Yusuke Imoto 研究室

主宰者：Yusuke Imoto
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、高次元データの統計解析と位相的データ解析の手法開発を軸に、生命現象の解明に取り組んでいます。特に単一細胞遺伝子発現解析（単細胞RNA-seq）などの大規模で高次元な生物データに対して、技術的ノイズや外れ値を除去し、隠れた生物学的構造を抽出する方法を開発しています。高次元データ処理の際に生じる統計的課題に対して、理論的な背景を持つ新しいアルゴリズムを構築することが中心的なアプローチです。 位相幾何学的手法の応用も重要な研究テーマです。持続ホモロジーという位相的特徴を捉える手法を、画像解析や細胞軌跡の推定に活用しています。膜画像の自動分割やフローサイトメトリーデータの解析において、この手法に基づく実用的なツールを開発・公開しており、パラメータ調整が直感的で堅牢な特徴があります。これらの理論的な枠組みと実装は、生物医学の様々な問題に適用可能な基盤となっています。 さらに本研究室は、開発した解析手法を実際の生物学的課題に応用する研究も展開しています。腸幹細胞の加齢に伴う変化、免疫細胞の分化過程、植物の開花制御など、多様な生命現象について、複数の層次のデータを統合して細胞の状態や機能を解明する研究を行っています。このように、データ解析手法の基礎理論から生物応用まで、一連の研究を通じて学際的な貢献を目指しています。

※ 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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