ウイルスはヒトの体内をはじめとする地球上の様々な場所に存在し、バイロームを構成する。このバイロームを解析するのにはメタゲノムデータまたはメタトランスクリプトームデータを用い、バイオインフォマティクス技術を駆使したウイルスゲノムの網羅的探索が必要となる。ウイルスゲノムの探索には既知のウイルスゲノム配列を基にした相同性検索に加え、近年では様々な手法が用いられるようになった。さらに、こうして探索された多数のウイルスゲノムを基に、バイロームを構成するウイルス組成や宿主との関連性が調べられている。本稿ではウイルスの探索とバイローム解析に使われるバイオインフォマティクス解析手法を紹介し、バイローム研究結果の概要や問題点などを概説する。

ゲノムの違いを診断や治療方針決定に活用するゲノム医療が臨床に実装され、身近なものになっている。ゲノム医療では、ゲノム解析で検出されるゲノムの違いに対し、臨床的な解釈を行うことが重要となる。この解釈にはゲノムデータベースが活用されている。一方、これまでに蓄積されているゲノムデータには民族集団の偏りがあることが指摘されており、様々な地域でゲノムデータの多様性を高めるための取り組みが進められている。本稿では、ゲノム医療の背景と解析の流れ、検出されるバリアントをどのように解釈し医療に応用していくのについて概説するとともに、日本におけるゲノム医療促進のための取り組みについて紹介する。

2015年以降、急速に発展してきたクライオ電子顕微鏡（cryo-Electron Microscopy, cryo-EM）は、タンパク質やDNA、RNAといった生体分子の三次元構造の解析において、欠かすことのできない技術となっている。一方、最近では人工知能や深層学習、画像認識技術などの計算科学の手法が多くの科学分野で適用され、著しい成果を挙げている。最近ではこれら2つの技術の発展と融合により、生体分子の研究の基礎である構造生物学は、急速に大きく進展している。本総説では、まずクライオEMの背景と基本的な技術を紹介し、さらに利用可能なデータベースやデータ構造についても紹介する。その後、クライオEMデータにおける深層学習の適用について、特に生体分子構造の解析に焦点を当て、筆者らの研究グループが開発したプログラムを中心に紹介する。