近年，観測された遺伝子発現のタイムコースデータから遺伝子間の相互作用を推定する遺伝子ネットワーク推定が，生命情報科学における最重要課題の一つとして注目を集めています．S-systemは，べき乗則に基づく非線形連立微分方程式であり，さまざまな振舞いを示す遺伝子ネットワークを表現する能力を持ちます．S-systemを用いた遺伝子ネットワークの推定は，S-systemにより計算されたタイムコースデータと観測されたタイムコースデータの誤差がある許容値以下になるという条件を満たすS-systemのシステムパラメータを発見する探索問題として定式化されます．本問題は，高次元，多峰性，非線形性が強いため，非常に困難な探索問題であることが知られています．その上，ネットワーク構造を唯一に決定することができないという困難さがあります．

これまで，小野研究室では，ネットワーク構造とそれに付随するパラメータの探索を明示的に分離したNSS-EA (Network-Structure-Search Evolutionary Algorithm)を提案し，少ない観測データから，真の構造を含む満足構造集合を効率よく求めることに成功しました．

現在，さらに探索効率の高いアルゴリズムの開発を行っています．