離散的生命情報の多様なモードを捉える分布学習手法の開発

• Project/Area Number: 25K21346
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 三森 隆広 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 主任研究員(研究院准教授) (40760161)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2029: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 離散データ / 生成モデル / 機械学習 / 生物配列 / 進化系統樹

Outline of Research at the Start

生命科学で扱うDNA/RNA配列や進化系統樹は無数の可能性を持つ離散情報である．有用な配列や興味ある樹形は全体のうちのごく僅かであるが，一般に複数のモードを持ち，その多様性を捉えることが重要である．本研究課題では，配列や進化系統樹などの離散情報に対し，多様なモードを捉えるデータ生成分布を獲得するための機械学習技術を開発する．また，目的に合わせた分布の操作やスケーラブルな適用が可能な手法の構築に取り組む．これにより，有用な生物配列のデザインや，生物進化の定量的な推定に応用可能な技術の研究を行う．