Bioinformatics Laboratory の履歴の現在との差分(No.11)

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  • 1 (2012-03-15 (木) 02:14:10)
  • 2 (2012-03-15 (木) 03:46:57)
  • 3 (2012-03-15 (木) 11:57:46)
  • 4 (2012-03-16 (金) 00:37:03)
  • 5 (2012-03-16 (金) 09:47:08)
  • 6 (2012-04-11 (水) 02:02:43)
  • 7 (2012-04-28 (土) 07:34:49)
  • 8 (2012-05-08 (火) 03:24:35)
  • 9 (2012-05-17 (木) 03:52:15)
  • 10 (2012-05-17 (木) 06:27:56)
  • 11 (2012-05-17 (木) 14:10:15)
  • 12 (2012-05-22 (火) 05:33:37)
  • 13 (2012-05-22 (火) 10:20:43)
  • 14 (2012-05-22 (火) 18:05:35)
  • 15 (2013-04-02 (火) 09:19:35)
  • 16 (2013-04-03 (水) 06:14:46)
  • 17 (2013-04-10 (水) 02:19:49)
  • 18 (2013-04-10 (水) 07:47:04)
  • 19 (2019-02-12 (火) 11:58:13)
  • 20 (2019-05-15 (水) 01:59:54)
  • 21 (2020-04-02 (木) 12:24:18)
  • 22 (2022-02-18 (金) 09:00:04)

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*&size(30){新潟大学 工学部情報工学科 &br;バイオインフォマティクス研究室へようこそ }; [#p977e9e5]
&size(20){当研究室は、情報学的アプローチによる、生物適応と進化プロセスの解明を目指して研究を進めています。};
　&size(20){現在、微生物からヒトまであらゆる生物のゲノム配列が解読されていますが、環境微生物の99%が難培養性で実験的研究が困難であるため、4千万件超のメタゲノム配列解読結果が、生物系統情報・機能情報不明のまま公開されている状況です。産業的・医学的に有用な新規遺伝子が含まれている可能性があり、まさに未開拓のゲノム資源と言えます。};
　&size(20){当研究室では、この膨大な未開拓ゲノム資源からの効率的な知識発見を目的に、様々な情報学的手法を開発しています。そして、開発した手法を用いて多くの実験研究グループと共同研究を実施し、新規有用遺伝子の探索や、環境微生物群集が持つ代謝システムの解明などに取り組んでいます。将来的には、情報工学的手法から得られる知見と、実際にフィールドから得られた多様なデータとの統合データベースを構築し、地球規模で微生物生態系を俯瞰し、環境変動に対する生物適応と進化のプロセスを解明していきたいと考えています。};
#freeze
RIGHT:&size(15){Go to [[English page>Bioinformatics Lab. English]]};
*&size(30){新潟大学 工学部知能情報システムプログラム &br;バイオインフォマティクス（生命情報学）研究室へようこそ }; [#p977e9e5]

　&size(18){　バイオインフォマティクス（生命情報学）とは、生物学（医学や農学も含む）と情報学が融合した学問分野です。ゲノムは生命の設計図であり、ゲノムを構成するDNAはA（アデニン）、T（チミン）、 G（グアニン）、C（シトシン）の４つの塩基の連なりで構成されています。ATGCを新聞の紙面に印字すると、ヒトゲノムでは朝刊の約25年分（30億文字）の分量にも達します。朝刊の1万年分（文字数では4.5兆文字）を超える、ヒトをはじめとする様々な生物のゲノム情報が無償で公開されています（[[日本DNAデータバンク>https://www.ddbj.nig.ac.jp/index.html]]）。このゲノムビッグデータを有効活用するためには、計算機を活用した研究が必要不可欠です。};
　&size(18){　我々は、人工知能を活用したゲノム情報解析手法の開発とその応用を行っています。例えば、ゲノムビッグデータから有用な知識を発見するために、全ゲノム情報をある一枚の２次元平面図上に集約し、その全体像を容易に可視化できる機械学習手法（一括学習型自己組織化マップ、[[BLSOM>http://bioinfo.ie.niigata-u.ac.jp/?%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%B4%B9%E4%BB%8B]]）を開発し、生物系統ごとにグループ分け可能なことを示しました（下図）。これはATGCの文字の連なりに微生物からヒトまでの全ての生物系統ごとに固有な特徴が存在していることを示しています。この解析は、通常の計算機では途方もない計算時間が必要なため、スーパーコンピュータによる大規模並列計算（[[地球シミュレータ>https://www.jamstec.go.jp/es/jp/]], [[国立遺伝学研究所スパコン>https://sc2.ddbj.nig.ac.jp/]]）を行って、初めて得ることができました。};
　&size(18){　このように効率的な知識発見を行うために開発した手法を用いて生物の謎を解き明かすべく、環境中に潜む新規なお宝微生物やお宝遺伝子の探索、地球環境や生育環境の変化に対する生物多様性の獲得や環境適応プロセスの解明などに取り組んでいます。};
#ref(Fig1.png,center,nowrap,Fig1,70%)

*&size(30){研究内容紹介}; [#a8c27bc5]
--&size(20){詳しくは[[研究内容紹介>研究内容紹介]]のページを御覧下さい。};
#br
--&size(20){[[一括学習型自己組織化マップ（Batch-Learning Self-Organizing Map, BLSOM）>SOMとは]]};
--&size(20){[[BLSOMを用いたメタゲノム配列に対する生物系統推定>PEMS]]};
--&size(20){[[南極氷床コア等からの環境微生物探索技術の開発>http://tric.rois.ac.jp/earth/]]};
--&size(20){ゲノムに潜む生物種固有な特徴の解明(生物種の方言の解明)};
--&size(20){[[地球シミュレータ>http://www.jamstec.go.jp/esc/]]};
--&size(20){[[tRNA遺伝子データベースtRNADB-CE>http://trna.nagahama-i-bio.ac.jp]]};
--&size(20){[[持続可能型社会や健康への貢献遺伝子探索・データベース構築>http://dbcls.nagahama-i-bio.ac.jp]]};



#counter