研究者
J-GLOBAL ID：201801011895367575   更新日: 2024年05月15日

山本 尚貴

Yamamoto Takaki
所属機関・部署：
特定国立研究開発法人理化学研究所 生命機能科学研究センター

特定国立研究開発法人理化学研究所 生命機能科学研究センター について


職名： 客員研究員
研究分野 (1件)： 生物物理、化学物理、ソフトマターの物理
研究キーワード (6件)： 機械学習 ,  発生生物学 ,  生物物理 ,  液晶 ,  ソフトマター ,  非平衡物理
競争的資金等の研究課題 (4件)：
  • 2019 - 2022 上皮組織のミニマルな多細胞ユニットの力学制御メカニズムの解明
  • 2018 - 2021 1細胞の生成するトルクから解き明かす形態形成のキラリティ
  • 2017 - 2018 細胞が生成するトルクの新規測定手法を用いたキラルな細胞動態の解明
  • 2014 - 2017 キラルな液晶と場の相互作用による非平衡現象
論文 (17件)：
  • Epithelial cell chirality emerges through the dynamic concentric pattern of actomyosin cytoskeleton. bioRxiv. 2023
  • Takaki Yamamoto, Daniel M. Sussman, Tatsuo Shibata, M. Lisa Manning. Non-monotonic fluidization generated by fluctuating edge tensions in confluent tissues. Soft Matter. 2022. 18. 11. 2168-2175
  • Hiroko Saito, Fumiko Matsukawa-Usami, Toshihiko Fujimori, Toshiya Kimura, Takahiro Ide, Takaki Yamamoto, Tatsuo Shibata, Kenta Onoue, Satoko Okayama, Shigenobu Yonemura, et al. Tracheal motile cilia in mice require CAMSAP3 for the formation of central microtubule pair and coordinated beating. Molecular Biology of the Cell. 2021. 32. 20. ar12-ar12
  • Ritsuko Morita, Noriko Sanzen, Hiroko Sasaki, Tetsutaro Hayashi, Mana Umeda, Mika Yoshimura, Takaki Yamamoto, Tatsuo Shibata, Takaya Abe, Hiroshi Kiyonari, et al. Tracing the origin of hair follicle stem cells. Nature. 2021. 594. 7864. 547-552
  • Takaki Yamamoto, Katie Cockburn, Valentina Greco, Kyogo Kawaguchi. Graph-based machine learning reveals rules of spatiotemporal cell interactions in tissues. 2021
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MISC (2件)：
  • 山本 尚貴, 佐野 雅己. 10aAM-3 温度勾配下でレーマン回転をおこなうコレステリック液晶液滴のFCPMによる構造決定と現象の定量評価(10aAM 液晶・界面,領域12(ソフトマター物理・化学物理・生物物理)). 日本物理学会講演概要集. 2014. 69. 2. 224-224
  • 山本 尚貴, 佐野 雅己. 28aAA-5 カイラルな液晶の温度勾配によるレーマン効果(28aAA 液晶・コロイド,領域12(ソフトマター物理・化学物理・生物物理)). 日本物理学会講演概要集. 2014. 69. 1. 401-401
講演・口頭発表等 (25件)：
  • グラフニューラルネットワークによる多細胞ダイナミクスのルール推定
    (液体・ガラスへのデータ駆動アプローチ - グラフニューラルネットワークとその周辺 - 2023)
  • Probing the rules of cell coordination in live tissues by interpretable machine learning based on graph neural networks
    (STATPHYS28 2023)
  • Probing the rules of cell coordination in live tissues by interpretable machine learning based on graph neural networks
    (Physics of life (UK) 2023)
  • Chiral cytoplasmic flow emerging from the spatial organization of actin and myosin cytoskeleton
    (WCB2022 2022)
  • Graph-based machine learning reveals rules of spatiotemporal cell interactions in tissues
    (RIKEN BDR Symposium 2022 “Emergence in Biological Systems: Emergence in Biological Systems: Challenges to Bridging Hierarchies” 2022)
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学歴 (4件)：
  • 2014 - 2017 東京大学 理学系研究科 物理学専攻 博士課程
  • 2012 - 2014 東京大学 理学系研究科 物理学専攻 修士課程
  • 2011 - 2012 東京大学 理学系研究科 化学専攻 修士課程
  • 2007 - 2011 東京大学 工学部 化学生命工学科
学位 (1件)：
  • 博士 (理学) (東京大学)
経歴 (3件)：
  • 2019/10 - 2024/03 特定国立研究開発法人理化学研究所 生命機能科学研究センター 研究員
  • 2018/04 - 2019/09 理化学研究所 生命機能科学研究センター 学振特別研究員 (PD)
  • 2017/04 - 2018/03 理化学研究所 生命システム研究センター 研究員
委員歴 (1件)：
  • 2020/10 - 2021/09 日本物理学会 領域12運営委員
受賞 (2件)：
  • 2015/02 - International WE-Heraeus Physics School on "Model systems for understanding biological processes" 最優秀ポスター賞
  • 2009 - iGEM 2009 銅賞
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