Tatsuya Akutsu 研究室
主宰者：Tatsuya Akutsu
京都大学・Kyoto University Institute for Chemical Research
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Akutsu研究室では、複雑なネットワークや数列、分子構造などの情報を数学的・計算的に解析し、生命現象や化学物質の性質を予測・設計する研究を行っています。特に生物ネットワーク（遺伝子制御ネットワークやタンパク質相互作用ネットワークなど）の構造と機能を理解するための理論的手法の開発、および機械学習と最適化計算を組み合わせた逆設計問題への取り組みに重点を置いています。
研究の主な手法は、グラフ理論に基づく記述子の設計、ニューラルネットワークの能力評価、および混合整数計画法（MILP）による数学的な最適化です。これらのツールを用いて、時系列データの類似性測定、遺伝子配列内のRNA処理サイトの予測、化学物質の分子構造推定など、様々な生命現象や物質設計の問題に対応しています。また、神経回路網の制御性やネットワークの最小支配集合といった理論的課題も追究しており、基礎理論と応用との連携を重視しています。
これらの研究を通じて、複雑なシステムをより正確に記述し予測するための汎用的な計算手法を開発することで、創薬や材料設計といった実践的な応用へも貢献する姿勢が特徴です。
※ 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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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-88295-4
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbab184
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