Tianyi Shi 研究室

主宰者：Tianyi Shi
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複数の生物学的情報（多くの場合、遺伝子発現、タンパク質、臨床データなど）を統合し、がんなどの疾患の多様性を理解する研究に取り組んでいます。特に、患者や細胞の集団の中に見られる多様な特性や反応パターンを捉えることに注力しており、免疫療法への反応の違い、がんの亜型分類、神経変性疾患の分子メカニズムなど、臨床的に重要な変動を詳細に解析しています。 手法としては、解釈可能性を持つ機械学習手法（特にSHAPという説明可能性評価フレームワークと教師あり学習）と深層学習（変分オートエンコーダー、グラフニューラルネットワークなど）を組み合わせ、複雑な多次元データから最も重要な特徴を抽出・統合します。これにより、ノイズを含む大規模データから生物学的に意味のある情報を見分け、患者や細胞の個々の違いに対応した治療戦略の開発につながる知見を導きます。 また同研究室は、個別の生物学的現象のメカニズム研究も並行して実施しており、タンパク質の凝集過程や遺伝子発現の調節機構など、基礎的な分子生物学的プロセスの理解を通じて、疾患理解の基盤を構築しています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（14 件）

続きを表示（残り 4 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。