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先端データサイエンス分野 上田研究室

データサイエンスのテクノロジーで生命現象を読み解く

データサイエンスを用いた生命情報解析

次世代シーケンサおよび質量分析機から出力される計測データをハイスループットに解析する情報科学的手法の開発を行っています。近年、計測技術の発展により、生物学において算出される電子データは増加の一途をたどっており、大量の生物学データを従来の方法で処理することが困難な課題となっています。加えて、異なる次元のデータを統合し、従来モデル化が難しいデータに対しても関連性を見出すためには、ビッグデータ解析技術や機械学習の最新の成果(データサイエンス)を取り入れて情報解析を行うことが不可欠です。大量のゲノムデータの中から生物学的な意味や関連性を見出すには大規模にデータを集約させ、分散処理を行う必要があります。次世代シーケンサおよび質量分析機の応用範囲は多岐に渡りますが、以下のような領域で研究を行い、同時にソフトウェアを開発しています。特にエピトランスクリプトーム解析のための深層学習やクラウド技術応用、新規アルゴリズムの開発に注力しています。

研究領域の紹介

  • (1) nanoporeシーケンサを用いたエピトランスクリプトーム(RNA修飾)解析
  • (2) がんゲノミクス
  • (3) タンパク質の転写後修飾の解析
  • (4) シングルセル解析

また、本年度から「先端研Cross-disciplinary Data/AI」イニシアチブを立ち上げ、クラウド/AI技術を用いて先端研各分野のデータ利活用を進めます。

  • ナノポアシーケンサを用いたRNA修飾の解析

    ナノポアシーケンサを用いたRNA修飾の解析

  • 1D-CNNと一クラス分類手法を用いたRNA修飾解析アルゴリズムの開発

    1D-CNNと一クラス分類手法を用いたRNA修飾解析アルゴリズムの開発

  • Hadoopを用いたRNAシーケンスおよび全ゲノムシーケンス 解析結果

    Hadoopを用いたRNAシーケンスおよび全ゲノムシーケンス 解析結果

メンバー

  • 上田 宏生 特任講師
  • 専門分野:情報生命科学、がんゲノミクス、機械学習

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