Koji Ishiya 研究室
主宰者:Koji Ishiya
金沢大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Ishiya研究室は、生物学的な現象を遺伝子レベルから理解し、実験を通じて検証する研究を幅広く展開しています。古代人類の遺伝情報を解析する古ゲノム研究では、DNA配列解析により過去の人口構造や遺伝的特徴を明らかにしています。また遺伝子工学的手法を用いて、微生物や菌類における特定の遺伝子機能を削除・改変し、その役割を調べることで、産業利用可能な形質の仕組みを解明しています。
特に注力している領域は、油脂を蓄積する微生物の育種と改良です。油脂生産性に関わる遺伝子を特定し、遺伝子発現パターンの変化を追跡することで、微生物内での脂質合成の制御機構を理解しようとしています。さらに、環境条件の変化に応じた微生物の遺伝子発現変動や微生物集団の動態を、統計解析や次世代シーケンシング技術で検出・監視する方法論も開発しています。これらの研究成果は、バイオ燃料生産やバイオ医薬品製造といった産業応用への道を開くものです。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 数学Daisuke Yoneoka 研究室東京大学論文 163 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 純粋数学 +4
- 生化学・分子生物学・遺伝学Hiroki Matsui 研究室University of Tokyo Health Sciences論文 102 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 純粋数学 +2
- 医学Shota Tanaka 研究室東京大学論文 110 件·共通: DNA, 制御, 機械工学, 機械・ロボティクス +8
- 心理学Daisuke Nishi 研究室東京大学論文 176 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 純粋数学 +3
- 物理学・天文学Takashi Mizowaki 研究室Kyoto University Hospital論文 100 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 純粋数学 +3
- 環境科学Masahiro Hashizume 研究室東京大学論文 180 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 純粋数学 +2
- 工学Yoshitaka Miyamoto 研究室東京大学論文 170 件·共通: 脂質, DNA, 制御, 機械工学 +5
- 医学Sachiko Minamiguchi 研究室Kyoto University Hospital論文 100 件·共通: ゲノム, DNA, 純粋数学, 遺伝子 +7
研究成果(17 件)
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbinf.2026.1842658
- [2025] Towards On-Site Paleogenomics: Application and Perspective of Nanopore Sequencing with Ancient DNADOI: https://doi.org/10.64898/2025.12.29.696801
- DOI: https://doi.org/10.64898/2025.12.14.694187
- DOI: https://doi.org/10.1093/bbb/zbae084
- DOI: https://doi.org/10.1093/bbb/zbae107
- DOI: https://doi.org/10.1038/s10038-024-01295-w
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2701/1/012139
- DOI: https://doi.org/10.1080/03014460.2023.2261844
- [2023] LsSpt23p is a regulator of triacylglycerol synthesis in the oleaginous yeast Lipomyces starkeyiDOI: https://doi.org/10.1007/s00253-023-12361-2
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0163319
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00253-022-12277-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-09635-6
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.798010
- [2022] バイオインフォマティクスによる微生物群集解析の新展開DOI: https://doi.org/10.1271/kagakutoseibutsu.60.52
- DOI: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ac3ad6
- DOI: https://doi.org/10.3390/microorganisms9081693
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiosc.2021.01.006
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