人生は一回だ、やりたいテーマを解こうよ。

そして、みんなをびっくりさせよう！

私たちの研究室では、生物学から医薬学にいたるバイオ・メディカルインフォマティクスを研究しています。分子生物学はビッグデータで溢れています。このビッグデータをいかに取り扱うか、が情報科学の課題です。また、このビッグデータを活用することで、「生命の統一理論」を創ることができるかもしれません。

そして、シュレディンガ―が唱えた命題

「生命とはなにか」

を解くことを目指しています。

このような夢を持ち、バイオインフォマティクス研究を進めるのが、

私たちの計算システムズ生物学研究室の使命です。

自分自身の解きたい問題を、設定し、考え、相談し、楽しみながらバイオインフォマティクスをしませんか。

初心者大歓迎で、いろいろ知っている人、情報科学の出来る人、生物が好きな人も他分野の人でも大歓迎、積極的に取り組みましょう。

某先輩はバイオインフォマティクスを用いて、ゲノムに潜む周期ルールを見いだしてドクターとり、国立の研究所の研究員をしており、研究が評価されて受賞したそうです。また、納豆の仲間の枯草菌の遺伝子発現の規則を見いだしてドクターをとった先輩は、弁理士になり、新たな分野で活躍しているそうです。それから、元気な細胞とそうでない細胞の代謝動態を遺伝子発現から把握することに成功した先輩は国立大学で准教授をしているそうです。タンパク質相互作用の規則についても世界に先駆けて提案した先輩はドクター取得後、某大企業でエンジニアをやっています。イタリア人的あやしさで研究を楽しんでいるそうです。化学構造をグラフと見たてて代謝反応を予測した大胆な先輩もいて、国立の研究所で研究員をしているそうです。平面でものを考えるのを球面にしてみた面白い先輩もいて、ドクター取得後、ＩＴ系の会社で自由に研究を満喫しているそうです。みんな自分でこれをやりたいといってはじめました。ピンチはチャンス！新たな発想が産まれるチャンス！さらにいえばこうゆうときにイノベーションがおこるんだよね。

研究室のスタッフが日夜開発を進めている生物とその生物が生合成する代謝物の関係には、冪乗則（パワーロ―）が成り立っていることがわかりました。これは、生物が新規代謝物をデザインする進化システムの理解につながると考えられております。このデータベースはいま世界標準となってメタボローム研究者に使われています。世界をめざせ！

インドネシア出身の先輩もいて、自国の薬用植物で直接重要な役割をする植物とそうでないものを識別する方法を提案し、数学出身でありながらドラッグデザインの分野に論文をアクセプトされました。いろんな分野で研究できる研究者ってすごい！

とゆうわけで、分野を問いません。

でも我流にならないようにしっかり勉強もします。

「人生は一回だ、やりたいテーマを解こうよ。そして、みんなをびっくりさせよう！」これが合言葉です。

大学院生募集

1.バイオの知識を活かして情報産業を立ち上げる気迫のある学生
2.バイオインフォマティクスに新たな風となる学生
3.貪欲にバイオインフォマティクスを研究したい学生

いままでの分野は問いません。いつでも相談に応じます。
あて先:skanaya at gtc.naist.jp


生命複雑系の解明に向けた"バイオ・ケモ・インフォ"の三知結集
情報科学、バイオサイエンス、生化学の知を融合し、生命の複雑系を解明する。

主な研究分野

* 生命複雑系の解明に向けた大規模ネットワーク解析
生体内の要素単位（ＤＮＡ、ＲＮＡ、たんぱく質、代謝物）の関係を数理科学により解明することを 目標としたクラスタリング技術の開発を進めています。
o DP-Clus：大規模ネットワークの中から密に連結した要素を抽出することをめざす。
o BL-SOM：大量データから類似のパターンを有する対象の分類することをめざす。

* メタボロームインフォマティクス
ヒトの代謝物質は、約6,000種あり、これらの代謝物質により恒常性が保たれています。また、植物界 では約200,000種以上の代謝物質があると推測され、対昆虫などさまざまな機能に使われています。 これらの膨大な代謝物質をデータベース化し、種々の基礎および医・農・工・食品などの応用研究に役立てています。
o 「生物種-代謝物二次代謝物データベースKNApSAcK」：世界一の蓄積量をめざす。
o 「食履歴データベース」：地球規模の食料問題、機能性食品の探索に向けたデータベース。
o 生薬・漢方薬のヒトシステムズバイオロジー：植物-ヒト相互作用の解明をめざす。
o 代謝反応システムの推定：生体内の代謝反応の予測をめざす。

* トランスクリプトームインフォマティクス
細胞全体の遺伝子発現の悉皆的把握をめざし、遺伝子発現における制御ネットワークの解明をめざす。
o タイリングアレイ：ゲノム全体の微細レベルでの遺伝子発現システムの解明をめざす。
o ＤＮＡマイクロアレイ：世界中の植物発現プロファイルにもとづく遺伝子の分類をめざす。

* ゲノムインフォマティクス
膨大なゲノム情報を用い、ゲノム構造に基づいた遺伝子発現などの機能の解明をめざす。
o 制限酵素部位のゲノム上の特徴解析
o 生物種固有のコドン使用とゲノム進化
o 遺伝子機能のオントロジー整理