2023/02/03 更新

タケモト カズヒロ
竹本 和広
TAKEMOTO Kazuhiro
Scopus 論文情報  
総論文数: 0  総Citation: 0  h-index: 14

Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

所属
大学院情報工学研究院 生命化学情報工学研究系
職名
教授
外部リンク

研究キーワード

  • データ科学

  • 計算・統合生物学

  • バイオインフォマティクス

  • 深層ニューラルネットワーク

  • 敵対的攻撃・防御

  • ネットワーク科学

研究分野

  • 情報通信 / 生命、健康、医療情報学

  • 環境・農学 / 環境影響評価

取得学位

  • 京都大学  -  博士(情報学)   2008年03月

学内職務経歴

  • 2022年01月 - 現在   九州工業大学   大学院情報工学研究院   生命化学情報工学研究系     教授

  • 2019年04月 - 2021年12月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   生命化学情報工学研究系     准教授

  • 2015年07月 - 2019年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   生命情報工学研究系     准教授

  • 2012年04月 - 2015年06月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   生命情報工学研究系     助教

所属学会・委員会

  • 2006年11月 - 現在   日本バイオインフォマティクス学会   日本国

  • 2004年12月 - 現在   日本物理学会   日本国

論文

  • Backdoor attacks on deep neural networks via transfer learning from natural images 査読有り 国際誌

    Matsuo Y, Takemoto K

    Applied Sciences   12 ( 24 )   12564-1 - 12564-11   2022年12月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/app122412564

    Kyutacar

  • Adversarial attacks on voter model dynamics in complex networks 査読有り 国際誌

    Katsumi C, Takemoto K

    Physical Review E ( American Physical Society )   106 ( 1 )   014301-1 - 014301-6   2022年07月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1103/PhysRevE.106.014301

    DOI: 10.1103/PhysRevE.106.014301

    Kyutacar

  • Simple black-box universal adversarial attacks on deep neural networks for medical image classification 査読有り 国際誌

    Koga K, Takemoto K

    Algorithms   15 ( 5 )   144-1 - 144-12   2022年04月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/a15050144

    DOI: 10.3390/a15050144

    Kyutacar

  • Natural images allow universal adversarial attacks on medical image classification using deep neural networks with transfer learning 査読有り 国際誌

    Akinori Minagi, Hokuto Hirano, Kazuhiro Takemoto

    Journal of Imaging   8 ( 2 )   38-1 - 38-15   2022年02月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/jimaging8020038

    Kyutacar

  • Backdoor attacks to deep neural network-based system for COVID-19 detection from chest X-ray images 査読有り 国際誌

    Matsuo Y, Takemoto K

    Applied Sciences   11 ( 20 )   9556-1 - 9556-10   2021年10月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/app11209556

    Kyutacar

  • ネットワーク伝播による生物ネットワーク解析 招待有り 査読有り

    千代丸勝美, 竹本和広

    JSBi Bioinformatics Review   1 ( 2 )   26 - 36   2021年04月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

    DOI: 10.11234/jsbibr.2021.2

  • Diversity of dominant soil bacteria increases with warming velocity at the global scale 査読有り 国際誌

    Kanzaki Y, Takemoto K

    Diversity   13 ( 3 )   120-1 - 120-11   2021年03月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/d13030120

    Kyutacar

  • Universal adversarial attacks on deep neural networks for medical image classification 査読有り 国際誌

    Hirano H, Minagi A, Takemoto K

    BMC Medical Imaging   21   9-1 - 9-13   2021年01月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1186/s12880-020-00530-y

    Kyutacar

  • Vulnerability of deep neural networks for detecting COVID-19 cases from chest X-ray images to universal adversarial attacks 査読有り 国際誌

    Hirano H, Koga K, Takemoto K

    PLoS ONE   15 ( 12 )   e0243963-1 - e0243963-15   2020年12月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1371/journal.pone.0243963

