研究課題
基盤研究(C)
ゲノムビックデータからの効率的な知識発見に向け、より高速化した解析手法の開発が求められている。一括学習型自己組織化マップ(BLSOM)の可視化や分離能などの特長は損なわず、爆発的な増加に対応できる新手法として、自己圧縮型BLSOMを開発した。本手法を中心に、メタゲノム配列に対する生物系統推定法、ならびに、機能未知タンパク質アミノ酸配列に対する機能推定システムに適応し、超大量データからの効率的なデータマイニングシステムの確立を行った。
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すべて 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 1件、 査読あり 7件、 オープンアクセス 7件、 謝辞記載あり 3件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 1件、 招待講演 4件) 図書 (2件) 備考 (6件)
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