研究課題
基盤研究(B)
統計的モデルにもとづく全く新しいアルゴリズム設計パラダイムであるＳＭＡＤに基づき、タンパク質立体構造データベースを中心とした様々なデータベース上での高速なビッグデータ検索技術の研究開発の実現、およびそれらを活用した応用アルゴリズムの実現をめざして研究を行った。その結果、タンパク質機能予測などを精度を落とさずに高速化することに成功したほか、より幅広いタンパク質立体構造検索の高速検索も実現した。また、次世代シークエンサーデータの解析アルゴリズムなどでも新たな解析手法などを開発することに成功した。
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