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我々は着目する環境中から採取した各種生物および地理学的試料から、未精製試料を各種分析機器で得たビッグデータを統合解析し、時空間の特徴抽出を行う手法を構築してきた。河口底泥, 水中プランクトン、魚類と腸内細菌叢、海藻類や、さらに水産廃棄物の再資源化手法として作物成長促進の可能性について、有機物群、無機物群および微生物群集の分析データを統合解析し地理的特性や“旬”としての季節特性を見出す手法を報告してきた。
最終年度では、従来多用してきた線形的な相関関係あるいは分子および微生物ネットワークを記述する手法のみならず、機械学習手法やマーケットバスケット解析等の情報解析技術高度化も達成できた。
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