Data Science for Life Sciences


東京科学大学 生命理工学院 佐藤研究室（生命データサイエンス分野）へようこそ！

本研究室では、人工知能・機械学習技術を駆使したデータ駆動型のバイオインフォマティクスによって生命科学研究を加速することを目指しています。

最近のニュース

5月 1, 2025
新メンバー

築山博士が当研究室の助教として着任しました。
4月 8, 2025
解説記事が「生体の科学」に掲載

mRNA配列設計に関する解説記事が「生体の科学」に掲載されました。
4月 7, 2025
研究論文がComput. Struct. Biotechnol. J.に掲載

深層学習を用いたRNA二次構造予測に関する研究論文が Computatinal Structural Biotechnology Journal に掲載されました。
4月 1, 2025
新メンバー

本研究室で研究を行う3名の卒研生と1名の大学院生（修士課程）が配属されました。
3月 6, 2025
バイオ情報学研究会で研究発表

佐藤と高谷さんが情報処理学会第81回バイオ情報学研究会 (SIGBIO81) にて研究発表を行います。
投稿一覧

最近の代表的な業績

Recent trends in RNA informatics: a review of machine learning and deep learning for RNA secondary structure prediction and RNA drug discovery
Computational analysis of RNA sequences constitutes a crucial step in the field of RNA biology. As in other domains of the life …
Kengo Sato, Michiaki Hamada
引用 DOI
RNA Secondary Structure Prediction Based on Energy Models
This chapter introduces the RNA secondary structure prediction based on the nearest neighbor energy model, which is one of the most …
Manato Akiyama, Kengo Sato
引用 DOI
Prediction of RNA secondary structure including pseudoknots for long sequences
RNA structural elements called pseudoknots are involved in various biological phenomena including ribosomal frameshifts. Because it is …
Kengo Sato, Yuki Kato
引用 DOI
RNA secondary structure prediction using deep learning with thermodynamic integration
Accurate predictions of RNA secondary structures can help uncover the roles of functional non-coding RNAs. Although machine …
Kengo Sato, Manato Akiyama, Yasubumi Sakakibara
引用 DOI