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2016 年度 研究成果報告書

SMADによるビッグデータ類似検索超高速化とその応用

研究課題

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研究課題/領域番号 25280002
研究種目

基盤研究(B)

配分区分一部基金
応募区分一般
研究分野 情報学基礎理論
研究機関東京大学

研究代表者

渋谷 哲朗  東京大学, 医科学研究所, 准教授 (60396893)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2017-03-31
キーワードアルゴリズム / ビッグデータ / 検索 / タンパク質立体構造 / 次世代シークエンサー
研究成果の概要

統計的モデルにもとづく全く新しいアルゴリズム設計パラダイムであるSMADに基づき、タンパク質立体構造データベースを中心とした様々なデータベース上での高速なビッグデータ検索技術の研究開発の実現、およびそれらを活用した応用アルゴリズムの実現をめざして研究を行った。その結果、タンパク質機能予測などを精度を落とさずに高速化することに成功したほか、より幅広いタンパク質立体構造検索の高速検索も実現した。また、次世代シークエンサーデータの解析アルゴリズムなどでも新たな解析手法などを開発することに成功した。

自由記述の分野

バイオインフォマティクス

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公開日: 2018-03-22  

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