研究者詳細 - 丸山修

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マルヤマ　オサム

丸山修

MARUYAMA OSAMU

所属

芸術工学研究院未来共生デザイン部門教授
芸術工学部芸術工学科（併任）
芸術工学府芸術工学専攻（併任）

プロフィール

研究：生命の設計図であるゲノム配列に従って作り出される生物をシステムとして理解するためには，生物がもつ様々な構造，機構，機能といった高次の事象を明らかにする必要がある．このような問題を解決するために，情報科学の理論や知識発見の手法を駆使し，蓄積されたゲノムデータから仮説や規則を発見するアルゴリズムの構築と開発，そして計算機実験を行っている．教育：生物学が分かる情報科学者を育てることを教育の目標としている．社会活動：平成１７年度日本バイオインフォマティクス学会幹事

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外部リンク

学位

博士(理学)

経歴

1996年4月〜東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター助手 2000年5月～九州大学大学院数理学研究院助教授 2007年4月～九州大学大学院数理学研究院准教授 2011年4月～九州大学マス・フォア・インダストリ研究所准教授 2018年4月～九州大学大学院芸術工学研究院

研究テーマ・研究キーワード

研究テーマ：Computational Biology

研究キーワード：配列モチーフ予測，DNAメチル化状態予測，アルゴリズム，機械学習

研究期間： 1996年4月

受賞

（財）電気通信普及財団第９回テレコムシステム技術学生賞佳作

1994年3月（財）電気通信普及財団

論文

Preservation of emotional context in tweet embeddings on social networking sites 査読

Osamu Maruyama, Asato Yoshinaga, Ken‑ichi Sawai

Artifcial Life and Robotics 2024年10月

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担当区分：筆頭著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： https://doi.org/10.1007/s10015-024-00974-3
CBOEP: Generating negative enhancer-promoter interactions to train classifiers 査読国際誌

Koga, T; Maruyama, O

14TH ACM CONFERENCE ON BIOINFORMATICS, COMPUTATIONAL BIOLOGY, AND HEALTH INFORMATICS, BCB 2023 2023年（ ISBN:979-8-4007-0126-9 ）

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM-BCB 2023 - 14th ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics

For training and testing enhancer-promoter interaction (EPI) classifiers, the question on which non-positive EPIs are selected as negative instances must be answered. Most previous methods use the dataset of the EPI classifier TargetFinder where negative EP pairs are sampled from non-positive EP pairs. Consequently, over 92% of EPIs in the TargetFinder-positive and negative sets of cell line GM12878 have a 2-fold or greater positive/negative class imbalance of promoter occurrences between the positive and negative EP pairs. This situation negatively impacts the predictability of EPI classifiers trained using the datasets.Thus, we first proposed the condition that the negative EPIs should satisfy. Second, we devised a method called CBOEP (class balanced occurrences of enhancers and promoters), to generate negative EPI sets that approximately fulfil this condition for a given positive EPI set. CBOEP solves the finding problem by reducing it to the maximum-flow problem. Third, we applied the generated negative EPI sets to existing EPI classifiers, TransEPI and TargetFinder. The negative datasets lead to higher prediction performance than the existing negative EPI datasets. The source code is available at https://github.com/maruyama-lab-design/CBOEP.

DOI： 10.1145/3584371.3612997

Web of Science

Scopus
CMIC: predicting DNA methylation inheritance of CpG islands with embedding vectors of variable-length <i>k</i>-mers 査読国際誌

Maruyama, O; Li, Y; Narita, H; Toh, H; Yeung, WKA; Sasaki, H

BMC BIOINFORMATICS 23 ( 1 ) 371 2022年9月（ ISSN:1471-2105 ）

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：BMC Bioinformatics

Background: Epigenetic modifcations established in mammalian gametes are largely
reprogrammed during early development, however, are partly inherited by the embryo
to support its development. In this study, we examine CpG island (CGI) sequences to
predict whether a mouse blastocyst CGI inherits oocyte-derived DNA methylation
from the maternal genome. Recurrent neural networks (RNNs), including that based on
gated recurrent units (GRUs), have recently been employed for variable-length inputs
in classifcation and regression analyses. One advantage of this strategy is the ability
of RNNs to automatically learn latent features embedded in inputs by learning their
model parameters. However, the available CGI dataset applied for the prediction of
oocyte-derived DNA methylation inheritance are not large enough to train the neural
networks.
Results: We propose a GRU-based model called CMIC (CGI Methylation Inheritance
Classifer) to augment CGI sequence by converting it into variable-length k-mers,
where the length k is randomly selected from the range kmin to kmax, N times, which
were then used as neural network input. N was set to 1000 in the default setting. In
addition, we proposed a new embedding vector generator for k-mers called splitDNA2vec. The randomness of this procedure was higher than the previous work,
dna2vec.
Conclusions: We found that CMIC can predict the inheritance of oocyte-derived DNA
methylation at CGIs in the maternal genome of blastocysts with a high F-measure
(0.93). We also show that the F-measure can be improved by increasing the parameter
N, that is, the number of sequences of variable-length k-mers derived from a single
CGI sequence. This implies the efectiveness of augmenting input data by converting a
DNA sequence to N sequences of variable-length k-mers. This approach can be applied
to diferent DNA sequence classifcation and regression analyses, particularly those
involving a small amount of data.

DOI： 10.1186/s12859-022-04916-3

Web of Science

Scopus

PubMed

その他リンク： https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-022-04916-3
A convolutional neural network-based regression model to infer the epigenetic crosstalk responsible for CG methylation patterns. 査読国際誌

Wan Kin Au Yeung, Osamu Maruyama, Hiroyuki Sasaki

BMC Bioinform. 22 341 - 341 2021年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1186/s12859-021-04272-8

その他リンク： https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-021-04272-8
DegSampler3: Pairwise Dependency Model in Degradation Motif Site Prediction of Substrate Protein Sequences 査読国際誌

Osamu Maruyama, Fumiko Matsuzaki

Proc. of 19th IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering 2019年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
DegSampler: Collapsed Gibbs sampler for detecting E3 binding sites 査読国際誌

@Osamu Maruyama,@Fumiko Matsuzaki

18th IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering, BIBE 2018 Proceedings - 2018 IEEE 18th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering, BIBE 2018 1 - 9 2018年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/BIBE.2018.00009
RocSampler: Regularizing Overlapping Protein Complexes in Protein-Protein Interaction Networks 査読国際誌

