岡田　吉史教授

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。

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。