Emerging 2016

Quantitative Biology / Systems Biology / Computational Biology / In vivo oriented Modeling定量的生物学/システムバイオロジー/計算生物学/ in vivo oriented modelingHIROI, Noriko広井 賀子生命をシステムとして捉える上で重要な、細胞内生化学反応ネットワークの性質や、生態内環境に即した分子間の関係を表す方法を、インフォマティクスと定量性及び時空間分解能の高い実験手法の力を駆使して解析していきたいと考えています。What we should do for the better understanding of a life from systems biological view is, I think there are 2 things we must proceed at once; one is to analyse biochemical networks in their dynamics and the other is to develop the technologies of experiments to appreciate in vivo events. Why not try.専任講師(有期)Assistant Professor(Non-tenured)生命情報学科Department of Biosciences and Informatics博士(医学)Ph.D.Enzyme / Protein / Biofunctional Chemistry酵素/タンパク質/生体機能化学KAWAKAMI, Norifumi川上 了史タンパク質や酵素の実用化にむけ、その機能を最大限に引き出す方法を開発する。タンパク質や酵素分子に直接手を加える従来型の変異導入法による機能、活性の改善に加えて、間接的に機能、活性を変化させる方法として、タンパク質や酵素と小分子の相互作用を利用することで、自在に機能を制御することを目指す。A wide variety of enzymes has been studied for practical applications. To improve the functions and catalytic activities of enzymes, we use interactions between enzymes and small molecules in addition to traditional protein engineering based on mutagenesis approaches. 助教(有期)Research Associate(Non-tenured)生命情報学科Department of Biosciences and Informatics博士(理学)Ph.D.Artificial Cell Engineering / Synthetic Biology / Molecular Biology人工細胞工学/合成生物学/分子生物学FUJIWARA, Kei藤原 慶生命の基本要素である細胞は、一度破壊し物質の集合体としてしまうと、現在の技術では細胞に戻すことはできません。なぜ戻せないのかを分子生物学的に明確にし、人工細胞工学により物質の集合体から“生きた”細胞を再構成する技術を確立することに挑戦しています。We aim at elucidating why disrupted cells never go back into living states. For the purpose, we create mimics of live cells using artificial cells technology and analyze their similarity and difference. This study will reveal the blueprint of living cells and pave a important railway to create living cells from mixtures of biomolecules.助教(有期)Research Associate(Non-tenured)生命情報学科Department of Biosciences and Informatics博士(生命科学)Ph.D.生命システム情報専修The Center for Biosciences and InformaticsBioinformatics / Machine Learning / Computer Scienceバイオインフォマティクス/機械学習/情報科学SATO, Kengo佐藤 健吾様々な生命現象の数理モデルを構築し、計算機上で解析するための高度なアルゴリズムを開発しています。特に近年注目されている機能性RNAや高速シークエンシングに関する配列情報解析技術の研究を行っています。We develop state-of-the-art algorithms for analysis of mathematical models of life, especially focusing on biological sequence analysis of non-coding RNAs and the high throughput sequencing technology.専任講師Assistant Professor生命情報学科Department of Biosciences and Informatics博士(工学)Ph.D.47基礎理工学専攻基礎理工学専攻



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