| 研究課題/領域番号 |
25610105
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
数理物理・物性基礎
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| 研究機関 | 奈良女子大学 |
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研究代表者 |
戸田 幹人 奈良女子大学, 自然科学系, 准教授 (70197896)
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| 研究分担者 |
高見 利也 大分大学, 工学部, 教授 (10270472)
福水 健次 統計数理研究所, 数理推論研究系, 教授 (60311362)
藤崎 弘士 日本医科大学, 医学部, 准教授 (60573243)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 時系列解析 / ウェーブレット変換 / 次元縮約 / 生体分子 / 機能発現 / 反応動力学 / 相空間構造 / 主成分解析 / 正準相関解析 / 情報縮約 / 集団運動 / 大自由度力学系 / 非平衡統計力学 / 統計科学 / ウエーブレット解析 / ウエーブレット変換 / 動的相関 / 頑健性 / 天然変性タンパク質 / 統計的因果推論 |
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| 研究成果の概要 |
近年、生体分子の機能発現を研究するため、分子動力学シミュレーションが活発に遂行されている。しかし、機能と関連する生体分子の構造変化は稀な現象であり、さらに生体分子のような大自由度系に関し、分子動力学で得られる大規模時系列データから集団運動を抽出することは大きな課題であり、次元削減における新たな方法が必要である。そのために本研究では、階層的集団運動の抽出に向けたデータマイニングの方法として、近年のデータ解析の手法であるウエーブレット解析・トレンド解析・カーネル法と、非線形物理における不変集合解析を組み合わせ、大自由度モデル系や天然変性タンパク質等に応用し、新たな解析手法を展開した。
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