※[at]を@に置き換えて下さい。数学をバックグラウンドとして、ウイルスダイナミクスの研究を行なっています。ウイルス学実験で得られる結果はウイルス感染における複雑なメカニズムを内包しているので、数理モデルと実験データを組み合わせた新しいアプローチによってこのメカニズムを解き明かします。型肝炎ウイルス(HCV)、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)など多岐にわたります。これらのウイルスについて、異分野融合アプローチによって、単一の分野のアプローチのみでは得られない新たな知見を得ることを目指しています。ウイルス感染の各プロセスに焦点を当てた数理モデルによって、ウイルスと宿主間の相互作用を明らかにしたり、ウイルスへの応答やそれぞれのウイルスの感染性の違いを定量的に解析したりしています。ヒトの体内でのウイルス量の時間変化を解析することで、期待される抗ウイルス薬の薬効の評価や、疫学的な指標との関係性について理論的な観点から示唆を与える研究も行っています。※[at]を@に置き換えて下さい。あらわれる構造化個体群モデルの数学的解析を実施しています。モデルの大系化をはかっています。※[at]を@に置き換えて下さい。理解し、これを制御する研究を進めています。感染症創薬において新興感染症への迅速対応を可能にするシステム作りも進め、社会へ貢献できるウイルス学の開拓と推進を目指します。※[at]を@に置き換えて下さい。モデルによる時空間パターン形成の数学的理論を研究しています。数理生物分野のパターン形成のメカニズムの解明に通じるような研究を目指しています。最近のテーマは、メトリックグラフにおけるフロント波の伝播・ピン留め現象、保存則を持つ系における局在化パターンの構成や安定性解析などです。※[at]を@に置き換えて下さい。数理モデル研究で学位を取得した後、アメリカで肥満や生活習慣病の伝播モデルの研究を始め、肥満・栄養疫学における生物統計的な問題を解決する手法の開発を行ってきました。関わる様々な研究に従事しています。近年の研究の興味は、1)食事摂取量の正確な測り方(統計的手法によるバイアス補正法)、2)時系列バイオマーカー(体重、ウイルス量、免疫など様々)の分析を通じた疾患の予測や疫学への応用を行っています。様々な(臨床・動物)実験のデザイン作成(サンプルサイズや分析手法の提案)も関わっています。生き物(特にヒト)とデータが好きですが、数学はちょっと苦手です。※[at]を@に置き換えて下さい。「かたち」を測ること(形態測定学)やモデル化し解析すること(理論形態学)に興味をもち研究に取り組んでいます。対象は動物(巻貝・マウス・ヒト)、植物(ダイズ・コムギ・モモ)、人工物(土器・甕)など様々です。次元画像解析や機械学習を用いてフェノタイピングの効率化を進める研究と従来表現が難しい「かたち」を記述する数理モデルの開発に重点的に取り組んでいます。※[at]を@に置き換えて下さい。モデルやコンピュータシミュレーションなどによる数理的手法を用い、生物の適応進化や多様性が形成されるメカニズムとそのパターンに関する研究が専門です。野外生物の新種形成、生体内の細胞に蓄積する変異やウイルスのゲノム進化まで幅広い現象を研究対象としています。※[at]を@に置き換えて下さい。身体活動、カルシウムやリンなどの貯蔵やその代謝、造血・免疫など全身の恒常性維持に重要な骨組織の代謝を担う破骨細胞や骨芽細胞、骨細胞の分化制御や機能の分子メカニズムの解明を行っています。骨組織恒常性を維持する身体運動による恒常性維持および身体不活動による恒常性破綻の分子メカニズムを明らかにし、骨代謝疾患の予防や治療に資する基礎研究を展開しています。※[at]を@に置き換えて下さい。新たなモデルやアルゴリズムの開発、および、理論の構築に関連した研究に取り組んでいます。関連技術を支える主要な基盤的研究領域の一つです。最近は、複雑なダイナミクスの理解・予測のための機械学習、及び機械学習における離散構造と最適化、に関連する課題を重点的に研究しています。様々な自然科学領域や産業分野における課題への開発した方法・原理を適用して応用研究にも取り組んでいます。※[at]を@に置き換えて下さい。データマイニング・数理工学の分野において研究活動を行っています。結合振動子系の同期現象や動的システムにおける頑健性の理論解析、医療データなどの実データ解析、機械学習の基礎的研究を中心に、これらの分野での研究を進めています。※[at]を@に置き換えて下さい。ウイルスは宿主のシステムを巧みに利用し、私達の予想もしない方法で感染・増殖を行います。このようなウイルスの戦術を理解することで、これまでに私達が知らなかった新しい細胞の性質を知ることができると同時に、ウイルスの撃退方法も明らかにできます。ウイルスが用いる戦術の移り変わりを理解することで、これまでにウイルスが辿った進化の道筋も知ることができると考えています。よる実験結果”と“数理科学による解析”を組み合わせた異分野融合研究を展開することで、ウイルス-宿主間相互関係の包括的な理解に取り組んでいます。ウイルスを多面的に理解し、様々な研究領域との共同研究によりウイルス研究の新しい価値提案に挑戦していきます。University。