Osamu Maruyama, Yuki Kuwahara

BMC Bioinformatics 18 51 - 62 2017年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1186/s12859-017-1920-5

その他リンク： https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-017-1920-5
Regularizing predicted complexes by mutually exclusive protein-protein interactions 査読国際誌

Osamu Maruyama, Limsoon Wong

Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining 2015 1068 - 1075 2015年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Discovery of small protein complexes from PPI networks with size-specific supervised weighting 査読国際誌

Chern Han Yong, Osamu Maruyama, Limsoon Wong

BMC systems biology 8, S3-S3, 2014. 2014年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
ReSAPP: Predicting overlapping protein complexes by merging multiple-sampled partitions of proteins 査読国際誌

So Kobiki, Osamu Maruyama

Journal of bioinformatics and computational biology 12 ( 6 ) 2014年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
A scale-free structure prior for Bayesian inference of Gaussian graphical models 査読国際誌

Osamu Maruyama, Shota Shikita

IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2014. 2014年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
PPSampler2: Predicting Protein Complexes More Accurately and Eﬃciently by Sampling 査読国際誌

7 ( Suppl 6 ) S14 2013年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

The problem of predicting sets of components of heteromeric protein complexes is a challenging problem in
Systems Biology. There have been many tools proposed to predict those complexes. Among them, PPSampler, a
protein complex prediction algorithm based on the Metropolis-Hastings algorithm, is reported to outperform other
tools. In this work, we improve PPSampler by refining scoring functions and a proposal distribution used inside the
algorithm so that predicted clusters are more accurate as well as the resulting algorithm runs faster. The new
version is called PPSampler2. In computational experiments, PPSampler2 is shown to outperform other tools
including PPSampler. The F-measure score of PPSampler2 is 0.67, which is at least 26% higher than those of the
other tools. In addition, about 82% of the predicted clusters that are unmatched with any known complexes are
statistically significant on the biological process aspect of Gene Ontology. Furthermore, the running time is
reduced to twenty minutes, which is 1/24 of that of PPSampler.
Sampling Strategy for Protein Complex Prediction Using Cluster Size Frequency 査読国際誌

Daisuke Tatsuke, Osamu Maruyama

Gene 2012年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Heterodimeric Protein Complex Identification 査読国際誌

Osamu Maruyama

ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine 2011 2011年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
NWE: Node-Weighted Expansion for Protein Complex Prediction Using Random Walk Distances 査読国際誌

Osamu Maruyama and Ayaka Chihara

Proc. IEEE International Conference on Bioinformatics & Biomedicine (IEEE BIBM 2010) 2010年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
X chromosome-wide analyses of genomic DNA methylation states and gene expression in male and female neutrophils 国際誌

Yukio Yasukochi, Osamu Maruyama, Milind C. Mahajan, Carolyn Pad- den, Ghia M. Euskirchen, Vincent Schulz, Hideki Hirakawa, Satoru Kuhara, Xing-Hua Pan, Peter E. Newburger, Michael Snyder, and Sherman M. Weiss- man

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) 107 2010年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Evaluating Protein Sequence Signatures Inferred from Protein-Protein Interaction Data by Gene Ontology Annotations 査読国際誌

Osamu Maruyama, Hideki Hirakawa, Takao Iwayanagi, Yoshiko Ishida, Shizu Takeda, Jun Otomo, Satoru Kuhara

2008 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine 2008年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Reconstructing phylogenetic trees of prokaryote genomes by randomly sampling oligopeptides 査読国際誌

Osamu Maruyama, Akiko Matsuda, and Satoru Kuhara

International Journal of Bioinformatics Research and Applicaions (IJBRA) 1(4), 429-446, 2005. (preliminary version has appeared in the Proceedings of the 5th International Conference on Computational Science (ICCS 2005), Lecture Notes in Computer Science 3514-6, Springer-Verlag, II-911-918, 2005). 2005年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Searching for Regulatory Elements of Alternative Splicing Events Using Phylogenetic Footprinting, 国際誌

Daichi Shigemizu and Osamu Maruyama.

Proceedings of the 4th Workshop on Algorithms in Bioinformatics, Lecture Notes in Bioinformatics 3240, Springer-Verlag 3240 147 - 158 2004年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Extensive Search for Discriminative Features of Alternative Splicing 査読国際誌

Osamu Maruyama

Pacific Symposium on Biocomputing 2004 54 - 65 2004年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Finding optimal degenerate patterns in DNA sequences 査読国際誌

Osamu Maruyama

Bioinformatics 19 II206 - II214 2003年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1093/bioinformatics/btg1079
How much emotional information the distributed representations of tweets in SNS preserve 査読

O. Maruyama, A. Yoshinaga, K. Sawai

Proceedings of the Joint Symposium of The Twenty-Ninth International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 29th 2024) and The Ninth International Symposium on BioComplexity (ISBC 9th 2024) and The Seventh International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 7th 2024) 460 - 465 2024年1月（ ISSN:2185-3797 ISBN:978-4-9913442-0-6 ）

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担当区分：筆頭著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Determining the minimum number of protein-protein interactions required to support known protein complexes 査読

Natsu Nakajima, Morihiro Hayashida, Jesper Jansson, Osamu Maruyama, Tatsuya Akutsu

PLoS One 13 ( 4 ) 2018年4月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1371/journal.pone.0195545
Discovery of Tree Structured Patterns Using Markov Chain Monte Carlo Method 査読国際誌

Yasuhiro Okamoto, Kensuke Koyanagi, Takayoshi Shoudai, Osamu Maruyama

Proc. 7th IADIS International Conference on Information Systems 2014, 28th February - 2nd March 2014, Madrid, Spain. 95 - 102 2014年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Prediction of heterotrimeric protein complexes by two-phase learning using neighboring kernels 査読国際誌

Peiying Ruan, Morihiro Hayashida, Osamu Maruyama, Tatsuya Akutsu

BMC Bioinformatics (APBC 2014) 15(Suppl 2) S6 2014年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi:10.1186/1471-2105-15-S2-S6

その他リンク： http://www.biomedcentral.com/1471-2105/15/S2/S6
The Purity Measure for Genomic Regions Leads to Horizontally Transferred Genes 査読国際誌

Yuta Taniguchi, Yasuhiro Yamada, Osamu Maruyama, Satoru Kuhara, Daisuke Ikeda

Journal of Bioinformatics and Computational Biology (JBCB) 11 ( 6 ) 1343002 2013年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Heterodimeric protein complex identification by naïve Bayes classifiers 査読国際誌

