Yasubumi Sakakibara 研究室
主宰者：Yasubumi Sakakibara
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、生命現象を理解・制御するために、計算機科学と生物学を融合させた研究を展開しています。DNAやRNA、タンパク質などの生命情報の構造と機能を、深層学習などの機械学習手法を用いて予測・解析することが中核的なテーマです。具体的には、RNA二次構造の予測、生物学的配列からの重要な情報パターン抽出、タンパク質と化合物の相互作用予測など、従来の計算生物学的手法と現代的なAI技術を組み合わせたアプローチに取り組んでいます。
また、医療応用にも積極的に取り組んでいます。機械学習を利用して大規模データベースから新規医薬品の候補化合物をスクリーニングする研究や、日常的な検査値から疾患を診断する判別モデルの開発、超音波画像から臓器の異常を自動検出するシステムの構築など、実際の患者診断や創薬に役立つシステムの実装を目指しています。さらに、腸内微生物叢と宿主遺伝子の相互作用、花弁発達の時間的な遺伝子発現変化といった複雑な生命現象を、ネットワーク解析やトランスクリプトーム解析によって包括的に理解する研究も進めています。
※ 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（23 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1093/bbb/zbaf008
- DOI: https://doi.org/10.1093/pcp/pcaf108
- DOI: https://doi.org/10.1128/msystems.01405-23
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42004-023-01054-6
- [2023] Automatic Detection and Measurement of Renal Cysts in Ultrasound Images: A Deep Learning ApproachDOI: https://doi.org/10.3390/healthcare11040484
- DOI: https://doi.org/10.1109/tqe.2023.3293562
- DOI: https://doi.org/10.3390/genes13112155
- DOI: https://doi.org/10.1109/jetcas.2022.3200837
- DOI: https://doi.org/10.1128/msystems.00520-22
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- DOI: https://doi.org/10.3390/genes13081330
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-022-00071-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/nargab/lqac012
- DOI: https://doi.org/10.1039/d2cc01759h
- DOI: https://doi.org/10.3390/life11111135
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00935-6
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13321-021-00513-3
- [2021] Performance of a deep learning-based identification system for esophageal cancer from CT imagesDOI: https://doi.org/10.1007/s10388-021-00826-0
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-020-03737-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-21194-4
- [2021] Hamster PIWI proteins bind to piRNAs with stage-specific size variations during oocyte maturationDOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkab059
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbab039
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