研究室

数理生物学研究室

数学を通して理解する生命現象
研究テーマ
生命現象の数理モデリング/データ解析と実社会への応用
研究キーワード

数理生物学, システム生物学, バイオインフォマティクス, 微生物生態学, 精密化医療, マルチオミックス解析, 数理モデリング, 機械学習, データ科学

スタッフ

研究・教育内容

数理生物学とは、生物学に数理科学的手法やデータ解析を応用して、実験や観察データのみではわからない現象の理解を目指す分野です。本研究室では、生命現象の数理モデリングやデータ解析手法の開発・応用を中心に、分野横断・学際的な研究を進めています。具体的なテーマとして、(i) 腸内や土壌など様々な環境に存在する微生物叢の生態系を数理的に理解・制御することで発症予防や作物作成の改善につなげる研究、(ii) 医療データ解析、(iii) トランスクリプトームなど網羅的塩基配列データに関わるバイオインフォマティクス研究、(iv) 生命現象の解析に役立つ汎用的な数理科学手法を開発・深化させる純理論的研究等を展開することで、基礎・応用両面で学際研究を推進していきます。

数理生物学研究室(nakaoka2018)

各科目の活用度
生物学
化学
物理学
数学

担当学部・大学院

お問合せ

研究室所在地
〒060-0810
札幌市北区北10条西8丁目
理学部2号館7階
電話番号
011-706-2774
Email
snakaoka*sci.hokudai.ac.jp(*を半角@に変えて入力ください)

代表的な研究業績

Shinji Nakaoka, Data-driven mathematical modeling of microbial community dynamics, Handbook of Statistics Vol.39 Part A, pp.93–130 (2018).

Yamaguchi, R., Yamanaka, T. and Liebhold, A. M. 2019. Consequences of hybridization during invasion on establishment success. Theoretical Ecology Springer. 12: 197-205.

Akane Hara, Shoya Iwanami, Yusuke Ito, Tomoyuki Miura, Shinji Nakaoka, Shingo Iwami, Revealing uninfected and infected target cell dynamics from peripheral blood data in highly and less pathogenic simian/human immunodeficiency virus infected Rhesus macaque, Journal of Theoretical Biology, 479, 29-36 (2019).

Shinji Nakaoka and Keita Matsuyama, Information and statistical analysis pipeline for high-throughput RNA sequencing data, Springer protocol Epidermis, pp.1-10 (2019).

Shinji Nakaoka and Keisuke H. Ota, An information and statistical analysis pipeline for microbial metagenomic sequencing data, Handbook of Statistics Vol.43 (2020).

北大研究者総覧参照
https://researchers.general.hokudai.ac.jp/profile/ja.f2db12884fc8303c520e17560c007669.html