User:Aritalab/Kazuhiro Takemoto

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==研究概要==
 
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バイオインフォマティクスやネットワーク理論といった情報数理的な観点から、生命系に対する統合的な理解を目指しています。特に、代謝系(代謝ネットワーク)について注目して研究を行っています。生物は、長い進化過程において代謝系を変化させることでさまざまな代謝物を合成し、環境に適応してきました。このような代謝物組成の決定や代謝経路の形成に働く原理を明らかにすることは、適応進化の理解や生命現象の制御において重要です。生物の環境適応という視点から、データ解析を通して代謝物多様性と代謝ネットワーク形成に対する統合的な数理モデルを構築し、有用な生産物の人工合成などに応用したいと考えています。
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バイオインフォマティクスやネットワーク理論といった情報数理的な観点から、生物系に対する統合的な理解を目指しています。特に、代謝系(代謝ネットワーク)について注目して研究を行っています。生物は、長い進化過程において代謝系を変化させることでさまざまな代謝物を合成し、環境に適応してきました。このような代謝物組成の決定や代謝経路の形成に働く原理を明らかにすることは、適応進化の理解や生命現象の制御において重要です。生物の環境適応という視点から、データ解析を通して代謝物多様性と代謝ネットワーク形成に対する統合的な数理モデルを構築し、有用な生産物の人工合成などに応用したいと考えています。
  
 
====参考文献====
 
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Revision as of 15:20, 25 May 2011

竹本 和広 (TAKEMOTO, Kazuhiro)

科学技術振興機構 さきがけ研究者

詳細はこちらのHPをご覧下さい。 See this site for details.

研究概要

バイオインフォマティクスやネットワーク理論といった情報数理的な観点から、生物系に対する統合的な理解を目指しています。特に、代謝系(代謝ネットワーク)について注目して研究を行っています。生物は、長い進化過程において代謝系を変化させることでさまざまな代謝物を合成し、環境に適応してきました。このような代謝物組成の決定や代謝経路の形成に働く原理を明らかにすることは、適応進化の理解や生命現象の制御において重要です。生物の環境適応という視点から、データ解析を通して代謝物多様性と代謝ネットワーク形成に対する統合的な数理モデルを構築し、有用な生産物の人工合成などに応用したいと考えています。

参考文献

  • 竹本和広. 代謝ネットワーク形成の理解に向けて. 細胞を創る・生命システムを創る (実験医学増刊29巻7号), 羊土社, 180 (2011).
  • Takemoto, K. and Oosawa, C. Modeling for evolving biological networks. In Machine Learning Approach for Network Analysis: Novel Graph Classes and Classification Techniques (ed. Matthias, D.), John Wiley & Sons, to appear. (出版はもう少し先ですので、読みたい方は竹本にご連絡ください)

より多くの文献はこちらでご覧になれます。

Metabolomics.JP関連の業績

上のふたつの論文ではFLavonoidsPlantsを利用しました。

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