| Project/Area Number |
24KJ1656
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 43040:Biophysics-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
荒金 究 大阪大学, 蛋白質研究所, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2024-04-23 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2026: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2025: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Outline of Research at the Start |
細胞の振る舞いの理解や制御のためには、細胞内ネットワークの時間的動態を定量的に解析することが不可欠である。数理モデリングはこれ可能にするアプローチの一つであるが、数理モデル構築は多大な生物学的知識を要する。また様々な生命現象の分子メカニズムに関する知見や細胞から得られるデータは増え続け、やがて一つのモデルを作るために統合するべき情報は一人の研究者が処理できる限界を越えることが予想される。そのため本研究では、深層学習手法を用いて文献情報や遺伝子発現データを統合し、それぞれの生物学的な環境に応じて異なる細胞の振る舞いを説明可能な数理モデルをデータ駆動的に構築するスケーラブルな手法の開発を目指す。
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