国際塩基配列データベースに登録されている4万件の新型コロナウイルスのゲノムデータを対象に、グループ独自で開発したAIを用いた解析を実施することにより、新型コロナウイルスの系統特異的な変異パターンの網羅的な検出を可能にしました。
Unsupervised explainable AI for molecular evolutionary study of forty thousand SARS-CoV-2 genomes
本学の岩﨑裕貴助教、和田健之介教授、池村淑道客員教授らによる研究成果が、BMC microbiology の Volume 22 (DOI: 10.1186/s12866-022-02484-3) に掲載されました。
