糖鎖が抗原抗体反応、受精、血液型の決定など生体現象に重要な役割を担っていることが発見され、糖鎖を解析するためにバイオインフォマティクスの方法が数多く開発されてきました。例えば、糖鎖をアラインメントするKCaM法というものがあります。その中の一つが糖鎖構造を比較し分類するカーネル法です。元々のカーネル法は、部分構造の完全一致を計算してカーネル学習を行い、糖鎖を比較していたため、類似した呼応像が必要以上に分類されていた恐れがありました。つまり、類似した構造が完全に区別され、生物学的な意味が考慮されていませんでした。そこで本研究室では、単糖間や結合間の類似度を用いてカーネル学習を行うカーネルツールを開発しました。カーネル学習ツールは、コントロールとなる糖鎖構造情報に対して、ターゲットとなる糖鎖構造から特徴的なモチーフを予測するツールです。また、カーネル分類ツールは、学習されたモデル使用し、新規の糖鎖がターゲットのクラスに属するかを予測します。
本研究室で開発された新たなカーネルツールは、Web上で利用することができます。