Starting from our long-standing work on the structural dynamics of nucleic acids, our laboratory now combines molecular simulation, computational method development, evolutionary genomics, clinical data analysis and machine learning to understand biological phenomena quantitatively.
Molecular dynamics of DNA/RNA, K⁺ binding and topology transitions of G-quadruplexes, and genome-wide selection on G4-forming sequences.
Development of an efficient Markov chain Monte Carlo framework and its application on the supercomputer Fugaku.
Cross-phylum comparison of aging-related proteins and theoretical models of bet-hedging and aging.
Bayesian networks and causal inference applied to clinical databases in collaboration with clinical departments.
GNN-based score-based MCMC and evaluation of foundation-model representations for biological sequences.
核酸の構造ダイナミクスに関する長年の研究を出発点として、分子シミュレーション、計算手法の開発、進化ゲノミクス、臨床データ解析、機械学習を組み合わせ、生命現象の定量的な理解を目指しています。
DNA・RNAの分子動力学、グアニン四重鎖へのK⁺の結合とトポロジー転移、ゲノム全体におけるG4形成配列への自然選択を研究しています。
効率的なマルコフ連鎖モンテカルロ法の枠組みを開発し、スーパーコンピュータ「富岳」での計算に応用しています。
動物門をまたいだ老化関連タンパク質の比較と、ベットヘッジング・老化の理論モデルを研究しています。
臨床講座と連携し、ベイジアンネットワークと因果推論を臨床データベースに応用しています。
グラフニューラルネットワークを用いたスコアベースMCMCと、生物学的配列に対する基盤モデル表現の評価に取り組んでいます。