メタボロミクス研究に最適化深層学習(DL)アルゴリズム開発理研の研究チーム高精度に魚の産地を判別

摘要

理化学研究所環境資源科学研究センターの菊地淳チームリーダー、伊達康博研究員の研究チームは、メタボロミクス研究に最適化した深層学習(DL)ァルゴリズムを開発した。NMR(核磁気共鳴)データを解折したところ高精度に魚の産地判別ができた。 機械学習の一種で、多層のニューラルネットワーク(脳機能のネットワークをシミュレーションで表現)であるDLは、近年、AIや情報科学、コンピュータ科学分野で積極的に活用されているが、生物学や化学分野ではその活用例は少ない。例えば生物学分野では、代謝反応で生み出された多数の生体関連物質を検出•解析するメタボロミクス研究での利活用が期待される。NMRを用いたメタボロミクス解析では、試料調整の簡便さやカラム分離を必要としないことから検査コストが低い。