生命の暗号を、
データで解読する。

私たちは、最先端のバイオインフォマティクス技術を用いて、複雑な生命現象をデジタルデータとして解析。次世代の創薬と生命科学の発展に寄与します。

$ python run_analysis.py --dataset biological_v4.2
> Loading Genomic Data... [DONE]
> Identifying Biomarkers... [78 found]
> Generating Structural Models... [Done]

Our Research

研究テーマ。

大規模ゲノム解析

機械学習と統計学を駆使し、非コード領域の機能予測アルゴリズムを独自に開発。疾患の原因究明に挑みます。

タンパク質構造予測

深層学習モデルを用いた新規複合体構造の推定。シミュレーションに基づいた精密な分子設計を行います。

インシリコ創薬支援

大規模スクリーニングによる標的分子の最適化パスを探索。創薬プロセスの劇的な効率化を目指します。

教授近影(Placeholder)

教授からのメッセージ

「データサイエンスで、生命の謎に挑む。」

私たちの研究室では、ウェット（実験）とドライ（解析）の枠を超えた、新しいサイエンスを追求しています。多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まり、自由な発想で議論を交わす。そんな知的好奇心に溢れた環境を大切にしています。

教授：山田泰三 (Taizo Yamada)
理学博士 / 化学生命情報学専攻

主要論文。

● Deep Learning for Biomarker Identification
Nature Communications, 2025.

● Structural analysis of Novel Protein Complexes
Bioinformatics, 2024.