Xiucai Ye 研究室
主宰者:Xiucai Ye
筑波大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Xiucai Ye研究室は、機械学習と深層学習を生命科学の幅広い問題に応用する研究を展開しています。主たる関心は、医薬品開発に関わる分子・ペプチドの性質予測や、がんなどの疾患メカニズムの解明です。特に、タンパク質と薬物分子の相互作用、ペプチドの膜透過性や毒性、抗菌性ペプチドの設計といった課題に取り組んでいます。これらの問題は従来、時間と費用がかかる実験的検証が必要とされていましたが、計算機予測によって迅速かつ効率的にスクリーニングできる手法の開発を目指しています。
手法としては、事前学習済みのタンパク質言語モデルや大規模言語モデルと、グラフニューラルネットワーク、変分自己符号化器、拡散モデルなどの先進的な深層学習技術を組み合わせています。分子データは化学構造、アミノ酸配列、画像情報など複数の表現形式から特徴を抽出する多模態学習のアプローチを採用しています。また、マルチオミクスデータからのがん亜型分類や遺伝子発現解析など、生物医学的な大規模データを統合・解析する研究も進めており、臨床応用を想定した実践的な知見を得ることに注力しています。
さらに、プライバシー保護を考慮した分散学習や、交通予測・感染症予測といった社会的課題への応用研究も並行して行われています。これら多岐にわたるテーマを通じて、同研究室は計算手法による科学的発見と社会への実装を橋渡しする研究拠点としての役割を果たしています。
※ 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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研究成果(75 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3704841
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2026.115183
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf376
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2025.104910
- [2025] Deciphering cancer therapy resistance via patient-level single-cell transcriptomics with CellResDBDOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-08457-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3594026
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-13417-1
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12915-025-02329-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11227970
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3573280
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2025.3561846
- [2025] Spatio-temporal epidemic forecasting using mobility data with LSTM networks and attention mechanismDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-94089-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2025.03.007
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12915-025-02166-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3543289
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-025-00982-3
- DOI: https://doi.org/10.1093/comjnl/bxaf129
- DOI: https://doi.org/10.47852/medin42022049
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108181
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm62325.2024.10821783
- DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.2527
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2024.11.013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jisa.2024.103915
- DOI: https://doi.org/10.1093/comjnl/bxae118
- [2024] Mapping autophagy-related membrane contact site proteins and complexes with AutoMCS NavigatorDOI: https://doi.org/10.1080/15548627.2024.2394291
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-06202-w
- DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202470129
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2024.05.029
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae297
- DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202400009
- DOI: https://doi.org/10.2174/0115748936285493240307071916
- DOI: https://doi.org/10.47852/bonviewmedin42022049
- DOI: https://doi.org/10.2174/0115748936278884240102094058
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2024.3447773
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2024.130659
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12915-023-01596-0
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- [2023] Multi-omics clustering based on interpretable and discriminative features for cancer subtypingDOI: https://doi.org/10.1109/bibm58861.2023.10386005
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107762
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- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad627
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2023.102845
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.09.001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107223
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme55011.2023.00154
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn54540.2023.10191682
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2023.168116
- DOI: https://doi.org/10.1093/bfgp/elad012
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13638-023-02233-8
- [2023] Bidirectional k-nearest neighbor spatial crowdsourcing allocation protocol based on edge computingDOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1244
- DOI: https://doi.org/10.1145/3587716.3587718
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.02.005
- DOI: https://doi.org/10.3233/ida-216240
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbac545
- [2022] Enhanced Authenticated Key Agreement for Surgical Applications in a Tactile Internet EnvironmentDOI: https://doi.org/10.3390/s22207941
- [2022] ToxinMIDOI: https://doi.org/10.1145/3538641.3561492
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- DOI: https://doi.org/10.3390/e24091172
- DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2022.952649
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.06.006
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104049
- DOI: https://doi.org/10.1145/3529836.3529904
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17767-y
- [2022] Distortion-free PCA on sample space for highly variable gene detection from single-cell RNA-seq dataDOI: https://doi.org/10.1007/s11704-022-1172-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892958
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac048
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbac059
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3149117
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533825
- DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.663572
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbab041
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