研究課題
基盤研究(C)
本研究課題では、以下の研究開発を行った。(1) アンサンブル学習によるDRAの統合解析手法の開発、(2) 客観的かつ持続可能な植物ネットワークオントロジーの構築、(3) 得られたgold standardによる客観的な遺伝子機能予測精度の評価、(4) メタボロームデータの遺伝子機能予測への利活用法の探索、(5) 植物メタボロームデータをLinked Open Dataとして共有。
植物ゲノム情報学
公的データベースへのデータ公開と共有は、公開データからの知識の再発見および検証可能な仮説構築を促すと考えられる。これまでの研究財産である公的利用可能なオミクスデータ群が宝の山であるとするならば、新規ネットワーク解析アルゴリズムの開発が新規遺伝子機能予測の向上と機能解析への有力な指針を与えうる。将来的に、ストレス耐性付与等の有用形質獲得に寄与しうる未解明の遺伝子制御ネットワーク同定が、バイオ技術イノベーションから社会還元への道筋に多様性を与える。