大浪修一

オオナミシュウイチ | Onami Shuichi

所属機関・部署：
職名：チームリーダー
その他の所属（所属・部署名・職名） (6件)：

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ホームページURL (2件)： http://www.riken.jp/research/labs/bdr/dev_dyn/ , http://www.riken.jp/en/research/labs/bdr/dev_dyn/

研究分野 (3件)：生命、健康、医療情報学 , システムゲノム科学 , 生物物理学

競争的資金等の研究課題 (8件)：

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論文 (57件)：

Josh Moore, Daniela Basurto-Lozada, Sébastien Besson, John Bogovic, Jordão Bragantini, Eva M Brown, Jean-Marie Burel, Xavier Casas Moreno, Gustavo de Medeiros, Erin E Diel, et al. OME-Zarr: a cloud-optimized bioimaging file format with international community support. Histochemistry and cell biology. 2023. 160. 3. 223-251
Taro Ichimura, Taishi Kakizuka, Yuki Sato, Keiko Itano, Kaoru Seiriki, Hitoshi Hashimoto, Hiroya Itoga, Shuichi Onami, Takeharu Nagai. Volumetric trans-scale imaging of massive quantity of heterogeneous cell populations in centimeter-wide tissue and embryo. 2023
Tadasu Nozaki, Soya Shinkai, Satoru Ide, Koichi Higashi, Sachiko Tamura, Masa A Shimazoe, Masaki Nakagawa, Yutaka Suzuki, Yasushi Okada, Masaki Sasai, et al. Condensed but liquid-like domain organization of active chromatin regions in living human cells. Science advances. 2023. 9. 14. eadf1488
Yusuke Azuma, Hatsumi Okada, Shuichi Onami. Systematic analysis of cell morphodynamics in C. elegans early embryogenesis. Frontiers in bioinformatics. 2023. 3. 1082531-1082531
Ito, Eisuke, Ueda, Takuya, Takano, Ryo, Tohsato, Yukako, Kyoda, Koji, Onami, Shuichi, Nishikawa, Ikuko. Phenotype anomaly detection for biological dynamics data using a deep generative model. Proceedings of the 31st International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2022). Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 2022. 13530. 432-444

MISC (54件)：

大浪修一. バイオイメージングのデータ形式の標準とデータ共有システムの整備. 実験医学. 2021. 39. 19. 3007-3012
京田耕司, ホーケネス, 糸賀裕弥, 遠里由佳子, 大浪修一. 生命現象の時空間動態情報の可視化 (特集生物学のデータと可視化). 可視化情報学会誌 = Journal of the Visualization Society of Japan. 2020. 40. 156. 図巻頭1p,25-28
Soya Shinkai, Shuichi Onami, Ryuichiro Nakato. Toward understanding the dynamic state of 3D genome. Computational and structural biotechnology journal. 2020. 18. 2259-2269
大浪修一. 生細胞イメージング画像の画像解析. 実験医学. 2018. 36. 20. 213-214
大浪修一. 画像から情報を数値化し生命現象を捉える線虫で受精カルシウム波を引き起こす仕組みを解明. 広報誌RIKEN. 2017. 2017. 36-37

書籍 (10件)：

空間オミクス解析スタートアップ実践ガイド : 最新機器の特徴と目的に合った選び方、データ解析と応用例を学び、シングルセル解析の一歩その先へ!
羊土社 2023 ISBN:9784758122610
バイオ画像解析手とり足とりガイドバイオイメージと定量データのデータベース.
羊土社 2014 ISBN:9784758108157
生命のビッグデータ利用の最前線バイオイメージ・インフォマティクスが切り開く新しい生命科学の可能性
シーエムシー出版 2014 ISBN:9784781305370
理論生物学 : 生命科学の新しい潮流細胞骨格の力に依存した細胞構造の動態
共立出版 2011 ISBN:9784320057135
Introduction to Systems Biology DBRF-MEGN method: an algorithm for inferring gene regulatory networks from large-scale gene expression profiles
Totowa, NJ, United States, Humana Press Inc. 2010 ISBN:9781617377297

講演・口頭発表等 (263件)：

SSBD:database / SSBD:repository - global sharing of bioimaging data
(日本生理学会第100回記念大会 2023)
SSBD:repository/database:バイオイメージングデータのグローバルなデータ共有
(第64回日本植物生理学会年会 2023)
理研オープンライフサイエンスプラットフォームの紹介および活動報告
(理研オープンライフサイエンスプラットフォーム研究課題成果報告会 2023)
SSBD:database, SSBD:repository, Data platform and Data portal for Singularity Biology - シンギュラリティ生物学のためのSSBD、データプラットフォーム、データポータルの取り組み
(新学術領域「シンギュラリティ生物学」成果報告シンポジウム 2023)
バイオイメージングデータの次世代フォーマット開発と解析ワークフロー基盤の開発構想
(新学術領域「シンギュラリティ生物学」成果報告シンポジウム 2023)

学歴 (2件)：

学位 (1件)：

経歴 (17件)：

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受賞 (1件)：

2021/07 - 一般社団法人人工知能学会 2021年度人工知能学会全国大会(第35回)全国大会優秀賞生命科学領域知識基盤構築に向けたオントロジー開発とCOVID-19機序解明に向けた取り組み

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

大浪 修一