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メディカルゲノムセンター

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バイオインフォマティクス研究部

研究テーマ

近年、ヒト全ゲノム塩基配列や網羅的な遺伝子発現やその遺伝子発現を制御するマイクロRNA (miRNA) をはじめとした大量のヒトゲノムデータ解析が可能になってきました。この大量の網羅的なデータから、遺伝統計解析手法により疾患バイオマーカーの同定や個人に適した医療といった革新的な診断法や治療法の開発、すなわちプレシジョン・メディシンの研究を行なっています。

1. 疾患原因変異同定法の開発

● 次世代シークエンスデータから高精度なバリアントの同定
● 次世代シークエンスデータから中間サイズインデル(挿入・欠失)の同定

2. ゲノム・オミックス、臨床情報を用いた統合解析による疾患原因遺伝子の探索

● 認知症等の疾患原因遺伝子の探索

3. 機械学習・人工知能による早期予防を目的とした疾患発症予測モデルの開発

● バリアントデータから疾患発症リスク予測
● 遺伝子発現情報から生存率・再発率予測
● バリアントデータと発現データの統合解析による早期認知症発症リスク予測

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メンバー

部長

 重水 大智 (Daichi Shigemizu), Ph.D 

 専門: 遺伝統計学, バイオインフォマティクス, 次世代シークエンス解析, GWAS解析

 E-mail: daichi (at) ncgg.go.jp

研究員

 秋山 真太郎 (Shintaro Akiyama)

 浅海 裕也(Yuya Asanomi)

   Divya Mishra

研究補助者

 花村 愛子(Aiko Hanamura)

 

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業績

発表論文

2021年

44. Fujimoto A, Wong JH, Yoshii Y, Akiyama S, Tanaka A, Yagi H, Shigemizu D, Nakagawa H, Mizokami M, Shimada M. Whole-genome sequencing with long reads reveals complex structure and origin of structural variation in human genetic variations and somatic mutations in cancer. Genome Med. 2021 Apr 29;13(1):65.

43. Shigemizu D.*, Mitsumori R., Akiyama S., Miyashita A., Morizono T., Higaki S., Asanomi Y., Hara N., Tamiya G., Kinoshita K., Ikeuchi T., Niida S., and Ozaki K. Ethnic and trans-ethnic genome-wide association studies identify new loci influencing Japanese Alzheimer’s disease risk. Transl Psychiatry2021 Mar 3;11(1):151 (プレスリリース: 日経電子版).

2020年

42. Shigemizu D.*, Akiyama S., Higaki S., Sugimoto T., Sakurai T., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Ochiya T., Niida S., and Ozaki K. Prognosis prediction model for conversion from mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease created by integrative analysis of multi-omics data. Alzheimers Res Ther. 2020 Nov 10;12(1):145.

41. Mitsumori R., Sakaguchi K., Shigemizu D., Mori T., Akiyama S., Ozaki K., Niida S., and Shimoda N. Lower DNA methylation levels in CpG island shores of CR1, CLU, and PICALM in the blood of Japanese Alzheimer's disease patients. PLoS One. 2020 Sep 29;15(9):e0239196.

40. Shigemizu D.*, Mori T., Akiyama S., Higaki S., Watanabe H., Sakurai T., Niida S., and Ozaki K. Identification of potential biomarkers for early diagnosis of Alzheimer's disease through RNA sequencing analysis. Alzheimers Res Ther. 2020 Jul 16;12(1):87.(プレスリリース)

2019年

39. Chandra A., Sharma A., Dehzangi A., Shigemizu D., and Tsunoda T. Bigram-PGK: phosphoglycerylation prediction using the technique of bigram probabilities of position specific scoring matrix. BMC Mol Cell Biol. 2019 Dec 20;20(Suppl 2):57.

38. Shigemizu D.*, Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Sakurai T., Ozaki K., Ochiya T., and Niida S. A comparison of machine learning classifiers for dementia with Lewy bodies using miRNA expression data. BMC Med Genomics. 2019 Oct 30;12(1):150.

37. Sharma A., Vans E., Shigemizu D., Boroevich KA., and Tsunoda T. DeepInsight: a methodology to transform a non-image data to an image for convolution neural network architecture. Sci Rep. 2019 Aug 6;9(1):11399.(プレスリリース).

36. Wong JH., Shigemizu D., Yoshii Y., Akiyama S., Tanaka A., Nakagawa H., Narumiya S., and Fujimoto A. Identification of intermediate-sized deletions and inference of their impact on gene expression in a human population. Genome Med. 2019 Jul 24;11(1):44.

35. Asanomi Y., Shigemizu D., Miyashita A., Mitsumori R., Mori T., Ito K., Niida S., Ikeuchi T., and Ozaki K. A rare functional variant of SHARPIN attenuates the inflammatory response and associates with increased risk of late-onset Alzheimer's disease. Mol Med. 2019 Jun 20;25(1):2. (プレスリリース)

34. Singh V., Sharma A., Chandra A., Dehzangi A., Shigemizu D., and Tsunoda T. Computational prediction of Lysine pupylation sites in prokaryotic proteins using position specific scoring matrix into bigram for feature extraction. Lect Notes in Artificial Intelligence, 2019 Part III, pp.488-500.

33. Vans E., Sharma A., Patil A., Shigemizu D., and Tsunoda T. Clustering of Small-Sample Single-Cell RNA-Seq data via Feature Clustering and Selection. Lect Notes in Artificial Intelligence, 2019 Part III, pp.445-456.

32. Shigemizu D.*, Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA, Sharma A., Tsunoda T., Matsukuma K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Sakurai T., Ozaki K., Ochiya T., and Niida S. Risk prediction models for dementia constructed by supervised principal component analysis using miRNA expression data. Commun Biol. 2019 Feb.25;2:77.(プレスリリース)

31. Reddy HM., Sharma A., Dehzangi A., Shigemizu D., Chandra A., and Tsunoda T. GlyStruct: Glycation prediction using structural properties of amino acid residues. BMC Bioinformatics. 2019 19(Suppl 13):547.

2018年

30. Yamaguchi-Kabata Y., Morihara T., Ohara T., Ninomiya T., Takahashi A., Akatsu H., Hashizume Y., Hayashi N., Shigemizu D., Boroevich KA., Ikeda M., Kubo M., Takeda M., and Tsunoda T. Integrated analysis of human genetic association study and mouse transcriptome suggests LBH and SHF genes as novel susceptible genes for amyloid-β accumulation in Alzheimer’s disease. Hum Genet. 2018 Jul. 137(6-7):521-533.

29. López Y., Kamola PJ., Sharma R., Shigemizu D., Tsunoda T., and Sharma A. Computational pipelines and workflows in Bioinformatics.Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology 2018 Sep 1, 20089;1-24.