14 347 2013年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi:10.1186/1471-2105-14-347

その他リンク： http://www.biomedcentral.com/1471-2105/14/347
Prediction of Heterodimeric Protein Complexes from Weighted Protein-Protein Interaction Networks Using Novel Features and Kernel Functions 査読国際誌

Peiying Ruan, Morihiro Hayashida, Osamu Maruyama, Tatsuya Akutsu

PLoS ONE 8 ( 6 ) 2013年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1371/journal.pone.0065265

その他リンク： http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0065265
Infrequent, Unexpected, and Contrast Pattern Discovery from Bacterial Genomes by Genome-wide Comparative Analysis 査読国際誌

Daisuke Ikeda, Osamu Maruyama, Satoru Kuhara

Proc. of 4th International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms 308 - 311 2013年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Identification of genetic networks by strategic gene disruptions and gene overexpressions under a boolean model 国際誌

Tatsuya Akutsu, Satoru Kuhara, Osamu Maruyama, and Satoru Miyano.

Theoretical Computer Science 298 ( 1 ) 235 - 251 2003年1月

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記述言語：英語

DOI： 10.1016/S0304-3975(02)00425-5
Fast algorithm for extracting multiple unordered short motifs using bit operations 国際誌

O. Maruyama, H. Bannai, Y. Tamada, S.Kuhara, and S.Miyano

Information Sciences 146 ( 1-4 ) 115 - 126 2002年1月

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記述言語：英語

DOI： 10.1016/S0020-0255(02)00219-0
Extensive feature detection of N-terminal protein sorting signals 国際誌

Bioinformatics 18 ( 2 ) 298 - 305 2002年1月

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記述言語：英語

DOI： 10.1093/bioinformatics/18.2.298
Markov Chain Monte Carlo Algorithms 国際誌

Osamu Maruyama

A Mathematical Approach to Research Problems of Science and Technology, 349-363, 2014. 1900年

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記述言語：英語

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書籍等出版物

バイオインフォマティクス—配列データ解析と構造予測 (シリーズ予測と発見の科学 4)

丸山　修，阿久津　達也（担当：共著）

朝倉書店 2007年5月

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記述言語：日本語著書種別：学術書
医学統計学の事典

丹後　俊郎，小西　貞則　編集（担当：共著）

朝倉書店 2010年6月

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担当ページ：分担執筆，隠れMarkovを用いた配列データ解析，138-141 記述言語：日本語著書種別：学術書

リポジトリ公開URL： http://hdl.handle.net/2324/1001463712
コンピュータ支援による科学的知識の発見，森下真一，宮野悟編，発見科学とデータマイニング

宮野悟，丸山修（担当：共訳）

共立出版 2000年1月

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担当ページ：bit別冊，pp.130--140 記述言語：日本語著書種別：学術書

講演・口頭発表等

How much emotional information the distributed representations of tweets in SNS preserve 国際会議

@Osamu Maruyama, #Asato Yoshinaga, @Ken-ichi Sawai

The Twenty-Ninth International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 29th 2024) 2024年1月

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開催年月日： 2024年1月 - 2024年4月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

国名：日本国
DegSampler3: Pairwise Dependency Model in Degradation Motif Site Prediction of Substrate Protein Sequences 国際会議

Osamu Maruyama, Fumiko Matsuzaki

2019 IEEE 19th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering, BIBE 2019 2019年10月

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開催年月日： 2019年10月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

国名：ギリシャ共和国

その他リンク： https://bibe2019.ics.forth.gr/
DegSampler: Collapsed Gibbs Sampler for Detecting E3 Binding Sites 国際会議

Osamu Maruyama, Fumiko Matsuzaki

2018 IEEE 18th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE) 2018年12月

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開催年月日： 2018年10月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

国名：台湾
Regularizing predicted complexes by mutually exclusive protein-protein interactions 国際会議

Osamu Maruyama, Limsoon Wong

International Symposium on Network Enabled Health Informatics, Biomedicine and Bioinformatics, HI-BI-BI 2015 2015年8月

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開催年月日： 2015年8月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

国名：フランス共和国
Sampling Strategy for Protein Complex Prediction Using Cluster Size Frequency 国際会議

Tatsuke Daisuke, Osamu Maruyama

The 23rd International Conference on Genome Informatics 2012年12月

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開催年月日： 2012年12月 - 2012年10月

会議種別：口頭発表（一般）

国名：台湾

その他リンク： http://conf.ncku.edu.tw/giw2012/
Evaluating Protein Sequence Signatures Inferred from Protein-Protein Interaction Data by Gene Ontology Annotations 国際会議

Osamu Maruyama

2008 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine 2008年11月

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開催年月日： 2008年11月

会議種別：口頭発表（一般）

国名：アメリカ合衆国

その他リンク： http://www.ischool.drexel.edu/ieeebibm/bibm08/about/bibm-about.asp
CBOEP: Generating negative enhancer-promoter interactions to train classifiers 国際会議

#Tsukasa Koga, Osamu Maruyama

The 14th ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics (ACM-BCB) 2023年9月

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開催年月日： 2023年9月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

国名：アメリカ合衆国

その他リンク： https://acm-bcb.org/2023/index.php
Recurrent neural network approach for predicting DNA methylation inheritance of CpG islands using embedding vectors of variable-length k-mers 招待国際会議

Osamu Maruyama

The International Symposium "Totipotency and Germ Cell Development" 2022年11月

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開催年月日： 2022年11月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

国名：日本国
埋め込みベクトルによるCpGアイランドのメチル化状態予測

#成田浩規(九州大学), Au Yeung Wan Kin(九州大学), 佐々木裕之(九州大学), 丸山修(九州大学)

第69回バイオ研究発表会 2022年2月

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開催年月日： 2022年3月

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン国名：日本国
エンハンサー・プロモーター間相互作用予測問題に対する負例生成手法の提案

#古賀吏(九州大学), 丸山修(九州大学)

第69回バイオ研究発表会 2022年2月

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開催年月日： 2022年3月

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン国名：日本国
エンハンサー・プロモーター間相互作用の負例生成手法とその評価

#古賀吏(九州大学), 丸山修(九州大学)

第73回バイオ研究発表会 2023年3月

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開催年月日： 2022年3月

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

国名：日本国
Predicting Discriminative Motifs for DNA Methylation in Mammalian Development

