理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター環境代謝分析研究チームの菊地淳チームリーダーと伊達康博研究員の研究チームは、深層学習（DL）[1]に着目してメタボロミクス[2]研究に最適化した「DLアルゴリズム」を開発しました。実際に、魚類の核磁気共鳴（NMR）[3]データを解析し高精度な産地判別が可能なことを示し、この判別に寄与する重要代謝物探索法も確立しました。
理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター環境代謝分析研究チームの菊地淳チームリーダーと伊達康博研究員の研究チームは、深層学習（DL）[1]に着目してメタボロミクス[2]研究に最適化した「DLアルゴリズム」を開発しました。実際に、魚類の核磁気共鳴（NMR）[3]データを解析し高精度な産地判別が可能なことを示し、この判別に寄与する重要代謝物探索法も確立しました。