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東京大学 理学部 生物情報科学科の研究室

11研究室・先輩の声 6件

理学部のほかの学科 ›東京大学の学部 ›

笠原研究室

笠原 雅弘 准教授

バイオ・生命科学先輩の声 1件

新しいDNA観測技術に追いつく解析の技術をつくる研究室。

笠原研究室は、DNAの配列を読む装置から出てくる大量のデータを解析する技術を研究しています。DNAを読むコストは、この20年ほどで大きく下がりました。新しい観測技術の時代には、それに見合う新しい情報解析の技術が必要だと考えています。研究は実験をしている他の研究室となるべく共同で進め、希望に応じて独立したテーマも用意しています。

#ゲノムインフォマティクス #ゲノムアセンブリ #ハイパフォーマンスサイエンス

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木立研究室

木立 尚孝 准教授

バイオ・生命科学先輩の声 1件

増え続ける生物のデータを計算機で解析し、生命を理解する研究室。

木立研究室は、爆発的に増え続ける生物のデータを計算機で解析して、生物学的な発見をするバイオインフォマティクスを研究しています。量子計算・人工知能・機械学習などの情報技術を使います。解析に必要な、計算機の上の生物のモデルづくりにも力を入れています。統合されたシステムとしての生命を深く理解し、細胞レベルで生命を自在に制御する技術につなげることを目指しています。

#バイオインフォマティクス #機械学習 #確率モデル

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フリス研究室

フリス マーティン 教授

バイオ・生命科学先輩の声 1件

コンピュータで遺伝子の配列から進化の跡を読み解く研究室。

フリス研究室は、コンピュータを使って遺伝子の配列を調べる研究をしています。配列には、生命のレシピと進化の歴史の跡が残されています。そこから面白く役に立つ情報を見つけ出し、そのためのアルゴリズムや数学的な方法をつくります。深層学習のようなブラックボックスの手法は専門とせず、予測より理解を目指しています。

#ゲノム #配列比較 #進化

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豊島研究室

豊島 有 准教授

バイオ・生命科学先輩の声 1件

線虫の脳をまるごと見て、行動が生まれるしくみを解く研究室。

豊島研究室は、神経回路が情報を処理して行動を生み出すしくみを研究しています。体が小さく透明な線虫C. elegansをモデルに、神経活動を生きたまま観察します。4D顕微鏡による全脳イメージングと、数理モデル化によるシミュレーションを組み合わせます。環境の情報を受け取ってから行動を出すまでを、システムのレベルで理解することを目指します。

#線虫C. elegans #全脳イメージング #数理モデル

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杉村研究室

杉村 薫 准教授

バイオ・生命科学先輩の声 1件

細胞にはたらく力から、組織の形づくりを読み解く研究室。

杉村研究室は、細胞が集団として動き、パターンをつくるしくみを研究しています。その鍵になるのが、変形や運動を引き起こす機械的な力です。ライブイメージングと力学の計測、物理モデルを組み合わせ、多細胞の秩序ができる原理に迫ります。実験生物学と統計・データ解析、物理学を統合した学際的なやり方で研究しています。

#組織の力学 #力のベイズ推定 #上皮の形態形成

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黒田研究室

黒田 真也 教授

バイオ・生命科学先輩の声 1件

細胞のシグナルと代謝をシステムとして理解する研究室。

黒田研究室は、細胞の機能を制御するシグナル伝達と代謝のネットワークを研究しています。それらの仕組みを定量的に記述し、「システム」として理解することを目標にしています。実験的な方法とコンピュータ・シミュレーションの両方を使って解析します。培養細胞だけでなく、疾患モデルマウスやヒトのデータを使った個体レベルの解析も進めています。

#システム生物学 #トランスオミクス #時間情報コード

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瀧川研究室

瀧川 一学 教授

AI・機械学習先輩の声 0件

生命を理解するための新しい情報科学と機械学習をつくる研究室。

瀧川研究室は、生命の理解に役立つ「新しい情報科学」をつくる研究をしています。実験はせず、計算だけで研究する100%ドライの研究室です。代謝や化学反応、立体構造など、数値だけでは表せない複雑なデータを扱う機械学習と機械発見のアルゴリズムを設計します。2025年4月に始まった新しい研究室で、生物情報科学科から卒業研究の配属を受け入れています。

#機械学習 #機械発見 #AI for Science

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津田研究室

津田 宏治 教授

AI・機械学習先輩の声 0件

機械学習と統計科学で、新しい分子や物質の開発に挑む研究室。

津田研究室は、機械学習・データマイニング・統計科学の理論を研究しています。その理論を、分子生物学、タンパク質科学、有機化学、材料科学などの幅広い分野に応用しています。物質・材料研究機構（NIMS）や理化学研究所などの実験研究者と連携し、新しい分子や物質の開発に取り組んでいます。

#機械学習 #データマイニング #分子設計

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鈴木研究室

鈴木 穣 教授

バイオ・生命科学先輩の声 0件

次世代シークエンサーでがんや感染症の遺伝子の働きを読み解く研究室。

鈴木研究室は、次世代シークエンサーという装置で大量の遺伝子データを読み、病気や生命のしくみを研究しています。がん、長い DNA の解析、組織の中の遺伝子の働きの場所を調べる解析、感染症と免疫などに取り組んでいます。健康な人の体の中で起きる遺伝子の働きを調べ、「健康」や「未病」をとらえ直す研究もしています。遺伝子の変異が遺伝子の働き方にどう影響するかを、実験と計算機でモデル化して理解しようとしています。

#次世代シークエンサー #がんゲノム #遺伝子発現制御

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角田研究室

角田 達彦 教授

バイオ・生命科学先輩の声 0件

深層学習や量子計算で、がんと免疫の関わりを解き明かす研究室。

角田研究室は、がんなどの病気の克服を目指して、病気と免疫などの生体現象の関わりを研究しています。たくさんの臨床検体から得た生体分子の膨大なデータを、深層学習や量子計算などで解析します。病気の新しい原因を見つけ、原因どうしの関係をネットワークとして組み立て直して、病気のしくみを全体として理解します。実験よりも解析の方法論に重点を置いており、臨床医や数学が好きな研究者、外国人研究者など、いろいろな人が集まっています。

#ゲノム医科学 #がん微小環境 #深層学習

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