#Ryo Shimizu, Wan Kin Au Yeung, Hidehiro Toh, Hiroyuki Sasaki and Osamu Maruyama

2020年9月

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開催年月日： 2020年9月

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

国名：日本国

その他リンク： https://www.jsbi.org/iibmp2020/
正負例配列集合のためのコンセンサス・モチーフによるクラスタリング・アルゴリズム

丸山　修

日本バイオインフォマティクス学会（JSBi） 2017年10月

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開催年月日： 2017年10月

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：宮崎市民プラザ　4F 学習室国名：日本国
MCMC Strategy for Protein Complex Prediction Using Cluster Size Frequency

Daisuke Tatsuke, Osamu Maruyama

2012年11月

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開催年月日： 2012年11月

国名：日本国
Protein complex prediction by sampling 招待

Osamu Maruyama

2012年11月

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開催年月日： 2012年11月

会議種別：口頭発表（一般）

国名：日本国
Protein Complex Prediction 招待国際会議

Osamu Maruyama

2012年10月

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開催年月日： 2012年10月

会議種別：口頭発表（一般）

国名：日本国
Protein complex prediction 招待国際会議

Osamu Maruyama

Joint Workshop of IMS and IMI on Mathematics for Industry: Biological and Climatic Prospects 2012年9月

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開催年月日： 2012年9月 - 2012年10月

会議種別：口頭発表（一般）

国名：シンガポール共和国

その他リンク： http://www2.ims.nus.edu.sg/Programs/012wind/index.php
タンパク質複合体サイズ分布を用いたマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく複合体予測手法の研究

田附大典，丸山修

第30回情報処理学会バイオ情報学研究会 2012年8月

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開催年月日： 2012年8月

会議種別：口頭発表（一般）

開催地：九州工業大学情報工学部、飯塚キャンパス　総合研究棟大学院セミナー室Ｎ５１１国名：日本国

本研究では，タンパク質間相互作用情報からタンパク質複合体を予測するサンプリング手法を提案する．既存手法の多くはタンパク質間相互作用ネットワークの部分グラフの密度に基づき複合体を予測するので，小さな複合体の正確な予測は相対的に困難である．ところが，酵母の代表的なタンパク質複合体データベースであるCYC2008 を調べると，複合体のサイズ分布はスケール・フリーであり，42%の複合体は最小サイズ2 であることが分かる．そこで，本研究では，複合体のサイズ分布情報を活用したメトロポリス-ヘイスティングス法に基づく予測手法PPSampler (Proteins’ Partition Sampler) を提案する．このPPSampler が，既存手法と比べて高い精度を実現することを計算機実験により確認した．
Heterodimeric Protein Complex Identification 国際会議

Osamu Maruyama

ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine 2011 2011年8月

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開催年月日： 2011年8月

会議種別：口頭発表（一般）

国名：アメリカ合衆国

その他リンク： http://acmbcb.org/
Toward Drawing an Atlas of Hypothesis Classes: Approximating a Hypothesis via Another Hypothesis Model 国際会議

O.Maruyama

The 5nd International Conference of Discovery Science 2002年11月

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会議種別：口頭発表（一般）

国名：ドイツ連邦共和国
Finding optimal degenerate patterns in DNA sequences 国際会議

Osamu Maruyama

European Conference on Computational Biology (ECCB 2003) 2003年9月

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会議種別：口頭発表（一般）

国名：フランス共和国
最適degenerate pattern探索アルゴリズムと転写因子結合部位同定問題への適用招待

丸山　修

情報処理学会第91回アルゴリズム研究会 2003年9月

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会議種別：口頭発表（一般）

開催地：広島市立大学国名：日本国
Searching for Regulatory Elements of Alternative Splicing Events Using　Phylogenetic Footprinting 国際会議

2004年9月

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会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Bergen 国名：ノルウェー王国

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Works（作品等）

Generators of Negative enhancer-promoter pairs, CBMF (Class Balanced negative set by Maximum-Flow) and CBGS (Class Balanced negative set by Gibbs Sampling)

Koga Tsukasa and Osamu Maruyama

2024年1月

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その他リンク： https://github.com/maruyama-lab-design/CBOEP
CMIC

Osamu Maruyama, Yinuo Li, and Narita Hiroki

2022年6月

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その他リンク： https://github.com/maruyama-lab-design/CMIC
PPSampler

Osamu Maruyama and Daisuke Tatsuke

2013年6月
Superposition

所属学協会

日本バイオインフォマティクス学会
International Society for Computational Biology
電子情報通信学会

学術貢献活動

IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) 国際学術貢献

役割：査読

2023年8月 - 2023年10月

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種別：学会・研究会等
学術論文等の審査

役割：査読

2022年

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種別：査読等

外国語雑誌　査読論文数：1
学術論文等の審査

役割：査読

2021年

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種別：査読等

外国語雑誌　査読論文数：1
2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2020）

役割：査読

2020年6月

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種別：学会・研究会等
International Conference on Computational Systems-Biology and Bioinformatics (CSBio) 国際学術貢献

役割：査読

2020年6月

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種別：学会・研究会等
座長国際学術貢献

2019年10月

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種別：大会・シンポジウム等
IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) 国際学術貢献

役割：査読

2019年6月

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種別：学会・研究会等
学術論文等の審査

役割：査読

2019年

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種別：査読等

外国語雑誌　査読論文数：0

日本語雑誌　査読論文数：0

国際会議録　査読論文数：6

国内会議録　査読論文数：0
The 9th IEEE International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST 2018) 国際学術貢献

2018年1月 - 2018年12月

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種別：学会・研究会等
Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC) 国際学術貢献

役割：査読

2018年1月 - 2018年12月

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種別：学会・研究会等
The 9th IEEE International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST 2018) 国際学術貢献

役割：査読

2018年1月 - 2018年12月

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種別：学会・研究会等
学術論文等の審査

役割：査読

2018年

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種別：査読等

国際会議録　査読論文数：18
International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (IWBBIO) 国際学術貢献

役割：査読

2017年1月 - 2017年12月

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種別：学会・研究会等
International Conference on Genome Informatics (GIW) 国際学術貢献

役割：査読

2017年1月 - 2017年12月

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種別：学会・研究会等
International Conference on Bioinformatics (InCoB) 国際学術貢献

役割：査読

2017年1月 - 2017年12月

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種別：学会・研究会等
International Symposium on Network Analysis and Mining for Health Informatics, Biomedicine and Bioinformatics (Net-HI-BI-BI) 国際学術貢献

