Hiroaki Yamagiwa, Ryoma Hashimoto, Kiwamu Arakane, Ken Murakami, Shou Soeda, Momose Oyama, Yihua Zhu, Mariko Okada, Hidetoshi Shimodaira. Predicting Drug-Gene Relations via Analogy Tasks with Word Embeddings. arXiv. 2024
Ken Murakami, Keita Iida, Mariko Okada. An attention-based deep neural network model to detect cis-regulatory elements at the single-cell level from multi-omics data. 2024
筒井真人, 岡田眞里子. DynProfiler: A Python package for comprehensive analysis and interpretation of signaling dynamics leveraged by deep learning techniques. 2024. vbae145
Keita Iida, Mariko Okada. Identifying Key Regulatory Genes in Drug Resistance Acquisition: Modeling Pseudotime Trajectories of Breast Cancer Single-Cell Transcriptome. Cancers. 2024. 16. 10. 1884-1884
井上 カタジナアンナ, 高橋 和樹, 須河内 昭成, 飯田 渓太, 岩淵 禎弘, 鯉沼 代造, 栗岡 恭子, 小西 徹, 田中 晋, 戒田 篤志, et al. がん研究における女性研究者 TGF-βは増殖が低下して運動能が上昇したがん細胞集団を形成することで口腔がんの転移を亢進する(TGF-β enhances metastasis of oral cancer via generation of a population of cancer cells in G1 phase with high motility). 日本癌学会総会記事. 2022. 81回. SS1-5
井上 カタジナアンナ, 高橋 和樹, 須河内 昭成, 飯田 渓太, 岩淵 禎弘, 鯉沼 代造, 栗岡 恭子, 小西 徹, 田中 晋, 戒田 篤志, et al. がん研究における女性研究者 TGF-βは増殖が低下して運動能が上昇したがん細胞集団を形成することで口腔がんの転移を亢進する(TGF-β enhances metastasis of oral cancer via generation of a population of cancer cells in G1 phase with high motility). 日本癌学会総会記事. 2022. 81回. SS1-5
Johannes Nicolaus Wibisana, 飯田渓太, 岡田眞里子. 免疫系の1細胞解析による転写制御機構の予測. 医学のあゆみ 1細胞解析・技術と応用(企画 菅野純夫). 2021. 276. 10. 983-988
Extracting Knowledge from Literature to Construct Biological Context-Aware Mathematical Models of Signaling Pathways
(1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024)