種々のビッグデータ解析による新たな生命機能や法則性の発見を試み、その社会活用を推進、および大規模データに基づく客観的エビデンスを起点として自然現象の解明を目指す「データ駆動生命科学」の基盤構築を先導することを目指します。
大規模データを用いたエネルギーランドスケープ解析
微生物叢、トランスクリプトーム等、環境や生物の状態を測定した多項目データを用いて、各状態の擬似的なエネルギーを計算し、安定性や状態操作の指標とする新たな数理解析手法「エネルギーランドスケープ解析」を開発し、応用と手法の高度 化 を進めています。この解析は、土壌、腸内環境、細胞分化等、複雑に相互作用する要因によって構成される環境や生物の状態を、効率良く操作する指標を与えると期待されます。
Energy landscape analysis elucidates the multistability of ecological communities
https://web.brc.riken.jp/en/archives/news/20210518_01
https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/ecm.1469
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/709956v1
Tutorial (Mathematica)
https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/2358581
国際マウス表現型解析コンソーシアムへの参画
実験動物開発室、マウス表現型解 析開発チーム（日本マウスクリニック）と連携して、IMPCの網羅的表現型解析に参画しています。
国際マウス表現型解析コンソーシアム（Internationa Mouse Phenotyping Consortium: IMPC)
IMPCの日本語解説ページ（マウス表現型解析開発チーム）
大規模データ解析
次世代型農業を目指したフィールドオミクス研究への数理解析技術協力
理研BRC・植物-微生物共生研究開発チームが中心となって推進する、次世代型農業を目指したフィールドオミクス研究に参加し、マルチオミクスデータから新農業技術開発促進に向けたアルゴリズム開発に向けた数理解析、および技術連携を行っています。
篠崎連携研究グループとの連携研究
ストレス環境下における植物表現型情報のデータ解析、新たに開発された有用リソース等のデータベース構築を行います。
