| 研究概要 |
本研究は,ゲノム研究やオミックス研究において各々の観測で帰結された結論を統合するための方法論の開発を目指す。実際には,SNPと発現遺伝子と発現タンパクと代謝産物はゲノムから始まる転写,翻訳さらに代謝へとつながり,生殖を通して次世代のゲノムへと繰り返す一個のサークルになっている。このサークルの上に立ち,それぞれの観測によって得られた結果をより強めあう統計的な方法を開発したい。このような観点からゲノム研究やオミックス研究に関する予測・発見・推論の統合化のために,新たな方法を統計学と機械学習の融合によって開発することを目指す。特にゲノム・オミックスデータと表現形データへの相関研究において,マイクロアレイデータ,プロテオームの中から別々に開発された統計的パタン認識の方法を総合化してより精度の高い予測・発見の方法を開発したい。これにより機械学習と統計学の融合に寄与する新たな研究分野の創造を目指す.
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