役割：査読

2016年1月 - 2016年12月

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種別：学会・研究会等
Workshop on Advances in Artificial Intelligence and Bioinformatics (IJCAI\_BAI) 国際学術貢献

役割：査読

2015年1月 - 2017年12月

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種別：学会・研究会等
International Conference on Computational Systems-Biology and Bioinformatics (CSBio) 国際学術貢献

役割：査読

2015年1月 - 2015年12月

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種別：学会・研究会等
International Symposium on Network Enabled Health Informatics, Biomedicine and Bioinformatics (HI-BI-BI) 国際学術貢献

役割：査読

2013年1月 - 2015年12月

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種別：学会・研究会等
International Symposium on Network Analysis and Mining for Health Informatics, Biomedicine and Bioinformatics (Net-HI-BI-BI) 国際学術貢献

役割：査読

2013年1月 - 2013年12月

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種別：学会・研究会等
座長（Chairmanship）国際学術貢献

（台南） 2012年12月

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種別：大会・シンポジウム等
座長（Chairmanship）

第30回情報処理学会バイオ情報学研究会（九州工業大学情報工学部、飯塚キャンパス　総合研究棟大学院セミナー室Ｎ５１１） 2012年8月

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種別：大会・シンポジウム等
International Conference on Genome Informatics (GIW) 国際学術貢献

役割：査読

2012年1月 - 2014年12月

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種別：学会・研究会等
International Conference on Genome Informatics (GIW) 国際学術貢献

役割：査読

2012年1月

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種別：学会・研究会等
座長（Chairmanship）

2010年日本バイオインフォマティクス学会年会（九州大学医学部百年講堂） 2010年12月

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種別：大会・シンポジウム等
組織委員会委員

2010年日本バイオインフォマティクス学会年会（九州大学医学部百年講堂） 2010年12月

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種別：大会・シンポジウム等
IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) 国際学術貢献

役割：査読

2007年1月 - 2017年12月

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種別：学会・研究会等
IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE) 国際学術貢献

役割：査読

2007年1月 - 2007年12月

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種別：学会・研究会等
International Symposium on Bioinformatics Research and Applications 国際学術貢献

役割：査読

2007年1月

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種別：学会・研究会等
IEEE International Conference on Bioinformaticsand Biomedicine 国際学術貢献

役割：査読

2007年1月

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種別：学会・研究会等
International Workshop on Bioinformatics Research and Applications (ISBRA) 国際学術貢献

役割：査読

2006年1月 - 2016年12月

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種別：学会・研究会等
International Workshop on Bioinformatics Research and Applications 国際学術貢献

役割：査読

2006年1月

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種別：学会・研究会等
International Conference on Genome Informatics (GIW) 国際学術貢献

役割：査読

2004年1月 - 2006年12月

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種別：学会・研究会等

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共同研究・競争的資金等の研究課題

3次元構造言語ゲノムの数理的解析と応用

研究課題/領域番号：21H03544 2021年 - 2024年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

丸山修

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担当区分：研究代表者資金種別：科研費

本研究の目的は生物実験で得られるゲノムの断片的立体構造情報を有効活用する情報科学的手法の研究である．近年Hi-C法の実験により部分的であるがゲノムの立体構造情報が得られるが，このデータからどれほどの情報を抽出できるかが急務の課題である．そこで3つの課題に取り組む：
1. Hi-Cデータから得られるゲノム領域間の近接情報を表すコンタクトマップ(CM)の解像度を高める機械学習手法の開発
2. Hi-C CMを用いた遠位プロモーターとエンハンサーの相互作用同定問題を解く計算手法の開発
3. Hi-C CMからゲノムの立体構造を予測する手法の開発．以上により立体構造言語としてのゲノムの数理的解析を実施する．

CiNii Research
色の感覚意識体験に関連する神経表現の共通性と多様性

研究課題/領域番号：19H04198 2019年4月 - 2024年3月

科学研究費助成事業基盤研究(B)

平松千尋, 丸山修, 元村祐貴

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担当区分：研究分担者資金種別：科研費

ヒトの色覚には多様性があり、同じ光波長に対する知覚は受容器の特性により異なる。しかし、遺伝的に色覚が異なる人々の間でも、ある色刺激を同じ色としてカテゴライズする場合があることから、色に関する神経表現の多様性と共通性が予測される。本研究では、異なる色覚を持つ人々が同じ色を見ているときの神経活動パターンから、見ていた色のデコーディングに重要な神経表現の特徴量を抽出する。特徴量の共通性と相違から、他者が直接体験できず、神経科学のハードプロブレムとされている主観的な感覚意識体験が、神経表現のどのような共通性と多様性に立脚しているかを究明する。

CiNii Research
色の感覚意識体験に関連する神経表現の共通性と多様性

2019年 - 2023年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B)

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担当区分：研究分担者資金種別：科研費
多階層オミックスによる卵子の発生能制御分子ネットワークの解明

研究課題/領域番号：18H05214 2018年4月 - 2023年3月

科学研究費助成事業特別推進研究

佐々木裕之, 丸山修

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担当区分：研究分担者資金種別：科研費

マウス卵子をモデルとして、ゲノム編集と微量オミックス解析技術を駆使し、哺乳類の個体発生を司るヒストン修飾とDNAメチル化の分子ネットワークの全体像を明らかにした。その際、過去の知見を覆し、各々のヒストン修飾がDNAメチル化の効率や分布に及ぼす新たな生物学的作用を明らかにし、その作用を媒介するタンパク質やその機能ドメインを同定した。また、卵子のヒストン修飾やエピゲノム制御因子が染色体分配などの細胞機能に影響を及ぼす一方、DNAメチル化はほぼ母性インプリント遺伝子に限定した効果を持つことを示した。さらに卵子のDNAメチル化が受精を経て次世代へ伝達される可能性を予測する数理モデルを構築した。

CiNii Research
多階層オミックスによる卵子の発生能制御分子ネットワークの解明

2018年 - 2022年

日本学術振興会科学研究費助成事業特別推進研究

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担当区分：研究分担者資金種別：科研費
混合正則化モデリングを軸としたヘテロ生物データ群からの機械学習の研究

研究課題/領域番号：17K00407 2017年 - 2019年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C)

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担当区分：研究代表者資金種別：科研費
大規模バイオデータに対する混合正則化モデリングと最適化サンプリング技法の研究

