ヒトゲノムのドラフト配列をはじめ、数多くの生物種で全ゲノム塩基配列決定が終了したが、そのいずれにおいても半分の遺伝子は機能未知のままであり、ゲノムの情報から生物的意味を解釈し有用性を見いだす情報技術が確立されなければならない。本研究計画はこのようなゲノム研究の流れに対応し、ゲノム情報に基づく生物学の知識の体系化と、新しい情報技術によるゲノムの機能予測法の開発を大きな研究目的としてきた。とくに、ゲノム解析がもたらす遺伝子カタログすなわち生命系の部品の情報から、生命系の機能に関するシステムレベルの情報がいかに解読できるのか、その情報構築原理を理解し、実際のゲノムの解析に適用することを目指してきた。主要な研究成果は以下の通りである。(1)代謝系や制御系など、生命現象のシステム的側面をタンパク質間相互作用のネットワークして表現し、ゲノムの情報と統合したデータベースKEGGを開発した。KEGGを用いてこれまで全ゲノムが決定されたすべての生物種(約50種類)のネツトワーク予測と機能アノテーションを行った。(2)文献中のテキストとして表現された専門知識を抽出する情報技術を開発し、タンパク質名や相互作用の辞書作成を行った。(3)遺伝子発現プロフィールの変化からその背後にある遺伝子ネットワークを予測する方法の開発を行い、酵母等のマイクロアレイによる発現プロフィールの解析を行った。(4)遺伝子疾患に関するデータベースの構築を継続し、また情報収集・管理のためのインターネット技術の開発と実用化を行った。なお、本研究の成果はゲノムネットサービス(http://www.genome.ad.jp)として国際的に提供している。