重水 大智

J-GLOBALへ         更新日: 19/10/08 01:31
 
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研究者氏名
重水 大智
 
シゲミズ ダイチ
URL
https://sites.google.com/site/shigemizudaichi/
所属
国立研究開発法人 国立長寿医療研究センター
部署
メディカルゲノムセンター
職名
ユニット長
学位
博士(理学)(京都大学)
その他の所属
特定国立研究開発法人 理化学研究所東京医科歯科大学 難治疾患研究所

研究分野

 
 

経歴

 
2018年4月
 - 
現在
理化学研究所 生命医科学研究センター 客員研究員 (兼任)
 
2017年4月
 - 
現在
国立長寿医療研究センター メディカルゲノムセンター ユニット長
 
2017年4月
 - 
現在
理化学研究所 医科学イノベーションハブ推進プログラム 客員研究員 (兼任)
 
2017年4月
 - 
現在
東京医科歯科大学 難治疾患研究所 非常勤講師 (兼任)
 
2015年4月
 - 
2018年3月
理化学研究所 統合生命医科学研究センター 客員研究員 (兼任)
 
2015年9月
 - 
2017年3月
東京医科歯科大学 難治疾患研究所 講師
 
2013年4月
 - 
2015年8月
理化学研究所 統合生命医科学研究センター 研究員
 
2011年5月
 - 
2013年3月
理化学研究所 ゲノム医科学研究センター 特別研究員
 
2010年11月
 - 
2011年4月
University of Massachusetts Medical School, Postdoctoral Fellow
 
2009年10月
 - 
2011年4月
Boston University, Dep. of BioMedical Engineering, Postdoctoral Fellow
 

学歴

 
 
 - 
2009年
京都大学大学院 理学研究科 生物科学専攻 博士後期課程修了 博士 (理学) 取得
 

受賞

 
2019年
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
 
2018年
公益財団法人 武田科学振興財団 医学系研究奨励
 
2017年
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
生命医薬情報学連合大会 研究奨励賞
 
2016年
公益財団法人 金原一郎記念医学医療振興財団 基礎医学医療研究助成
 

論文

 
Clustering of Small-Sample Single-Cell RNA-Seq data via Feature Clustering and Selection.
Vans, E., Sharma, A., Patil, A., Shigemizu, D., and Tsunoda, T.
Lect Notes in Artificial Intelligence   Part III 445-456   2019年9月   [査読有り]
Computational prediction of Lysine pupylation sites in prokaryotic proteins using position specific scoring matrix into bigram for feature extraction
Singh, V., Sharma, A., Chandra, A., Dehzangi, A., Shigemizu, D., and Tsunoda, T.
Lect Notes in Artificial Intelligence   Part III 488-500   2019年9月   [査読有り]
Sharma A, Vans E, Shigemizu D, Boroevich KA, Tsunoda T
Scientific reports   9(1) 11399   2019年8月   [査読有り]
Wong JH, Shigemizu D, Yoshii Y, Akiyama S, Tanaka A, Nakagawa H, Narumiya S, Fujimoto A
Genome medicine   11(1) 44   2019年7月   [査読有り]
Asanomi Y, Shigemizu D, Miyashita A, Mitsumori R, Mori T, Hara N, Ito K, Niida S, Ikeuchi T, Ozaki K
Molecular medicine (Cambridge, Mass.)   25(1) 20   2019年6月   [査読有り]
Reddy, HM., Sharma, A., Dehzangi, A., Shigemizu, D., Chandra, A., Tsunoda, T.
BMC Bioinformatics 19(Suppl 13):547   19(Suppl 13) 547   2019年2月   [査読有り]
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, Niida S
Communications biology   2 77   2019年2月   [査読有り]
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, Tsunoda T
Scientific reports   8(1) 10367   2018年7月   [査読有り]
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., Tsunoda, T.
Human Genetics Jul. 13.   137(6-7) 521-533   2018年7月   [査読有り]
Shigemizu, D.*, Miya, F., Akiyama, S., Okuda, S., Boroevich, K., Fujimoto, A., Nakagawa, H., Ozaki, K., Niida, S., Kanemura, Y., Okamoto, N., Saitoh, S., Kato, M., Yamasaki, M., Matsunaga, T., Mutai, H., Kosaki, K., Tsunoda, T.
Sci Rep Apr 4;8(1):5608.   8(1) 5608   2018年4月   [査読有り]

Misc

 
血液から認知症診断技術
重水 大智, 新飯田 俊平
PHARMSTAGE   19(6) 55-58   2019年9月   [依頼有り]
乳がんのゲノム医療 - 生存期間・再発期間予後予測解析.
重水 大智
外科, Vol.80, No.12, 1205-1209.      2018年   [依頼有り]
エクソーム解析による疾患ゲノム研究.
重水 大智
細胞, 5月号.      2018年   [依頼有り]
エクソームシークエンスとプレシジョン・メディシン.
重水 大智
アンチ・エイジング医学, 10月号 Vol.13 No.5 36-40.      2017年   [依頼有り]
エクソーム解析によるこれからの疾患ゲノム研究.
重水 大智
Bio Clinica, 6月号 Vol.32 No.6 591-594.      2017年   [依頼有り]
目的にあったエクソーム濃縮キットの選択ポイント.
重水 大智,桃沢 幸秀,久保 充明,角田 達彦
実験医学, 4月号 Vol.34 No.6 955-960.      2016年   [依頼有り]
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.
重水 大智
新潟医学会雑誌, 第128巻10号, 496-498.      2014年   [依頼有り]

講演・口頭発表等

 
ヒトゲノム・オミクスデータを用いた認知症研究の現在 [招待有り]
重水 大智
第8回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2019)   2019年9月10日   
ヒトゲノム・オミクスデータを用いた認知症研究の現在 [招待有り]
重水 大智
Aging Forum   2019年7月13日   
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. [招待有り]
重水 大智
第7回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2018)   2018年9月20日   
AI-Aided Genomic Studies for Disease Prediction. [招待有り]
重水 大智
2018 AI Future: Application on Geriatrics Care Symposium   2018年7月23日   
次世代シークエンサーを用いた臨床研究の実際. [招待有り]
重水 大智
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   2017年3月28日   
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. [招待有り]
重水 大智
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   2016年11月7日   
疾患原因遺伝子同定のためのエクソーム解析の現在. [招待有り]
重水 大智
第2回バイオインフォマティクスアゴラ   2016年7月15日   
Analysis for disease-causing mutations using whole-exome sequencing data. [招待有り]
重水 大智
International Symposium on Bioinformatics and its Application, Tokyo Institute of Technology   2014年9月30日   
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. [招待有り]
重水 大智
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”   2014年2月28日   
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. [招待有り]
重水 大智
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”   2013年11月16日   

競争的資金等の研究課題

 
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
AMED 認知症対策官民イノベーション実証基盤整備事業: 
研究期間: 2019年 - 2022年
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
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: 
研究期間: 2019年 - 2021年    代表者: 重水 大智
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
文部科学省科学研究費補助金: 基盤研究(B)
研究期間: 2019年 - 2021年
代謝アダプテーションのトランスオミクス解析
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)
研究期間: 2017年 - 2021年
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
厚生労働省: 認知症政策研究事業
研究期間: 2018年 - 2020年

特許

 
特願特願2018-085652 : 認知症の検出のためのキット又はデバイス及び方法.
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.