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1分子計測、1細胞分光イメージングなどの進展により、細胞などの複雑環境におけるデータが膨大に蓄積されているが、「それらのデータから如何にして背後に存在する分子作用機序を正しく抽出できるか」は喫緊の未解決課題であった。観測される1分子計測データ、イメージングデータから、色素分子の退色や低いシグナルノイズ比を加味しつつ、背後のエネルギー地形を抽出する、細胞状態を分類・推定する、およびラマン計測を飛躍的に迅速化するデータ科学的手法を新規に開発した。この他にも、細胞のトラッキングデータから相互作用域、多体相互作用の様相を同定する解析手法も新規に開発した。
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