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東京大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:東京大学における「混合モデル」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2026年4月22日
1
ゲーム理論と機械学習で明らかにする植物と微生物のネットワーク
 東京大学大学院農学生命科学研究科の吉岡勇人(博士課程学生)、岩田洋佳教授、理化学研究所環境資源科学研究センターの藤佑志郎研究員、市橋泰範チームディレクター、フランス国立自然史博物館のPavla Debeljak研究員、Soizic Prado教授らの共同研究チームは、遺伝子・微生物・代謝物のデータを統合し、植物の形質に関わる複雑な関係を明らかにする新しい解析手法を開発しました。 植物の成長や性質は、DNAに書かれた遺伝情報だけでなく、根のまわりに存在する微生物や、植物体内でつくられる代謝物にも強く影響されます。しかし、これらの情報はそれぞれ性質が異なり、さらに複雑に相互作用してい...
キーワード:混合モデル/線形混合モデル/ランダムフォレスト/高次元データ/変数選択/ブースティング/予測誤差/ゲーム/機械学習/生体情報/レジリエンス/ゲーム理論/化学物質/非線形/データ解析/遺伝情報/持続可能/決定木/ダイズ/生態系/生態学/微生物/ゲノム情報/オミクス/マルチオミクス/予測モデル/アミノ酸/フラボノイド/代謝物/ゲノム/ストレス/遺伝学/遺伝子/細菌
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日:2025年5月30日
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微生物群と代謝物のデータを統合し分類する新解析法I
-SVVSを開発
 東京大学大学院農学生命科学研究科の岩田洋佳教授らは、統合確率的変分変数選択(I-SVVS)という新しい手法を開発しました。これは、植物の根圏土壌や動物の腸内など、ホスト生物の近傍に存在する微生物叢(マイクロバイオーム)と代謝物(メタボローム)のデータを統合し、分類(クラスタリング)を行うことで、微生物と代謝物の関係を解明する技術です。微生物と代謝物の相互作用は、ホスト生物の成長や健康、さらには環境に影響を与えるため、その仕組みを理解することが重要です。 I-SVVSは、ベイズ非パラメトリック手法を用いることで、最適な分類群(クラスタ)数を自動的に決定し、データの特...
キーワード:混合モデル/潜在変数/変数選択/情報量/アルゴリズム/クラスタリング/プロファイル/ベイズ統計/最適化/レジリエンス/気候変動/データ解析/遺伝情報/系統樹/質量分析/持続可能/データ構造/マイクロ/モデリング/モデル化/カルス/マッピング/ダイズ/生態系/環境応答/土壌/微生物/微生物叢/オミクス/マルチオミクス/メタゲノム/DNAメチル化/プロテオミクス/マウス/メチル化/代謝物/ゲノム/マイクロバイオーム/メタボローム/遺伝子/遺伝子発現/細菌/腸内細菌
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学生物学総合理工工学農学