28. Nishino J., Kochi Y., Shigemizu D., Kato M., Ikari K., Ochi H., Noma H., Matsui K., Morizono T., Boroevich KA., Tsunoda T., and Matsui S. Empirical Bayes estimation of semi-parametric hierarchical mixture models for unbiasedcharacterization of polygenic disease architectures. Front Genet. 2018 Apr 24, 9:115.

27. Shigemizu D.*, Miya F., Akiyama S., Okuda S., Boroevich KA., Fujimoto A., Nakagawa H., Ozaki K., Niida S., Kanemura Y., Okamoto N., Saitoh S., Kato M., Yamasaki M., Matsunaga T., Mutai H., Kosaki K., and Tsunoda T. IMSindel: An accurate intermediate-size indel detection tool incorporating de novo assembly and gapped global-local alignment with split read analysis. Sci Rep. 2018 Apr 4;8(1):5608. (プレスリリース)

2017年

26. Shigemizu D., Iwase T., Yoshimoto M., Suzuki Y., Miya F., Boroevich KA., Katagiri T., Zembutsu H., and Tsunoda T. The prediction models for postoperative overall survival and disease-free survival in patients with breast cancer. Cancer Med. 2017 Jul;6(7):1627-1638.

25. Sharma A., Boroevich KA., Shigemizu D., Kamatani Y., Kubo M., and Tsunoda T. Hierarchical Maximum Likelihood Clustering Approach. IEEE Trans Biomed Eng. 2017 Jan;64(1):112-122.

2016年

24. Ichikawa M., Aiba T., Ohno S., Shigemizu D., Ozawa J., Sonoda K., Fukuyama M., Itoh H., Miyamoto Y., Kubo M., Tsunoda T., Makiyama T., Tanaka T., Shimizu W., and Horie M. Phenotypic Variability of ANK2 Mutations in Patients with Inherited Primary Arrhythmia Syndromes. Circ J. 2016 Nov 25;80(12):2435-2442.

23. Sharma A., Shigemizu D., Boroevich KA., Lopez Y., Kamatani Y., Kubo M., and Tsunoda T. Stepwise Iterative Maximum Likelihood Clustering Approach. BMC Bioinformatics. 2016 Aug 24;17(1):319.

22. Yagihara N., Watanabe H., Barnett P., Duboscq-Bidot L., Thomas AC., Yang P., Ohno S., Hasegawa K., Kuwano R., Chate S., Redon R., Schott JJ., Probst V., Koopmann TT., Bezzina CR., Wilde AAM., Nakano Y., Aiba T., Miyamoto Y., Kamakura S., Darbar D., Donahue BS., Shigemizu D., Tanaka T., Tsunoda T., Suda M., Sato A., Minamino T., Endo N., Shimizu W., Horie M., Roden DM., and Makita N. Variants in the SCN5A promoter associated with various arrhythmia phenotypes. J Am Heart Assoc. 2016 Sep 13;5(9):e003644.

21. Morishita M., Muramatsu T., Suto Y., Hirai M., Konishi T., Shigemizu D., Tsunoda T., Moriyama K., and Inazawa J. Chromothripsis-like chromosomal rearrangements induced byionizing radiation using proton microbeam irradiation system. Oncotarget. 2016 Mar 1;7(9):10182-92.

2015年

20. Aiba T., Shigemizu D., Nakagawa H., Ozaki K., Miya F., Satake W., Toda T., Miyamoto Y., Fujimoto A., Suzuki Y., Kubo M., Tsunoda T., Kusano K., Yasuda S., Ogawa H., Tanaka T. and Shimizu W. Calmodulin interacting genes as a novel candidate for pathogenesis of long-QT syndrome. Circulation. 2015 132(Suppl 3) A12257.

19. Shigemizu D., Momozawa Y., Abe T., Morizono T., Boroevich KA., Takata S., Ashikawa K., Kubo M., and Tsunoda T. Performance of comparison of four commercial human whole-exome capture platforms. Sci Rep. 2015 Aug 3;5:12742. (プレスリリース: 日経バイオテク)

18. Shigemizu D., Aiba T., Nakagawa H., Ozaki K., Miya F., Satake W., Toda T., Miyamoto Y., Fujimoto A., Suzuki Y., Kubo M., Tsunoda T., Shimizu W., and Tanaka T. Exome analyses of long QT syndrome reveal candidate pathogenic mutations in calmodulin-interacting gene. PLoS One. 2015 10(7), e0130329. (プレスリリース: 日経電子版, 日刊工業新聞, 薬事日報, 化学工業日報)

17. Miya F., Kato M., Shiohama T., Okamoto N., Saitoh S., Yamasaki M., Shigemizu D., Abe T., Morizono T., Boroevich KA., Kosaki K., Kanemura Y., and Tsunoda T. A combination of targeted enrichment methodologies for whole-exome sequencing reveals novel pathogenic mutations. Sci Rep. 2015 Mar 19;5:9331.

16. Fujimoto A., Furuta M., Shiraishi Y., Gotoh K., Kawakami Y., Arihiko K., Nakamura T., Ueno M., Ariizumi S., Nguyen H., Shigemizu D., Abe T., Boroevich KA., Nakano K., Sasaki A., Kitada R., Maejima K., Yamamoto Y., Tanaka H., Shibuya T., Shibata T., Ojima H., Shimada K., Hayami S., Shigekawa Y., Aikata H., Ohdan H., Marubashi S., Yamada T., Kubo M., Hirano S., Ishikawa O., Yamamoto M., Yamaue H., Yamaue H., Chayama K., Miyano S., Tsunoda T., and Nakagawa H. Whole-genome mutational landscape of liver cancers displaying biliary phenotype reveals hepatitis impact and molecular diversity. Nat Commun. 2015 Jan 30;6:6120.

2014年

15. Hirokawa M., Morita H., Tajima T., Takahashi A., Ashikawa K., Miya F., Shigemizu D., Ozaki K., Sakata Y., Nakatani D., Suna S., Imai Y., Tanaka T., Tsunoda T., Matsuda K., Kadowaki T., Nakamura Y., Nagai Y., Komuro I., and Kubo M. A genome-wide association study identifies PLCL2 and AP3D1-DOT1L-SF3A2 as new susceptibility loci for myocardial infarction in Japanese. Eur J Hum Genet. 2014 Mar;23(3):374-380.

14. Aiba T., Ishibashi K., Wada M., Nakajima I., Miyamoto K., Okamura H., Noda T., Shigemizu D., Satake W., Toda T., Kusano K., Kamakura S., Yasuda S., Sekine A., Miyamoto Y., Tanaka T., Ogawa S., and Shimizu W. Clinical Significance of Whole Exome Analysis Using Next Generation Sequencing in the Genotype-negative Long-QT Syndrome. Circulation. 2014 130(Suppl 2) A13817.

