東京科学大学 · 総合研究院 · 教授
島村 徹平
SHIMAMURA Teppei
别名: シマムラ テッペイ
20KAKEN 项目
20CiNii 论文
20主要关键词
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业情報学フロンティア大区分
- 情報学中区分
- 生命・健康・医療情報学中区分
- 生物系大区分
- 総合生物中区分
- 総合系大区分
- 腫瘍学小区分
- 腫瘍生物学細目
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
システム生物学6バイオインフォマティクス6深層生成モデル5ベイズモデリング4マルチオミクス4ネットワーク解析3ベイズモデル3空間トランスクリプトーム3行列因子分解31細胞2がん2がん幹細胞2エピゲノム2シングルセル解析2スパースモデリング2スーパーコンピュータ2メタゲノム2メタボローム2一細胞解析2乳がん2
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2025KAKENHI-基盤研究(A)超臨界流体クロマトグラフィー質量分析メタボロームメタボロミクス
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
SHH型髄芽腫における異常RNAプロセシングの解明 ↗
髄芽腫スプライシングポリアデニル化RNA修飾U1 snRNARNA - 2024KAKENHI-基盤研究(A)
胎盤による両親の運動情報の集約と次世代への臓器特異的な情報分散システムの解明 ↗
胎盤妊娠運動DOHaDエクサカインSOD3エピジェネティクス肝臓 - 2023KAKENHI-学術変革領域研究(A)
領域研究「細胞外情報を統御するマルチモーダルECM」の統括と運営 ↗
細胞外マトリックス技術支援研究資源共有化若手支援広報国際活動 - 2023KAKENHI-学術変革領域研究(A)
次世代深層学習による細胞外情報システムモデリング・シミュレーション ↗
深層生成モデルシングルセルトランスクリプトーム解析空間トランスクリプトーム解析シングルセル解析マルチモーダル解析空間トランスクリプトーム - 2022KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
ベイズ深層学習による細胞ダイナミクスの新次元俯瞰 ↗
深層生成モデルベイズモデリング一細胞オミクス空間トランスクリプトーム細胞ダイナミクス細胞間コミュニケーションイメージング高解像度化 - 2022KAKENHI-学術変革領域研究(学術研究支援基盤形成)
先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム ↗
ゲノムオミックス解析シングルセル解析空間解析バイオインフォマティクスメタゲノム次世代シーケンサーゲノム・メタゲノム - 2020KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
常在細菌叢の機能理解に向けた疾患関連細菌叢アトラスの創出 ↗
メタゲノムマルチオミクス解析ベイズモデリングトピックモデル因子分解モデル深層生成モデル - 2020KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
臓器連関トランスオミクスを読み解くベイズモデリング技術の開発 ↗
深層学習マルチオミクス細胞間相互作用テンソル因子分解深層生成モデルベイズモデルトランスオミクス臓器連関 - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
多細胞ダイナミクスを紐解くベイズモデリング技術の開発 ↗
ベイズモデル一細胞解析細胞間コミュニケーション細胞運命決定深層生成モデルマルチオミクス因子分解細胞ダイナミクス
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2026医学のあゆみ
第1土曜特集 AI×ビッグデータが実現する創薬DX シングルセルオミクスを用いた創薬標的推定 ↗
- 2025医学のあゆみ
第5土曜特集 マルチオミクスが解き明かす疾患の本質--統合的アプローチによる新たな知見 総論:マルチオミクス解析の基盤と技術 深層生成モデルによるマルチオミクスvelocity解析 ↗
- 2024生体の科学
増大特集 学術研究支援の最先端 Ⅳ.先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム(PAGS) ⅱ.情報解析支援ネットワーク 深層生成モデルによる細胞間コミュニケーション解析 ↗
- 2024生体の科学
特集 シングルセルオミクス Ⅰ.シングルセルオミクスの原理 1細胞ダイナミクスの推論-計測・計算手法の進歩と応用 ↗
- 2024医学のあゆみ
第5土曜特集 遺伝統計学の新潮流--新規創薬・個別化医療への挑戦 遺伝統計学の理論と実践 シングルセル時代のシステム生物学 ↗
- 2024日本計算機統計学会シンポジウム論文集
疎行列の非負値行列因子分解のための効率的な近似推定法 ↗
- 2023遺伝子医学 = Gene & medicine
深層生成モデルから読み解く細胞間コミュニケーション ↗
- 2023上原記念生命科学財団研究報告集
多細胞エコシステムの全容解明のためのベイズ深層学習 ↗
- 2021上原記念生命科学財団研究報告集
がん免疫複雑系ダイナミクスを炙り出す数理モデリング ↗
- 2019日本計算機統計学会大会論文集
補助情報を用いた非負値行列因子分解による腸内細菌叢の分析 ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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