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J-GLOBAL ID：202001007764724691
Update date: Oct. 10, 2024
Iwata Michio
イワタ ミチオ | Iwata Michio
Homepage URL (1)：
http://labo.bio.kyutech.ac.jp/~iwata/
Research field (2)：
Biological, health, and medical informatics
, Systems genomics
Research keywords (10)：
bioinformatics
, machine learning
, drug repositioning
, gene expression
, tensor decomposition
, drug discovery
, biochemical systems theory
, systems biology
, mathematical modeling
, numerical calculation
Research theme for competitive and other funds (3)：
- 2022 - 2025 肝内胆管癌多層オミックス解析と機械学習によるリポジショニング薬の同定
- 2021 - 2024 時系列解析による薬の作用メカニズム解明と新たな疾患治療候補薬の探索
- 2012 - 2013 大規模代謝反応システムにおけるメタボロミクスデータからの数式モデル構築法
Papers (34)：
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Midori Iida, Yurika Kuniki, Kenta Yagi, Mitsuhiro Goda, Satoko Namba, Jun-Ichi Takeshita, Ryusuke Sawada, Michio Iwata, Yoshito Zamami, Keisuke Ishizawa, et al. A network-based trans-omics approach for predicting synergistic drug combinations. Communications medicine. 2024. 4. 1. 154-154
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Momoko Hamano, Toru Nakamura, Ryoku Ito, Yuki Shimada, Michio Iwata, Jun-ichi Takeshita, Ryohei Eguchi, Yoshihiro Yamanishi. DIRECTEUR: Transcriptome-based prediction of small molecules that replace transcription factors for direct cell conversion. Bioinformatics. 2024
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Md Mamunur Rashid, Momoko Hamano, Midori Iida, Michio Iwata, Toshiyuki Ko, Seitaro Nomura, Issei Komuro, Yoshihiro Yamanishi. Network-based identification of diagnosis-specific trans-omic biomarkers via integration of multiple omics data. Biosystems. 2024. 105122-105122
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Chikashige Yamanaka, Shunya Uki, Kazuma Kaitoh, Michio Iwata, Yoshihiro Yamanishi. De novo drug design based on patient gene expression profiles via deep learning. Molecular informatics. 2023. 42. 8-9. e2300064
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難波 里子, 岩田 通夫, 山西 芳裕. 【ポストGWAS時代の遺伝統計学 オミクス解析と機械学習でヒト疾患を俯瞰する】(第5章)人工知能技術のゲノミクス応用研究 遺伝子摂動応答オミクスデータを用いた治療標的予測 疾患横断解析によるターゲットリポジショニング. 実験医学. 2023. 41. 7. 1193-1199
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MISC (14)：
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難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕. Prediction of therapeutic target molecules using genetically perturbed omics data. 実験医学. 2023. 41. 7
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濱野桃子, 中村透, 岩田通夫, 江口凌平, 竹下潤一, 山西芳裕. ダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物組み合わせのin silico予測. 日本再生医療学会総会(Web). 2023. 22nd
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岩田 通夫, 山西 芳裕. バイオインフォマティクスの世界(第10回)機械学習による薬物応答トランスクリプトームの解析と疾患治療薬の探索-Analysis of drug-induced transcriptome responses by machine learning toward drug discovery. 医学のあゆみ. 2022. 281. 11. 1103-1108
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飯田緑, 岩田通夫, 山西芳裕. Network medicine for drug discovery. Diabetes Journal. 2022. 49. 2
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濱野桃子, 江口凌平, 岩田通夫, 中村透, 山西芳裕. トランスオミクス解析によるダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測. 日本再生医療学会総会(Web). 2022. 21st
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Books (2)：
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機械学習を生命科学に使う! : シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか?
羊土社 2020 ISBN:9784758103916
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ダイレクトリプログラミング : 再生医療の新展開
エヌ・ティー・エス 2020 ISBN:9784860436711
Lectures and oral presentations (4)：
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薬物応答1細胞トランスクリプトームの予測と創薬応用
(NGS EXPO 2023)
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テンソル補完を用いたパスウェイ軌道解析による薬物応答1細胞遺伝子発現ランドスケープの解明
(FIT2023 第22回情報科学技術フォーラム)
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Single cell-specific drug activities are revealed by pathway trajectory analysis with tensor imputation
(JSPS-INSERM)
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多層オミクス解析による遺伝子発現機構のディジーゾーム解析と治療薬探索
(第43回日本分子生物学会年会)
Professional career (1)：
- Ph.D. in Agriculture (Kyushu University)
Awards (7)：
Association Membership(s) (3)：
情報計算化学生物学会
, The Molecular Biology Society of Japan
, Japanese Society for Bioinformatics
