Yuxuan Pang 研究室

主宰者：Yuxuan Pang
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、生物学的な配列データや画像データに対して機械学習・深層学習の手法を適用し、医学や生命科学上の課題を解決することを目指しています。主な研究対象は、抗菌性ペプチドや抗がん性ペプチドなどの生理活性ペプチドの機能予測、がん関連の遺伝子異常やタンパク質修飾の解析、微生物群集中の特定微生物の検出などです。これらの課題に対して、DNA配列やアミノ酸配列を画像化する手法や、Transformer型ニューラルネットワーク、カプセルネットワークといった先進的なニューラルネットワークアーキテクチャを活用した予測モデルの開発を行っています。 さらに、生物学的データベースの構築・統合も重要な活動です。抗菌性ペプチドに関する情報を網羅的に集約したデータベースや、タンパク質の化学的修飾に関する大規模データベースを整備し、それらを公開リソースとして提供しています。これらのデータベースには、実験的に検証された大量の情報や、構造予測結果が含まれており、臨床応用や基礎研究を支援する基盤となっています。このように、計算手法によるデータ解析と、検証済み情報の体系的な統合を両輪とすることで、薬剤耐性菌対策やがん治療への貢献を目指しています。

※ 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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