Canh Hao Nguyen 研究室

主宰者：Canh Hao Nguyen
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、生物学的な配列データと機械学習を組み合わせ、医学や微生物学における重要な予測課題に取り組んでいます。タンパク質配列から機能部位を予測する際に、従来の方法では捉えきれない立体構造の情報を活用するため、構造予測モデルから得られる高次元の特徴表現を用いた新しい手法を開発しています。また、生物学的機能と遺伝子配列を結びつけるデータベースの自動注釈を、深層学習により高速化する枠組みも構築しており、大規模なゲノムデータの処理を可能にしています。 医学応用では、機械学習を用いて疾患の臨床的特徴を解明する研究を進めています。慢性副鼻腔炎などの疾患において、患者データから重要な特徴を抽出し、医学的解釈性を損なわない予測モデルの開発に注力しています。さらに、薬物相互作用の予測にはグラフニューラルネットワークなど高度なネットワーク解析手法を適用し、複雑な相互関係を学習する方法を研究しています。 微生物ゲノムの大規模解析も主要な研究領域です。抗菌薬耐性菌の遺伝的特性を調査・監視するため、数千の細菌ゲノムを効率的に処理できる解析パイプラインとツールを開発し、ゲノム間の共通特性と多様性を明らかにすることで、耐性の予測と理解を目指しています。

※ 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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