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秋山研究室
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用超级计算机解析生命科学大数据，加速药物研发的研究室。
About关于研究室
以最前沿的计算技术加速药物研发。
秋山研究室研究医学、
研究目标是应用于人类疾病成因的阐明、
无论是数据分析还是模拟，
在药物研发方面，
术语说明
- 生物信息学
- 利用计算机和信息科学的方法，
解读生物和医学领域的大量数据的学科 - 分子动力学模拟
- 通过计算原子之间的作用力，
追踪分子随时 间如何运动的方法 - 分子对接模拟
- 通过计算预测作为候选药物的分子会以何
种方式与蛋白质的哪个部位结合
News研究室公告
查看更多 ↗Research研究课题
研究目标是应用于人类疾病成因的阐明、
※示意图生物信息学
这是分析医学、
※示意图药物研发支持计算
这是用计算支撑药物研发的研究。
※示意图高性能计算
为了充分利用超级计算机和云计算开展大规模模拟，
※示意图机器学习的应用
这是将机器学习和人工智能技术应用于生命科学和药物研发科学的研究。
Members教师
秋山研究室的成员由教师以及
- 教授秋山 泰研究成果 ↗
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：《Protein filament》 Opabinia Regalis／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 生物信息学：《3d tRNA》 Vossman／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 药物研发支持计算：《Aripiprazole bound to Dopamine D2 Receptor docking model》 EpsilonVisuals／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 高性能计算：《Amalka Supercomputing facility》 Davidpodhola／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 机器学习的应用：《Cyclic peptide ipglycermide》 National Center for Advancing Translational Sciences from Bethesda, MD／公有领域
（裁剪） - 相关研究室
（大上研究室） ：《Protein Crystal Structure of the human Sec23a-24a heterodimer, complexed with the SNARE protein Sec22b PDB 2nup》 Emw／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（関嶋研究室） ：《Bedaquiline 3D》 Jovan.gec／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（石田研究室） ：《4xhe pinnatoxin pentamer》 Opabinia regalis／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（齋藤研究室） ：《Utah teapot surreal》 Dhatfield／CC BY-SA 3.0（裁剪）
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