2022 Fiscal Year Final Research Report
Development and application of integrative learning algorithms for gene function prediction in plants
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20K06043
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 39030:Horticultural science-related
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University (2021-2022)
Institute of Physical and Chemical Research (2020) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | バイオイフォマティクス |
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| Outline of Final Research Achievements |
Achievements; (1) Development of integrative DRA with Ensemble learning, (2) Construction of an objective and sustainable ‘plant network ontology’ as a gold standard, (3) Evaluation of the overall accuracy of the functional prediction using the constructed gold standard, (4) Exploring to use metabolome data for gene function prediction, and (5) Sharing of plant metabolome data as a Linked Open Data.
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| Free Research Field |
植物ゲノム情報学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
公的データベースへのデータ公開と共有は、公開データからの知識の再発見および検証可能な仮説構築を促すと考えられる。これまでの研究財産である公的利用可能なオミクスデータ群が宝の山であるとするならば、新規ネットワーク解析アルゴリズムの開発が新規遺伝子機能予測の向上と機能解析への有力な指針を与えうる。将来的に、ストレス耐性付与等の有用形質獲得に寄与しうる未解明の遺伝子制御ネットワーク同定が、バイオ技術イノベーションから社会還元への道筋に多様性を与える。
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