共同発表：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発
平成２５年７月２３日 科学技術振興機構（ＪＳＴ） Tel：03-5214-8404(広報課) 産業技術総合研究所 Tel：029-862-6216(報道室) 東京工業大学 Tel：03-5734-2975(広報センター) 理化学研究所 Tel：048-467-9272(広報室) ポイント ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 ＪＳＴ 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員（ＪＳＴ ＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」 グループリーダー）、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医
新元素:日本発見の「１１３番」確定…年内にも命名権－ 毎日ｊｐ(毎日新聞)
理化学研究所（埼玉県和光市）は、森田浩介・准主任研究員らのチームが２００４年に見つけた新元素（原子番号１１３）について、その発見を確定的に裏付ける成果が得られたとする論文を、２７日発行の日本物理学会の英文誌に発表した。国際純正・応用化学連合（ＩＵＰＡＣ）などで作る作業部会が「発見」と認めれば命名権が与えられ、初の「日本生まれの元素」として、世界で使われている元素周期表に掲載される。 チームは、亜鉛原子を光速の１割程度に加速してビスマス原子に衝突させる実験を０３年から繰り返し、極めてまれに起きる核融合反応で１１３番元素ができることを見つけた。０４年と０５年に１個ずつ成功したがその後難航。今年８月、３個目に成功した。人工的に作る不安定な元素のため、平均２ミリ秒（５００分の１秒）で崩壊、別の元素に変わる。３個目の今回は０４、０５年と異なる元素に変わった。理論上予測される１１３番元素の崩壊パターン
日刊工業新聞 電子版
東芝は２３日、日本産業パートナーズ（ＪＩＰ）による買収と株式非公開化の提案を受け入れると発表した。約２兆円の買収資金は、ロームやオリックスなどの国内企業の出資と金融機関の融資でまか... マイクリップ登録する
研究室紹介 | 理化学研究所
理化学研究所の研究活動の特徴として情報統合本部、科技ハブ産連本部、開拓研究本部 /主任研究員研究室等、戦略センター、基盤センターの5つの異なる役割を持った体系に研究室を編成しています。そして理研が有する最先端の研究基盤を連携させ、研究分野を超えて効果的に研究を加速させるために最先端プラットフォーム連携（Transformative Research Innovation Platform of RIKEN platforms：TRIP）事業推進本部を設置しています。 研究室を主宰する主任研究員やチームリーダー等の名前から研究室を探したい方は研究室主宰者一覧をご利用ください。 ※組織図は「組織」ページをご覧ください。 ※（株）理研鼎業については理研鼎業のホームページをご覧ください。 情報統合本部 イノベーションを創出する研究所運営システムを支える体制・機能を強化 情報統合本部 理研全体の情報
RIKEN Hub Database Project
RIKEN Hub Database Project integrates wide range of RIKEN’s published data resources on the framework of Semantic Web, and serves as RIKEN’s unified channel to supply published data to the MEXT (Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology) integrated database project. ( About RIKEN Hub Database, in Japanese ) We (Bioinformatics And Systems Engineering division) build a comprehen
豊田哲郎部門長が「ナイス ステップな研究者」に選ばれる | 理化学研究所
文部科学省 科学技術政策研究所が発表する「科学技術への著名な貢献2011（ナイス ステップな研究者）」に、豊田哲郎部門長（横浜研究所生命情報基盤研究部門）が選定されました。豊田部門長らが開発した革新的な研究情報基盤（サイネス; SciNetS）を活用して2010年に開催したオープン形式のゲノム設計コンテストが人材育成部門で高く評価されたものです。 「ナイス ステップな研究者」とは、科学技術政策研究所が、科学技術への顕著な貢献をした研究者を毎年末に選定するもので、2011年度は、科学技術政策研究所の調査研究活動や専門家ネットワーク（1,740人）への調査をとおして明らかとなった科学技術の振興・普及に貢献する業績について、特にその成果が顕著であり、科学技術政策上注目すべき10組14名が選定されました。今回の人材育成部門での受賞は理研では初となります。
