井元 佑介

井元 佑介

研究者 (平岡G)

Position
特定助教
Research Field
応用数学

研究概要

数理データ解析による真のシングルセル構造の獲得

近年、シングルセル遺伝子発現解析(scRNA-seq)データに代表されるような単一細胞のゲノムデータの収集技術は急速に発展しています。しかし、ゲノムデータは特徴量の数(遺伝子数)が非常に多い超高次元データであることや、データサンプリングの際の技術的なノイズが問題になります。このようなゲノムデータの問題は、従来のデータ解析手法では解析結果が保証されず、時には誤った解析結果を導きだしてしまいます。そこで、本研究では高次元統計解析・トポロジー解析・因果推論・ネットワーク解析・力学系解析のような数学理論を多角的に応用して、ゲノムデータのための新たな数理データ解析技術の基盤理論を確立し、単一細胞が持つ真の構造を獲得することを目指します。
井元博士 研究概略図1

図1. 研究の概略図

略歴

2016年九州大学大学院数理学府 博士後期課程修了。2016年-2019年東北大学知の創出センター特任助教。2019年より現職。

論文

Y Imoto, N Yamanaka, T Uramoto, M Tanaka, M Fujikawa and N Mitsume. Fundamental theorem of matrix representations of hyper-dual numbers for computing higher-order derivatives, JSIAM Letters, Vol. 12, pp. 29–32, 2020.

Y Imoto. Truncation error estimates of approximate operators in a generalized particle method. Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, Vol. 37, pp. 565–598, 2020.

Y Imoto, S Tsuzuki, and D Nishiura. Convergence study and optimal weight functions of an explicit particle method for the incompressible Navier–Stokes equations, Computational Particle Mechanics, Vol. 6 (4), pp. 671–694, 2019.

D Morikawa, M Asai, N Idris, Y Imoto, and M Isshiki. Improvements in highly viscous fluid simulation using a fully implicit SPH method. Computational Particle Mechanics, Vol. 6 (4), pp. 529–544, 2019.

Y Imoto. Unique solvability and stability analysis for incompressible smoothed particle hydrodynamics method. Computational Particle Mechanics, Vol. 6 (2), pp. 297–309, 2019.

Y Imoto. Unique solvability and stability of a generalized particle method for a Poisson equation in discrete Sobolev norms. Applications of Mathematics, Vol. 64 (1), pp. 33–43, 2019.

受賞歴

日本応用数理学会 論文賞 JSIAM Letters部門 (2020)
日本数学会 応用数学研究奨励賞(2018)

研究グループ

平岡グループ

個人WEBサイト

https://sites.google.com/view/y-imoto/
Contact Y.Imoto

    このサイトはreCAPTCHAによって保護されており、Googleのプライバシーポリシー利用規約が適用されます。

    Submit