研究者
J-GLOBAL ID:202101014211741613   更新日: 2024年11月05日

林 周斗

ハヤシ シュウト | Hayashi Shuto
所属機関・部署:
職名: 准教授
ホームページURL (1件): http://www.shimamlab.info/
研究分野 (2件): 生命、健康、医療情報学 ,  システムゲノム科学
研究キーワード (3件): バイオインフォマティクス ,  深層学習 ,  ベイズ統計学
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2022 - 2027 深層学習を用いた高速タンパク質構造サンプリング手法の開発
  • 2024 - 2026 マルチモーダル深層アンサンブルと多目的バッチベイズ最適化による分子設計の加速
  • 2023 - 2025 マウス発生休止胚において、再発生能の有無を予測する技術と付与する技術の創出
  • 2022 - 2025 深層学習を用いた高速分子動力学シミュレーション手法の開発
論文 (18件):
  • Chikara Mizukoshi, Yasuhiro Kojima, Satoshi Nomura, Shuto Hayashi, Ko Abe, Teppei Shimamura. DeepKINET: a deep generative model for estimating single-cell RNA splicing and degradation rates. Genome Biology. 2024. 25. 1. 229
  • Masahiro Hashimoto, Yasuhiro Kojima, Takeharu Sakamoto, Yuki Ozato, Yusuke Nakano, Tadashi Abe, Kiyotaka Hosoda, Hideyuki Saito, Satoshi Higuchi, Yuichi Hisamatsu, et al. Spatial and single-cell colocalisation analysis reveals MDK-mediated immunosuppressive environment with regulatory T cells in colorectal carcinogenesis. eBioMedicine. 2024. 103. 105102-105102
  • Yasuhiro Kojima, Shinji Mii, Shuto Hayashi, Haruka Hirose, Masato Ishikawa, Masashi Akiyama, Atsushi Enomoto, Teppei Shimamura. Single-cell colocalization analysis using a deep generative model. Cell Systems. 2024. 15. 2. 180-192.e7
  • Yuta Kobayashi, Atsushi Niida, Satoshi Nagayama, Koichi Saeki, Hiroshi Haeno, Kazuki K. Takahashi, Shuto Hayashi, Yuki Ozato, Hideyuki Saito, Takanori Hasegawa, et al. Subclonal accumulation of immune escape mechanisms in microsatellite instability-high colorectal cancers. British Journal of Cancer. 2023. 129. 7. 1105-1118
  • Jun Koseki, Shuto Hayashi, Yasuhiro Kojima, Haruka Hirose, Teppei Shimamura. Topological data analysis of protein structure and inter/intra- molecular interaction changes attributable to amino acid mutations. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2023. 21. 2950-2959
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MISC (23件):
  • Matthew H. Bailey, William U. Meyerson, Lewis Jonathan Dursi, Liang-Bo Wang, Guanlan Dong, Wen-Wei Liang, Amila Weerasinghe, Shantao Li, Yize Li, Sean Kelso, M, et al. Retrospective evaluation of whole exome and genome mutation calls in 746 cancer samples. Nature Communications. 2020. 11. 1. 4748-4748
  • Constance H. Li, Stephenie D, Prokopec, Ren X. Sun, Fouad Yousif, Nathaniel Schmitz, PCAWG Tumour Subtypes Clinical Translation, Paul C. Boutros, PCAWG Consortium. Sex differences in oncogenic mutational processes. Nature Communications. 2020. 11. 1. 4330-4330
  • Sergei Yakneen, Sebastian M. Waszak, PCAWG Technical Working Group, Michael Gertz, Jan O. Korbel, PCAWG Consortium. Butler enables rapid cloud-based analysis of thousands of human genomes. Nature Biotechnology. 2020. 38. 3. 288-292
  • Bernardo Rodriguez-Martin, Eva G. Alvarez, Adrian Baez-Ortega, Jorge Zamora, Fran Supek, Jonas Demeulemeester, Martin Santamarina, Young Seok Ju, Javier Temes, Daniel Garcia-Souto, et al. Pan-cancer analysis of whole genomes identifies driver rearrangements promoted by LINE-1 retrotransposition. Nature Genetics. 2020. 52. 3. 306-319
  • Kadir C. Akdemir, Victoria T. Le, Sahaana Chandran, Yilong Li, Roel G. Verhaak, Rameen Beroukhim, Peter J. Campbell, Lynda Chin, Jesse R. Dixon, P. Andrew Futreal, et al. Disruption of chromatin folding domains by somatic genomic rearrangements in human cancer. Nature Genetics. 2020. 52. 3. 294-305
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書籍 (3件):
  • HLA Typing and Mutation Calling from Normal and Tumor Whole Genome Sequencing Data with ALPHLARD-NT
    Humana 2024
  • Analyzing Antibody Repertoire Using Next-Generation Sequencing and Machine Learning.
    Humana 2022
  • 論文図表を読む作法 : はじめて出会う実験&解析法も正しく解釈! : 生命科学・医学論文をスラスラ読むためのFigure事典
    羊土社 2022 ISBN:9784758122603
講演・口頭発表等 (21件):
  • AIとロボティクスが拓くタンパク質設計の新時代
    (生命情報科学若手の会 第15回セミナー 2024)
  • A framework for enhanced de novo protein design using deep learning and Bayesian optimization
    (CBI学会2024年大会 2024)
  • De novo protein design through integration of deep learning and DBTL cycles
    (The 1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024)
  • 生成AIとロボットの協働による次世代タンパク質設計
    (データサイエンスと生命医科学研究のフロンティア 2024)
  • Molecular Dynamics Meets Deep Learning: A New Era of Efficient Simulations
    (「富岳」成果創出加速プログラム課題 生体分子シミュレータを基にした大規模推論システムの開発と応用 マンスリーセミナー 2024)
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学歴 (3件):
  • 2016 - 2019 東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 博士課程
  • 2014 - 2016 東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 修士課程
  • 2010 - 2014 東京大学 理学部 情報科学科
学位 (1件):
  • 博士(情報理工学) (東京大学)
経歴 (6件):
  • 2024/10 - 現在 東京科学大学 総合研究院 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 准教授
  • 2024/07 - 現在 川崎市産業振興財団 ナノ医療イノベーションセンター 客員研究員
  • 2023/04 - 2024/09 東京医科歯科大学 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 准教授
  • 2023/01 - 2023/04 東京医科歯科大学 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 プロジェクト准教授
  • 2021/04 - 2022/12 名古屋大学 大学院医学系研究科 システム生物学分野 特任准教授
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所属学会 (3件):
CBI学会 ,  International Society for Computational Biology ,  日本バイオインフォマティクス学会
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