【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】15H02670 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

スパースモデリング / 太陽活動 / 磁気嵐指数 / 遺伝子間制御ネットワーク / マルチラベル判別 / 構造的SVM / 自己回帰型回帰モデル / 超高解像度画像 / 遺伝子ネットワーク / コンピュータビジョン / 植物の表現型 / 時空間モデリング / 遺伝子発現 / 倍数体 / 森林減少 / パターン認識

【研究成果の概要】

以下の研究を行った。
１）IGARSS 2015 で、コロンビア大学とリモートセンシング画像の社会応用に関する特別セッションを企画した。２）太陽活動に関する物理量を用いて 磁気嵐指数を予測する時系列回帰モデルを推定した。３）試験植物の遺伝子発現の時系列データに、自己回帰型回帰モデルの疎推定により遺伝子間ネットワークを推定した。４）超高解像度土地被覆画像に対し，出力層の階層的構造と入力層の従属性を考慮したマルチラベル判別について機械学習に基づく判別器を提案した．

【研究の社会的意義】

研究成果の意義は次である。１）リモートセンシング画像と社会的なデータとのリンクにより新しい知見が得られた。２）従来の物理モデルを凌駕する磁気嵐指数の予測モデルが得られた。３）疎推定で特定されたハブ遺伝子を改変すると、植物の成長を加速することが実験的に確認できた。今後植物燃料への適応が期待される。４）超高解像度画像に対する高精度なマルチラベル判別は、圃場をドローンで観測した画像への応用が期待される。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)

【研究分野】生体生命情報学

【研究領域課題番号】24300111 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

システム数理解析 / 漢方薬効 / オミクスデータ解析 / トランスクリプトーム / システム的解析 / オミックス解析 / データ統合 / 遺伝子発現 / 遺伝子ネットワーク

【研究成果の概要】

漢方薬は、その効果についてあまり科学的な裏付けを持たないまま「経験的な効果」を頼りに広く治療に用いられている。本研究課題においては、漢方薬に科学的エビデンスを与えるため、薬効の分子レベルの作用機序を明らかにするための時系列トランスクリプトームデータを補中益気湯、人参養栄湯に関して取得し、それぞれインフルエンザ、および脱随に対する作用について解析を行った。また、薬剤の作用をシミュレーションするため、シミュレーションモデルを時系列データとパスウェイにおける既存知識から自動的に構築するためのデータ同化技術を開発し、漢方薬効の大規模シミュレーションを可能とした。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)