13. Makita N., Yagihara N., Crotti L., Johnson CN., Beckmann BM., Roh MS., Shigemizu D., Lichtner P., Ishikawa T., Aiba T., Homfray T., Behr ER., Klug D., Denjoy I., Mastantuono E., Theisen D., Tsunoda T., Satake W., Toda T., Nakagawa H., Tsuji Y., Tsuchiya T., Yamamoto H., Miyamoto Y., Endo N., Kimura A., Ozaki K., Motomura H., Suda K., Tanaka T., Schwartz PJ., Meitinger T., Kääb S., Guicheney P., Shimizu W., Bhuiyan ZA., Watanabe H., Chazin WJ., and George AL. Novel Calmodulin (CALM2) Mutations Associated with Congenital Arrhythmia Susceptibility. Circ Cardiovasc Genet. 2014 Aug;7(4):466-474.

12. Shigemizu D., Abe T., Morizono T., Johnson TA., Boroevich KA., Hirakawa Y., Ninomiya T., Kiyohara Y., Kubo M., Nakamura Y., Maeda S., and Tsunoda T. The Construction of Risk Prediction Models Using GWAS Data and Its Application to a Type 2 Diabetes Prospective Cohort. PLoS One. 2014 9(3), e92549.

2013年

11. Makita N., Yagihara N., Crotti L., Johnson CN., Beckermann,BM., Shigemizu D., Watanabe H., Ishikawa T., Aiba T., Mastantuono E., Tsunoda T., Nakagawa H., Tsuji Y., Tsuchiya T., Yamamoto H., Miyamoto Y., Endo N., Kimura A., Ozaki K., Motomura H., Suda K., Tanaka T., Schwartz PJ., Meitinge T., Kaeaeb S., Shimizu W., Chazin W., and George AL. CALM2 Mutations Associated With Atypical Juvenile Long QT Syndrome. Circulation. 2013 128(22) A13371.

10. Imamura M., Shigemizu D., Tsunoda T., Iwata M., Maegawa H., Watada H., Hirose H., Tanaka Y., Tobe K., Kaku K., Kashiwagi A., Kawamori R., and Maeda S. Assessing the Clinical Utility of a Genetic Risk Score Constructed Using 49 Susceptibility Alleles for Type 2 Diabetes in a Japanese Population. J Clin Endocrinol Metab. 2013 98(10), E1667-E1673.

9. Shigemizu D., Fujimoto A., Akiyama S., Abe T., Nakano K., Boroevich KA, Yamamoto Y., Furuta M., Kubo M., Nakagawa H., and Tsunoda T. A practical method to detect SNVs and indels from whole genome and exome sequencing data. Sci Rep. 2013 3:2161. (natureasia.com注目の論文)

2012年

8. Nguyen HH., Takata R., Akamatsu S., Shigemizu D., Tsunoda T., Furihata M., Takahashi A., Kubo M., Kamatani N., Ogawa O., Fujioka T., Nakamura,Y., and Nakagawa H. IRX4 at 5p15 suppresses prostate cancer growth through the interaction with vitamin D receptor, conferring prostate cancer susceptibility. Hum Mol Genet. 2012 21(9), 2076-2085.

7. Yoshihara K., Tsunoda T., Shigemizu D., Fujiwara H., Hatae M., Fujiwara H., Masuzaki H., Katabuchi H., Kawakami Y., Okamoto A., Nogawa T., Matsumura N., Udagawa Y., Saito T., Itamochi H., Takano M., Miyagi E., Sudo T., Ushijima K., Iwase H., Seki H., Terao Y., Enomoto T., Mikami M., Akazawa K., Tsuda H., Moriya,T., Tajima T., Inoue I., and Tanaka K. High-risk ovarian cancer based on 126-gene expression signature is uniquely characterized by downregulation of antigen presentation pathway. Clin Cancer Res. 2012 18(5), 1374-1385.

6. Shigemizu D., Hu Z., Hung JH., Huang CL., Wang Y., and DeLisi C. Using functional signatures to identify repositioned drugs for breast, myelogenous leukemia and prostate cancer. PLoS Comput Biol. 2012 8(2), e1002347.

2011年以前

5. Takarabe M., Shigemizu D., Kotera M., Goto S., and Kanehisa M. Network-based analysis and characterization of adverse drug–drug interactions. J Chem Inf Model. 2011 51(11), 2977-2985.

4. Moriya Y., Shigemizu D., Hattori M., Tokimatsu T., Kotera M., Goto G., and Kanehisa M. PathPred: an enzyme-catalyzed metabolic pathway prediction server. Nucleic Acids Res. 2010 38(suppl 2), W138-W143.

3. Takarabe M., Shigemizu D., Kotera M., Goto S., and Kanehisa M. Characterization and classification of adverse drug interactions. Genome Inform.2010 22, 167-175.

2. Shigemizu D., Araki M., Okuda S., Goto S., and Kanehisa M. Extraction and analysis of chemical modification patterns in drug development. J Chem Inf Model. 2009 49(4), 1122-1129.

1. Shigemizu D., and Maruyama O. Searching for regulatory elements of alternative splicing events using phylogenetic footprinting. Algorithms in Bioinformatics Lecture Notes in Computer Science. 2004 Vol. 3240,147-158.

和文誌

12. 重水 大智, 新飯田 俊平: 血中マイクロRNAの現状 (2021). Geriat. Med., Vol.59, No.2, 163-167.

11. 重水 大智, 新飯田 俊平: 血中マイクロRNAからの認知症予測 (2020). 医学のあゆみ, Vol.272, No.3, 244-245.

10. 重水 大智, 角田 達彦: 機械学習・AIを駆使した多因子疾患発症・進展の予測モデルの開発 (2019). 内分泌・糖尿病・代謝内科, 11月号, Vol.49, No.5, 363-366.

9. 菊地 正隆, 宮下 哲典, 原 範和, 重水 大智, 尾崎 浩一, 新飯田 俊平, 池内 健, 中谷 明弘: 日本人集団におけるアルツハイマー病ポリジェニック解析 (2019). Dementia Japan, 10月号, Vol.33 (4) 562.

8. 重水 大智, 新飯田 俊平: 血液から認知症診断技術 (2019). PHARMSTAGE, 9月号, Vol.19, No.6, 55-58.

7. 重水 大智: 乳がんのゲノム医療 - 生存期間・再発期間予後予測解析 (2018). 外科, 11月号, Vol.80, No.12, 1205-1209.

6. 重水 大智: エクソーム解析による疾患ゲノム研究 (2018). 細胞, 5月号, Vol.50, No.5, 45-48.

5. 重水 大智: エクソームシークエンスとプレシジョン・メディシン (2017). アンチ・エイジング医学, 10月号, Vol.13, No.5, 36-40.

4. 重水 大智: エクソーム解析によるこれからの疾患ゲノム研究 (2017). 細胞, 7月号, Vol.49, No.8, 48-51.

3. 重水 大智: エクソーム解析によるこれからの疾患ゲノム研究 (2017). Bio Clinica, 6月号, Vol.32, No.6, 591-594.