研究課題/領域番号：26330330 2014年 - 2016年

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C)

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担当区分：研究代表者資金種別：科研費
モチーフ発見の理論的限界

2007年

日本学術振興会特定国派遣

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担当区分：研究代表者資金種別：共同研究
ヘテロな検索空間に対する最適パターン探索アルゴリズムの構築とゲノムデータへの適用

研究課題/領域番号：16700146 2004年 - 2006年

科学研究費助成事業若手研究(B)

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担当区分：研究代表者資金種別：科研費
属性の創造と探索によるDNAシグナル配列発見方式の研究

研究課題/領域番号：13780290 2001年 - 2002年

科学研究費助成事業奨励研究(A)

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担当区分：研究代表者資金種別：科研費
グラフの局所情報からのグラフを復元するためのグラフ形成規則の定式化と学習方式の研究

研究課題/領域番号：09780253 1997年 - 1998年

科学研究費助成事業奨励研究(A)

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担当区分：研究代表者資金種別：科研費

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教育活動概要

大学院：
数学特論14（複雑システム）
アルゴリズム基礎（大学院システム生命科学府）2単位
生命情報数理モデル特論（大学院システム生命科学府）2単位
応用数学IV（大学院数理学府）2単位
応用数学D （大学院工学府）2単位
大学院（2018年から）：
情報統計学特論(Advanced computational statistics)
機械学習特論(Advanced machine learning)
デザイン人間科学特論Ａ(Advanced Human Science A) （一コマ）
デザイン人間科学特論B(Advanced Human Science B) （一コマ）

学部：
数学特論C５
品質管理
数学IB（複素解析）（工学部）2単位
バイオインフォマティクス（理学部物理学科情報理学コース）2単位
学部（2018年から）：
芸術情報設計概論（一コマ）
芸術情報プロジェクト
芸術情報総合演習
統計・データ科学（2020年から）
機械学習（2020年から）

