研究課題
基盤研究(B)
嗅覚システムの総合的理解を目指し、バイオインフォマティクス手法と実験データから、匂い分子-受容体-匂い地図-ゲノム構造の時間、空間的な因果関係を解明する基盤を構築した。リガンドと受容体の構造特徴と、それらの関係性から機械学習法を用いて学習し、リガンドへの受容体活性を高精度に予測する方法を開発した。この方法で、マウス、ヒトの嗅覚受容体に対するリガンド活性を予測しゲノム上の座標と関連付け、統合的データベース化した。
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