Songling Li 研究室
主宰者：Songling Li
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Songling Li研究室は、複数の学問領域にわたる問題解決に取り組んでいます。主要な研究テーマは、地震波の数値解析、感染症と免疫応答、材料科学の三つの領域に分かれています。
地震探査分野では、地下の物理的性質を推定する逆解析問題を研究対象としています。特に、地層内での波動の減衰を適切に扱う手法開発に注力しており、有限差分法やスペクトル法といった数値計算手法を組み合わせたアプローチを採用しています。これにより、より正確な地下構造の可視化を実現することを目指しています。
生命科学分野では、ウイルス感染と宿主免疫系の相互作用を多角的に解析しています。血液中の免疫細胞や抗体の遺伝情報をシーケンシングし、機械学習により疾患状態を検出する手法を開発する一方で、新興ウイルスに対する抗体の産生機構や、一部の抗体が感染を増強するメカニズムを分子レベルで明らかにしています。さらに、細胞から分泌される小型の膜小胞を薬物送達キャリアとして利用し、急性肺障害などの治療応用を検討しています。
このほか、二次元ナノシートを用いた新規熱電材料の開発にも取り組んでおり、環境調和型の合成法と物性評価を通じて、廃熱発電への応用可能性を探索しています。
※ 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（28 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1093/jge/gxaf016
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2025.3639288
- DOI: https://doi.org/10.3390/microorganisms13122793
- DOI: https://doi.org/10.4028/p-o7wlqa
- DOI: https://doi.org/10.54097/m0kq2b09
- DOI: https://doi.org/10.1002/smsc.202400606
- DOI: https://doi.org/10.26508/lsa.202402774
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfca.2024.107111
- DOI: https://doi.org/10.1093/jge/gxae124
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- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbae431
- DOI: https://doi.org/10.3390/molecules28196838
- DOI: https://doi.org/10.3390/v15122421
- DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202306156
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2580/1/012038
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.immuni.2023.06.013
- [2022] CiDRE <sup> </sup> M2c Macrophages Hijacked by SARS-CoV-2 Cause COVID-19 SeverityDOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4281074
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12551-022-01031-8
- DOI: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.abn7737
- DOI: https://doi.org/10.1126/scisignal.abm5011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2022.114280
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4010990
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2022.100633
- [2022] AbAdapt: an adaptive approach to predicting antibody–antigen complex structures from sequenceDOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbac015
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.11.001
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2026184118
- [2021] Ultra-high thermoelectric performance in SnTe by the integration of several optimization strategiesDOI: https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2021.100350
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.05.032
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