研究者
J-GLOBAL ID:202201004007564640   更新日: 2024年04月01日

今野 直輝

コンノ ナオキ | Konno Naoki
所属機関・部署:
その他の所属(所属・部署名・職名) (1件):
  • 生命情報科学若手の会  スタッフメンバー 
ホームページURL (1件): https://sites.google.com/view/naoki-konno/ja
研究分野 (1件): 進化生物学
研究キーワード (6件): 系統樹 ,  細胞系譜 ,  機械学習 ,  ゲノム進化 ,  微生物学 ,  進化予測
競争的資金等の研究課題 (2件):
  • 2022 - 2025 機械学習を用いたバクテリア生命システム進化の法則解明・未来予測・実験検証
  • 2024 - 2025 二機能性アルコール代謝酵素の収斂進化
論文 (3件):
  • Naoki Konno, Wataru Iwasaki. Machine learning enables prediction of metabolic system evolution in bacteria. Science Advances. 2023. 9. 2
  • Nanami Masuyama†, Naoki Konno†, Nozomu Yachie. Molecular recorders to track cellular events. Science. 2022. 377. 6605. 469-470
  • Naoki Konno, Yusuke Kijima, Keito Watano, Soh Ishiguro, Keiichiro Ono, Mamoru Tanaka, Hideto Mori, Nanami Masuyama, Dexter Pratt, Trey Ideker, et al. Deep distributed computing to reconstruct extremely large lineage trees. Nature Biotechnology. 2022. 40. 4. 566-575
書籍 (1件):
  • 超生物学 : 次のX : 私たちがいま手にしている細胞工学
    羊土社 2021 ISBN:9784758122528
講演・口頭発表等 (12件):
  • 情報×代謝×構造生物学で明かす二機能性デヒドロゲナーゼの収斂進化と複合体構造の多様化
    (第18回日本ゲノム微生物学会年会 2024)
  • 大規模ゲノム情報と系統樹から未来の進化を予測する
    (第46回日本分子生物学会年会2023 2023)
  • Predicting gene gain/loss evolution based on repeating long-term evolution
    (日本進化学会第25回沖縄大会 2023)
  • Machine learning enables prediction of metabolic system evolution in bacteria
    (iSCB EvolCompGen Webinar 2023)
  • Machine learning predicts biological system evolution by gene gains and losses
    (STATPHYS28 Satellite Meeting 2023)
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学歴 (3件):
  • 2022 - 現在 東京大学 大学院理学系研究科 生物科学専攻
  • 2020 - 2022 東京大学 大学院理学系研究科 生物科学専攻
  • 2016 - 2020 東京大学 理学部 生物情報科学科
経歴 (4件):
  • 2022/04 - 現在 独立行政法人日本学術振興会 特別研究員DC1
  • 2022/01 - 現在 生命情報科学若手の会 スタッフ
  • 2023/01 - 2023/12 生命情報科学若手の会 代表
  • 2021/04 - 2022/03 東京大学生命科学技術国際卓越大学院プログラム (WINGS-LST) 卓越RA
受賞 (9件):
  • 2024/01 - 日本学術振興会 日本学術振興会 育志賞 過去の進化の解明と未来の進化の予測のための バイオインフォマティクス
  • 2022/03 - 東京大学 理学系研究科研究奨励賞
  • 2022/03 - 日本ゲノム微生物学会 優秀ポスター賞
  • 2022/03 - 東京大学 東京大学総長賞 生命の進化と発生の過程を網羅的に明らかにする情報解析技術
  • 2021/03 - 日本ゲノム微生物学会 最優秀ポスター賞
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