Farzana Rahman 研究室
主宰者：Farzana Rahman
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Rahman研究室は、計算生物学の教育資源と環境問題の解決に取り組む多領域的な研究室です。主な研究は、オンライン百科事典をはじめとする開かれた教育プラットフォームの整備と、機械学習や人工知能を活用した現実の課題解決の二つの柱で構成されています。
教育資源の充実化に関しては、計算生物学の分野に属する記事の質と量を、特に非英語圏で向上させることを目指しています。言語の壁による学習機会の不平等を減らすため、学生や研究者が協働で教育コンテンツを改善・作成するプロジェクトを推進しており、スペイン語版などの拡充に成功しています。
同時に、環境課題への応用研究も活発です。気候変動に対応するため、二酸化炭素の回収と有用物質への変換技術の開発や、汚染水処理、大気質の監視予測などに取り組んでいます。これらの研究では、機械学習モデルを活用して低コストセンサーの精度を向上させたり、深層学習によって大規模な医療画像データから疾患関連の特徴を自動抽出したりするなど、計算手法を実践的な問題解決に応用しています。このように、教育と応用研究の両面で、計算科学が社会に貢献する道を開拓している研究室です。
※ 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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研究成果（51 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3772363.3778782
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacomc.2026.100219
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btag278
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1014359
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-18618-2
- DOI: https://doi.org/10.18260/1-2--56571
- [2025] A Deep Learning Framework for Protein-to-Metal Binding Prediction Using Protein Language ModelsDOI: https://doi.org/10.1109/tcbbio.2025.3595446
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf216
- DOI: https://doi.org/10.3103/s1063455x25030051
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- DOI: https://doi.org/10.1111/ppl.70344
- [2025] Sosialisasi Kesehatan pada Masyarakat di Kelurahan Pagimana Kecamatan Pagimana Kabupaten BanggaiDOI: https://doi.org/10.51888/maleo.v3i2.319
- DOI: https://doi.org/10.3390/s25051423
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44372-025-00117-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.144956
- [2025] The Origin of Geomorphic and Stratigraphic Transitions on the Ganges-Brahmaputra-Meghna DeltaDOI: https://doi.org/10.1130/abs/2025am-9581
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsurfi.2025.100440
- [2025] A new 13-lipoxygenase from Taxus media callus is functionally linked to paclitaxel biosynthesisDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26256-x
- DOI: https://doi.org/10.3390/genes16111358
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nexres.2025.101012
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013554
- DOI: https://doi.org/10.11159/iceptp24.151
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jics.2024.101519
- DOI: https://doi.org/10.1109/bhi62660.2024.10913687
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2024.142902
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae247
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envc.2024.100970
- DOI: https://doi.org/10.3329/bjnm.v26i2.71475
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- DOI: https://doi.org/10.36347/sjams.2023.v11i08.032
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1209068
- DOI: https://doi.org/10.3329/ssr.v39i1.64917
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2022.12.291
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- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac236
- DOI: https://doi.org/10.3329/jafmc.v17i1.56713
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crgsc.2021.100095
- DOI: https://doi.org/10.1080/10934529.2021.1970443
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13738-021-02380-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10592-021-01369-8
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c09124
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