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

2026年4月1日
新メンバー

本研究室にスタッフ3名、博士課程の大学院生2名、学部生2名が加わりました。
2026年3月12日
バイオ情報学研究会で発表

山内、築山、佐藤が第84回バイオ情報学研究会（SIGBIO84）にて研究発表を行います。
2026年3月3日
Genomic BIG BANG 2026で招待講演

佐藤健吾教授が台湾で開催されるGenomic BIG BANG 2026で招待講演を行います。
2026年2月2日
インターン学生受け入れ

ハインリヒ・ハイネ大学（ドイツ）博士課程のUtkarsh Upadhyayさんが、2月2日から3月28日の間、準客員若手研究員として当研究室で研究を行います。
2025年11月8日
Tokyo Bioinformatics Meetingで研究発表

山内、内山、田村、前田が第9回Tokyo Bioinformatics Meeting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