    Kyutacar

  • Simple iterative method for generating targeted universal adversarial perturbations 査読有り 国際誌

    Hirano H, Takemoto K

    Algorithms   13 ( 11 )   268-1 - 268-10   2020年10月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/a13110268

    Kyutacar

  • The brain-derived neurotrophic factor Val66Met polymorphism increases segregation of structural correlation networks in healthy adult brains 査読有り 国際誌

    Ueda I, Takemoto K, Watanabe K, Sugimoto K, Ikenouchi A, Kakeda S, Katsuki A, Yoshimura R, Korogi Y

    PeerJ   2020年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.7717/peerj.9632

    Kyutacar

  • Revisiting the hypothesis of an energetic barrier to genome complexity between eukaryotes and prokaryotes 査読有り 国際誌

    Chiyomaru K, Takemoto K

    Royal Society Open Science   7   191859-1 - 191859-9   2020年02月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1098/rsos.191859

    Kyutacar

  • Simple iterative method for generating targeted universal adversarial perturbations 査読有り 国際誌

    Hirano H, Takemoto K

    Proceedings of 25th International Symposium on Artificial Life and Robotics   426 - 430   2020年01月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

  • Difficulty in inferring microbial community structure based on co-occurrence network approaches 査読有り

    Hirano H, Takemoto K

    BMC Bioinformatics   20   329-1 - 329-14   2019年06月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1186/s12859-019-2915-1

    Kyutacar

  • Ecological Networks 招待有り 査読有り 国際誌

    Takemoto K, Iida M

    Reference Module in Life Sciences   2019年04月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

    DOI: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20203-3

  • Brain structural connectivity and neuroticism in healthy adults 査読有り

    Ueda I, Kakeda S, Watanabe K, Sugimoto K, Igata N, Moriya J, Takemoto K, Katsuki A, Yoshimura R, Abe O, Korogi Y

    Scientific Reports (Nature Publishing Group)   8   16491-1 - 16491-8   2018年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1038/s41598-018-34846-1

    Kyutacar

    その他リンク: https://www.nature.com/articles/s41598-018-34846-1

  • A network biology-based approach to evaluating the effect of environmental contaminants on human interactome and diseases 査読有り

    Iida M, Takemoto K

    Ecotoxicology and Environmental Safety   160   316 - 327   2018年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1016/j.ecoenv.2018.05.065

    Kyutacar

  • Network resilience of mutualistic ecosystems and environmental changes: an empirical study 査読有り

    Nagaishi E, Takemoto K

    Royal Society Open Science   5   180706-1 - 180706-12   2018年09月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1098/rsos.180706

    Kyutacar

  • Decomposing the effects of ocean environments on predator-prey body-size relationships in food webs 査読有り

    Dobashi T, Iida M, Takemoto K

    Royal Society Open Science   5   180707-1 - 180707-10   2018年07月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1098/rsos.180707

    Kyutacar

  • MAPLE 2.3.0: an improved system for evaluating the functionomes of genomes and metagenomes 査読有り

    Arai W, Taniguchi T, Goto S, Moriya Y, Uehara H, Takemoto K, Ogata H, Takami H

    Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry   82 ( 9 )   1515 - 1517   2018年05月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1080/09168451.2018.1476122

  • PREvaIL, an integrative approach for inferring catalytic residues using sequence, structural and network features in a machine learning framework 査読有り

    Song J, Li F, Takemoto K, Haffari G, Akutsu T, Chou K-C, Webb G I

    Journal of Theoretical Biology   443   125 - 137   2018年04月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1016/j.jtbi.2018.01.023

    Kyutacar

  • Large-scale aggregation analysis of eukaryotic cytosolic proteins reveals an involvement of intrinsically disordered regions in protein folding 査読有り

    Uemura E, Niwa T, Minami S, Takemoto K, Fukuchi S, Machida K, Imataka H, Ueda T, Ota M, Taguchi H

