Michihiro Araki 研究室
主宰者：Michihiro Araki
立命館大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、情報科学の手法を用いて、食事や健康に関わる複雑な現象を解明する研究を展開しています。特に、医薬品と食品の相互作用、食生活が腸内細菌や代謝に及ぼす影響、そして栄養摂取が疾病予防に果たす役割に焦点を当てています。大規模言語モデルや機械学習アルゴリズムを活用して、散在する学術論文やデータベースから生物学的に重要な知見を自動抽出し、これまで見落とされていた相互作用や代謝物を予測する取り組みを行っています。
同時に、遺伝子工学的アプローチにより、有用な物質生産を実現するための代謝経路の設計と改善も進めています。具体的には、ゲノムスケール解析や酵素機能の予測を通じて、微生物による医薬品前駆体やバイオ燃料などの生産効率を高める研究に取り組んでいます。さらに、日本の大規模疫学データを活用した機械学習モデルの開発により、脳卒中や心臓病などの慢性疾患のリスク予測を実現し、公衆衛生の向上に貢献することを目指しています。これらの研究は、データ科学と実験生物学を統合し、健康寿命の延伸に資する知識を生み出すことを目標としています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（38 件）
- DOI: https://doi.org/10.4327/jsnfs.79.225
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu18060906
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0340579
- [2025] Genome-scale prediction of gene ontology from mass fingerprints reveals new metabolic gene functionsDOI: https://doi.org/10.26508/lsa.202403154
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu17142278
- DOI: https://doi.org/10.1080/19490976.2025.2514137
- [2025] Large language models and questions from older adults: a human and machine-based evaluation studyDOI: https://doi.org/10.1007/s44163-025-00267-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nbt.2024.08.311
- DOI: https://doi.org/10.2196/68066
- DOI: https://doi.org/10.1108/nfs-04-2024-0138
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- [2025] Prediction of depressive disorder using machine learning approaches: findings from the NHANESDOI: https://doi.org/10.1186/s12911-025-02903-1
- DOI: https://doi.org/10.1145/3761712.3761763
- DOI: https://doi.org/10.1128/aem.02270-25
- DOI: https://doi.org/10.1111/bcp.16032
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foohum.2024.100427
- DOI: https://doi.org/10.1080/09286586.2024.2383285
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcdd11070207
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12934-024-02453-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foohum.2024.100330
- [2024] Development of a Machine Learning Model for Classifying Cooking Recipes According to Dietary StylesDOI: https://doi.org/10.3390/foods13050667
- DOI: https://doi.org/10.1161/str.55.suppl_1.wp266
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbad173
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-023-02303-3
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu15183937
- DOI: https://doi.org/10.3390/microorganisms11081892
- DOI: https://doi.org/10.3390/biology12060795
- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering10060636
- DOI: https://doi.org/10.1186/s41110-023-00200-3
- DOI: https://doi.org/10.1108/bfj-09-2022-0780
- DOI: https://doi.org/10.1186/s41110-022-00163-x
- DOI: https://doi.org/10.2196/40404
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.2c03287
- [2022] Machine learning discovery of missing links that mediate alternative branches to plant alkaloidsDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-28883-8
- DOI: https://doi.org/10.1021/acssynbio.1c00234
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261654
- DOI: https://doi.org/10.1002/biot.202000443
- DOI: https://doi.org/10.60692/pznd2-e8d15
- DOI: https://doi.org/10.1093/synbio/ysab012
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