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overview [2008/03/04 04:31]
maeda
— (現在)
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-====== 研究室の概要 ====== 
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-この分野は、マイクロアレイによる遺伝子発現情報、核酸配列、タンパク質のアミノ酸配列などの生物情報を対象として、知識の発見、情報の解釈、知識ベース化等のための知識情報処理システムを研究・開発し、それらを提供すると共に、関連する研究を行っている。次の**3つの研究**は、お互いに連携して、コンピュータによるパスウェイ解析と遺伝子ネットワーク情報の解析に応用されている。 
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-=====遺伝子発現プロファイルデータ解析の研究===== 
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-遺伝子発現プロファイル情報を使って遺伝子ネットワークを同定するための種々の方式、特に、ベイジアン・ネットワークとノンパラメトリック回帰による遺伝子ネットワーク推定法の開発、遺伝子ネットワークの知識ベース化と遺伝子ネットワークの視覚化、クラスター解析の研究を行っている。(図1) 
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-=====知識発見支援システムの研究・開発===== 
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-完全ゲノム配列データ、SNPデータ、遺伝子発現データ、タンパク質のアミノ酸配列及び構造データ等からの知識発見を支援するためのシステム(Hypothesis Creator)を研究・開発している。この概念に基づいて、同時に、タンパク質の局在予測や異常スプライシングのためのコンピュータによる知識発見を行っている。 
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-=====バイオパスウェイのモデル化とシミュレーションの研究===== 
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-システムバイオロジーの研究の一つとして、バイオパスウェイのモデル化とシミュレーションを通して細胞等のシミュレーションシステムを構築するための研究を行っている。生物をシステムとして捉え、遺伝子の制御情報、細胞、代謝系等についての生物・医学知識をシミュレーション可能な形で機構化することにより、システムとしての遺伝子の機能等を予測することを可能にする。こうした研究は、パスウェイを描く機能とシミュレーションの機能が一つのソフトウェア([[ http://www.cellillustrator.com/jp/home|Cell Illustrator]])で実現されている。(図2) 
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-==== (図1) ==== 
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-{{ci_img_1.png|}} 
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-<html>ベイジアンネットワークとノンパラメトリック回帰による遺伝<br> 
-      子発現プロファイルデータからのネットワーク推定とその可<br> 
-      視化解析システムのスナップショット 
-</html> 
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-==== (図2) ==== 
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-{{ci_img_2.png|}} 
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-<html>Cell Illustratorを用いて遺伝子制御、代謝系、<br> 
-      シグナル伝達などのネットワークのモデル化をスムーズ<br> 
-      に行う事ができ、XML を使ったパーソナライズドな可視<br> 
-      化環境でシミュレーションできる。</html> 
  
overview.1204572667.txt.gz · 最終更新: 2008/03/04 19:56 (外部編集)
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