当室では、理研TRIP-AGISプロジェクトにおけるAIモデル開発を支えるテクニカルスタッフⅡを募集しています。
深層学習や画像・動画解析の補助を担う、生命科学とAIの融合を現場で支えるやりがいのあるポジションです。
詳しい内容や応募方法については、下記URLをご覧ください。
理化学研究所 採用情報(25-507)
https://www.riken.jp/careers/researchers/20250529_3/index.html
終了予定: 2025-06-14 00:00
当室では、理研TRIP-AGISプロジェクトにおけるAIモデル開発を支えるテクニカルスタッフⅡを募集しています。
深層学習や画像・動画解析の補助を担う、生命科学とAIの融合を現場で支えるやりがいのあるポジションです。
詳しい内容や応募方法については、下記URLをご覧ください。
理化学研究所 採用情報(25-507)
https://www.riken.jp/careers/researchers/20250529_3/index.html
終了予定: 2025-06-14 00:00
当室では、生命科学とAIの融合により、個体レベルの行動・特性モデルの構築を担う開発研究員を募集しています。
理研TRIP-AGISプロジェクトの一翼を担い、知識グラフやマルチモーダルAIの手法を活用して、生命科学の新たな可能性を切り拓くポジションです。
詳しい内容や応募方法については、下記URLをご覧ください。
理化学研究所 採用情報(25-504)
https://www.riken.jp/careers/researchers/20250529_2/index.html
終了予定: 2025-06-21 00:00
第98回日本細菌学会総会
会期:2025年5月29日~5月31日
日程:2025年5月29日 15:25 〜 16:35 フラッシュトークとポスター発表
タイトル: 成長履歴の違いが形作る細菌マイクロコロニー内の不均一な再増殖メカニズム
著者:高野壮太朗、他
櫛田達矢研究員の論文が、科学雑誌「BMC(BioMed Central)」オンライン版(2025年5月16日付)に掲載されました。
本研究では、複数の生命科学データベースを連携させ、特定の疾患研究に適したモデル生物を効率的に見つけ出す方法と、分散型検索技術(SPARQLクエリ)の性能を評価しています。
国立環境研究所・理化学研究所 共同プレスリリース
生物群集はエネルギー地形の高低に従い変化する—データ駆動型の生物多様性の変化予測を実現—
当室の鈴木健大研究員を含む研究チームは、「エネルギー地形解析」と呼ばれる手法を用いて、生物群集が長期的にどのように変化するかを予測しました。
本研究は、科学雑誌『Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS)』(4月21日付)に掲載されました。
第39回人工知能学会全国大会
会期:2025年5月27日~5月30日
日程:2025年5月27日 15:30 〜 17:30
タイトル: ウイルス感染症知識グラフの構築と感染症モデル動物の探索
著者:櫛田 達矢、臼田 大輝、山縣 友紀、高田 豊行、小林 紀郎、桝屋 啓志
要旨
第72回日本実験動物学会総会
会期:2025年5月21日(水)~ 5月23日(金)
〇日程:2025年5月21日(水)14:45~17:05 シンポジウム4 2025 JALAS-KALAS合同シンポジウム
タイトル: Enhancements of the mouse genome variation database MoG+ for supporting advanced
biomedical research
演者:高田豊行
〇日程:2025年5月22日(木) 9:15 〜 11:45
タイトル: 疾患関連遺伝子および表現型情報を用いた新規疾患モデル動物推定の新しいアプローチ(口頭発表)
演者:櫛田 達矢、臼田 大輝、高田 豊行、桝屋 啓志
〇日程:2025年5月22日(木) 17:00 〜 18:00
タイトル: 理研BRCにおけるバイオリソース検索システムの機能拡張(ポスター発表)
著者:臼田 大輝、櫛田 達矢、高田 豊行、桝屋 啓志
The 38th International Mammalian Genome Society (IMGC) 2025にて、桝屋室長と研修生のMs. Otienoがポスター発表を行いました。
開催日:2025年4月6~9日
開催場所:英国グラスゴー
Poster 40
タイトル:Toward the Development of AI that Comprehensively Learns Daily Behaviors of Mice and Marmosets
著者: 桝屋啓志、他12名
Poster 47
タイトル:Harnessing Machine Learning for Cross-Disease Predictive Model Transferability in Viral Infections
著者:Magdaline Otieno、鈴木健大、高田豊行、桝屋啓志
理研梅峰賞
業績名:生命科学分野の画像データの共有と再利用を促進するグローバル・エコシステムの構築