超高速 網羅的 に解析する
SearchSeeds
研究者紹介Fuculty
Purpose
研究の目的
近年、ＤＮＡチップ技術の進展により、様々な実験条件下における遺伝子発現データが大量にもたらされ、ＧＥＯ(Gene Expression Omnibus)などの公共データベースに急速に蓄積されつつある。癌などの難病に関する大規模遺伝子発現データを対象として疾患の 原因となっている遺伝子群を高精度で発見する情報解析技術の開発を目指す。
Overview
研究の概要
超高速 網羅的 に解析する
従来、大規模な遺伝子発現データを対象としてモジュールを見つけ出すには膨大な組み合わせのチェックが必要であったため現実的な時間内に探索することは不可能であった。本来膨大な商品購買データを対象として複数の顧客から同時に購 入される商品群（飽和集合）を見つけ出す方法として用いられる「飽和集合列挙法」と呼ばれる高速データマイニングを置き換え利用することにより超高速かつ網羅的にモジュールを発見することに成功。飽和集合の網羅列挙アルゴリズムとして世界最速のＬＣＭ(Linear time Closed itemset Miner)を用い、更に独自のデータ圧縮技術により、高速化と省メモリを実現している。
Seeds 01 超高速 網羅的 に解析する
[PDF DL]Point
研究(開発)のアピールポイント
研究の新規制、独自性
飽和集合列挙法により、現実的な時間内でモジュ ールの網羅探索を実現。
研究に関連した特許の出願、登録状況
出願中従来研究(技術)と比べての優位性
確率論的またはヒューリスティックに基づく方法は近似解としてのモジュール探索であったが、網羅探 索により高精度で生物学的に有用なモジュール抽出が可能となった。
Vision/Stage
研究(開発)のビジョン・ステージ
適応分野
病気の原因遺伝子（バイオマーカー）の探索、癌や精神病のサブタイプの発見、再生医療研究における遺伝子スイッチの発見を支援するツールとして利用可能。研究のステージ
応用段階製品化、事業化のイメージ
ソフトウェアの開発、情報推奨システムの開発、ウェブアプリケーションの開発。
Suggestion/
Message
企業などへのご提案・メッセージ
研究（開発）に関連して、
あるいはそれ以外に関われる業務
生理データ解析、音声識別、情報推薦技術などの分野に特化した新規データマイニング技術の開発。
利用可能な設備、装置など
心理状態に関わる遺伝子モジュールデータベース
乳児の病理音声診断システム
教員からのメッセージ
遺伝子情報、音声、しぐさ、顔色など生き物が発する情報を解析するデータマイニング法を研究しています。データ解析でお悩みの方は、お気軽にお声かけください。 また、実用化へ向けた共同研究もできればと思っております。