Previously,
Department of Computational Biology
Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo
Asai Laboratory
Previously,
Department of Computational Biology
Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo
Asai Laboratory
旧 東京大学大学院新領域創成科学研究科
メディカル情報生命専攻
浅井研究室
2026年4月1日 浅井潔、寺井悟朗、小野幸輝は、情報・システム研究機構 データサイエンス利用基盤施設 バイオ生成AI研究開発センター（ALIS）に異動しました。
2026年4月1日 東京科学大学に李鴻敏、山村和照が異動し、浅井潔は兼任しました。
2026年3月31日 浅井潔は東京大学を定年退職しました。
2026年3月24日 東京大学医科学研究所で学位授与式が行われ、浅井研から新たに4名が修士号を獲得しました。
2026年3月10日 伊藤国際学術研究センターで、最終講義を行いました。
2025年11月1日 情報・システム研究機構データ サイエンス共同利用基盤施設にバイオ生成AI研究開発センターが設立されました。
2025年10月1日 浅井潔が情報・システム研究機構（ROIS）の特任教授を兼任しました。
旧浅井研究室とは
旧浅井研究室は、バイオインフォマティクスの "ドライ "な研究室です。生物データの情報解析、数理モデルの適用、アルゴリズムや計算機ツールの開発などに取り組んでいました。 私たちが主に解析するのは、DNA/RNAの配列とその構造、相互作用、機能などです。 RNAについては、二次構造解析、相互作用予測、RNA-seqデータ解析などの情報解析に重点を置いています。また、RNAの翻訳や修飾を伴うRNAにも強い関心を持っています。同時に、様々な用途のための生物学的配列の設計にも関心があります。
数理モデルに基づいたオリジナルのソフトウェアを開発することが私たちのやり方です。よく用いる手法は確率モデルや機械学習です。他者のソフトウェアを利用することもありますが、そのソフトウェアの背後にあるアルゴリズムや理論を認識せずにブラックボックス化したソフトウェアを利用することはありません。
情報生命科学は、情報学を用いて生命現象の本質に迫ろうとする学問です。今後は、単に研究対象や手法を広げていくだけでなく、従来の情報学、生物学の枠内に縛られない新しい問題意識による研究が必要とされていると考えています。若い方々が新しい学問の構築に数多く参加してくれることを願っています。
浅井研究室では、学生の自主性を尊重し、学生自身が興味を持つテーマを掘り下げ、研究室内外のメンバーとの議論を通じて研究を進めていく方式を取っています。数理的な理論や、プログラミング技術を習得しながら、学生自身の興味と資質に応じで研究を進めていくことができます。生物学の知識の乏しい学生でも、研究テーマが見つけられるように配慮しています。
Previously, Asai laboratory was a "dry" laboratory of Bioinformatics. We are working on information analysis of biological data, applying mathematical models and developing computational tools as well as algorithms. We mainly analyze DNA/RNA sequences and their structures, interactions and functions. We put emphasis on RNA informatics including secondary structural analysis, predicting interactions, RNA-seq data analyses. We have strong interest in translation of RNAs and RNAs with modifications. We also interested in design of biological sequences for various applications.
We love to develop original software based on mathematical models. Our favorite methods are stochastic models and machine learning. We do use software of others, but we don't want to use blackbox software without recognizing the algorithms and the theory behind the software.
Computational biology attempts to approach the essence of life phenomena using informatics. In the future, we believe that it is necessary not only to expand the scope and methods of research, but also to conduct research based on a new problem consciousness that is not bound by the conventional framework of informatics and biology. We hope that many young people will participate in the construction of a new academic discipline.