    Scientific Reports (Nature Publishing Group)   8   678-1 - 678-11   2018年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1038/s41598-017-18977-5

    その他リンク: https://www.nature.com/articles/s41598-017-18977-5

  • Limitations of a metabolic network-based reverse ecology method for inferring host-pathogen interactions 査読有り

    Takemoto K, Aie K

    BMC Bioinformatics   18   278-1 - 278-9   2017年05月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1186/s12859-017-1696-7

    Kyutacar

  • 代謝ネットワークを用いた微生物生態系の可視化

    竹本和広

    実験医学増刊 ( 羊土社 )   35 ( 5 )   211 - 214   2017年03月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

  • 代謝ネットワークの数理モデルとその応用

    竹本和広

    応用数理 ( 岩波書店 )   24 ( 1 )   10 - 18   2014年03月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)

  • 代謝ネットワークのロバストネス

    竹本和広

    細胞工学 ( 学研メディカル秀潤社 )   33 ( 1 )   31 - 36   2014年01月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

  • Current understanding of the formation and adaptation of metabolic systems based on network theory

    Takemoto K

    Metabolites ( MDPI )   2 ( 3 )   429 - 457   2012年07月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

    DOI: 10.3390/metabo2030429

  • 代謝ネットワーク形成の理解に向けて

    竹本和広

    実験医学増刊 ( 羊土社 )   29 ( 7 )   180 - 185   2011年04月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

  • Measuring structural robustness of metabolic networks under a boolean model using integer programming and feedback vertex sets 査読有り

    Tamura T., Takemoto K., Akutsu T.

    Proceedings of the International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems, CISIS 2009   819 - 824   2009年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Robustness is one of the important features of living organisms. For example, many organisms have strong adaptability to environmental changes and many organisms can live even if some of their genes are mutated. Besides, it is considered that cancer cells are very robust and thus cancers are difficult to treat. Therefore, it is important to identify origins of robustness in various kinds of organisms. Though several methods have been proposed for measuring robustness in metabolic networks or signal transduction networks, most methods require large computation time or are not guaranteed to output optimal solutions. In this paper, we formalized the problem as an integer program, where an objective function is to minimize the number of reactions to be inactivated so that at least one of the target compounds cannot be synthesized. In order to cope with cycles and reversible reactions, we developed a novel integer programming formalization method using a feedback vertex set (FVS). When applied to an E. coli metabolic network consisting of Glycolysis/Glyconeogenesis, Citrate cycle and Pentose phosphate pathway obtained from KEGG database, we could find an optimal set of enzymes to be inactivated several times faster than a naive method. © 2009 IEEE.

    DOI: 10.1109/CISIS.2009.49

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=70349745315&origin=inward

  • Effects of feedback and feedforward loops on dynamics of transcriptional regulatory model networks 査読有り

    Oosawa C., Takemoto K., Savageau M.

    Proceedings of the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, AROB 13th'08   885 - 890   2008年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    We demonstrate the advantages of feedforward loops using a Boolean network, which is one of the discrete dynamical models for transcriptional regulatory networks. After comparing the dynamical behaviors of network embedded feedback and feedforward loops, we found that feedforward loops can provide higher temporal order (coherence) with lower entropy (randomness) in a temporal program of gene expression. In addition, complexity of the state space that increases with longer length of attractors and greater number of attractors is also reduced for networks with more feedforward loops. Feedback loops show opposite effects on dynamics of the networks. These results suggest that feedforward loops are one of the favorable local structures in biomolecular and neuronal networks. ©ISAROB 2008.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=53949119078&origin=inward

  • Local cause of coherence in Boolean networks 査読有り

    Oosawa C., Takemoto K., Matsumoto S., Savageau M.

