
私たちは、AI生物学により、生命科学の研究現場に「AIやロボットが当たり前にある日常」をつくることを目指しています。開発・実装や生命科学研究での応用・検証を通じ、AIやロボットといった非人間によって初めてアプローチできる様々な可能性を実証し、さらには理論化・学問化を志向していきます。
研究テーマ
- AI生物学
- 実験自動化
- 研究自動化
- 細胞インフォマティクス
主要論文
Matsuzawa R, Kawahara D, Kashima M, et al.
tomoseqr: A Bioconductor package for spatial reconstruction and visualization of 3D gene expression patterns based on RNA tomography.
PLOS ONE
20(1), e0311296 (2025)
doi: 10.1371/journal.pone.0311296
Ochiai K, Tahara-Arai Y, Kato A, et al.
Automating Care by Self‐maintainability for Full Laboratory Automation.
arXiv
(2025)
doi: 10.48550/arXiv.2501.05789
Nakata S, Iwasaki K, Funato H, et al.
Neuronal subtype-specific transcriptomic changes in the cerebral neocortex associated with sleep pressure.
Neuroscience Research
207, 13-25 (2024)
doi: 10.1016/j.neures.2024.03.004
Tahara S, Tsuchiya T, Matsumoto H, Ozaki H.
Transcription factor-binding k-mer analysis clarifies the cell type dependency of binding specificities and cis-regulatory SNPs in humans.
BMC Genomics
24(1), 597 (2023)
doi: 10.1186/s12864-023-09692-9
Arai Y, Takahashi K, Horinouchi T, et al.
SAGAS: Simulated annealing and greedy algorithm scheduler for laboratory automation.
SLAS Technology
28(4), 264-277 (2023)
doi: 10.1016/j.slast.2023.03.001
Inagaki T, Kato A, Takahashi K, et al.
LLMs can generate robotic scripts from goal-oriented instructions in biological laboratory automation.
arXiv
(2023)
doi: 10.48550/arXiv.2304.10267
Tsuchiya T, Hori H, Ozaki H.
CCPLS reveals cell-type-specific spatial dependence of transcriptomes in single cells.
Bioinformatics
38(21), 4868-4877 (2022)
doi: 10.1093/bioinformatics/btac599
Itoh TD, Horinouchi T, Uchida H, et al.
Optimal Scheduling for Laboratory Automation of Life Science Experiments with Time Constraints.
SLAS Technology
26(6), 650-659 (2021)
doi: 10.1177/24726303211021790
Minoshima F, Ozaki H, Odaka H, Tateno H.
Integrated analysis of glycan and RNA in single cells.
iScience
24(8), 102882 (2021)
doi: 10.1016/j.isci.2021.102882
Ozaki H, Hayashi T, Umeda M, Nikaido I.
Millefy: visualizing cell-to-cell heterogeneity in read coverage of single-cell RNA sequencing datasets.
BMC Genomics
21(1), 177 (2020)
doi: 10.1186/s12864-020-6542-z
メンバー
尾崎 遼
チームディレクター
エルハラル 美和
アシスタント