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東京大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:東京大学における「マルチオミクス」 に関係する研究一覧:5
2次検索
情報学 情報学複合領域 複合領域環境学 環境学数物系科学 数物系科学化学 化学生物学 生物学総合理工 総合理工工学 工学総合生物 総合生物農学 農学医歯薬学 医歯薬学
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発表日:2026年4月22日
1
ゲーム理論と機械学習で明らかにする植物と微生物のネットワーク
 東京大学大学院農学生命科学研究科の吉岡勇人(博士課程学生)、岩田洋佳教授、理化学研究所環境資源科学研究センターの藤佑志郎研究員、市橋泰範チームディレクター、フランス国立自然史博物館のPavla Debeljak研究員、Soizic Prado教授らの共同研究チームは、遺伝子・微生物・代謝物のデータを統合し、植物の形質に関わる複雑な関係を明らかにする新しい解析手法を開発しました。 植物の成長や性質は、DNAに書かれた遺伝情報だけでなく、根のまわりに存在する微生物や、植物体内でつくられる代謝物にも強く影響されます。しかし、これらの情報はそれぞれ性質が異なり、さらに複雑に相互作用してい...
キーワード:混合モデル/線形混合モデル/ランダムフォレスト/高次元データ/変数選択/ブースティング/予測誤差/ゲーム/機械学習/生体情報/レジリエンス/ゲーム理論/化学物質/非線形/データ解析/遺伝情報/持続可能/決定木/ダイズ/生態系/生態学/微生物/ゲノム情報/オミクス/マルチオミクス/予測モデル/アミノ酸/フラボノイド/代謝物/ゲノム/ストレス/遺伝学/遺伝子/細菌
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日:2025年12月24日
2
温州ミカンのリアルな生産現場データを大規模解析
――農薬や肥料の使用量削減で環境保全効果――
 理化学研究所(理研)環境資源科学研究センターホロビオント・レジリエンス研究チームの藤原風輝特別研究員、市橋泰範チームディレクター、福島大学農学群食農学類の二瓶直登教授、岡野夕香里准教授、髙田大輔准教授、東京大学大学院農学生命科学研究科の小林奈通子准教授、宮沢佳恵准教授、北海道大学大学院農学研究院の丸山隼人助教、信濃卓郎教授、大阪府立環境農林水産総合研究所の荒川竜太主任研究員らの共同研究グループは、日本各地の温州ミカン生産者のほ場から直接収集した「リアルワールドデータ[1]」を用いて、農薬や肥料の使い方の違いが、果樹園の土壌や微生物、果実の品質にどのような影響を与えてい...
キーワード:傾向スコア/先端技術/レジリエンス/環境汚染/重金属/気候変動/データ解析/持続可能/持続可能な開発/マイクロ/階層構造/環境負荷/環境問題/生産性/大規模解析/カルス/微生物機能/イオノーム/リン酸/病原菌/環境保全/生態系/ストレス耐性/土壌/土壌微生物/病原性/生物多様性/微生物/層構造/微生物叢/オミクス/オミクス解析/マルチオミクス/マルチオミクス解析/発展途上国/臨床試験/コホート/ストレス/マイクロバイオーム/リアルワールドデータ/細菌/細菌叢/真菌/電子カルテ/標準化
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学工学農学
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発表日:2025年10月13日
3
1細胞RNAデータから細胞種とサブタイプを同定する階層的深層学習
ー新しいアーキテクチャscHDeepInsight法を開発ー
東京大学大学院新領域創成科学研究科のジア シャンルー大学院生、理化学研究所(理研)生命医科学研究センターのアロック シャルマ専任研究員、東京大学大学院理学系研究科のアルテム ルイセンコ准教授、角田達彦教授(兼 同大学大学院新領域創成科学研究科教授)らによる研...
キーワード:アーキテクチャ/画像データ/特徴抽出/類似度/AI/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/機械学習/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/ゲノミクス/ニューラルネット/階層構造/分解能/一細胞/生体内/カルス/CD8/層構造/機能解析/高分解能/オミクス/マルチオミクス/階層性/次世代シークエンサー/予測モデル/不均一性/RNA/T細胞/間質細胞/上皮細胞/免疫学/免疫細胞/遺伝子/遺伝子発現/疫学/標準化/慢性疾患
他の関係分野:情報学生物学工学総合生物農学
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発表日:2025年7月7日
4
微生物-代謝物関連性発見のための深層ベイズ統合解析法VBayesMMを開発
東京大学大学院理学系研究科のトウンダン特任研究員、アルテムルイセンコ准教授、角田達彦教授(兼 同大学新領域創成科学研究科教授)らは、変分ベイズマイクロバイオーム ・マルチオミクス (VBayesMM)という新しい手法を開発しました。本手法により、ヒトの体内や体表のマイクロバイオームのデータから、その箇所でのヒトの代謝物量を高精度に予測し...
キーワード:AI/ニューラルネットワーク/プロファイル/深層学習/人工知能(AI)/不確実性/空間解析/免疫機能/計算量/因果関係/系統樹/ニューラルネット/マイクロ/自動化/大規模解析/生体内/プロバイオティクス/土壌/微生物生態/生態学/微生物/メタゲノム解析/オミクス/オミクス解析/がん免疫/マルチオミクス/マルチオミクス解析/治療標的/ゲノム解析/メタゲノム/高脂肪食/大腸/分子機構/予測モデル/統計的手法/創薬/代謝物/大腸がん/低酸素/ゲノム/マイクロバイオーム/胃がん/遺伝子/個別化医療/細菌/細菌叢/神経疾患/睡眠/腸内細菌/腸内細菌叢/糖尿病
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日:2025年5月30日
5
微生物群と代謝物のデータを統合し分類する新解析法I
-SVVSを開発
 東京大学大学院農学生命科学研究科の岩田洋佳教授らは、統合確率的変分変数選択(I-SVVS)という新しい手法を開発しました。これは、植物の根圏土壌や動物の腸内など、ホスト生物の近傍に存在する微生物叢(マイクロバイオーム)と代謝物(メタボローム)のデータを統合し、分類(クラスタリング)を行うことで、微生物と代謝物の関係を解明する技術です。微生物と代謝物の相互作用は、ホスト生物の成長や健康、さらには環境に影響を与えるため、その仕組みを理解することが重要です。 I-SVVSは、ベイズ非パラメトリック手法を用いることで、最適な分類群(クラスタ)数を自動的に決定し、データの特...
キーワード:混合モデル/潜在変数/変数選択/情報量/アルゴリズム/クラスタリング/プロファイル/ベイズ統計/最適化/レジリエンス/気候変動/データ解析/遺伝情報/系統樹/質量分析/持続可能/データ構造/マイクロ/モデリング/モデル化/カルス/マッピング/ダイズ/生態系/環境応答/土壌/微生物/微生物叢/オミクス/マルチオミクス/メタゲノム/DNAメチル化/プロテオミクス/マウス/メチル化/代謝物/ゲノム/マイクロバイオーム/メタボローム/遺伝子/遺伝子発現/細菌/腸内細菌
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学生物学総合理工工学農学