2. 重水 大智,桃沢 幸秀,久保 充明,角田 達彦: 目的にあったエクソーム濃縮キットの選択ポイント (2016). 実験医学, 4月号, Vol.34, No.6, 955-960.

1. 重水 大智: 遺伝性疾患の網羅的エキソームシーケンスデータの解析法 (2014). 新潟医学会雑誌, 第128巻10号, 496-498.

招待講演

20. Shigemizu D.: 「 Risk Prediction Models for Dementia Using Genomic Data 」The Sixth ICAH-NCGG Symposium, Taiwan, Oct 22, 2020.

19. 重水 大智: 「 大規模ゲノム・オミクス解析による認知症予測研究」第20回日本抗加齢医学会総会, 東京, Sep 26, 2020 (会長特別プログラム).

18. 重水 大智: 「 ヒトゲノム・オミクスデータによる認知症血液バイオマーカーの探索と予測モデルの開発 」第93回日本生化学会大会, WEB, Sep 15, 2020.

17. 重水 大智: 「 血液由来疾患バイオマーカーの探索と予測モデルの開発 」第9回生命医薬情報学連合大会, WEB, Sep 3, 2020 (セッションオーガナイザー).

16. 重水 大智: 「 大規模ゲノム・オミックス解析を使った認知症研究の最前線 」第61回日本神経学会学術大会, 岡山, Aug 31, 2020.

15. 重水 大智: 「 ヒトゲノム・オミクスデータを用いた認知症研究の現在 」ゲノム医科学とバイオインフォマティクスの接点と集学研究, 三島, Feb 14, 2020.

14. 重水 大智: 「 ヒトゲノム・オミクスデータを用いた認知症研究の現在 」第8回生命医薬情報学連合大会, 東京, Sep 10, 2019 (セッションオーガナイザー).

13. 重水 大智: 「 ヒトゲノム・オミクスデータを用いた認知症研究の現在 」Aging Forum, 大阪, July 13, 2019.

12. 重水 大智: 「 ヒトゲノム・オミクスデータによる疾患原因変異の同定と疾患発症予測モデル開発 」名古屋市立大学医学部セミナー, 名古屋, Nov. 27, 2018.

11. 重水 大智: 「 ヒトゲノム・オミクスデータによる疾患原因変異の同定と疾患発症予測モデル開発 」九州工業大学セミナー, 福岡, Nov. 15, 2018.

10. 重水 大智: 「 ゲノムデータを用いた疾患原因変異の同定と疾患発症予測モデル開発の現在 」第7回生命医薬情報学連合大会, 鶴岡, Sep 20, 2018.

9. Shigemizu D.: 「AI-Aided Genomic Studies for Disease Prediction」2018 AI Future: Application on Geriatrics Care Symposium, Taipei, July 23, 2018.

8. 重水 大智: 「 次世代シークエンサーを用いた臨床研究の実際 」科研費基盤研究S & 第8回生物統計ネットワークシンポジウム 統計科学が切り拓く個別化医療:方法論・実践のフロンティア, 福岡, Mar. 28, 2017.

7. 重水 大智: 「疾患原因となる遺伝子変異同定のためのエクソーム解析の現在」科研費基盤研究Aシンポジウム (I)複雑な生命現象を読み解くための大規模データ解析とモデリング, 久留米, Nov. 7, 2016.

6. 重水 大智: 「疾患原因遺伝子同定のためのエクソーム解析の現在」第2回バイオインフォマティクスアゴラ, 東京, July 15, 2016.

5. Shigemizu D.: 「Analysis for disease-causing mutations using whole-exome sequencing data」International Symposium on Bioinformatics and its Application, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan, Sep. 30, 2014.

4. 重水 大智:「エクソームシークエンスデータを使った疾患関連遺伝子同定の解析法」情報・システム研究機構国立遺伝学研究所研究会 ゲノム医科学とバイオインフォマティクスの接点と集学研究, 静岡, Feb. 28, 2014.

3. 重水 大智: 「遺伝性疾患の網羅的エキソームシーケンスデータの解析法」シンポジウム 生命システムの理解に向けたバイオインフォーマティクス, 新潟, Nov. 16, 2013.

2. Shigemizu D.: 「New Uses for Old Drugs: Promising Candidates for Breast, Leukemia and Prostate Cancer」National Center for Biotechnology Information, Bethesda, MD, USA, 2010.

1. Shigemizu D.: 「Functional analysis at junction sites of alterative splicing regions」Humboldt University, Berlin, Germany, 2005.

発表(口頭・ポスター)

70. 光森 理紗, 浅海 裕也, 重水 大智, 秋山 真太郎, 森園 隆, 新飯田 俊平, 尾崎 浩一: ゲノムワイド関連解析による4種類の認知症における感受性座位の探索. The Japan Society of Human Genetics, 2020, P8-1, WEB. (ポスター)

69. Asanomi Y., Shigemizu D., Mitsumori R., Niida S., and Ozaki K.: Identification of the novel rare variants in SHARPIN associated with the risk of late-onset Alzheimer's disease. The Japan Society of Human Genetics, 2020, OE11-5, WEB. (口頭)

68. Kikuchi M., Miyashita A., Hara N., Shigemizu D., Ozaki K., Niida S., Ikeuchi T., Nakaya A.: Polygenic analysis of late-onset Alzheimer’s disease in a Japanese population. 2020 Alzheimer's Association International Conference, 2020, July 27, Virtual Event (ポスター)

67. Ma L., Shigemizu D., Akiyama S., Jokaji R., Nakamura H., Ozaki K., Watanabe K.: Identification Of A Gene Mutation Involved In Cartilage Degeneration In Str/ort, A Mouse Line Developing Spontaneous Osteoarthritis. ORS 2020 Annual Meeting, 2020, Feb. 11, PS1-002-581, Phoenix, Arizona, USA. (ポスター)

66. 馬凌云, 重水大智, 秋山真太郎, 尾崎浩一, 渡辺 研: 変形性関節症自然発症マウスのゲノム解析. The Japan Society of Human Genetics, 2019, Nov. 8, P34-2, Nagasaki, Japan. (ポスター)

65. Wong JH., Shigemizu D., Yoshii Y., Akiyama S., Tanaka A., Nakagawa H., Narumiya S., and Fujimoto A.: Identification of intermediate-sized deletions and inference of their impact on gene expression in a human population. The Japan Society of Human Genetics, 2019, Nov. 8, APCHG-4, Nagasaki, Japan. (口頭)

64. Shigemizu D., Akiyama S., Higaki S., Sugimoto T., Sakurai T., Niida S., and Ozaki K.: Prognosis prediction model for Alzheimer’s disease conversion from mild cognitive impairment using integrative multi-omics data. The Japan Society of Human Genetics, 2019, Nov. 9, O27-4, Nagasaki, Japan. (口頭)

