Yukako Tohsato 研究室

主宰者：Yukako Tohsato
立命館大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Tohsato研究室は、生命現象の複雑なデータから隠れたパターンや規則性を見つけ出すことに取り組んでいます。主な研究対象は、微生物の代謝ネットワークと脳神経系の発生・構造です。これらの生命現象を理解するために、統計解析や機械学習、計算モデリングなどの情報科学的手法を駆使しています。 微生物の研究では、遺伝子削除戦略の最適化や時系列データからの代謝経路推定に取り組んでいます。特に、微生物の効率的な物質生産を実現するための遺伝子操作方法の開発や、環境条件下での遺伝子機能の依存性解析を行っています。また大気中の微粒子に付着する微生物群集と化学成分の関係についても調べており、環境との相互作用を総合的に理解しようとしています。 神経系の研究では、脳画像データの自動解析と三次元復元に注力しています。ニューロン誕生日の情報をもとに神経細胞を分類し、その脳内での立体的位置を可視化するシステムを開発しました。さらに機械学習を用いて線虫やマウス脳画像の異常検出や領域分割を行い、発生過程における神経細胞の表現型変化を定量的に捉えています。これらのデータを共有・再利用できるプラットフォーム構築にも力を入れており、生物画像データの オープンサイエンスの推進を目指しています。

※ 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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