研究内容/発表者プロフィール

• ログインしてお気に入りに追加

  *

  

  1. 研究内容の概要/特長 マルチオミックスデータは、トランスクリプトーム、プロモーターメチル化、ヒストン修飾、プロテオーム、メタボロームなど多岐に渡る。それらの統合解析は創薬、バイオマーカー探索、疾患原因遺伝子の同定などに重要であるが、確立した方法はない。今回、我々はテンソル分解を用いた新しい方法を提案する。
  2. 従来技術・競合技術との違い 通常、マルチオミックスデータの解析には複雑な機械学習の手法や統計学習の手法が駆使されることが多いが、複数のオミックスデータをどのように統合するかを人間が設計しなくてはならないなど課題も多い。提案手法は教師なし学習であり、事前知識なしにマルチオミックスデータの統合解析を行うことが可能になる。
  3. 想定される応用分野 AI創薬、バイオマーカー探索、疾患原因遺伝子同定。
  4. 発表者プロフィール 1988 東京工業大学理工学研究科物理学専攻　理学博士号取得 1998-1997 同助手 1997-2006 中央大学理工学部物理学科助教授 2006-現在　同教授

  5. 研究分野カテゴリー:

     オミックス研究

     • 遺伝子解析
     • タンパク質発現
     • 相互作用解析

     細胞・再生医療研究

     • シングルセル生物学

     医薬・診断薬研究

     • 医薬品探索
     • ゲノム創薬
     • ドラッグリポジショニング

     薬学・薬理学研究

     • ゲノム薬理学
     • システム薬理学

     研究ツール

     • バイオインフォマティクス