RESEARCH CONTENTS
研究内容
数理解析部門
目的・内容

膨大なデータから糖鎖情報を読み解く
数理解析部門の目的は、糖鎖オミクスビッグデータをシステム生物学的視点から統合して超多様な糖鎖複雑性を多面的に解読し、疾患の発症や重症化において鍵となるバイオマーカーや介入標的の予測へと繋げることです。
他部門と協働して、各種モデル生物やヒトを対象とした研究デザインに対し、疾患と相関する糖鎖構造を予測することを目的として、質量分析計によって得られる網羅的な糖鎖構造データ(グライコーム解析、グライコプロテオーム解析)を駆動力とした解析アルゴリズム、可視化ツール、ソフトウェアの開発を行います。
また、未踏の疾患攻略へ向けた創発的な融合研究を生み出すための情報学的プラットフォームとして、ゲノム科学と糖鎖科学の知識を転移・連結させるための新たなインターフェース構築を目指します。
研究例

質量分析によって
細胞の糖鎖の変化を網羅的にとらえる
これまでに細胞の包括的な糖鎖構造情報(グライコーム)を質量分析によって取得する方法を開発してきました。この方法により様々な状況での糖鎖変化をとらえることができます。
最近では、家畜が摂取すると中毒症状を引き起こす植物の物質:スワインソニンによっておこる細胞の糖鎖変化を解析しました
(Morikawa et al., BBA - General Subjects, 2022, 1866, 130168)。
所属研究者
松井 佑介Yusuke Matsui
部門長数理解析部門
- 専門
- 統計科学、情報科学、計算生物学、計算論的神経科学、生命情報学
- 研究内容
- 生命科学では未曾有の勢いで膨大かつ複雑なデータが生み出されており、次世代シークエンサー技術を始め、プロテオームや翻訳後修飾を捉える質量分析技術、さらにはイメージングや生体情報を捉えるセンシング技術など、多様かつヘテロなビッグデータが集積されています。これら大規模ヘテロなビッグデータを如何にして活用し、未知の生命システムにおけるメカニズムを描出していくかは生命科学において重要な課題となっています。私のミッションは、生命科学分野において有用な数理的モデリング手法とデータ解析手法を開発していくことです。
本田 直樹Naoki Honda
数理解析部門
- 専門
- データ駆動生物学、機械学習、数理モデリング
- 研究内容
- 機械学習を駆使することでデータに根ざした数理モデリング研究を展開している。1細胞オミクス解析や病態解析も行っている。
加藤 竜司Ryuji Kato
数理解析部門
- 専門
- 画像解析、細胞形態、細胞接着制御、細胞品質管理
- 研究内容
- 細胞品質管理を目指した細胞画像解析技術や、細胞品質を制御するための培養足場素材の開発を目指しており、このための細胞膜における糖脂質の標識技術や、細胞膜における糖鎖接着ペプチドの探索を行っています。
張 秉元Bingyuan Zhang
数理解析部門
- 専門
- 統計科学、機械学習、生命情報学
- 研究内容
- シーケンシングや質量分析技術などの革新的技術から得られる大量のデータは、新たな挑戦と機会を与えてくれる。私たちは、最先端の統計モデリング技術や機械学習技術に基づいた解析ツールを開発し、大規模データから未知の生命システムのメカニズムを解明・理解することを目的とした融合研究を行っている。
藤田 晶大Akihiro Fujita
数理解析部門
研究部門一覧
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