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角田研究室
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利用深度学习和量子计算，揭示癌症与免疫关系的研究室。
About关于研究室
以前沿数理科学，阐明疾病与生命现象。
角田研究室以攻
利用深度学习和量子计算等方法，
发现疾病的新成因，
该研究室比起实验更侧重分析方法论，
术语说明
- 微环境
- 癌症细胞周围的免疫细胞和间质细胞等所构成的环境，
会影响癌症的行为 - 组学
- 对基因组、
基因功能等生物分子进行整体、 全面测量所得到的数据 - 单细胞RNA-seq
- 针对每一个细胞，
测量哪些基因以多 大程度发挥作用的方法
News研究室公告
博士课程学生的论文出版
博士课程学生的论文出版
硕士课程的学生荣获新领域创成科学研究生院院长奖
关于预测医疗中AI・机器学习的综述发表于 Journal of Human Genetics 期刊
硕士课程的学生荣获医疗信息生命专业的ERA奖
（硕士最优秀奖）
Research研究课题
该研究室以攻
※示意图癌症与其微环境的关系
解析癌症细胞群与免疫等微环境的关系，
※示意图基于深度学习的分析方法论
提出了DeepInsight方法，
※示意图预测抗癌药物的效果
发展DeepInsight方法，
※示意图根据单细胞数据确定细胞类型
提出了一种深度学习方法：
Members教师
角田研究室的成员由教师、
- 教授角田 逹彦
- 副教授Artem Lysenko
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《IBM Quantum System One》 OJB Quantum／CC BY 4.0（裁剪）
- 癌症与其微环境的关系：《Killer T cells surround a cancer cell》 The National Institutes of Health／公有领域
（裁剪） - 基于深度学习的分析方
法论：《Convolutional neural network, maxpooling》 Daniel Voigt Godoy／CC BY 4.0（裁剪） - 预测抗癌药物的效果：《Taxol(Paclitaxel)3D》 Itineranttrader／公有领域
（裁剪） - 根据单细胞数据确定细胞类型：《Red White Blood cells》 Electron Microscopy Facility at The National Cancer Institute at Frederick (NCI-Frederick)／公有领域
（裁剪） - 相关研究室
（鈴木研究室） ：《Illumina HiSeq 2500》 Konrad Förstner／CC0（裁剪） - 相关研究室
（豊島研究室） ：《Adult Caenorhabditis elegans》 Zeynep F. Altun, wormatlas.org／CC BY-SA 2.5（裁剪） - 相关研究室
（黒田研究室） ：《Insulin Structure》 Webridge／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（Frith研究室） ：《DNA double helix 45》 Jerome Walker,Dennis Myts／公有领域 （裁剪）
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