Takeyuki Tamura 研究室

主宰者：Takeyuki Tamura
京都大学・Kyoto University Institute for Chemical Research

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、微生物を用いた物質生産の効率化に向けた計算機科学的アプローチに取り組んでいます。特に、細胞の成長と目的の代謝物の生産を同時に達成する「成長連動生産」という戦略に焦点を当てています。そのために、細胞内の化学反応ネットワークを数学的に表現した制約条件付きモデルを用い、どの遺伝子を削除すれば所望の物質が効率的に作られるかを計算により予測する手法を開発しています。 従来の遺伝子削除候補の探索には膨大な計算時間が必要であるという課題に対し、本研究室は複数のアプローチで解決を図っています。機械学習により遺伝子削除パターンを直接予測する方法、データベースから既知情報を活用して探索空間を圧縮する方法、そして成長と生産のバランスの比率に基づいて効率的に最適戦略を同定するアルゴリズムなど、段階的に改善された手法を提案しています。また、反応ネットワークの最適化や複数ネットワークの統合にも対応する汎用的なツール群を構築しており、これらは微生物による医薬品や燃料などの有用物質製造の産業応用に貢献することが期待されます。

※ 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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