    Proceedings of the 12th International Symposium on Artificial Life and Robotis, AROB 12th'07   621 - 626   2007年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    We have performed numerical study on random Boolean networks with power-law rank outdegree distributions to find local structural cause for emergence of high or low degree of coherence in binary state variables of the entire networks. The degree of randomness and coherence of the binary sequence, are measured by entropy and mutual information, depend on local structure that consists of a node with highly connected, called hub, and its upstream nodes, and types of Boolean functions for the nodes. With the larger number of output connections from a hub, the effects of Boolean function on the hub are more prominent. The local structures that give larger entropy tends to give rise to larger mutual information. On the basis of both numerical results and structural condition we derived time-independnt transmission characteristic function of state variables for local structures. We show good relations between the numerical and the analytical results, reveals that dynamical properties from the whole networks can be inferred from the differences in the local structures. ©ISAROB 2007.

    Scopus

    その他リンク: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=78449241462&origin=inward

  • ブーリアンネットワークにおけるモチーフ構造の埋め込みの効果 査読有り

    大澤 智興, 竹本 和広

    電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 ( 一般社団法人電子情報通信学会 )   107 ( 349 )   1 - 6   2007年11月

     詳細を見る

    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)

    3ノードからなるネットワークモチーフ構造の機能を調べるため、6種の異なるモチーフ構造を転写制御ネットワークのモデルであるブーリアンネットワークに埋め込み、力学的性質を比較した。全てのモチーフ構造について、埋め込み数が増大すると、ノード間の平均距離が増大し、さらに相互情報量も増大した。モチーフ内のエッジ数が増大すると、それらの傾向は、より顕著に現れた。モチーフ構造の一種であるフィードフォワードループは、他の5種とは異なり、埋め込み数が増大すると、アトラクタ数は減少し、さらに、エントロピーも減少した。これは、フィードフォワードループは、状態空間の自由度を減少させ、時間的な秩序を生成やすい構造であることを示している。この結果は、生体内の複雑ネットワーク中で、フィードフォワードループが、他のモチーフ構造より比較的多く見いだされることに関係している可能性があるかもしれない。

    CiNii Article

    その他リンク: https://ci.nii.ac.jp/naid/110006533435

  • M<SUB>3</SUB>: Merging Module Model for a Network with Scale-Free Properties and Modularity 査読有り

    Takemoto Kazuhiro, Oosawa Chikoo

    Genome Informatics ( 日本バイオインフォマティクス学会 )   14   378 - 379   2003年01月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    DOI: 10.11234/gi1990.14.378

    CiNii Article

    その他リンク: https://ci.nii.ac.jp/naid/130003811898

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著書

  • 生物ネットワーク解析

    竹本和広(単著)

    コロナ社  2021年10月  ( ISBN:4339027324

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    記述言語:日本語

  • バイオインフォマティクス ―Pythonによる実践レシピ―

    阿久津達也, 竹本和広(共訳)

    朝倉書店  2020年08月  ( ISBN:978-4-254-12254-1

     詳細を見る

    記述言語:日本語

  • バイオインフォマティクス入門

    日本バイオインフォマティクス学会 (編集)(共著 ,  範囲: 6-6, 6-7, 6-8節)

    慶應義塾大学出版会  2015年08月  ( ISBN:4766422511

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    記述言語:日本語

  • Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis

    Takemoto K, Oosawa C(共著 ,  範囲: Chapters 2 and 3)

    John Wiley & Sons  2012年08月  ( ISBN:0470195150

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    記述言語:英語

口頭発表・ポスター発表等

  • 複雑ネットワークにおける投票モデルダイナミクスに対する敵対的攻撃 招待有り

    千代丸勝美, 竹本和広

    ネットワーク科学研究会2022 

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    開催期間: 2022年08月23日 - 2022年08月25日   記述言語:日本語  

  • Opinion dynamics can be unknowingly distorted in complex networks

    Chiyomaru K, Takemoto K

    The 2022 edition of the annual International Conference and School on Network Science (NetSci 2022) 

