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11个研究室 · 6条学长学姐评价
笠原 雅弘 副教授
生物・生命科学学长学姐的评价 1条
笠原研究室研究如何解析DNA序列读取装置产生的大量数据。 读取DNA的成本在最近20年左右大幅下降。 该研究室认为，在新的观测技术时代，需要与之相匹配的新的信息解析技术。 研究尽可能与从事实验的其他研究室合作开展，也可根据本人意愿提供独立的课题。
木立 尚孝 副教授
生物・生命科学学长学姐的评价 1条
木立研究室研究生物信息学，即用计算机解析呈爆发式持续增长的生物数据，从而获得生物学发现。 使用量子计算、人工智能、机器学习等信息技术。 也着力构建解析所需的、存在于计算机中的生物模型。 目标是深入理解作为一个整合系统的生命，并将其发展为在细胞水平上自如控制生命的技术。
Martin Frith 教授
生物・生命科学学长学姐的评价 1条
Frith研究室利用计算机研究基因序列。 序列中留有生命的配方和进化历史的痕迹。 从中找出有趣且有用的信息，并为此构建算法和数学方法。 该研究室不专攻深度学习这类黑箱方法，目标是理解而非预测。
豊島 有 副教授
生物・生命科学学长学姐的评价 1条
豊島研究室研究神经回路处理信息并产生行为的机制。 以身体微小且透明的线虫C. elegans为模型，在活体状态下观察神经活动。 将基于4D显微镜的全脑成像与基于数学模型的模拟相结合。 目标是在系统层面理解从接收环境信息到做出行为的全过程。
杉村 薫 副教授
生物・生命科学学长学姐的评价 1条
杉村研究室研究细胞作为集体运动并形成模式的机制。 其关键在于引起变形和运动的机械力。 将活体成像、力学测量与物理模型相结合，探究多细胞秩序形成的原理。 以融合实验生物学、统计・数据分析和物理学的跨学科方法开展研究。
黒田 真也 教授
生物・生命科学学长学姐的评价 1条
黒田研究室研究控制细胞功能的信号传导与代谢网络。 该研究室以定量描述这些机制、并将其作为“系统”来理解为目标。 研究同时采用实验方法与计算机模拟进行分析。 不仅使用培养细胞，还利用疾病模型小鼠和人类数据，推进个体水平的分析。
瀧川 一学 教授
AI・机器学习学长学姐的评价 0条
瀧川研究室致力于创建有助于理解生命的“新型信息科学”。 该研究室不做实验，只通过计算开展研究，是100%纯计算（干实验）的研究室。 该研究室设计机器学习与机器发现算法，用于处理代谢、化学反应、立体结构等无法仅用数值表示的复杂数据。 该研究室于2025年4月成立，接收生物信息科学科分配来做毕业研究的学生。
津田 宏治 教授
AI・机器学习学长学姐的评价 0条
津田研究室研究机器学习、数据挖掘和统计科学的理论。 该研究室将这些理论应用于分子生物学、蛋白质科学、有机化学、材料科学等广泛领域。 该研究室与物质・材料研究机构（NIMS）、理化学研究所等机构的实验研究者合作，致力于新分子和新物质的开发。
鈴木 穣 教授
生物・生命科学学长学姐的评价 0条
鈴木研究室使用名为新一代测序仪的装置读取大量基因数据，研究疾病和生命的机制。 研究内容包括癌症、长链DNA分析、确定基因活动在组织内位置的分析、感染性疾病与免疫等。 该研究室还研究健康人体内发生的基因活动，重新审视“健康”与“未病”。 该研究室试图通过实验和计算机建模，理解基因变异如何影响基因的活动方式。
角田 逹彦 教授
生物・生命科学学长学姐的评价 0条
角田研究室以攻克癌症等疾病为目标，研究疾病与免疫等生物现象之间的关系。 利用深度学习和量子计算等方法，分析从大量临床样本中获得的海量生物分子数据。 发现疾病的新成因，并将成因之间的关系重新构建为网络，从整体上理解疾病的机制。 该研究室比起实验更侧重分析方法论，聚集了临床医生、喜欢数学的研究者、外国研究者等各种各样的人。
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