次世代シーケンサーを始めとする計測機器の進歩により、多様な生命データが蓄積しており、これらの網羅的なデータから生物学的に有用な情報を抽出するバイオインフォマティクス技術の重要性が高まっています。駆使することで、ぱっと見では分からない、データに潜む生物学的真実の発見を目指しています。前半部分ではRNAの二次構造解析について取り上げます。生体分子モデルの中でも、RNA二次構造の計算モデルは特にうまくいくモデルです。このモデルでは、生化学者により測定されたエネルギーパラメータに基づき、天文学的数の二次構造候補を網羅的に評価できます。私達はこの二次構造モデルを駆使して、RNA結合タンパク質結合サイト周辺のRNA二次構造モチーフを推定する技法を開発しています。後半部分では、微分方程式による生物モデリングをデータ駆動型研究に活かす技法の開発について紹介します。次世代シーケンサーの登場により、分子レベルの生命データは爆発的速度で蓄積しています。それらミクロスケールのデータから、生体組織の性質や個体の振る舞いを予測することはあまり出来ていません。これは現在のバイオインフォマティクスがまだ浅いレベルのデータ解析に留まり、複雑で多階層の生命システムを上手くモデル化できないことが一つの原因だと考えられます。そこで私達は、データから支配微分方程式を自動推定する機械学習技術の開発に取り組んでいます。応用例として、一細胞シーケンシングと人工進化実験のデータ解析について取り上げます。