Shuhei Kimura 研究室

木村周平研究室では、遺伝子発現データから遺伝子ネットワーク（遺伝子間の相互作用関係）を推定する手法の開発に取り組んでいます。特に、単一細胞レベルの遺伝子発現測定データを対象としており、時系列情報が不正確または欠落している擬似時系列データから遺伝子ネットワークを効率的に抽出する方法を研究しています。従来の手法は遺伝子発現量の時間的変化率を計算していましたが、擬似時系列データではそうした計算が難しいため、機械学習の手法（ランダムフォレスト）を改良し、発現量の増減の方向性に着目した新しいアプローチを提案しています。 この研究において同研究室は、複数のランダムフォレストから得られた信頼度スコアを比較・統合するための評価指標を改善することで、推定精度を向上させることに成功しています。具体的には、従来の変数重要度の定義による制約を取り除き、複数のモデルから得られた結果をより適切に組み合わせることができるようにしました。生物学的なシステムの複雑な関係性を理解するために、データ解析と機械学習の工夫を組み合わせた実践的な研究を展開しています。