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千葉大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:千葉大学における「薬理学」 に関係する研究一覧:3
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発表日:2026年2月27日
1
ウニ胚と幼生の発生過程を単一細胞レベルで追跡できるデータベースを公開
ウニ胚や幼生の神経細胞は、細胞数が少なく、神経分化の流れや分子制御を詳細に追跡することが容易ではありません。今回、バフンウニについて、発生段階ごとの単一細胞RNA-seqアトラス(細胞分布データ集)を構築し、誰もが手軽に1細胞レベルでの遺伝子発現を調べられる形で公開しました。 単一細胞RNAシーケンス(single-cell RNA-seq; scRNA-seq)は、個々の細胞がどの遺伝子を発現しているかを網羅的に解析できる強力な手法です。生物の発生過程では、同じ胚の中でも細胞が多様な運命へ分岐していきますが、scRNA-seqを用いると、細胞集団全体を平均した解析(バルクRN...
キーワード:産学連携/遺伝情報/神経系/胚発生/分子制御/一細胞/一細胞/細胞運命/受精/ゲノム編集/RNA/神経細胞/神経分化/薬理学/ゲノム/遺伝学/遺伝子/遺伝子発現
他の関係分野:複合領域生物学工学総合生物
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発表日:2025年11月20日
2
機械学習による慢性疾患の生涯リスク予測
~2型糖尿病の30年間を再現する新技術「SReFT-ML」
千葉大学大学院薬学研究院の佐藤洋美准教授、樋坂章博教授(研究当時)らの研究グループは、臨床試験の観察期間を超える長期進行の慢性疾患を解析する方法として、機械学習による新しい手法(Statistical Restoration of Fragmented Time course - Machine Learning: SReFT注1)-ML)を開発し、これを糖尿病の解析に適用しました。これにより、今まで数百人単位でしか実施できなかった解析を、1万人以上の患者、かつ30種近くの検査値の解析へと拡張することに成功し、生涯にわたる腎機能の悪化や合併症のリスクが適切に予測されました...
キーワード:混合効果モデル/統計モデル/機械学習/人工知能(AI)/産学連携/非線形/モデル化/合併症/予測モデル/腎機能/薬理学/臨床試験/2型糖尿病/バイオマーカー/リアルワールドデータ/糖尿病/慢性疾患
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学工学
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発表日:2025年7月27日
3
iPS細胞由来巨核球の免疫シグナル調節による血小板産生の改善
LIN28Aは、ヒトiPS細胞由来巨核球細胞株において、let-7マイクロRNA-RALB軸を介して血小板産生を調節する。• STAT1はDNAメチル化を介してLIN28Aの発現を制御し、その阻害は細胞老化を抑制して血小板産生を促進する。【要旨】 橋本一哉元大学院生(現 京都大学医学部附属病院麻酔科 助教)、江藤浩之教授(京都大学CiRA、千葉大学大学院医学研究院)らの研究グループは、陳思婧特任助教(千葉大学大学院医学研究院)らと共同で、iPS細胞由来巨核球株(imMKCL)において、STAT1–LIN28A–let-7a–...
キーワード:産学連携/マイクロ/遺伝子操作/STAT/巨核球/iPS細胞/細胞株/細胞老化/臨床応用/分子標的/DNAメチル化/RNA/メチル化/血小板/再生医療/発現調節/免疫応答/薬理学/ヒトiPS細胞/遺伝子/標準化/老化
他の関係分野:複合領域工学