平成１７年度　京都大学化学研究所客員助教授

平成１７年度　バイオインフォマティクス人材養成プログラム「ゲノム情報科学
研究教育機構」講師

担当授業科目

情報科学Ⅱ

2024年12月 - 2025年2月冬学期
卒業研究Ⅰ

2024年10月 - 2025年3月後期
芸術工学演習（未来共生デザインコース）

2024年10月 - 2025年3月後期
芸術工学特別研究Ⅳ（未来共生デザインコース）

2024年10月 - 2025年3月後期
芸術工学特別研究Ⅱ（未来共生デザインコース）

2024年10月 - 2025年3月後期
卒業研究Ⅱ

2024年10月 - 2025年3月後期
コース融合プロジェクトB（m. 感情の数理的表現と応用）

2024年10月 - 2024年12月秋学期
スタジオプロジェクトⅢ-B（感情を深層学習でモデリング）

2024年10月 - 2024年12月秋学期
スタジオプロジェクトⅢ-A（感情を深層学習でモデリング）

2024年10月 - 2024年12月秋学期
情報科学Ⅰ

2024年10月 - 2024年12月秋学期
未来構想デザイン概論

2024年10月 - 2024年12月秋学期
統計情報学（旧：機械学習特論）

2024年6月 - 2024年8月夏学期
統計・データ科学

2024年4月 - 2024年9月前期
芸術工学特別研究Ⅲ（未来共生デザインコース）

2024年4月 - 2024年9月前期
芸術工学特別研究Ⅰ（未来共生デザインコース）

2024年4月 - 2024年9月前期
卒業研究Ⅰ

2024年4月 - 2024年9月前期
情報科学Ⅲ

2024年4月 - 2024年6月春学期
情報科学Ⅱ

2023年12月 - 2024年2月冬学期
卒業研究Ⅱ

2023年10月 - 2024年3月後期
卒業研究Ⅱ（2019年度以前入学者対象）

2023年10月 - 2024年3月後期
卒業研究Ⅰ（2019年度以前入学者対象）

2023年10月 - 2024年3月後期
芸術工学演習（未来共生デザインコース）

2023年10月 - 2024年3月後期
芸術工学特別研究Ⅳ（未来共生デザインコース）

2023年10月 - 2024年3月後期
芸術工学特別研究Ⅱ（未来共生デザインコース）

2023年10月 - 2024年3月後期
情報科学Ⅰ

2023年10月 - 2023年12月秋学期
コース融合プロジェクトA（d. 実データを用いた機械学習演習）

2023年6月 - 2023年8月夏学期
コース融合プロジェクトB（d. 実データを用いた機械学習演習）

2023年6月 - 2023年8月夏学期
機械学習（システム工学）

2023年4月 - 2024年3月通年
機械学習

2023年4月 - 2024年3月通年
卒業研究Ⅰ

2023年4月 - 2023年9月前期
卒業研究Ⅱ（2019年度以前入学者対象）

2023年4月 - 2023年9月前期
卒業研究Ⅰ（2019年度以前入学者対象）

2023年4月 - 2023年9月前期
統計・データ科学

2023年4月 - 2023年9月前期
統計・データ科学（推測統計学）

2023年4月 - 2023年9月前期
芸術工学特別研究Ⅲ（未来共生デザインコース）

2023年4月 - 2023年9月前期
芸術工学特別研究Ⅰ（未来共生デザインコース）

2023年4月 - 2023年9月前期
統計情報学（旧：機械学習特論）

2023年4月 - 2023年6月春学期
情報科学Ⅱ

2022年12月 - 2023年2月冬学期
卒業研究Ⅰ

2022年10月 - 2023年3月後期
卒業研究Ⅱ

2022年10月 - 2023年3月後期
プラットフォーム演習 C

2022年10月 - 2023年3月後期
機械学習（システム工学）

2022年10月 - 2023年3月後期
機械学習

2022年10月 - 2023年3月後期
情報科学Ⅰ

2022年10月 - 2022年12月秋学期
統計・データ科学（環境設計学科2019年度以前入学者）

2022年4月 - 2023年3月通年
統計・データ科学

2022年4月 - 2022年9月前期
卒業研究Ⅰ

2022年4月 - 2022年9月前期
数学共創概論I（数理モデル概論）

2022年4月 - 2022年9月前期
人間科学とデザイン

2022年4月 - 2022年6月春学期
情報科学Ⅲ

2022年4月 - 2022年6月春学期
統計情報学（旧：機械学習特論）

2022年4月 - 2022年6月春学期
プラットフォーム演習 C

2021年12月 - 2022年2月冬学期
情報科学Ⅱ

2021年12月 - 2022年2月冬学期
デザイン人間科学特別演習Ⅲ

2021年10月 - 2022年3月後期
機械学習

2021年10月 - 2022年3月後期
機械学習（システム工学）

2021年10月 - 2022年3月後期
芸術情報総合演習

2021年10月 - 2022年3月後期
卒業研究Ⅰ

2021年10月 - 2022年3月後期
卒業研究Ⅱ

2021年10月 - 2022年3月後期
デザイン人間科学特論Ｂ

2021年10月 - 2022年3月後期
デザイン人間科学特別演習Ⅰ

2021年10月 - 2022年3月後期
デザイン人間科学特別演習Ⅱ

2021年10月 - 2022年3月後期
Advanced Human Science B

2021年10月 - 2022年3月後期
情報科学Ⅰ

2021年10月 - 2021年12月秋学期
未来構想デザイン概論

2021年10月 - 2021年12月秋学期
Advanced Machine Learning

2021年6月 - 2021年8月夏学期
機械学習特論

2021年6月 - 2021年8月夏学期
インターンシップ（学部）

2021年4月 - 2022年3月通年
インターンシップ（学部）Ⅰ

2021年4月 - 2022年3月通年
インターンシップ（学部）Ⅱ

2021年4月 - 2022年3月通年
数学共創概論Ⅰ

2021年4月 - 2021年9月前期
数学共創概論I（数理モデル概論）

2021年4月 - 2021年9月前期
統計・データ科学

2021年4月 - 2021年9月前期
統計・データ科学（推測統計学）

2021年4月 - 2021年9月前期
芸術情報プロジェクト演習

2021年4月 - 2021年9月前期
卒業研究Ⅰ

2021年4月 - 2021年9月前期
卒業研究Ⅱ

2021年4月 - 2021年9月前期
デザイン人間科学特論Ａ

2021年4月 - 2021年9月前期
デザイン人間科学特別演習Ⅰ

2021年4月 - 2021年9月前期
デザイン人間科学特別演習Ⅱ

2021年4月 - 2021年9月前期
Advanced Human Science A

2021年4月 - 2021年9月前期
デザイン人間科学特別演習Ⅲ

2021年4月 - 2021年9月前期
Advanced Computational Statistics

2021年4月 - 2021年6月春学期
人間科学とデザイン

2021年4月 - 2021年6月春学期
情報統計学特論

2021年4月 - 2021年6月春学期
Advanced Human Science B

2020年10月 - 2021年3月後期
機械学習

2020年10月 - 2021年3月後期
機械学習（画像・芸情H29年度以前入学者）

2020年10月 - 2021年3月後期
芸術情報総合演習

2020年10月 - 2021年3月後期
卒業研究Ⅰ

2020年10月 - 2021年3月後期
卒業研究Ⅱ

2020年10月 - 2021年3月後期
デザイン人間科学特論Ｂ

2020年10月 - 2021年3月後期
デザイン人間科学特別演習Ⅰ

2020年10月 - 2021年3月後期
デザイン人間科学特別演習Ⅱ

2020年10月 - 2021年3月後期
未来構想デザイン概論

2020年10月 - 2020年12月秋学期
Advanced machine learning

2020年6月 - 2020年8月夏学期
機械学習特論

2020年6月 - 2020年8月夏学期
Advanced Human Science A

2020年4月 - 2020年9月前期
統計・データ科学

2020年4月 - 2020年9月前期
統計・データ科学（推測統計学）

2020年4月 - 2020年9月前期
芸術情報プロジェクト演習

2020年4月 - 2020年9月前期
卒業研究Ⅰ

2020年4月 - 2020年9月前期
卒業研究Ⅱ

2020年4月 - 2020年9月前期
デザイン人間科学特論Ａ

2020年4月 - 2020年9月前期
デザイン人間科学特別演習Ⅰ

2020年4月 - 2020年9月前期
デザイン人間科学特別演習Ⅱ

2020年4月 - 2020年9月前期
デザイン人間科学特別演習Ⅲ

2020年4月 - 2020年9月前期
統計データ解析特論

2020年4月 - 2020年9月前期
Advanced computational statistics

2020年4月 - 2020年6月春学期
情報統計学特論

2020年4月 - 2020年6月春学期
Advanced Human Science B

2019年10月 - 2020年3月後期
デザイン人間科学特論Ｂ

2019年10月 - 2020年3月後期
Advanced machine learning

2019年6月 - 2019年8月夏学期
機械学習特論

2019年6月 - 2019年8月夏学期
芸術情報設計概論

2019年4月 - 2019年9月前期
芸術情報設計総合演習

2019年4月 - 2019年9月前期
芸術情報設計プロジェクト演習

2019年4月 - 2019年9月前期
未来構想デザイン演習

2019年4月 - 2019年9月前期
デザイン人間科学特論Ａ

2019年4月 - 2019年9月前期
統計データ解析特論

2019年4月 - 2019年9月前期
Advanced Human Science A

2019年4月 - 2019年9月前期
Advanced computational statistics

2019年4月 - 2019年6月春学期
情報統計学特論

2019年4月 - 2019年6月春学期
デザイン人間科学特論Ｂ

2018年10月 - 2019年3月後期
Advanced Human Science B

2018年10月 - 2019年3月後期
Advanced machine learning

2018年6月 - 2018年8月夏学期
機械学習特論

2018年6月 - 2018年8月夏学期
Statistical Data Analysis

2018年4月 - 2018年9月前期
芸術情報設計総合演習

2018年4月 - 2018年9月前期
芸術情報設計プロジェクト演習

2018年4月 - 2018年9月前期
芸術情報設計概論

2018年4月 - 2018年9月前期
芸術情報設計概論

2018年4月 - 2018年9月前期
デザイン人間科学特論Ａ

2018年4月 - 2018年9月前期
統計データ解析特論

2018年4月 - 2018年9月前期
Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｈｕｍａｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ａ

