| 研究課題/領域番号 |
15K16066
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| 研究機関 | 宇部工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
三澤 秀明 宇部工業高等専門学校, 電気工学科, 助教 (40636099)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 自己組織化ニューラルネットワーク / 微生物群集解析 / 環境要因 / 異種データ統合 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、自己組織化マップと呼ばれるニューラルネットワークの拡張モデルに基づき、微生物群集と環境の相互作用を明らかにする微生物群集解析手法の開発を目的としている。平成27年度は、(1) 微生物群集解析手法を評価するためのシミュレーション環境の構築と(2) 微生物データ(DNA塩基配列に基づく距離データ)と環境データ(多変量データ)という異なる種類のデータを統合するための学習方法について検討した。 微生物群集解析は、微生物の遺伝子情報と環境データから、環境要因による微生物群集構造(微生物の数と種類)の変化を明らかにする探索的データ解析である。正解が存在しない状況で解析を行うため、解析手法の有効性を定量的に評価できないという問題がある。本研究では、実際の微生物のDNA塩基配列の距離に基づき、微生物間の距離を定義し、環境要因によって微生物群集構造が変化するシミュレーション環境を構築した。構築したシミュレーション環境で生成する人工データを用いて、開発している微生物開発手法の定量的評価を行っている。学習方法については、申請者が開発している距離型高階自己組織化マップの学習に、環境データを2次的な情報として取り入れる方法を検討している。現在までは、2次的な情報の取り入れ方として複数の方法を検討しているが、まだ十分な結果が得られていない。今後は、引き続き、2次情報の学習への導入方法の検討を行うとともに、実データによる検証を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
平成27年度に長期の教員研修に参加しており、予定よりも研究時間を確保することができず、研究の進捗が遅れている。平成27年度中に解析手法の開発を終了する予定であったが、シミュレーション環境の構築に遅れが生じたため、現在も2次的な情報を学習に取り入れる方法を検討している段階である。エフォートを増やし、遅れを取り戻す予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、2次的な情報を学習に取り入れる有効な方法を検討し、距離型高階自己組織化マップに基づく微生物群集解析手法を開発する。構築したシミュレーション環境で生成する人工データを用いて定量的な評価を行う。また、実データとして、研究協力者から提供を受けるデータと公的データベースに登録されているデータを用い、開発手法の有効性を検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
平成27年度に参加していた長期の教員研修に研修専念義務があり、学会・シンポジウム等への参加や打ち合わせを実施することができなかったため、旅費と学会参加費の支出がなかった。また、長期の教員研修に参加していたことにより、消耗品の使用量が少なかった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
平成27年度に長期の教員研修に参加しており、予定よりも研究時間を確保することができず、研究の進捗が遅れているため、補助事業期間延長を予定している。平成28年度は、解析手法の開発を終え次第、国内・国外の学会での発表を予定している。また、当該研究に関わる学生数を増員するために、デスクトップPCの追加購入を予定している。
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