次世代スーパーコンピュータプロジェクト "次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発"
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム
データ解析融合研究開発チーム

新着情報

Journal of Bioinformatics and Computational Biology 誌)。詳細は研究成果のページをご覧ください。

  • 09/12/05: ヒト全ゲノム上のコピー数多型の解析を東京大学先端研の開発したチップを用いて網羅的に行い,頻度の高いコピー数多型はSNP(一塩基多型)という高速かつ簡便な実験技術によって観測できるマーカーによりタグづけすることを明らかにすることに成功しました.一方,頻度の低いコピー数多型はSNPとの連鎖不平衡が小さいため,コピー数多型を直接観測する必要があることがわかりました.それらを含む網羅的な解析を行った結果をまとめた論文がオンラインで発表されました。Kato, M.,...,Tsunoda, T. Human Molecular Genetics, doi:10.1093/hmg/ddp541 (published online on December 5, 2009).詳しくは研究成果のページをご覧ください.
  • 09/11/26: ヒト全ゲノム 2 万遺伝子以上を網羅可能な新しいベイジアンネットワーク推定アルゴリズムを開発し,HUVEC マイクロアレイデータを用いてヒト全ゲノム遺伝子ネットワークの推定に成功しました.詳しくは研究成果のページをご覧ください.
  • 09/11/21: 遺伝子発現情報から転写制御ネットワークの制御信号を逆解析によって推定するための汎用的アニーリングアルゴリズムの開発を行いました.本手法を乳癌トランスクリプトーム解析に適用した結果,Her2タンパク質が過剰発現しているヒト乳癌細胞において,17q12と呼ばれる染色体脆弱領域の遺伝子増幅が癌の表現型に関与していることが明らかになりました.本研究で開発された計算アルゴリズムは,次世代スーパーコンピュータGCアプリ「LiSDAS」に実装されます.詳しくは研究成果のページをご覧下さい.
  • 09/11/03: 増殖因子や分子標的薬など外的刺激を加えた場合を想定した複数実験条件間のシステム的な違いを網羅的に探索するための遺伝子ネットワーク比較技術を開発しました.詳しくは研究成果のページをご覧ください.

 >>>過去の情報一覧

データ解析融合研究開発

 「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発」におけるデータ解析融合研究開発チームは、飛躍的に増大しているゲノムや遺伝子発現データをペタスケールで解析するアルゴリズム等の応用技術の開発と、データ同化とよばれる技術によりシミュレーションモデルと観測データの融合を図るモデル構築技術の開発にチャレンジしています。特に、データ同化(data assimilation)は、シミュレーションモデルと現実データとの乖離を埋める技術として、理論、実験、シミュレーションに続く第4の科学、第4の方法論として注目されています。
 将来的に創薬ターゲット探索や個人差を考慮した医療のための基盤情報技術の構築を目指しています。れによりヒト全遺伝子を対象とした創薬ターゲット遺伝子探索の実現につなげます。
 現在、「肺がんと薬」をテーマにチーム内外での相乗効果を発揮させながら、生体におけるネットワーク構造と動的シミュレーションモデルの推定、データ同化技術の活用による一般モデルから個のモデルを創出する技術の開発に取り組んでいます。

チームの構成

東京大学医科学研究所(宮野 悟・チームリーダー)>>>詳細
理化学研究所(角田達彦)>>>詳細
統計数理研究所(樋口知之)>>>詳細
東京工業大学(秋山 泰)>>>詳細

home.txt · 最終更新: 2012/07/21 01:41 by administrator
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