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9月2日
バイオ情報学研究会で研究発表

戴、佐藤が情報処理学会第86回バイオ情報学研究会 (SIGBIO86) にて研究発表を行います。
2026年9月1日
RNAインフォマティクス道場2026に参加

佐藤、築山、太田垣、山村、浅井、倪、戴がRNAインフォマティクス道場2026にて研究発表を行います。
2026年8月26日
IIBMP 2026に参加

第14回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP 2026) にてポスター発表を行います。
2026年8月19日
日本患者由来がんモデル学会 学術集会2026で招待講演

佐藤健吾教授が日本患者由来がんモデル学会 学術集会2026でシンポジウム招待講演を行います。
2026年7月5日
Benasque meeting on RNA 2026にて研究発表

佐藤、築山、浅井、太田垣がBenasque meeting on RNA 2026に参加し、研究発表を行いました。
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