思っていました。 山本 和英. 知識を書こう. 自然言語処理, Vol.24, No.4, pp.521-522, 言語処理学会 (2017.9) https://t.co/YBszXzA4Lv

アップルが今後、同社の技術全般に取り入れるDifferential Privacy（差分プライバシー）についての日本語論文を佐藤さん @torusato8 に教えてもらいました。今後、重要そうなキーワード。競合の方もこの機会にぜひ！ https://t.co/qvl7XVNElW