〔プレスリリース〕生物の放出する物質と生物同士の複雑な関係を読み解くデータサイエンスの方法を開発 ~食材の栄養成分と味、香りなどの関係解明にも期待~

研究成果 2019/06/06

 奈良先端科学技術大学院大学(学長:横矢直和)先端科学技術研究科 情報科学領域 計算システムズ生物学研究室のMd. Altaf-Ul-Amin(モハマド=アルタフ=ウル=アミン)准教授のグループは、生物と物質など2種の異なった対象物のデータが集積した二部構造を持つ大規模なネットワークについて、例えば、生態系の中の多数の生物とその生物が放出する多様な揮発性生化学物質の関係を視覚化し、分析するための方法を考案しました。

 この研究は「二部グラフ・クラスタリング法」というデータサイエンスの手法を使ったもので、世界的に高く評価され、情報科学分野の最高峰の国際論文誌IEEE TRANSACTIONSに採録されました。昨今、データサイエンスが注目される中、さまざまな分野への応用が期待されています。例えば、生態系において様々な生物がお互いの誘引物質や忌避物質を放出することによって化学的に会話しているという関係性をネットワークとして理解したり、あるいは、世界中のさまざまな料理に含まれる食材やそこに含まれる栄養成分の配合と味、香りなどの関係性を体系的に理解したり、といった多くの要素が複雑に関わる現象を読み解くための分析に応用することが可能です。

 このようなネットワーク解析をもとにしたアプローチは、いわゆるビッグデータ医療を始め、ビッグデータサイエンス、データ駆動型サイエンスと呼ばれる、社会の様々な領域のデータ同士の関係性から有用な情報をとりだすマイニング(データの採掘)のための手法として重要であり、今後さまざまな発見を導く可能性が開けました。

NEWS & TOPICS一覧に戻る