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32研究室・先輩の声 0件
高倉 伸幸
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情報伝達分野 高倉研究室は、血管ができる仕組みを明らかにし、がん治療や再生医療に役立てる研究をしています。脳や腸管などの組織では、組織特異的幹細胞から必要な細胞が分化して器官ができ、その土台となる環境をつくるのが血管です。がん幹細胞が血管のつくる環境（ニッチ）を利用して増えていることを明らかにし、がんの根治のための治療法開発に取り組んでいます。工学系など分野が異なる方も受け入れており、一度見学に来てみてほしいと呼びかけています。
幸谷 愛
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感染腫瘍制御分野 幸谷研究室は、Epstein Barrウィルス（EBV）が引き起こす造血悪性疾患などを研究しています。治療を目指した研究と、新しいサイエンスの構築という両輪を回す研究活動を目指しています。研究成果をもとにした臨床治験が、2023年から始まっています。大学院生は、大阪大学大学院の医学系研究科と生命機能研究科から受け入れています。
神元 健児
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神元研究室は、細胞や遺伝子が作る生物の制御回路を、膨大で複雑なデータからコンピュータ上で再構築する研究をしています。コンピュータ上（in silico）に作った生命のモデルから、複雑な生命制御のルールを読み解き、予測シミュレーションにも使うことを目指しています。培養細胞を使う生物学実験（Wet研究）と、AIや機械学習による情報解析（Dry研究）の両方を行います。特に、がん、老化、幹細胞の分化、遺伝子の制御とエピゲノムに焦点を当てています。
伊川 正人
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遺伝子機能解析分野（伊川研究室）は、生殖工学や発生工学を使って遺伝子機能を解析するツールを開発し、個体レベルの生殖生物学を研究しています。個体レベルで遺伝子機能を調べる手法や、遺伝子を人工的に操作した動物が、疾病の研究や基礎的な生物学研究で役割を果たすようになっている、と研究室は説明しています。受精の研究では、ノックアウトマウスやトランスジェニックマウスを使って、従来の定説を確かめ直しています。微生物病研究所附属の感染動物実験施設や生体応答遺伝子解析センターと連携して研究を進め、NPO法人 発生工学研究会を通して遺伝子組換え動物の作製支援も行っています。
Daron M. Standley
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ゲノム情報解析分野（Standley研究室）は、実験の研究者との共同研究と、バイオインフォマティクスのソフトウェア開発の両方で、免疫のしくみを研究しています。B細胞とT細胞が持つ受容体の集まりである免疫レパトアを解析し、がんなどの病気に特有のしるしを探して診断に生かすことを目指しています。生物の配列を並べて比べる多重配列アラインメントのソフトウェアMAFFTを、2002年の公開以来、開発し続けています。実験を行う研究者と共同で、生体分子の構造から働きを探る研究もしています。
中村 昇太
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感染症メタゲノム研究分野 中村研究室は、次世代シークエンス技術や構造解析技術、情報解析技術を駆使して感染症を研究しています。研究室は、環境調査で微生物の探索に使われていたメタゲノム解析を応用し、どのような病原体でも簡便かつ迅速に検出できる診断手法を開発したいという思いで立ち上がりました。2023年1月のメッセージでは、感染症の理解には、感染性の微生物と共生微生物、そしてヒトの関係をよく調べる必要があると述べています。研究室の英語名は Infection Metagenomics で、略称の iMet で呼ばれています。
中谷 洋一郎
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中谷研究室は、ゲノムに刻まれた進化の記録から、ヒトの遺伝性疾患やがんの発症要因となるゲノム異常の理解につなげる研究をしています。進化遺伝学・腫瘍学・バイオインフォマティクスなどの学際的なアプローチで、ゲノム情報解析・マルチオミクス解析・アルゴリズム開発に取り組んでいます。主な研究は、メダカやヤツメウナギなどのゲノムから脊椎動物のゲノム進化をたどる進化ゲノム学研究と、がんゲノムの解析です。微生物病研究所 バイオインフォマティクスセンターの生物情報解析分野に属する、ゲノム進化医科学グループの研究室です。
山﨑 将太朗
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微生物病研究所 バイオインフォマティクスセンター 生物情報解析分野 RNA情報学グループの山﨑研究室は、メッセンジャーRNA（mRNA）に関する情報の解析を通じて、遺伝子発現制御の仕組みを理解し、それを応用することを目指しています。体の中のタンパク質は、DNAの情報がmRNAに転写され、それが翻訳されることで作られます。mRNAの転写、分解、翻訳に関わる複雑な制御機構を、最新のシーケンシング技術や機械学習を駆使して調べています。得られた知見を、新しい医療技術や産業技術の開発に応用しています。
伊東 潤平
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ウイルス情報科学グループ（伊東研究室）は、感染症の制御に貢献するバイオインフォマティクス・AI技術を研究しています。COVID-19のパンデミックを経て、ウイルスの遺伝情報や実験のデータが大量に得られるようになり、ウイルス学はビッグデータ時代に突入しました。ウイルスのゲノム配列から性質を予測するAIや、野生動物・家畜のウイルスを探すAIの開発を進めています。新しい技術をつくるだけでなく、その技術を使った大規模データ解析から新たな知見を生み出すことも目指しています。
飯田 哲也
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細菌感染分野 飯田研究室は、病原体のゲノム情報をもとに、感染して症状を起こす仕組みを研究しています。海水中に生息する腸炎ビブリオを中心に、食中毒の原因となる装置やその働きを調べています。次世代シークエンサーで新しい病原体を見つけ、原因不明の感染症の発症の仕組みの解明も目指しています。微生物病研究所の研究室で、大学院は医学系研究科と生命機能研究科から学生を受け入れています。
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