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ゲノム
に関するサイレントキーワード
隠れマルコフモデル(HMM)
が含まれる科研費採択研究1件
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に関するサイレントキーワード
隠れマルコフモデル(HMM)
が含まれる科研費採択研究 1件
プライバシー保護バイオインフォマティクス基盤技術の開発と応用
【研究分野】生命・健康・医療情報学
【研究領域課題番号】
25540131 (KAKENデータベースで見る)
【研究キーワード】
プライバシー保護 / 化合物検索 / アラインメント /
隠れマルコフモデル
/ PPDM / 配列アラインメント / 準同型暗号 / プライバシー /
ゲノム
/ 化合物 / 暗号 / データベース検索 / 配列検索
【研究成果の概要】
個人の
ゲノム
情報や薬のたねとなる化合物情報などは,機密情報として取り扱うことが必要となる.一方,オープンサイエンスの立場からは,これらの情報を積極的に利用して他の情報と合わせてデータマイニングを行うことが重要である.本研究では,これらの生物分野の重要情報を秘匿したまま様々なデータマイニングを行う方法論の開発を行った.具体的には,化合物データベースの秘匿検索,
隠れマルコフモデル
を用いた
ゲノム
情報の秘匿検索,秘匿配列アラインメントの技術を開発した.
【研究代表者】
浜田 道昭 早稲田大学 理工学術院 准教授
(Kakenデータベース)
【研究分担者】
清水 佳奈
早稲田大学
理工学術院
准教授
(Kakenデータベース)
【研究連携者】
花岡 悟一郎
独立行政法人産業技術総合研究所
研究グループ長
(Kakenデータベース)
津田 宏治
東京大学
大学院新領域創成科学研究科
教授
(Kakenデータベース)
フリス マーティン
産業技術総合研究所
人工知能研究センター
主任研究員
(Kakenデータベース)
浅井 潔
東京大学
大学院新領域創成科学研究科
教授
(Kakenデータベース)
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)