東北大学 · 情報科学研究科 · 教授
木下 賢吾
Kinoshita Kengo
别名: キノシタ ケンゴ / KINOSHITA Kengo
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」。
- 主业ゲノム科学小区分
- 生物物理学小区分
- システムゲノム科学細目
- ソフトコンピューティング中区分
- 人間情報学大区分
- 基礎ゲノム科学細目
- 基礎生物科学中区分
- 応用ゲノム科学細目
- 情報学中区分
- 情報学フロンティア大区分
- 生命・健康・医療情報学中区分
- 生物学中区分
- 生物科学中区分
- 生物系大区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合生物中区分
- 総合系大区分
- 複合新領域大区分
- 複合領域大区分
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。
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(C)GWAS深層学習機械学習疾患クラスタリングコホート
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
患者由来組織・オルガノイド培養細胞解析による膵胆道癌の治療抵抗機序の解明 ↗
膵臓がん胆道がんオルガノイドゲノム化学療法MAPKがん関連線維芽細胞分子標的 - 2023KAKENHI-基盤研究(C)
生活習慣病・脳の老化の遺伝的背景に関する、大規模データベースを用いた国際共同研究 ↗
国際共同研究MRI心脳連関加齢遺伝オミックス東北メディカル・メガバンクUKバイオバンク - 2021KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
クライオ電顕を用いたNaチャネルの構造解析による鎮痛特異的な局所麻酔薬の開発 ↗
局所麻酔薬ナトリウムチャネル構造生物学分子動力学シミュレーション - 2016KAKENHI-挑戦的萌芽研究
レアバリアントの遺伝子発現量に及ぼす影響の俯瞰的解析 ↗
ゲノムレアバリアント発現量発現量変化ゲノム変異バイオインフォマティクス生命情報変異 - 2015KAKENHI-基盤研究(B)
ヒトゲノム低頻度変異の第一原理的理解に向けた基盤構築 ↗
低頻度変異タンパク質立体構造ホモロジーモデリングヒトタンパク質レアバリアント変異の意味づけゲノム変異蛋白質立体構構造 - 2015KAKENHI-若手研究(B)
組織横断型遺伝子共発現法を用いた細胞間コミュニケーション解析 ↗
遺伝子共発現ネットワーク生物学シロイヌナズナデータベース共発現データベースゲノム進化 - 2013KAKENHI-基盤研究(B)
非加算的体積とエントロピーによるコミュニティ抽出の確率的計算モデル設計理論 ↗
数理工学機械学習統計数学情報統計力学確率的情報処理率的情報処理 - 2012KAKENHI-基盤研究(C)
遺伝子細胞機能推定のための統合ネットワークの構築と解析 ↗
遺伝子共発現蛋白質間相互作用統合ネットワーク種間比較クラスター解析タンパク質間相互作用相互作用ネットワーク遺伝子共発現ネットワーク - 2010KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
統合的多階層生体機能学領域の確立とその応用 ↗
システム生物学生理学生物物理学心臓不整脈薬物動態全身循環代謝
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。
- 2016Biophysics and Physicobiology
Structural characterization of single nucleotide variants at ligand binding sites and enzyme active sites of human proteins ↗
- 2016生物物理
モダンアプローチの生物科学 ↗
- 2008潤滑経済
自動車部品におけるグリースの動向 ↗
- 2007生体の科学 58
タンパク質間相互作用に関するデータベースの構築 ↗
- 2007Proteins 66,
Probablistic alignment detects remote homology in a pair of protein sequences without homologous sequence information ↗
- 2007生体の科学
特集 タンパク質間相互作用 1.総論 タンパク質間相互作用に関与するデータベースの構築 ↗
- 2006バイオテクノロジージャーナル 6
eF-siteを利用した機能部位の予測 ↗
- 2005Bioinformatics 21
P-cats : prediction of catalytic residues in proteins from their tertiary structures ↗
- 2005名古屋大学情報連携基盤センターニュース
タンパク質の立体構造からの機能予測 ↗
- 2005Bioinformatics 21(8)
PreDs : a server for predicting dsDNA-binding site on protein molecular surfaces. ↗
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。
数据来源说明:此页所有数据均来自 NII 旗下 KAKEN(nrid.nii.ac.jp)+ CiNii Research(cir.nii.ac.jp)公开 API,非实时抓取,可能滞后数周。每条目右侧链接可回溯到原始记录。