63. Asanomi Y., Shigemizu D., Miyashita A., Mitsumori R., Mori T., Hara N., Ito K., Niida S., Ikeuchi T., and Ozaki K.: A nonsynonymous variant of SHARPIN attenuates the inflammatory response and associates with late-onset Alzheimer's disease. The Japan Society of Human Genetics, 2019, Nov. 7, BP-1, Nagasaki, Japan. (ポスター)

62. Mori T., Shigemizu D., Asanomi Y., Mitsumori R., Niida S., and Ozaki K.: Functional analysis for the variants associated with the risk of late-onset Alzheimer’s disease. The Japan Society of Human Genetics, 2019, Nov. 7, P1-2, Nagasaki, Japan. (ポスター)

61. Mitsumori R., Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Mori T., Niida S., and Ozaki K.: Genome wide association study for dementias in a Japanese population. The Japan Society of Human Genetics, 2019, Nov. 7, O8-4, Nagasaki, Japan. (口頭)

60. 馬 凌云, 重水 大智, 秋山 真太郎, 定梶 嶺, 中村 博幸, 尾崎 浩一, 渡辺 研: 変形性関節症を自然発症するSTR/ortマウスのゲノム解析による軟骨変性関連遺伝子の同定. The 42 Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan, 2019, Dec. 4, 2P-0270, Fukuoka. (ポスター)

59. 岩波 礼将, 横井 勇人, 秋山 真太郎, 重水 大智, 荒木 夏生, 二宮 尚, 松田 勝, 鈴木 徹, 下田 修義: Role of gene body methylation revealed by a viable zebrafish DNA methyltransferase mutant. The 42 Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan, 2019, Dec. 4, 2P-0102, Fukuoka. (ポスター)

58. Mitsumori R., Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Mori T., Niida S., and Ozaki K.: 日本人における5種認知症のゲノムワイドな関連解析. The 42 Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan, 2019, Dec. 3, 1P-0627, Fukuoka. (ポスター)

57. Akiyama S., Higaki S., Niida S., Ozaki K., and Shigemizu D.: JAMIR-eQTL: Japanese genome-wide identification of microRNA expression quantitative trait loci. The 42 Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan, 2019, Dec. 5, 3P-0651, Fukuoka. (ポスター)

56. Asanomi Y., Shigemizu D., Sakurai T., Ozaki K., Ochiya T., and Niida S.: Multiclass classification model for dementia-type prediction using serum microRNA biomarkers. Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology (IIBMP2019), 2019, Sep. 10, P-70, Tokyo. (ポスター)

55. Akiyama S., Higaki S., Niida S., Ozaki K., and Shigemizu D.: JAMIR-eQTL: Japanese genome-wide identification of microRNA expression quantitative trait loci. Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology (IIBMP2019), 2019, Sep. 10, P-28, Tokyo. (ポスター)

54. Mitsumori R., Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Mori T., Niida S., and Ozaki K.: Genome wide association study for dementias in a Japanese population. The American Society of Human Genetics, 2019, Oct. 19, P2082W, HOUSTON, TX, USA. (ポスター)

53. Asanomi Y., Shigemizu D., Miyashita A., Mitsumori R., Mori T., Hara N., Ito K., Niida S., Ikeuchi T., and Ozaki K.: Whole exome sequencing identifies a rare functional variant SHARPIN G186R associated with increased risk of late-onset Alzheimer's disease. The American Society of Human Genetics, 2019, Oct. 19, P2067W, HOUSTON, TX, USA. (ポスター)

52. Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Sakurai T., Ozaki K., and Niida S.: A comparison of machine learning classifiers for dementia with Lewy bodies using miRNA expression data. The American Society of Human Genetics, 2019, Oct. 17, 1471T, HOUSTON, TX, USA. (ポスター)

51. 岩波 礼将, 横井 勇人, 秋山 真太郎, 重水 大智, 荒木 夏生, 二宮 尚, 松田 勝, 鈴木 徹, 下田 修義:  ジーンボディにおけるDNAメチル化の機能的役割. 第13回日本エピジェネティクス研究会年会, 2019, May 28-29, Yokohama, Japan. (ポスター)

50. Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Matsukuma,K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Sakurai T., Ozaki K., and Niida S.: The construction of risk prediction models for dementia with supervised principal component analysis using miRNA expression data. 第6回JMACシンポジウム, 2019, Jan. 24-25, Tokyo, Japan. (ポスター)

49. Asanomi Y., Shigemizu D., Kayano M., Matsukuma K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Sakurai T., Ozaki K., and Niida S.: Exploration of serum microRNA biomarkers for dementia-risk prediction. 第6回JMACシンポジウム, 2019, Jan. 24-25, Tokyo, Japan. (ポスター)

48. 芦崎 晃一, 川崎 洋, 川上 英良, 重水 大智, 桜田 一洋, 角田 達彦, 海老原 全, 天谷 雅行: 医療データ駆動型研究を推進する医療データ収集システムの構築と導入効果、第38回日本医療情報学連合大会, 2018, Nov. 23, 2-I-3-2, Fukuoka, Japan. (口頭)

47. Reddy HM., Sharma A., Dehzangi A., Shigemizu D., Chandra AA. and Tsunoda T.: GlyStruct: Glycation prediction using structural properties of amino acid residues. International Conference on Bioinformatics (INCOB), 2018, Sep. 26, SFIB-5, New Delhi, INDIA. (口頭)

46. Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Matsukuma,K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Sakurai T., Ozaki K., and Niida S.: The construction of risk prediction models for dementia with supervised principal component analysis using miRNA expression data. The American Society of Human Genetics, 2018, Oct. 19, P2543F, San Diego, CA, USA. (ポスター)

45. Mori T., Shigemizu D., Akiyama S., Mitsumori R., Asanomi Y., Niida S., and Ozaki K.: Expression quantitative trait loci analysis with blood cells from late-onset Alzheimer's disease patients in Japanese. The Japan Society of Human Genetics, 2018, Oct. 12, P-260, Yokohama, Japan. (ポスター)

44. Mitsumori R., Asanomi Y., Shigemizu D., Mori T., Akiyama S., Niida S., and Ozaki K.: Genome wide association study for four types of dementia in Japanese population. The Japan Society of Human Genetics, 2018, Oct. 12, P-167, Yokohama, Japan. (ポスター)

43. Wong JH., Akiyama S., Nakagawa H., Shigemizu D., and Fujimoto A.: Identification and characterization of intermediate-sized deletions within a Japanese population. The Japan Society of Human Genetics, 2018, Oct. 11, P-120, Yokohama, Japan. (ポスター)

42. Miya F., Shigemizu D., Kanemura Y., Saitoh S., Okamoto N., Kato M., Matsunaga T., Mutai H., Kosaki K., and Tsunoda T.: Beyond the limitations of exome analysis for genetic disorders. The Japan Society of Human Genetics, 2018, Oct. 11, P-118, Yokohama, Japan. (ポスター)

41. Asanomi Y., Shigemizu D., Mitsumori R., Mori T., Niida S., and Ozaki K.: Association study of novel risk rare variants of late-onset Alzheimer's disease. The Japan Society of Human Genetics, 2018, Oct. 12, BO-04, Yokohama, Japan. (口頭)

40. Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Matsukuma,K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Sakurai T., Ozaki K., and Niida S.: The construction of risk prediction models for dementia with supervised principal component analysis using miRNA expression data. The Japan Society of Human Genetics, 2018, Oct. 12, O-102, Yokohama, Japan. (口頭)

39. Asanomi Y., Shigemizu D., Kayano M., Matsukuma K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Ozaki K., and Niida S.: Exploration of serum microRNA biomarkers for dementia risk prediction. 第10回日本RNAi研究会 / 第5回日本細胞外小胞学会JSEV, 2018, Aug 30, P-64, Hiroshima, Japan. (ポスター)

38. Shigemizu D., Akiyama S., Asanomi Y., Boroevich KA., Sharma A., Tsunoda T., Matsukuma K., Ichikawa M., Sudo H., Takizawa S., Sakurai T., Ozaki K., and Niida S.: The construction of risk prediction models for dementia with supervised principal component analysis using miRNA expression data. 第10回日本RNAi研究会 / 第5回日本細胞外小胞学会JSEV, Hiroshima, 2018, Aug 30, P-60. (ポスター)

37. Shigemizu D.: Clinical study using Next generation sequencing. Japanese Society of Bioinformatics, Kagoshima, 2018, May 25. (口頭)

36. Okamoto K., Shigemizu D., Okano T., Yeh TW., Takashima T., Yamashita M., Tanita K., Ono S., Mitsuiki N., Naruto T., Okada S., Takagi M., Mori M., Kanegane H., Tsunoda T., Imai K., and Morio T.: Whole exome sequence analysis using the known and candidate genes for primary immunodeficiency diseases. The 2nd Scientific Congress of Asia-Pacific Society for Immunodeficiencie, 2018, May 7, Chongqing, China. (ポスター)

35. Yagihara N., Watanabe Y., Makita N., Horie M., Simizu W., Ono S., Hasegawa K., Aiba T., Tanaka T., Tsunoda T., Shigemizu D., and Minamino T.:Identification of Mutations in Causative Genes for Cardiomyopathies in Patients with Arrhythmia Syndromes and Structurally Normal Heart. The 82th Annual Scientific Meeting of the Japanese Circulation Society, 2018, Mar. 24, Osaka, Japan. (ポスター)

34. Watanabe R., Ohno S., Aiba T., Ishikawa Nakano Y., Aizawa Y., Hayashi K., Murakoshi N., Nakajima T., Yagihara N., Shigemizu D., Mishima H., Sudo T., Higuchi C., Takahashi A., Sekine A., Minamino N., Makiyama T., Tanaka Y., Murata H., Hayashi M., Iwasaki Y., Watanabe A., Tachibana M., Morita H., Miyamoto Y., Yoshiura K., Tsunoda T., Watanabe H., Kurabayashi M., Nogami A., Kihara Y., Makita N., Shimizu W., Horie M., and Tanaka T.: Targeted deep sequencing reveals novel mutations in Japanese long QT syndrome patients. The Japan Society of Human Genetics, 2017, P-162, Kobe, Hyogo, Japan. (ポスター)

33. Miya F., Shigemizu D., Kanemura Y., Saitoh S., Okamoto N., Kato M., Yamasaki M., Matsunaga T., Mutai H., and Kosaki K.: Development and assessment of a pathogenic mutations search method for subjects where exome has previously failed. The Japan Society of Human Genetics, 2017, O-98, Kobe, Hyogo, Japan. (口頭)

32. Shigemizu D., Miya F., Akiyama S., Okuda S., Boroevich KA., Fujimoto A., Nakagawa H., Ozaki K., Niida S., Kanemura Y., Okamoto N., Saitoh S., Kato M., Yamasaki M., Matsunaga T., Mutai H., Kosaki K., and Tsunoda T.: An accurate intermediate-size indel detection tool for discovery of mutations associated with human disease. The Japan Society of Human Genetics, 2017, O-97, Kobe, Hyogo, Japan. (口頭)

31. Asanomi Y., Shigemizu D., Nagata Y., Mitsumori R., Mori T., Niida S., and Ozaki K.: Exome sequencing analyses for late-onset Alzheimer's disease in Japanese. The Japan Society of Human Genetics, 2017, O-91, Kobe, Hyogo, Japan. (口頭)

30. Mitsumori R., Asanomi Y., Shigemizu D., Nagata Y., Mori T., Akiyama S., Niida S., and Ozaki K.: Genome wide association study for late-onset Alzheimer's Disease in a Japanese population. The Japan Society of Human Genetics, 2017, O-90, Kobe, Hyogo, Japan. (口頭)

29. Shigemizu D., Miya F., Akiyama S., Okuda S., Boroevich KA., Fujimoto A., Nakagawa H., Ozaki K., Niida S., Kanemura Y., Okamoto N., Saitoh S., Kato M., Yamasaki M., Matsunaga T., Mutai H., Kosaki K., and Tsunoda T.: Development of an accurate intermediate-size indel detection tool for discovery of mutations associated with human disease. Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology (IIBMP2017), 2017, O1-1, Sapporo. (口頭, ポスター, 研究奨励賞)

28. Shigemizu D., Miya F., Akiyama S., Okuda S., Boroevich KA., Fujimoto A., Nakagawa H., and Tsunoda, T.: IMSindel: An accurate intermediate-size indel detection tool incorporating de novo assembly and gapped global-local alignment into spit reads. The American Society of Human Genetics, 2017, P1374F, Orland, FL, USA. (ポスター)

27. Watanabe, R., Ohno S., Aiba T., Ishikawa T., Nakano Y., Aizawa Y., Hayashi K., Murakoshi N., Nakajima T., Yagihara N., Shigemizu D., Mishima H., Sudo T., Higuchi C., Takahashi A., Sekine A., Minamino N., Makiyama T., Tanaka Y., Murata H., Hayashi M., Iwasaki Y., Watanabe A., Tachibana M., Morita H., Miyamoto Y., Yoshiura K., Tsunoda T., Watanabe H., Kurabayashi M., Nogami A., Kihara Y., Makita N., Shimizu W., Horie M., and Tanaka T.: Identification of novel long QT syndrome-associated mutations by targeted sequencing analyses. European Human Genetics Conference, 2017, Copenhagen, Denmark. (ポスター)

26. 宮 冬樹, 重水 大智, 齋藤 伸治, 須藤 章, 中川 英刀, 奥田 修二郎, 岡本 伸彦, 加藤 光広, 山崎 麻美, Keith A. Boroevich, 金村 米博, 小崎 健次郎, 角田達彦: 既存のexome解析では疾患原因変異同定が困難な検体の原因変異探索手法の開発. NGS現場の会第5回研究会, 2017, 仙台. (ポスター)