2018年4月 - 2018年9月前期
Advanced computational statistics

2018年4月 - 2018年6月春学期
情報統計学特論

2018年4月 - 2018年6月春学期
MMA講究D

2017年10月 - 2018年3月後期
応用数学Ｄ

2017年10月 - 2018年3月後期
生命情報数理モデル特論

2017年10月 - 2017年12月秋学期
応用数学D

2017年10月 - 2017年12月秋学期
応用数学Ⅳ

2017年10月 - 2017年12月秋学期
生命情報数理モデル特論

2017年10月 - 2017年12月秋学期
生命情報数理モデル特論

2017年10月 - 2017年12月秋学期
ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ演習

2017年4月 - 2017年9月前期
応用数学Ⅰ

2017年4月 - 2017年6月春学期
応用数学Ａ

2017年4月 - 2017年6月春学期
応用数学Ａ

2017年4月 - 2017年6月春学期
情報数学特論１

2015年10月 - 2016年3月後期
応用数学Ⅳ(D)

2015年10月 - 2016年3月後期
数理モデル概論

2015年10月 - 2016年3月後期
応用数学I(A)

2015年4月 - 2015年9月前期
数学IB

2015年4月 - 2015年9月前期
情報数学特論１

2014年10月 - 2015年3月後期
数学IC（建）

2014年10月 - 2015年3月後期
数学IB（機航C）

2014年10月 - 2015年3月後期
応用数学Ⅳ(D)

2014年10月 - 2015年3月後期
応用数学I(A)

2014年4月 - 2014年9月前期
微分積分学

2012年10月 - 2013年3月後期
応用数学Ⅳ(D)

2012年10月 - 2013年3月後期
微分積分学

2012年4月 - 2012年9月前期
機能数理学概論I

2012年4月 - 2012年9月前期
機能数理学概論I

2012年4月 - 2012年9月前期
計算機数学概論

2012年4月 - 2012年9月前期
応用数学I(A)

2012年4月 - 2012年9月前期
応用数学Ⅳ(D)

2011年10月 - 2012年3月後期
微分積分学

2011年4月 - 2011年9月前期
機能数理学概論I

2011年4月 - 2011年9月前期
計算機数学概論

2011年4月 - 2011年9月前期
数理統計学

2011年4月 - 2011年9月前期
応用数学I(A)

2011年4月 - 2011年9月前期
応用数学Ⅳ(D)

2010年10月 - 2011年3月後期
応用数学I(A)

2010年4月 - 2010年9月前期
微分積分学

2010年4月 - 2010年9月前期
数学展望

2010年4月 - 2010年9月前期
情報数学B・演習

2010年4月 - 2010年9月前期
情報数学特論Ｃ（計算理論）

2009年10月 - 2010年3月後期
応用数学Ⅳ(D)

2009年10月 - 2010年3月後期
情報数学B・演習

2009年4月 - 2009年9月前期
応用数学I(A)

2009年4月 - 2009年9月前期
線形代数・同演習

2009年4月 - 2009年9月前期
情報数学特論Ｃ（計算理論）

2008年10月 - 2009年3月後期
数学特論C5（情報）

2008年10月 - 2009年3月後期
応用数学Ⅳ(D)

2008年4月 - 2008年9月前期
情報数学B

2008年4月 - 2008年9月前期
応用数学Ⅳ(D)

2007年4月 - 2007年9月前期
応用数学Ⅳ

2006年4月 - 2006年9月前期
複雑システム

2006年4月 - 2006年9月前期
応用数学Ⅳ

2005年4月 - 2005年9月前期
応用数学Ⅳ

2004年4月 - 2004年9月前期
計算数理学II (アルゴリズム基礎)

2003年10月 - 2004年3月後期
数IB

2003年10月 - 2004年3月後期
応用数学Ⅳ

2002年4月 - 2002年9月前期

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他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

2007年 Queensland Univ. (Australia) 区分:客員教員国内外の区分:国外

学期、曜日時限または期間：2006年8月から2007年9月まで．
2006年 Queensland Univ. (Australia) 区分:客員教員国内外の区分:国外

学期、曜日時限または期間：2006年8月から2007年9月まで．
2005年京都大学化学研究所区分:客員教員国内外の区分:国内

学期、曜日時限または期間：1年間

社会貢献・国際連携活動概要

なし．

社会貢献活動

来場者と研究者のダイレクトな双方向交流を通して、ゲノム研究に対する社会認識の現状を把握すること．

文部科学省科学研究費特定領域研究ゲノム４領域福岡市天神エルガーラ 2004年7月

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対象：社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

種別：講演会
来場者と研究者のダイレクトな双方向交流を通して、ゲノム研究に対する社会認識の現状を把握すること．

文部科学省科学研究費特定領域研究ゲノム４領域福岡市天神エルガーラ 2003年11月

　詳細を見る

対象：社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

種別：講演会
来場者と研究者のダイレクトな双方向交流を通して、ゲノム研究に対する社会認識の現状を把握すること．

文部科学省科学研究費特定領域研究ゲノム４領域福岡市天神エルガーラ 2002年11月

　詳細を見る

対象：社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

種別：講演会

海外渡航歴

2020年2月

滞在国名1：フィリピン共和国滞在機関名1：University of Philippines (UP) Diliman校

滞在機関名2：University of Philippines (UP) Manila校
2019年10月 - 2020年11月

滞在国名1：ギリシャ共和国滞在機関名1：BIBE2019
2019年7月

滞在国名1：スイス連邦滞在機関名1：ISMB2019
2018年11月

滞在国名1：フィリピン共和国滞在機関名1：Philppine大学Manila校

滞在機関名2：Ateneo de Manila 大学
2006年7月 - 2007年9月

滞在国名1：オーストラリア連邦滞在機関名1：Queensland Univ.

学内運営に関わる各種委員・役職等

2024年4月 - 現在研究院研究・評価専門委員会
2022年4月 - 2024年3月学府学務専門委員
2022年4月 - 2022年5月学部学務専門委員
2020年4月 - 2022年3月部門研究・評価専門委員会委員
2019年4月 - 2020年3月学部教務ワーキング・グループ
2018年10月 - 現在学府就職担当
2018年4月 - 2022年3月学部安全・衛生委員会の衛生管理補助者
2018年4月 - 2022年3月全学学生相談教員
2015年4月 - 2018年3月研究所教務委員
2012年4月 - 2014年3月研究所 IMI Colloquium 委員
2011年4月 - 2018年3月研究院計算機委員
2010年9月 - 2014年12月その他理学系総合研究教育棟移転ＷＧ
2010年4月 - 2013年3月センターシステムＬＳＩ研究センター委員
2010年4月 - 2010年9月学部理学系総合研究教育棟移転ワーキンググループメンバー
2009年4月 - 2010年3月研究院計算機委員
2008年4月 - 2009年3月研究院移転対策室委員
2008年4月 - 2009年3月研究院計算機委員

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