学会発表・論文掲載
Ken Asada, Kazuma Kobayashi, Samuel Joutard, Masashi Tubaki, Satoshi Takahashi, Ken Takasawa, Masaaki Komatsu, Syuzo Kaneko, Jun Sese, Ryuji Hamamoto
Uncovering Prognosis-Related Genes and Pathways by Multi-Omics Analysis in Lung Cancer
Biomolecules 2020, 10(4), 524, DOI:10.3390/biom10040524
Yasunari Satoh, Jun-ichi Asakawa, Mayumi Nishimura, Tony Kuo, Norio Shinkai, Harry M. Cullings, Yohei Minakuchi, Jun Sese, Atsushi Toyoda, Yoshiya Shimada, Nori Nakamura, Arikuni Uchimura
Characteristics of induced mutations in offspring derived from irradiated mouse spermatogonia and mature oocytes
Scientific Reports 10, 37 (2020), DOI:10.1038/s41598-019-56881-2
Aika Terada
Interpretable prediction of cancer types with LAMP and two-phase method
2019年12月25-26日, 情報系 WINTER FESTA Episode 5, 一橋講堂＠東京都
Hongdi Wang, Azusa Sawai, Noriyuki Toji, Rintaro Sugioka, Yukino Shibata, Yuika Suzuki, Yu Ji, Shin Hayase, Satoru Akama, Jun Sese, Kazuhiro Wada
Transcriptional regulatory divergence underpinning species-specific learned vocalization in songbirds
PLoS Biology, 2019 Nov 13;17(11):e3000476, DOI: 10.1371/journal.pbio.3000476
Ayami Matsushima, Jun Sese, Kanako O. Koyanagi
Biosynthetic Short Neuropeptides: A Rational Theory Based on Experimental Results for the Missing Pain‐Relief Opioid Endomorphin Precursor Gene
ChemBioChem, Volume20, Issue16 Special Issue:10th IPS, 2019, 2054-2058, https://doi.org/10.1002/cbic.201900317
Risa Kawaguchi, Hisanori Kiryu, Junichi Iwakiri, Jun Sese
reactIDR: evaluation of the statistical reproducibility of high-throughput structural analyses towards a robust RNA structure prediction
BMC Bioinformatics 2019, 20(Suppl 3):130 https://doi.org/10.1186/s12859-019-2645-4
Tony C Y Kuo, Masaomi Hatakeyama, Toshiaki Tameshige, Kentaro K Shimizu, Jun Sese
Homeolog expression quantification methods for allopolyploids
Briefings in Bioinformatics, bby121, https://doi.org/10.1093/bib/bby121
Shinya Oki, Tazro Ohta, Go Shioi, Hideki Hatanaka, Osamu Ogasawara, Yoshihiro Okuda,Hideya Kawaji, Ryo Nakaki, Jun Sese, and Chikara Meno
ChIP-Atlas: a data-mining suite powered by full integration of public ChIP-seq data.
EMBO Reports, 2018, e46255.（doi: 10.15252/embr.201846255）
メディア掲載
瀬々 潤
第2回日本メディカルAI学会学術集会が開催 – メディカルAIの社会実装に向けた議論が進む
インナービジョン社 「月刊インナービジョン」 2020年3月号 Vol.35 No.3 および innavi net（2020年2月12日付）
瀬々 潤、井上 浄
“個体”のデータを徹底追求しよう！そこから未来が見えてくる――「人」の解明目指すヒューマノーム研究所（前編）
民間の研究所の力で、日本を再び科学技術立国に――ヒューマノーム研究所が抱く野望（後編）
日経DIGITALIST / Innovators（2019年3月26日〜3月27日付）
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