25. Matsukura M., Sindo S., Kimura S., Yamamoto K., Hoshina K., Mitsui J., Tsuji S., Shigemizu D., Tsunoda T., Ozaki K., Tanaka T., and Watanabe T.: Investigation of Disease Associated Genetic Factors of Peripheral Arterial Disease in a Japanese Population. The 57th Annual Meeting of Japanese College of Angiology, 2016, Nara. (口頭)

24. Shigemizu D., Miya F., Fujimoto A., Boroevich KA., Okuda S., and Tsunoda T: Development of a long indel detection method using the realignment of the misaligned reads. The American Society of Human Genetics, 2016, P1867W, Vancouver, Canada. (ポスター)

23. Satake W., Suzuki Y., Shigemizu D., Takahashi A., Yamamoto K., Murata M., Hattori N., Tsunoda T., Tsuji S., Kubo M., Sugano S., Matsumoto N., and Toda T.: Exome Association study and 2nd SNP-GWAS of Parkinsion's disease in Japan. The 13th International Congress of Human Genetics, 2016, Kyoto, Japan. (口頭)

22. Shigemizu D., Momozawa Y., Abe T., Morizono T., Boroevich KA., Takata S., Ashikawa K., Kubo M., and Tsunoda T.: Performance comparison of four commercial human whole-exome capture platforms. The 13th International Congress of Human Genetics, 2016, P111, Kyoto, Japan. (ポスター)

21. Satake W., Suzuki Y., Shigemizu D., Cha PC., Tsuji S., Tsunoda T., Kubo M., Sugano S., Matsumoto N., and Toda T.: Exome Association study and SNP-GWAS of Parkinson’s disease. The 11th International workshop on Advanced Genomics, 2015, Tokyo, Japan. (口頭)

20. Shigemizu D., Momozawa Y., Abe T., Morizono T., Boroevich KA., Takata S., Ashikawa K., Kubo M., and Tsunoda T.: Performance comparison of four commercial human whole-exome capture platforms. Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology, 2015, P13, Kyoto, Japan. (ポスター)

19. Shigemizu D., Momozawa Y., Abe T., Morizono T., Boroevich KA., Takata S., Ashikawa K., Kubo M., and Tsunoda T.: Performance comparison of four commercial human whole-exome capture platforms. The American Society of Human Genetics, 2015, 1876W, Baltimore, MD, USA. (ポスター)

18. Shigemizu D., Ozaki K., Fujimoto A., Miya F., Akiyama S., Boroevich KA., Abe T., Nakano K., Kochi Y., Satake W., Toda T., Aiba T., Miyamoto Y., Shimizu W., Nakagawa H.,Tsunoda T., and Tanaka T.: Exome sequencing of 35 Japanese families with Long QT syndrome reveals candidate pathogenic mutations in calmodulin-interacting genes. The Japan Society of Human Genetics, 2014, 1BO-3, Funabashi, Tokyo, Japan. (大会賞候補, 口頭)

17. Satake W., Shigemizu D., Suzuki Y., Yamamoto K., Tomiyama H., Takahashi A., Murata M., Hattori N., Tanaka T., Tsunoda T., Kubo M., Tsuji S., Matsumoto N., Sugano S. and Toda T.: Exome association study and 2nd SNP-GWAS of Parkinson's disease. The Japan Society of Human Genetics, 2014, 3O8-5, Funabashi, Tokyo, Japan (口頭)

16. Satake W., Shigemizu D., Suzuki Y., Yamamoto K., Tomiyama H., Yamamoto M., Murata M., Hattori N., Tsunoda T., Kubo M., Tsuji S., Nakamura Y., Sugano S. and Toda T.: Exome association study and 2nd SNP-GWAS of Parkinson's disease. The American Society of Human Genetics, 2014, 1232M, San Diego, CA, USA. (ポスター)

15. Shigemizu D., Fujimoto A., Akiyama S., Abe T., Nakano K., Boroevich KA., Yamamoto Y., Furuta M., Kubo M., Nakagawa H., and Tsunoda T.: A practical method to detect SNVs and indels from whole genome and exome sequencing data and an importance of in-house data for variant filtering. The American Society of Human Genetics, 2014, 1574T, San Diego, CA, USA. (ポスター)

14. Fujimoto A., Furuta M., Shiraishi Y., Nguyen HH., Shigemizu D., Gotoh K., Kawakami Y., Nakamura T., Ueno M., Arizumi S., Shibata T., Ojima H., Shimada K., Hayami S., Shigekawa Y., Aikata H., Arihiro K., Ohdan H., Marubashi S., Yamada T., Ishikawa O., Kubo M., Hirano S., Yamamoto M., Yamaue H., Chayama K., Miyano S., Tsunoda T., and Nakagawa H.: Analysis of mutational landscape and genetic heterogeneity in liver cancer with whole genome sequencing. The American Society of Human Genetics, 2014, 134, San Diego, CA, USA. (口頭)

13. Shigemizu D., Fujimoto A., Akiyama S., Abe T., Nakano K., Boroevich KA, Kubo M., Nakagawa H., and Tsunoda T.: A practical method to detect SNVs and indels from whole genome and exome sequencing data. Biochemistry and Molecular Biology, 2013, P2-0056, Kobe, Japan. (ポスター)

12. Shigemizu D., Fujimoto A., Akiyama S., Abe T., Nakano K., Boroevich KA, Kubo M., Nakagawa H., and Tsunoda T.: A practical method to detect SNVs and indels from whole genome and exome sequencing data. The Japan Society of Human Genetics, 2013, O20, Sendai, Miyagi, Japan (口頭)

11. Shigemizu D., Abe T., Morizono T., Johnson TA., Boroevich KA., Kubo M., Nakamura Y., Maeda S., and Tsunoda T.: The effect of genetic and interaction factors for risk prediction in type 2 diabetes. Biochemistry and Molecular Biology, 2012, 1P-0033, Fukuoka, Japan. (ポスター, 口頭)

10. Shigemizu D., Abe T., Morizono T., Johnson TA., Boroevich KA., Kubo M., Nakamura Y., Maeda S., and Tsunoda T.: The effect of genetic and interaction factors for risk prediction in type 2 diabetes. The American Society of Human Genetics, 2012, San Francisco, CA, USA. (ポスター)

9. Takarabe M., Shigemizu D., Kotera M., Goto S., and Kanehisa M.,: Network-based Analysis and Characterization of Drug Interactions. The 110th ICR Annual Symposium, 2010, Kyoto, Japan. (ポスター)

8. Shigemizu D., Araki M., Goto S., and Kanehisa M.: Analysis of chemical modification patterns extracted from KEGG DRUG structure maps. 9th International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology, 2009, Boston, USA. (口頭)

7. Shigemizu D., Araki M., Okuda S., Goto S., and Kanehisa M.: Extraction of the drug modification patterns from the KEGG DRUG database. 21st COE program - Symposium on Bioinformatics and Chemical Genomics, 2007, P-30, Kyoto, Japan. (ポスター)

