Department of Computational Biology
Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo
Asai Laboratory
東京大学 大学院 新領域創成科学研究科
メディカル情報生命専攻
浅井研究室
What's new?
2023年10月 CREST 【バイオDX】に「生物情報アーカイブを活用した深層生成モデルによるmRNA最適設計技術」が採択されました。
2023年10月 楊端寧（Yang Ruining） が修士課程に入学、浅井研に加わりました。
2023年4月 王瑾（Wang Jin）が修士課程に入学、浅井研に加わりました。
2023年3月 井澤和也、梁嘉璐（Liang Jalu）、何 聡（He Cong）の３名が修士課程を修了、細川寛晃が理学部を卒業しました。
2022年6月 細川寛晃（理学部生物情報科学科）が卒業研究生として研究室に加わりました。
2022年6月 寺井悟朗らの論文がNucleic Acids Research誌に掲載され、「RNA機能に直結する2次構造を予測する汎用的な手法を開発」との表題でプレス発表を行いました。
2022年5月 山村和照が特任研究員として研究室に加わりました。
2022年4月 李鴻敏 (Li Hongmin)が特任研究員として研究室に加わりました。
2022年4月 修士課程学生2名、王 博宇 (Wang Boyu)、瞿 哲覧 (Qu Zhelan) が入学し、研究室に加わりました。
2022年3月 田頭将喜、滝沢拓己が博士学位を取得して修了しました。
浅井研究室とは
浅井研究室は、バイオインフォマティクスの "ドライ "な研究室です。生物データの情報解析、数理モデルの適用、アルゴリズムや計算機ツールの開発などに取り組んでいます。 私たちが主に解析するのは、DNA/RNAの配列とその構造、相互作用、機能などです。 RNAについては、二次構造解析、相互作用予測、RNA-seqデータ解析などの情報解析に重点を置いています。また、RNAの翻訳や修飾を伴うRNAにも強い関心を持っています。同時に、様々な用途のための生物学的配列の設計にも関心があります。
数理モデルに基づいたオリジナルのソフトウェアを開発することが私たちのやり方です。よく用いる手法は確率モデルや機械学習です。他者のソフトウェアを利用することもありますが、そのソフトウェアの背後にあるアルゴリズムや理論を認識せずにブラックボックス化したソフトウェアを利用することはありません。
情報生命科学は、情報学を用いて生命現象の本質に迫ろうとする学問です。今後は、単に研究対象や手法を広げていくだけでなく、従来の情報学、生物学の枠内に縛られない新しい問題意識による研究が必要とされていると考えています。若い方々が新しい学問の構築に数多く参加してくれることを願っています。
浅井研究室では、学生の自主性を尊重し、学生自身が興味を持つテーマを掘り下げ、研究室内外のメンバーとの議論を通じて研究を進めていく方式を取っています。数理的な理論や、プログラミング技術を習得しながら、学生自身の興味と資質に応じで研究を進めていくことができます。生物学の知識の乏しい学生でも、研究テーマが見つけられるように配慮しています。
Who we are
Asai laboratory is a "dry" laboratory of Bioinformatics. We are working on information analysis of biological data, applying mathematical models and developing computational tools as well as algorithms. We mainly analyze DNA/RNA sequences and their structures, interactions and functions. We put emphasis on RNA informatics including secondary structural analysis, predicting interactions, RNA-seq data analyses. We have strong interest in translation of RNAs and RNAs with modifications. We also interested in design of biological sequences for various applications.
We love to develop original software based on mathematical models. Our favorite methods are stochastic models and machine learning. We do use software of others, but we don't want to use blackbox software without recognizing the algorithms and the theory behind the software.
Computational biology attempts to approach the essence of life phenomena using informatics. In the future, we believe that it is necessary not only to expand the scope and methods of research, but also to conduct research based on a new problem consciousness that is not bound by the conventional framework of informatics and biology. We hope that many young people will participate in the construction of a new academic discipline.
Previous Topics
2021年10月 田頭将喜の論文がBioinformatics誌に掲載されました。
2021年9月 浅井潔が日本バイオインフォマティクス学会賞を受賞し、IIBMP2021で記念講演を行いました。
2021年9月 小野幸輝らの論文がBioinformatics誌に掲載されました。PacBioシークエンサーのリードシミュレータとして広く使われているPBSIMを改良・拡張したPBSIM2では、Nanoporeシークエンサーのリードもシミュレートできるようになりました。