研究ユニット

物理学者たちは長い間、物質およびエネルギーの本質を説明できる普遍的法則を探し求めてきましたが、最近まで複雑な生物系の研究は困難でした。理論生物物理学ユニットでは...

生体分子電子顕微鏡解析ユニットでは、高分子複合体の構造について、ウイルス、イオンチャネルおよび膜タンパク質に重点をおいて研究しています。本ユニットは、試料調製お...

生体制御分子創製化学ユニットでは、生命機能の解明や創薬に貢献する分子の創製に関する研究を行なっています。研究領域は、有機合成化学、生物有機化学です。

生態・進化ゲノミクスアルゴリズムユニットでは、地球上の現存する種のゲノムの組立てや比較などを研究し、ゲノミクスのコア問題の為のアルゴリズムを開発します。

The biological nonlinear dynamics data science unit investigates complex systems explicitly taking into account the role of time. We do this by instead of averaging occurrences using their statistics, we treat observations as frames of a movie and if patterns reoccur then we can use their behaviors in the past to predict their future. In most cases the systems that we study are part of complex networks of interactions and cover multiple scales. These include but are not limited to systems neuroscience, gene expression, posttranscriptional regulatory processes, to ecology, but also include societal and economic systems that have complex interdependencies. The processes that we are most interested in are those where the data has a particular geometry known as low dimensional manifolds. These are geometrical objects generated from embeddings of data that allows us to predict their future behaviors, investigate causal relationships, find if a system is becoming unstable, find early warning signs of critical transitions or catastrophes and more. Our computational approaches are based on tools that have their origin in the generalized Takens theorem, and are collectively known as empirical dynamic modeling (EDM). As a lab we are both a wet and dry lab where we design wet lab experiments that maximize the capabilities of our mathematical methods. The results from this data driven science approach then allows us to generate mechanistic hypotheses that can be again tested experimentally for empirical confirmation. This approach merges traditional hypothesis driven science and the more modern Data driven science approaches into a single virtuous cycle of discovery.

生物システムユニットでは、微生物が廃棄物を分解しその過程でエネルギーを放出する装置の研究を行っています。この取り組みは、泡盛蒸留所、養豚および養鶏場、砂糖工場、...

生物デザインユニットは、生物の発生や形態機能が、気候変動の中でどのように進化していくのかを研究しています。

生物多様性・複雑性研究ユニットは、生態学的・進化的プロセスがどのように生物多様性を生み出し維持しているのか、また、それらのプロセスが人間活動によってどのように変化しているのかを探っています。

生物複雑性ユニットでは、生体分子回路から細胞集団までの様々な生物物理学システムにおいてどのように確率的変動下でも正常に機能しているのかを対象に研究をしています。

発達神経生物学ユニットでは注意欠如・多動症（ADHD）の特性、原因について研究を行い、実証に基づいた研究結果を治療へ応用することを目指しています。

マウス脳において行動コンテキストが、どのように臭覚情報処理を調整するかを研究しています。手法は、神経生理学、イメージジング、回路解析、行動科学などを用います。

神経回路ユニットでは、分子生物学、マウス遺伝学、電気生理学、光遺伝学、行動解析などを用いて、運動系の神経回路の研究を進めています。

感覚知覚、学習と記憶、および意思決定などの脳の認知機能は、神経回路による計算から出現します。神経情報・脳計算ユニットでは、機械計算と比較して生物学的神経計算が有...

脳活動の時間的シーケンスは、どのようにして身体の動きに変換されるのだろうか？私達は様々なツールを用いて多角的に、小脳回路の神経リズムの中にその答えを求めている。

神経生物学研究ユニットの目標は、脳における学習の神経メカニズムを解明することです。本ユニットは学習経験の結果シナプスで起こる物理的な変化、またこれらの変化が、動...

神経発生ユニットでは、ゼブラフィッシュの網膜をモデルに、神経細胞の分化、神経回路形成、神経変性と神経再生を制御するメカニズムについて研究しています。

神経計算ユニットでは、脳のように柔軟かつ確実な学習を実現するアルゴリズムの開発と、それによる脳の学習の仕組みの解明に取り組んでいます。最大のテーマは「強化学習」...

細胞シグナルユニットでは、マウスモデルを用いながら、がん、神経疾患、免疫疾患、および糖尿病、肥満などの様々な疾患の原因を分子レベルで解明しようとしています。その...