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    開催期間: 2022年07月25日 - 2022年07月29日   記述言語:英語  

  • グローバルな情報を加味するセマンティックセグメンテーションとラベルの重複を許す分類のジョイントの学習

    平野北斗, 竹本和広, 大北剛

    第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020) 

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    開催期間: 2020年11月23日 - 2020年11月26日   記述言語:日本語  

  • 環境変動と土壌マイクロバイオームの関係についての全球規模解析

    神崎祥昭, 竹本和広

    2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第9回生命医薬情報学連合大会 

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    開催期間: 2020年09月01日 - 2020年09月03日   記述言語:日本語  

  • 肺炎診断用深層ニューラルネットワークのバックドア攻撃に対する脆弱性

    松尾優希, 平野北斗, 竹本和広

    2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第9回生命医薬情報学連合大会 

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    開催期間: 2020年09月01日 - 2020年09月03日   記述言語:日本語  

  • 精神疾患リスクと環境パラメータの関連性についての地理空間データ分析

    伊東拓海, 竹本和広

    2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第9回生命医薬情報学連合大会 

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    開催期間: 2020年09月01日 - 2020年09月03日   記述言語:日本語  

  • 転移学習された医用画像分類モデルの普遍的敵対的摂動に対する脆弱性

    三奈木啓成, 平野北斗, 竹本和広

    2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第9回生命医薬情報学連合大会 

     詳細を見る

    開催期間: 2020年09月01日 - 2020年09月03日   記述言語:日本語  

  • Universal Adversarial Perturbation を用いた COVID-19 診断用深層ニューラルネットワークの信頼性評価

    平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広

    2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第9回生命医薬情報学連合大会 

     詳細を見る

    開催期間: 2020年09月01日 - 2020年09月03日   記述言語:日本語  

  • Simple iterative method for generating targeted universal adversarial perturbations

    Hirano H, Takemoto K

    25th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 25th 2020) 

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    開催期間: 2020年01月22日 - 2020年01月24日   記述言語:英語  

  • 原核生物-真核生物間のエネルギー障壁の統計解析

    千代丸勝美, 竹本和広

    日本生体エネルギー研究会第45回討論会 

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    開催期間: 2019年12月20日 - 2019年12月22日   記述言語:日本語  

  • Universal Adversarial Perturbationを用いた医療画像診断用ディープニューラルネットワークの信頼性評価

    平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広

    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019) 

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    開催期間: 2019年11月20日 - 2019年11月22日   記述言語:日本語  

  • 転移学習された画像分類モデルのUniversal Adversarial Perturbationに対する脆弱性:病理画像診断を例にして

    三奈木啓成, 平野北斗, 竹本和広

    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019) 

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    開催期間: 2019年11月20日 - 2019年11月22日   記述言語:日本語  

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講演

  • 複雑にネットワーク化されたシステムの脆弱性:AIから社会システムまで

    武蔵野大学数理工学シンポジウム2022  2022年11月 

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    発表言語:日本語   講演種別:招待講演  

  • 深層ニューラルネットワークのロバスト性:画像診断システムから社会システムまで

    データ駆動生物学研究室研究セミナー  2022年07月 

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    発表言語:日本語   講演種別:特別講演  

  • バイオインフォマティクスから見た微生物群集

    京都大学生態学研究センター共同利用ワークショップ「微生物を軸とした群集構造研究の統合とさらなる展開」  2021年09月 

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    発表言語:日本語   講演種別:招待講演  

  • 微生物群集構造の推定:共起ネットワーク分析と代謝ネットワーク解析

    第320回京都大学生態学研究セミナー  2020年11月 

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    発表言語:日本語   講演種別:招待講演  

  • 複雑ネットワーク生物学:理論と応用

    第6回生命医薬情報学連合大会  2017年09月 

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    講演種別:特別講演  

  • Stability of ecological communities: A network perspective

    Bioinformatics Seminar Series  2017年07月 

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    講演種別:招待講演  

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学術関係受賞

  • Oxford Journals - JSBi Prize 2017

    日本バイオインフォマティクス学会   2017年09月29日

    竹本和広

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    受賞国:日本国

科研費獲得実績

  • 医用画像診断深層ニューラルネットワークの信頼性・安全性確保のための計算手法開発

    研究課題番号:21H03545  2021年04月 - 2026年03月   基盤研究(B)

