Kozo

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構kozo造"は文献データをマイニングし、遺伝子・化合物・疾患の関連性情報をもったデータベースです。
文献をバイオインフォマティックでマイニングすることの特徴は"客観的でかつ短時間に評価できる"ということです。たとえば、創薬目的の遺伝子にどのような化合物や疾患が強く関連しているかを知るときに"文献"を参考にします。このときに短時間で人間の目で見ることができる論文の数は数限られています。バイオインフォマティックを使えば確実に数百万以上の文献データを計算機が読み、その遺伝子に関連の強い化合物や疾患を短時間に抽出できます。

"構kozo造"がもつ文献の検索は、単なるキーワードサーチではなく、検索結果を関連の強い順にランキング表示します。つまり、研究目的の遺伝子に関連する化合物を検索すると、その遺伝子と化合物が強く関与する順に表示する機能を持っています。遺伝子、化合物、疾患とどのキーワードからでもお互いを検索できることが特徴です。

現在、"構kozo造"はヒト遺伝子で約15000に関する文献データベース約1600万件の中から数千の疾患、数万の化合物をマイニングし、それぞれを関連づけたデータベースです。
このデータベースを利用すれば、遺伝子・化合物・疾患のどの方向からでもお互いが瞬時に検索できるデータベースです。

さらに、タイムスケールでの分析が可能です。目的の遺伝子と化合物や疾患の関連を年毎に集計し、関連データの出版推移を客観的に確認することができます。たとえば、ある化合物の研究はまだまだ多くなされているのに、その化合物と遺伝子を関連付けた研究を見てみると近年、グラフが下向きになっているような場合、その化合物は別の遺伝子に注目されはじめている傾向があることが客観的に判断できます。このような情報を客観的に判断できるデータベースとデータベースの作成アルゴリズムを提供するのが"構kozo造"です。