インテリジェントバイオインフォマティクス研究チーム

チーム概要

ゲノム情報をはじめとする多様で膨大な生命情報に関するデータから生体分子に関する知識発見を行うためのバイオインフォマティクス技術の開発を行う。また開発技術を利用した疾病因子の推定や生体分子の機能解析などを行い、創薬などへの応用を目指す。

富井　健太郎
研究チーム長

インフォメーション

2018.02.23

第21回AIセミナー「創薬研究へのAIの活かし方 
～今AI創薬に求められるデータとキュレーション～」

創薬・ライフサイエンスの研究分野の多様かつ膨大なデータを目的に応じて活用可能にする技術やデータベースについて議論します。

創薬・ライフサイエンスの分野では、化合物からタンパク質の活性、表現型、(Q)SARに至るまで多様かつ膨大なデータベースが開発され、日々アップデートが行われています。こういった膨大なデータの効率的な処理による情報抽出とデータの質を担保するキュレーションの自動化が喫緊の課題となっています。また今後の創薬・ライフサイエンスデータの一層の蓄積を考えると、データを最大限に活かすために、人工知能の活用に大きな期待が寄せられています。本セミナーでは、創薬研究の核の一つである化合物とタンパク質の相互作用予測に向けた研究や創薬・ライフサイエンス研究の基盤をなすデータベース開発の第一線でご活躍の先生をお招きし、創薬支援に向けた最新の研究やデータベースのキュレーション技術等ついてご講演いただきます。

https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_021.html

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論文リスト

2020.04.09

Comprehensive analysis of PPARγ agonist activities of stereo-, regio-, and enantio-isomers of hydroxyoctadecadienoic acids

Aya Umeno, Mami Sakashita, Sakiko Sugin, Kazutoshi Murotomi, Tsugumi Okuzawa, Naoki Morita, Kentaro Tomii, Yuko Tsuchiya, Kazuhiko Yamasaki, Masanori Horie, Kentaro Takahara, Yasukazu Yoshida

Biosci Rep 2020; BSR20193767.

doi:https://doi.org/10.1042/BSR20193767

2020.03.16

Neural networks for protein structure and function prediction and dynamic analysis

Yuko Tsuchiya, Kentaro Tomii

Biophysical Reviews. 2020 12. March(Published)

doi:https://doi.org/10.1007/s12551-020-00685-6

2020.01.14

DeepECA: an end-to-end learning framework for protein contact prediction from a multiple sequence alignment

Hiroyuki Fukuda, Kentaro Tomii

BMC Bioinformatics 2020; 21(10)

doi:10.1186/s12859-019-3190-x

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研究者紹介

役職＆名前	専門分野	メールアドレス　HP
研究チーム長富井　健太郎	計算生物学	k-tomii[at]aist.go.jp http://cbrc3.cbrc.jp/~tomii/lab/
主任研究員長野　希美	蛋白質、特に酵素蛋白質の構造・機能、バイオインフォマティクス	n.nagano[at]aist.go.jp http://cbrc3.cbrc.jp/~nagano/index.html
主任研究員池田修己	バイオインフォマティクス	ikeda-masami[at]aist.go.jp
主任研究員土屋裕子	構造バイオインフォマティクス	yuko.tsuchiya[at]aist.go.jp
研究員山守　優	生物物理、分子シミュレーション	yu.yamamori[at]aist.go.jp
テクニカルスタッフ猪浦裕子		h.inoura[at]aist.go.jp
テクニカルスタッフ徳永なるみ		tokunaga.na@aist.go.jp