研究紹介

私たちの研究室では生物が合成する様々な有機分子である代謝物質の網羅的なデータベースを中心に、ゲノム配列や遺伝子発現を解析する生物情報学、ネットワーク解析学、医療情報学を応用して、生物の理解とヘルスケアへの利用を目指しています。クラスタリング、ランダムフォレスト、ベイズ因子などの統計解析や深層学習を用いた特徴抽出、グラフ理論にもとづくネットワーク分析などを利用し、大規模なデータベースを横断的に解析しています。生物実験というノイズの影響の大きなデータに対して効果的な統計評価の方法を開発し、既存の手法で見つけ出すことが難しかったパターンを発見することを目的としています。

KNApSAcKデータベースの拡充と二次代謝物解析

有用植物・微生物のマルチオミクス解析

深層学習の医学・生物学への応用

細胞の表現型や複雑な代謝ネットワークの構造を解析し、診断支援や有用物質の発見、生産に役立てるために深層学習を使ったモデルを開発、構築し、細胞内の反応メカニズムの解明と理解を目指した研究を行なっています。
 

ヘルス・インフォマティクス