統合情報開発室

山縣友紀研究員が執筆した細胞老化機序解明のための知識を体系化したオントロジーモデルに関する論文が「Scientific Data」にオンライン掲載されました。

Prototyping an Ontological Framework for Cellular Senescence Mechanisms: A Homeostasis Imbalance Perspective
https://doi.org/10.1038/s41597-024-03331-y

この研究論文の概要をYouTubeで紹介しています。
ぜひご覧ください！

高田開発研究員と城石センター長が貢献した研究成果について、共同プレスリリースを行いました。

東アジアのハツカネズミが明かす進化の秘密
－亜種間交雑によるゲノム進化のメカニズムを解明－

5/29～31に開催される第71回日本実験動物学会総会にて、当室のスタッフが口頭・ポスター発表を行います。
プログラム

〇日程：2024年5月29日　14:40 〜 16:20
タイトル： マウスの系統別疾患研究に外挿可能なヒトゲノム多型情報のデータ統合解析（口頭発表）
著者：高田　豊行、三橋　信孝、守屋　勇樹、千葉　啓和、粕川　雄也、桝屋　啓志

〇日程：2023年5月29日　17:30 〜 18:30
タイトル： 理研BRCバイオリソース検索における新機能の紹介「詳細な条件で検索可能なAdvanced Search」（ポスター発表）
著者：臼田 大輝、櫛田 達矢、桝屋 啓志

5/28～31に開催される第38回人工知能学会全国大会にて、櫛田研究員、山縣研究員が口頭発表を行います。

日程：2024年5月30日 10:20 〜 10:40
タイトル：オントロジー開発のための大規模言語モデルを用いた生命医学論文図アノテーションの試み
著者：山縣 友紀、山田 涼太、大浪 修一、桝屋 啓志
https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/3P1-GS-3-05/advanced

日程：2024年5月31日　10:20 〜 10:40
タイトル： 表現型データの類似度に基づく疾患モデル生物推定
著者：櫛田 達矢、申 在紋、臼田 大輝、山縣 友紀、高田 豊行、小林 紀郎、藤原 豊史、桝屋 啓志
https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/4F1-GS-3-05/advanced

2024年3月に開催された第71回日本生態学会において、鈴木開発研究員が第28回日本生態学会宮地賞を受賞し、記念講演を行いました。

開催日時： 2024年3月18日15時
受賞者：　鈴木　健大
講演タイトル：　生態系・力学系・複雑系: 予測制御の生態学に向けて

要旨
https://esj.ne.jp/meeting/abst/71/prize_winners_miyadi_03.html

当室の鈴木研究開発員が、理化学研究所における優れた研究開発業績を挙げた者に対して授与される理研栄峰賞（りけんえいほうしょう）を、2024年3月12日付で授与されました。

業績名：多様な因子から構成される時系列状態遷移の安定性と因果解析に関する研究
氏名：鈴木 健大

桝屋室長と高田開発研究員がThe Allied Genetics Conference (TAGC2024)にて、ポスター発表しました。

開催日：2024年3月6～10日
開催場所：米国ワシントンD.C.

タイトル：Online databases and data integration in the RIKEN BioResource Research Center
著者: 桝屋　啓志、高田　豊行、他。

タイトル：Update of MoG+: a database of mouse genomic variations connecting bioresource and biomedical research
著者：高田 豊行、臼田 大輝、他。

fanta.bio (Functional genome ANnotations with Transcriptional Activities)の転写制御エレメントデータが、2024年2月26日に正式リリースとなりました。
このデータベースは、プロモーターやエンハンサーなどのシス制御エレメント（CRE）を中心に、遺伝子制御を研究するためのゲノムの機能的アノテーションを収集し、それらの統合的な可視化を可能にします。

fanta.bio
https://fanta.bio/

理研BRCは、マウスゲノム多型データベースMoG+のデータ提供等を通じて本プロジェクトと連携しており、マウスゲノム多型データとFANTOM, ChIPAtlas等由来のシス制御領域、転写因子結合領域との関係性がわかりやすく表示できるようになりました。本研究は、NBDC統合化推進プログラム「統合的な転写制御データ基盤の構築」の成果です。