NISTEP注目科学技術 - 2020_E910
概要
ディープラーニングによる生体内シグナル伝達ネットワークの完全理解、すなわち、ある入力（化合物、温度、光など）を受けた時に、どのような受容体が活性化され、どのようなシグナルが伝わり、どのような応答が誘導されるのかを、分子レベルのネットワークの挙動として理解する。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E910 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | ライフサイエンス |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年以降 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 44 （細胞レベルから個体レベルの生物学） |
| 分析データ クラスタ | 42 （細胞生物学） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
おそらく、ある程度早い段階で、入力が与えられた際に、精度良く出力を導く機械学習モデルは達成されると思うが、プロセスまで正しく記述するには、その方法論の開発が必要と考える。