教員詳細
-
-
植木 優夫 Masao UEKI
- メールuekimnagasaki-u.ac.jp- 役職・取得学位 総合生産科学域 教授
情報データ科学部 教授
博士(環境学)- 専門分野 統計科学、生物統計学、遺伝統計学- 外部リンク researchmap
就職実績 ― 民間機関、他大学等(略歴)
H15.3 | 岡山大学環境理工学部環境数理学科 卒業 |
H17.3 | 岡山大学大学院自然科学研究科環境システム 学専攻 修了(修士) |
H20.3 | 岡山大学大学院環境学研究科生命環境学専攻 修了(博士) |
H20.4 | 情報・システム研究機構新領域融合研究センター 融合プロジェクト特任研究員 |
H21.6 | 山形大学医学部 助教 |
H22.11 | 英国ニューカッスル大学遺伝医学研究所 訪問研究員 |
H25.8 | 東北大学東北メディカル・メガバンク機構 助教 |
H27.5 | 久留米大学バイオ統計センター 講師 |
H28.4 | 久留米大学バイオ統計センター 准教授 |
H29.6 | 理化学研究所革新知能統合研究センター 研究員 |
研究活動
健康医療ビッグデータ解析
大規模なコホート研究が各国で設立されているが、このようなビッグデータから、これまで未知であった病気のリスク因子の同定や発症リスクの予測など、新知見を獲得して社会に還元することが求められている。データが膨大であるが故に、人力による網羅的かつ詳細な分析は困難となるが、統計科学・機械学習の理論と方法を用いて、効率的にデータ分析を実施している。主に、スパースモデリングなどの高精度でなおかつ人による解釈を支援する手法を中心に研究を行っている。
超高次元ゲノムデータ解析の方法論と実践
ヒト疾患と遺伝子の間の関係を調べるための方法論開発および実践を行っている。特に、ゲノムワイドSNP(一塩基多型)データなどの超高次元ゲノムデータを研究対象としている。
ゲノムワイド関連解析
遺伝子間相互作用解析
遺伝子×環境相互作用解析
疾病発症リスク予測
など、ヒトゲノムデータの標準的解析から発展的解析に至るまでの様々な遺伝統計学の問題に対して、統計科学、生物統計学、機械学習を用いてアプローチしている。
ゲノムワイド関連解析(数百万次元以上のSNPデータから関連遺伝子を検索)
教育活動
担当授業
情報データ科学部:初年次セミナー、数理・データサイエンス、医療・生命情報学Ⅱ、卒業研究