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発生・再生現象における3次元形態構築過程は自由度が極めて高い多階層システムにより実現されるため、その理解を目的としたシステムモデル構築のためには実験データに基づいてシナリオを絞り込む必要がある。本研究では、中でも組織レベルの動態に着目し、その理解の最大のネックとなっている計測技術の限界を補完すべく、ベイズ統計モデルに基づき、低分解能データから正確に3D組織変形写像を推定するための手法を構築し、ニワトリ前脳発生データへと提案手法を応用することでその妥当性を示した。これらの結果はNature communications誌に掲載された。
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