我々が開発した「一括学習型自己組織化マップ法BLSOM」を用いて、世界各地で採取された全てのA型インフルエンザ株について、各株の塩基配列の特徴を指標に一枚のマップ上で分類・可視化を可能にする。インフルエンザウィルスの塩基配列は速い速度で変化しているが、BLSOMを用いた予備的な解析は、新型インフルエンザの塩基配列が変化して行く方向が、一部ではあるが予測可能なことを示している。変化方向を予測出来れば、事前準備や予防措置に関して貴重な情報を提供できる。更には、ヒトで流行を起こす可能性のある高病原性の鳥インフルエンザ株について、地球規模での危険地域予測にも貴重な情報を提供できる。多様な宿主から分離されるウィルス株の多量な配列情報の全体を対象に、申請者らが開発したゲノム情報解析手法を用い、宿主との適合性に関しての新規視点での解析を行い、宿主を変えたことで起きるウィルスのゲノム配列の変化方向の予測法を確立する。