  • 数理解析とメタゲノミクスでマイクロバイオーム撹乱後の回復を予測する

    研究課題番号:18K19846  2018年04月 - 2020年03月   挑戦的研究(萌芽)

  • 農耕地生態系の潜在的物質循環ポテンシャルを可視化する

    研究課題番号:15KT0039  2015年07月 - 2018年03月   基盤研究(B)

  • メタゲノミクスと数理統計学の融合による新規な環境影響評価法の開発

    研究課題番号:26550053  2014年04月 - 2016年03月   挑戦的萌芽研究

  • 代謝ネットワークから解き明かす生物—環境相互作用:解析基盤の確立と応用

    研究課題番号:25700030  2013年04月 - 2017年03月   若手研究(A)

  • 統計力学に基づく生化学反応ネットワークの解析とモデル化

    研究課題番号:07J00209  2007年04月 - 2009年03月   特別研究員奨励費

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受託研究・共同研究実施実績

  • 菌種間相互作用情報とホスト状態変化とを利用した将来の菌叢と健康状態を予測する手法開発

    2022年04月 - 2024年03月

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    研究区分:共同研究

  • JSTさきがけ「環境適応から解き明かす代謝ネットワークの設計原理」

    2009年10月 - 2013年03月

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    研究区分:受託研究

その他競争的資金獲得実績

  • Elucidation of the design principles of metabolic pathways of living organisms via mathematical modelling analysis

    2013年01月 - 2013年06月

    International Young Scientists Program of National Natural Science Foundation of China  

  • Computational analysis of metabolic networks from a viewpoint of structure and physicochemical properties of proteins

    2012年09月 - 2013年08月

    Chinese Academy of Science Fellowship for Young International Scientists  

担当授業科目(学内)

  • 2021年度   計算・統合生物学特論

  • 2021年度   数値計算(B)

  • 2021年度   人工知能B

  • 2021年度   数値計算演習

  • 2021年度   離散数学Ⅱ

  • 2020年度   計算・統合生物学特論

  • 2020年度   科学技術英語Ⅰ

  • 2020年度   数値計算(B)

  • 2020年度   人工知能B

  • 2020年度   数値計算演習

  • 2020年度   離散数学Ⅱ

  • 2019年度   計算・統合生物学特論

  • 2019年度   数値計算演習

  • 2019年度   人工知能

  • 2019年度   数値計算

  • 2019年度   離散数学Ⅱ

  • 2018年度   離散数学Ⅱ

  • 2018年度   数値計算

  • 2018年度   人工知能

  • 2018年度   数値計算演習

  • 2018年度   計算・統合生物学特論

  • 2017年度   数値計算演習

  • 2017年度   人工知能

  • 2017年度   数値計算

  • 2017年度   計算・統合生物学特論

  • 2016年度   数値計算演習

  • 2016年度   人工知能

  • 2016年度   数値計算

  • 2015年度   人工知能

  • 2014年度   人工知能

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担当経験のある授業科目(学外)

  • 数理生命科学特別講義C, G・数学特別講義『ネットワーク生物学』

    2022年07月   機関名:広島大学

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    科目区分:大学院専門科目 

学会・委員会等活動

  • 日本バイオインフォマティクス学会   理事  

    2019年04月 - 2023年03月

  • PLOS ONE   Academic Editor  

    2017年09月 - 現在

  • Scientific Reports (Nature Publishing Group)   Editorial Board  

    2015年06月 - 現在