研究内容
生命原理の探求から技術イノベーションへ
生物の適応、進化、共存、持続のすべてが細胞増殖で評価されている。本研究室は、内的遺伝要因と外的環境要因の両面から、複雑系システムとしての細胞の動作原理を探索し、細胞増殖に関する基盤技術の開発を行っている。
研究概要
細胞の遺伝子型から表現型まで、網羅的かつ定量的解析により、生命現象を理解する。生物実験科学と情報数理科学を横断する研究プロジェクトが多数行われている（下図）。
研究事例
細胞増殖を機械学習で予測する
Researchers @UNIV_TSUKUBA_JP have successfully demonstrated the utility of machine learning in understanding the complex but important contribution of media culture components to #bacterial growth.
— Scipod (@scipod_social) March 21, 2022
Learn more here: https://t.co/XXywWn3P0h
Original article: https://t.co/khPc1h7bhi pic.twitter.com/D0hpCmrDuL
プレスリリース
Artificial intelligence facilitates the optimization of cell culture media. A team of researchers from the University of Tsukuba devised a machine learning-based method for medium optimization to improve the cellular activity.
We introduced machine learning to finetune the medium components for improved mammalian cell culture. Our study demonstrated the efficiency and practicality of active learning for medium optimization and provided valuable information for employing machine learning in cell culture research and development.
Artificial intelligence facilitates the optimization of cell culture media. A team of researchers from the University of Tsukuba devised a machine learning-based method for medium optimization to improve the cellular activity.
