データのための柔軟な統計解析手法の構築」(特に、オミックスデータの解析手法の提案)と「動植物の分子・個体・集団レベルのシステム解明を目指す統計解析手法の構築」(例えば、農畜産データの統計解析)について、以下の9件の研究を主に行った。[オミックスデータの統計解析]:(1)前年度に引き続き、特徴的な遺伝子発現パターンを高速、かつ、効率的に検出する統計手法を提案し、実データに適用中である。(2)(1)に関連した統計手法を提案し、microRNAやメタボロームデータに基づいた疾患の高精度な診断・診断マーカーの検出を検討中である。(3)前年度に引き続き、時系列で観測された遺伝子発現量に基づき、遺伝子選択を行うための回帰モデルを提案し、生物統計学分野の学術雑誌に投稿中である。[農畜産データの統計解析について]:前年度からの引き続きで、(4)乳牛の分娩事故や(5)健康管理のデータの解析に関する研究、(6)長イモの形状モデリングの研究を継続中である。乳牛の受胎率データへの回帰モデルの適用と(8)細菌の参照配列の研究について、関連する論文がそれぞれ学術雑誌に掲載された。今年度新たに、(9)乳成分から乳牛の疾病を判定する回帰モデルの適用を考えた。関連する論文を獣医学分野の学術雑誌に投稿中である。「研究実績の概要」に挙げたように、本研究の3つのテーマのうち2つについて、9件の研究を行った。それぞれの研究では、手法の提案や実データへの適用がおおむね終了している。2編の論文が学術雑誌に受理され、4編の論文を投稿中、数編の論文を投稿準備中である。4件の学会発表を行った。論文を学術雑誌に投稿する。