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「바이오 인포매틱스」란 실제 생물 연구에서 발생하는 정보원 ( 데이터베이스 , 실험 , 문헌 ) 의 데이터를 해석해 새로운 생물 과학적 발견에 결부되는 지식을 발견하기 위한 방법 및 기술을 연구하는 학문 영역이다 . JST 는 2001 년에 ' 바이오 인포매틱스 추진센터 ' 를 설치해 , 게놈 정보 등의 생물 정보 데이터베이스 구축 , 고도화 , 활용을 위한 연구개발 수행 및 연구개발 성과 공유를 통해 세계 최고 수준의 생명과학 분야의 정보기반 정비 등 생명과학 연구의 새로운 진전에 공헌하는 것을 목표로 하고 있다 . 2007 년도에는 생명과학 분야에서 대량 , 복잡화되는 데이터를 대상으로 지식을 발견하는 수학적인 이론 및 정보과학 요소기술 개발 , 효과적인 이해와 발상을 촉진하는 표현기술 , 생물 정보 데이터베이스를 활용하는 정보과학기술 등의 연구개발을 대상으로 2007 년 6 월 14 일부터 7 월 31 일까지 연구개발 과제를 공모해 총45건의 모집과제 중 2007년에 연구개발을 수행할 4 건의 과제를 선정하였다 . No. 과제명 내용 1 효소 반응 분류에 기반한 효소 반응 예측 시스템 개발 ( 독립행정법인 산업기술종합연구소 생명정보공학연구센터 ) 종래의 효소 분류 (EC) 는 주로 기질 · 산물의 화학 구조나 조효소 등에 기반한 분류로 촉매기구의 중요한 단백질 배열 정보 , 입체 구조가 고려되어 있지 않음 본 과제에서는 EC 번호를 대체할 수 있는 보다 정밀한 계층적인 효소 반응 분류 실시 최종적으로 「효소 반응 예측 시스템」의 일반 공개를 목표로 함 2 진화형 계산과 자체 조직화에 의한 적응적 화상 분류법 개발 ( 도쿄대학 대학원 신영역 창성 과학 연구과 ) 본 과제에서는 범용성이 높은 화상 자동 분류 기술을 새롭게 개발함 촬영 대상 , 분류 목적 , 촬영법 등 조건이 다른 다양한 화상군에 대해서 진화형 계산법과 자체 조직화 방법을 이용해 , (1) 최적의 특징량을 창출해 선발하는 알고리즘 , (2) 화상의 경향이나 분포를 가시화하는 알고리즘 , (3) 전문가에 의한 화상 자동 분류를 실시하는 부분 교사 첨부 학습 알고리즘의 확립을 목표로 함 3 생명과학의 비구조화 데이터 통합 마이닝 ( 쿄토 대학 화학 연구소 ) 본 과제에서는 빈출 패턴 마이닝 및 클러스터링을 활용해 구조화 데이터와 비구조화 데이터를 효율적으로 조합하는 체계적인 방법을 개발함 유전자와 저분자화합물의 편성을 사례로 한 새로운 지식 발견 방법 구축을 목표로 함 4 다이나믹스를 고려한 막단백질의 구조 모델링법 개발 ( 독립행정법인 의약기반연구소 ) 본 과제에서는 단백질 데이터베이스를 이용한 통계 해석과 물리화학적 포텐셜 함수를 이용한 분자시뮬레이션을 조합해 다이나믹스를 고려한 막단백질 구조 모델링 기술의 확립을 목표로 함 |
