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正則化モデリングとマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく最適化を軸に，タンパク質複合体予測問題とガウス分布のベイズ推定問題に対して成果を得ることが出来た．とくに，タンパク質複合体予測問題に関しては，相互に排他的なタンパク質間相互作用に基づく正則化項の有効性の検証やサイズ２，３の小さいタンパク質複合体の教師付き学習の手法の開発など様々な角度から研究を展開した．
さらに，タンパク質複合体予測問題の挑戦的課題である「個々のタンパク質複合体同士が共通のタンパク質を共有すること」を制御する正則化項のモデル化に取り組み，実施した計算機実験において，その提案手法は既存手法よりも優れた予測率することを報告している．
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