学生執筆論文

細田（博士課程）が執筆した論文

• Hosoda S, Nishijima S, Fukunaga T, Hattori M, Hamada M., Revealing microbial assemblage structure in the human gut microbiome using latent Dirichlet allocation, Microbiome. 2020 Jun 23;8(1):95. doi: 10.1186/s40168-020-00864-3.

  • 機械学習を用いてヒト腸内細菌叢の４つの細菌群を同定しその生物学的特徴を明らかにした

  • YouTubeによる紹介 / 大学公式ニュースリリース

松谷（修士課程，当時，現在博士課程在籍）が執筆した論文

• Taro Matsutani, Yuki Ueno, Tsukasa Fukunaga, Michiaki Hamada*, Discovering novel mutation signatures by latent Dirichlet allocation with variational Bayes inference, Bioinformatics. 2019 Nov 1;35(22):4543-4552. doi: 10.1093/bioinformatics/btz266.

  • がんゲノムの「変異シグネチャー」（がんの変異源に特徴的な変異パターン）を同定する新規手法を開発

石田（修士課程）が執筆した論文

• Ishida, Ryoga; Adachi, Tatsuo; ☆Yokota, Aya; Yoshihara, Hidehito; Aoki, Kazuteru; Nakamura, Yoshikazu; Hamada, Michiaki*, RaptRanker: in silico RNA aptamer selection from HT-SELEX experiment based on local sequence and structure information, Nucleic Acids Res. 2020 Jun 15:gkaa484. doi: 10.1093/nar/gkaa484.

  • HT-SELEXと呼ばれる実験データから，RNAアプタマーの選択および結合に寄与するモチーフ情報を抽出する手法の開発

  • CRESTプロジェクトの成果 / 大学公式ニュースリリース

千島（修士課程，当時）が執筆した論文

• Takafumi Chishima, Junichi Iwakiri, Michiaki Hamada*, Identification of transposable elements contributing to tissue-specific expression of long non-coding RNAs, Genes (Basel). 2018 Jan 9;9(1). pii: E23. doi: 10.3390/genes9010023

  • 今までジャンクだと考えられていたトランスポゾンが，長鎖ノンコーディングRNAの組織特異的発現に寄与していることを明らかにした論文

張（博士課程，当時）が執筆した論文

• Yiqian Zhang and Michiaki Hamada*, DeepM6ASeq: Prediction and Characterization of m6A-containing Sequences using Deep Learning, BMC Bioinformatics. 2018 Dec 31;19(Suppl 19):524. doi: 10.1186/s12859-018-2516-4.

  • 配列情報のみからm6A修飾（RNAの修飾でしばしば観測されるもの）の部位を推定する深層学習を用いた手法を開発した研究

• Yiqian Zhang and Michiaki Hamada*, MoAIMS: Efficient Software for Detection of Enriched Regions of MeRIP-Seq, BMC Bioinformatics. 2020 Mar 14;21(1):103. doi: 10.1186/s12859-020-3430-0.

  • RNA修飾の網羅的同定手法であるMeRIP-seqのデータ処理を行う手法の開発

西田（修士課程，当時）が執筆した論文

• Shimpei Nishida, Shun Sakuraba, Kiyoshi Asai, and Michiaki Hamada*, Estimating energy parameters for RNA secondary structure predictions using both experimental and computational data, IEEE/ACM Trans Comput. Biol. Bioinform. 2019 Sep-Oct;16(5):1645-1655. doi: 10.1109/TCBB.2018.2813388. Epub 2018 Mar 12.

  • 実験情報とシミュレーション情報を両方活用してRNA構造予測のためのエネルギーパラメタを導出する方法に関する論文

武田 大海（学部，当時）が執筆した論文

• ☆Taikai Takeda and Michiaki Hamada*, Beyond similarity assessment: Selecting the optimal model for sequence alignment via the Factorized Asymptotic Bayesian algorithm, Bioinformatics. 2018 Feb 15;34(4):576-584. doi: 10.1093/bioinformatics/btx643

  • 配列アラインメントの確率モデルのモデル選択に関する論文