Home | BioLOD.org, The Download Hub of Biological Linked Open Databases for Phenomes
The Download Hub of Biological Linked Open Databases for Phenomes | Semantic Web Database | RDF/OWLThe Download Hub of Biological Linked Open Databases for Phenomes. BioLOD.org (Biological Linked Open Data)では生命科学関連の公開データを、DBpediaやBio2RDFプロジェクトと同様に、W3CのLODプロジェクト(World Wide Web Consortium Linking Open Data project)に準拠した標準形式で提供しています。また、Web Ontology Language (OWL)やOpen Biomedical Ontology (OBO)等のオントロジ
理研メタデータベース
理研メタデータベースについて 理研メタデータベースは、理研の成果をより広く研究者の方に活用していただくことを目的に、理研の研究者が公開するデータベースのメタデータを体系的に整理して公開するサービスです。 本データベースでは、メタデータの世界標準技術であるセマンティックウエブやResource Description Framework(RDF)と呼ぶ枠組みに基づいて生命科学系データを公開しています。 W3C Dataset Descriptions: HCLS Community Profile HCLSProfile_MataDB_ALL.ttl 理研ライフ系データベース基盤の長期的な方向性に関する提言 (最終報告) 理研のバイオインフォマティクスに関する技術検討を行うバイオインフォマティクス検討委員会内に設置された「データベース作業部会」において、理研のデータベースやメタデータ整備に関
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理研メタデータベース
理研メタデータベースについて 理研メタデータベースは、理研の成果をより広く研究者の方に活用していただくことを目的に、理研の研究者が公開するデータベースのメタデータを体系的に整理して公開するサービスです。 本データベースでは、メタデータの世界標準技術であるセマンティックウエブやResource Description Framework(RDF)と呼ぶ枠組みに基づいて生命科学系データを公開しています。 W3C Dataset Descriptions: HCLS Community Profile HCLSProfile_MataDB_ALL.ttl 理研ライフ系データベース基盤の長期的な方向性に関する提言 (最終報告) 理研のバイオインフォマティクスに関する技術検討を行うバイオインフォマティクス検討委員会内に設置された「データベース作業部会」において、理研のデータベースやメタデータ整備に関
BioSPARQL.org | Broadly Integrated Ontological SPARQL Protocol and RDF Query Language
評価版, 2011年11月19日 理化学研究所 生命情報基盤研究部門 http://www.base.riken.jp/ 動作シナリオクイックリンク 理研マウスENU誘発アレルでクエリビルダを起動する。 使用方法を見る。 生成したsparqlを見る。 1. 概要 BioSPARQLは、RDF/OWLのデータ構造から最適なクエリを作成するためのフレームワークです。従来のSPARQLクエリの文法に基づいたクエリ作成補助ツールとは異なり、BioSPARQLはRDF/OWLのデータセットを論理的に解析し、最適なクエリのひな形をユーザに提示します。ユーザは提示されたひな形にキーワードを入力することで、簡便に最適なクエリを作成することができます。 BioSPARQLはBroadly Integrated Ontological Sparql Protocol and RDF Query Langu
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東京大学学術俯瞰講義：超・利己的な遺伝子を生み出したゲノム科学(1/6)
新元素113番、日本の発見確実に 合成に3回成功 - 日本経済新聞
Download | ARTADE2 予測遺伝子モデル データベース | Semantic Web Ontology Database | RDF/OWL
http://matome.base.riken.jp/
ウェブから新たな情報を生み出す - Research Highlights - RIKEN RESEARCH
https://academic.oup.com/nar/article/39/suppl_2/W533/2506257
Semantic-JSON 仕様書 (第1.2版) | Semantic-JSON: セマンティックウエブデータにアクセスするためのプログラミングインターフェイス | 理研サイネス