分子生物学実験手法のハイスループット化によって、多くの生物種におけるゲノム解読が進展すると共に、トランスクリプトームやメタボロームなどの多様なオミックス情報が急速に蓄積している。これらの大規模オミックス情報を包括的に活用することによって、生命体の全貌を俯瞰し、表現型を決定する機構やその重要因子の同定が促進される。システムズ・バイオロジーと称される、この大規模オミックス情報の統合解析手法は、複雑な要因が相互に関わる「ゲノム・遺伝子相関」の機構を解明する上で極めて効果的となる。
本研究では、ゲノム・遺伝子相関機構の解明を加速化するために、大規模オミックス情報解析基盤を確立し、ゲノム・遺伝子相関情報を効率的に抽出するためのWebデータベース基盤を整備する。この目標達成のために、以下の研究を実施する。

（1）植物界の遺伝子の大規模ファミリー分類
　主要モデル植物などのオミックス情報を収集し、遺伝子の配列相同性や発現パターン、関与する代謝パスウェイなど様々な視点から遺伝子を分類する。マイクロアレイ実験や高速シーケンサーからの遺伝子発現データが利用可能な場合には、大規模・網羅的な発現ネットワークを構築し、発現制御などに関わる遺伝子を探索する。ここで、発現ネットワークは、既に開発した統計手法を適用することによって、迅速な解析・構築を可能とすると共に、結果の解釈を容易とするための視覚化を行う。
（2）知識情報を実装したゲノム・遺伝子相関Webデータベース構築
　上記の大規模オミックス情報解析から得られた結果をWebデータベースに実装し、ゲノム・遺伝子相関に関連する情報を統合する。また、文献テキスト情報を用い、遺伝子機能などに関する知識情報の抽出と実装を目指す。