文献を擬似ニューロンとするデータベースの推論機構と遺伝学への応用

□ ゲノムリテラシー講座
（＠BIRD: 科学技術振興機構　バイオインフォマティクス推進センタ─)

>> http://www-bird.jst.go.jp/literacy/course/detail.php?ci=24#1
(脳型データベースの推論機能を使ったポジショナルキャンディデートクローニング入門)

abstract:

ゲノム知識の体系化研究として、我々は、文献などの各ドキュメントや各概念語を擬似ニューロンとする「脳型モデル」でデータベースを構築した。脳型モデルでは多様で膨大なドキュメントの統合が容易なうえ、最初にキーワードで全文検索してから数段階の推論過程を経由して目的の条件を満たすものを表示し終えるまでが秒程度の短時間で完了する。人間の思考パターンに近づけることで、どのような問題を解決できるか研究している。ここでは文献（Medline）、遺伝子、薬物、代謝物、バイオリソースなどの網羅的情報を学習させたPosMedデータベースの推論機構を解説し、ポジショナルクローニングにおける候補遺伝子推定問題に応用する。

講師：　豊田　哲郎　
日時：　2006年7月26日（水）
(>> http://www-bird.jst.go.jp/literacy/course/top.php)

ゲノム解析学には、これまでデータ先行で推論を導き出す「データドリヴン」と、推論先行でデータを読み取る「モデルドリヴン」のどちらが効率的かという議論が存在していましたが、この方法論（詳細なシステムは不明ですが）を用いることで、オミックス領域の研究開発に、よりポジティブなフレームワークを提供できそうです。特にフェノーム（個体の体系的表現形質）分野における「ソート」の重要性の認識と、現実的なアプローチに光明をあてるものだと、個人的には期待しています。付け加えるなら、これからは実際にWetで観察できる「現象」や「プロセス」を、データベースにおいて可視化、あるいはビジュアル化して統合・再現・アクセスできるような技術の完成を望みたいところ。
7/19には、坊農秀雅氏による"トランスクリプトームからの代謝経路解析の実際"が開講。