Satoshi Okada 研究室
主宰者：Satoshi Okada
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Okada研究室は、大きく分けて二つの研究領域に取り組んでいます。一つは酵母の細胞生物学と遺伝学です。酵母細胞がどのように環境ストレスに適応するのか、特に外部の浸透圧が熱耐性にもたらす影響を調べています。また、CRISPR遺伝子編集技術を活用して、酵母ゲノム内の繰り返し配列の増減メカニズムを解明し、その変動を引き起こすための新しい方法を開発しています。このアプローチにより、遺伝子の機能的複製がいかに進化や適応に寄与するのかを理解しようとしています。
もう一つの柱は、穀物の農学分野です。イネやソルガムなどの作物において、形質を制御する複数の遺伝子座の相互作用を調査し、その遺伝的基盤を明らかにしています。高密度な遺伝地図の作成や、異なる品種間の交雑における雑種強勢（ヘテロシス）の遺伝学的メカニズム解析を通じて、農業形質の改良に貢献する知見を蓄積しています。
これら一見異なる研究は、いずれも「生物がいかに遺伝的多様性や環境応答を通じて変化・適応するか」という根本的な問いに向かっています。細胞レベルの詳細な観察から、農作物といった実用的な対象まで、様々なスケールと手法で、生命現象の多様性と普遍性を探求しています。
※ 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)
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研究成果（27 件）
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.04.23.720099
- DOI: https://doi.org/10.1109/cscloud66326.2025.00008
- [2025] Long-read plasmid sequencing strategy for evaluating intrinsic instability of tandem gene arraysDOI: https://doi.org/10.17912/micropub.biology.001582
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-23675-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100811
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceet65156.2024.10913535
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100610
- DOI: https://doi.org/10.1109/icspis63676.2024.10812623
- [2023] Efficient Matching Algorithms between Logs and Indicators for Automatic Incident Response SystemDOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.279
- [2023] Automated Mapping Method for Sysmon Logs to ATT&CK Techniques by Leveraging Atomic Red TeamDOI: https://doi.org/10.1109/icspis60075.2023.10343783
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- [2023] Detection of XSS Attacks with One Class SVM Using TF-IDF and Devising a Vectorized VocabularyDOI: https://doi.org/10.1109/icoco59262.2023.10397619
- DOI: https://doi.org/10.3390/plants12040929
- DOI: https://doi.org/10.1246/cl.220486
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.802
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.537
- [2022] GET pathway mediates transfer of mislocalized tail-anchored proteins from mitochondria to the ERDOI: https://doi.org/10.1083/jcb.202104076
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco56118.2022.10031702
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco56118.2022.10031837
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco56118.2022.10032036
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco56118.2022.10031822
- DOI: https://doi.org/10.1109/ithings-greencom-cpscom-smartdata-cybermatics53846.2021.00022
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco53166.2021.9673497
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco53166.2021.9673536
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoco53166.2021.9673566
- DOI: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab304
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp52413.2021.00055
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