Kimihito Ito 研究室
主宰者：Kimihito Ito
北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、感染症の流行動態と遺伝的多様性の進化を定量的に解析する研究を展開しています。主な対象は、新型コロナウイルスや季節性インフルエンザなどのウイルスです。これらのウイルスは頻繁に遺伝的変異を起こし、新たな変異株が次々と出現します。研究室では、遺伝配列データと患者数の時間推移データを組み合わせ、どの変異株がより感染しやすいのかを相対的な感染再生産数という指標で評価し、将来の変異株の置き換わり動向を予測する手法を開発しています。
具体的には、ウイルスの全ゲノム配列情報を解析し、変異株ごとの感染力や世代時間を推定するための数理モデルと計算ツールを構築しています。これにより、新しい変異株がどの程度の速さで既存の株に取って代わるのかを事前に予測することが可能になります。同時に、ウイルス以外の感染症や環境汚染物質への曝露が健康に与える影響についても、流行疫学的手法や遺伝的解析を用いて検討しています。データ駆動的なアプローチにより、感染症対策の意思決定に必要な定量的情報を提供することが研究室の目標です。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
- 数学Hiroshi Nishiura 研究室京都大学論文 100 件·共通: 再生, 行動, ウイルス, 感染症 +9
- 生化学・分子生物学・遺伝学Miki Nagao 研究室京都大学論文 100 件·共通: ウイルス, ゲノム, 感染症, 微生物 +10
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研究成果（21 件）
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.04.22.26351531
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0336587
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102440
- DOI: https://doi.org/10.1103/ddvn-8c9n
- DOI: https://doi.org/10.1128/jvi.01995-23
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11869-024-01599-y
- DOI: https://doi.org/10.1128/spectrum.03831-23
- DOI: https://doi.org/10.1128/spectrum.01193-24
- DOI: https://doi.org/10.32526/ennrj/22/20230335
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-37541-6
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- [2023] Link prediction on bipartite networks using matrix factorization with negative sample selectionDOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0289568
- [2022] Predicting the Trajectory of Replacements of SARS-CoV-2 Variants Using Relative Reproduction NumbersDOI: https://doi.org/10.3390/v14112556
- DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2022.754255
- DOI: https://doi.org/10.1111/eva.13426
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2022.05.045
- DOI: https://doi.org/10.3934/mbe.2022418
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmv.27560
- [2021] Predicted dominance of variant Delta of SARS-CoV-2 before Tokyo Olympic Games, Japan, July 2021DOI: https://doi.org/10.2807/1560-7917.es.2021.26.27.2100570
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80537-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/ve/veab049
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