6. Shigemizu D., Araki M., Okuda S., Goto S., and Kanehisa M.: Extraction of the drug design library from the KEGG DRUG database. 21st COE program Working Committee of Open International Symposium, 2007, O-01, Kyoto, Japan. (口頭)

5. Shigemizu D., Araki M., Okuda S., Goto S., and Kanehisa M.: Extraction of chemical modification patterns based on KEGG DRUG structure map. Biochemistry and Molecular Biology, 2007, 4P-1203, Yokohama, Japan. (ポスター)

4. Shigemizu D., Okuda S., Araki M., Goto S., and Kanehisa M.: Construction of the drug substructure library from the KEGG DRUG database. 6th International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology, 2006, Boston, USA. (ポスター)

3. Shigemizu D., Okuda S., Yoshizawa A., Ito M., Hattori M., Goto S., and Kanehisa M.: Association analysis of alternative splicing and the protein function variations. The 28th Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan, 2005, 2P-0765, Fukuoka, Japan. (ポスター)

2. Maruyama O., and Shigemizu D.: Searching for Regulatory Elements of Alternative Splicing Using Phylogenetic Footprinting. 13th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB), 2005, D-34, Michigan, USA. (ポスター)

1. Shigemizu D., and Maruyama, O.: Searching for Regulatory Elements of Alternative Splicing Using Phylogenetic Footprinting. ALGO 2004 Symposium and Workshops, 2004, Bergen, Norway. (口頭)

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教育

11. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 疾患オミックス情報学特論 (2019年前期)

10. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 疾患オミックス情報学特論 (2018年前期)

9. TMDU, Master course, Disease OMICS Informatics (2017年後期)

8. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 疾患オミックス情報学特論 (2017年前期)

7. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 バイオインフォマティクス (2017年前期)

6. TMDU, Master course, Bioinformatics (2016年後期)

5. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 生命理工学系専攻 博士課程 生命情報科学特論 (2016年後期)

4. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 疾患オミックス情報学特論 (2016年前期)

3. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 バイオインフォマティクス (2016年前期)

2. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 疾患オミックス情報学特論 (2015年後期)

1. 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医歯科理工学専攻 修士課程 バイオインフォマティクス (2015年前期)

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外部資金

20. 文部科学省科学研究費補助金 基盤研究(B) 2021年-2025年 代表者

「マルチオミクス統合解析によるアルツハイマー病移行予測診断システムの開発」

19. 長寿医療研究開発費 2021年-2023年 代表者

「認知症発症関連因子・機能モジュールの探索と人工知能を用いた発症予測モデルの開発」

18. 長寿医療研究開発費 2021年-2023年 分担者

「サルコペニアバイオマーカーの同定」

17. AMED 認知症研究開発事業 2020年-2023年 分担者

「血液バイオマーカーを用いた超早期アルツハイマー病コホートの構築」

16. 公益財団法人 大幸財団 自然科学系学術研究助成 2020年-2021年 代表者

「ヒトゲノム・オミクスデータを用いたアルツハイマー病移行診断予測システムの開発」

15. 公益財団法人 長寿科学振興財団 長寿科学研究者支援事業 研究継続 2020年 代表者

「アルツハイマー病発症・移行リスク因子の同定と早期予測診断システムの開発」

14. 長寿医療研究開発費 2019年-2021年 分担者

「高齢者における非特異的慢性疼痛の病態解明の基盤形成」

13. 公益財団法人 長寿科学振興財団 長寿科学研究者支援事業 2019年 代表者

「アルツハイマー病発症・移行リスク因子の同定と早期予測診断システムの開発」

12. AMED 認知症対策官民イノベーション実証基盤整備事業 2019年-2021年 分担者

「認知症予防を目指した多因子介入によるランダム化比較研究」

11. 文部科学省科学研究費補助金 基盤研究(B) 2019年-2021年 分担者

「小児急性リンパ性白血病発症にかかわる遺伝学的背景の検討」

10. 公益財団法人 武田科学振興財団 医学系研究奨励 2018年-2019年 代表者

「PIB-PET情報と全ゲノム情報から アルツハイマー病の発症・進行規定因子の解明」

9. 理研 理事長裁量経費 2018年 代表者

「リウマチ患者の末梢血RNASeq解析による薬剤効果予測」

8. 長寿医療研究開発費 2018年-2020年 代表者

「ゲノムデータ等を用いた疾患関連因子の網羅的探索と疾患発症リスク予測モデルの開発 」

7. 厚生労働省 認知症政策研究事業 2018年-2020年 分担者

「日本人認知症ゲノム解析を出発点としたオミックス-臨床情報統合解析による疾患関連パスウェイの解析から診断、治療への応用」

6. 公益財団法人 大和証券ヘルス財団 第44回調査研究助成 2017年 代表者

「アルツハイマー型認知症のゲノム解析による発症リスク遺伝子の同定と早期予防のための発症予測モデルの開発」

5. 文部科学省科学研究費補助金 新学術領域 (研究領域提案型) 2017年-2021年 分担者

「代謝アダプテーションのトランスオミクス解析」

4. AMED ゲノム医療実現推進プラットフォーム事業 (先端ゲノム研究開発) タイプA 2016年-2020年 分担者

「糖尿病の遺伝・環境因子の包括的解析から日本発次世代型精密医療を実現するプロジェクト」

3. 公益財団法人 金原一郎記念医学医療振興財団 第31回基礎医学医療研究助成金 2016年 代表者

「エクソームデータからLong INDEL検出法の開発とLong INDELを介した疾患原因遺伝子の解明」

2. 平成28年度 学長裁量優秀若手研究者奨励賞 2016年 代表者

「エクソーム解析によるQT延長症候群の疾患原因変異の網羅的探索」

1. 文部科学省科学研究費補助金 若手研究(B) 2016年-2017年 代表者

「エクソーム解析によるQT延長症候群の疾患原因変異の網羅的探索」

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特許

3. アルツハイマー型認知症発症リスク評価のための方法、キット及びデバイス (2020). 出願番号: 特願2020-131832, 出願日: 令和2年8月3日, 出願人: 大森智織, 須藤裕子, 重水大智, 新飯田俊平, 尾崎浩一, 櫻井孝.

2. 海馬萎縮を検出するためのキット又はデバイス及び方法 (2020). 出願番号: 特願2020-64383, 出願日: 令和2年3月31日, 出願人: 大森智織, 須藤 裕子, 吉本真紀子, 新飯田俊平, 伊藤健吾, 重水大智, 加藤隆司, 中村昭範.

1. 認知症の検出のためのキット又はデバイス及び方法 (2018). 出願番号: 特願2018-085652, 出願日: 平成30年4月26日, 出願人: 重水大智, 新飯田俊平, 櫻井孝, 鈴木佳奈, 河内淳平, 須藤裕子, 吉本真紀子, 小園聡子, 近藤哲司.

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