研究概要

計算生物学研究室では、生命画像時系列から通常は直接観測しにくい細胞・個体内部の状態を推定し、その状態が時間とともにどのように変化し、どの因子によって制御されるのかを明らかにする研究に取り組んでいます。

生命現象は、画像や時系列データとして観測されます。しかし、細胞内部の状態、将来の発生過程、摂動に対する応答、要素間の因果関係は、観測データから直接読み取れるとは限りません。私たちは、深層学習・機械学習・数理モデルを用いて、観測データの背後にある「見えにくい状態」と「変化を生み出す仕組み」を推定する計算技術の開発を進めています。

対象としているのは、線虫胚発生過程、マウス脳画像、大腸菌の代謝・増殖データなどです。これらの生命画像・生命時系列データをもとに、発生、行動、代謝、環境応答といった生命システムの理解を目指します。

対象データ・応用

• 線虫胚の発生過程画像：細胞分裂・形態変化・蛍光画像から発生状態を推定
• マウス脳切片画像および行動などの表現型データ：脳構造と表現型の関係を解析
• 大腸菌の増殖・代謝・遺伝子発現データ：環境応答や状態遷移の因果構造を解析

研究室への参加

情報科学と生命科学の融合領域に関心をもち、深層学習・機械学習・数理モデルを用いて、生命データから状態や因果構造を推定する研究に取り組みたい学生を歓迎します。

本サイトの内容

• 研究内容：研究テーマと方法
• メンバ：教員・学生・研究体制
• イベント：研究室活動の記録
• 研究成果：論文・発表実績