研究者詳細 - 木ノ内　誠

2025/02/18 更新

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キノウチ　マコト

木ノ内　誠

KINOUCHI Makoto

職名

准教授

メールアドレス

メールアドレス

研究室電話

0238-26-3363

　

研究室FAX

0238-26-3363

　

ホームページ

http://ei4web.yz.yamagata-u.ac.jp/~kinouchi/

　

研究分野

ライフサイエンス / ゲノム生物学

出身大学

慶應義塾大学理工学部電気工学科

1994年03月，卒業

出身大学院

慶應義塾大学理工学研究科電気工学専攻

博士課程，1999年03月，修了

取得学位

博士(工学)，慶應義塾大学，1999年03月
修士(工学)，慶應義塾大学，1996年03月

所属学会・委員会

IEEE
日本バイオインフォマティクス学会
日本化学会

研究テーマ

自己組織化マップを用いた遺伝子の解析,
DNA配列からのtRNA遺伝子の検出,
DNA塩基配列の周期性解析

研究経歴

ニューラルネットワークに関する研究，1994年04月～ 1999年03月

ニューラルネットワークに関する研究
DNA塩基配列からのtRNA遺伝子の検出，1999年04月～ 2003年03月

DNA塩基配列からのtRNA遺伝子の検出
自己組織化マップを用いた遺伝子の解析，1999年04月～継続中

自己組織化マップを用いた遺伝子の解析
大腸菌におけるゲノム機能の体系的解析，1999年10月～ 2003年11月

大腸菌におけるゲノム機能の体系的解析
DNA塩基配列の周期性解析，2000年04月～継続中

DNA塩基配列の周期性解析
自己組織化地図によるゲノム情報の包括的視覚化，2001年10月～ 2004年09月

自己組織化地図によるゲノム情報の包括的視覚化
DNA塩基配列からのtRNA遺伝子の検出，2004年04月～ 2006年03月

DNA塩基配列からのtRNA遺伝子の検出
がん腫瘍内酸素濃度の経時変化予測法の開発，2004年07月～ 2007年06月

がん腫瘍内酸素濃度の経時変化予測法の開発
tRNA遺伝子の特徴抽出とDNA塩基配列からの検出法の開発，2006年04月～継続中

tRNA遺伝子の特徴抽出とDNA塩基配列からの検出法の開発

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論文

tRNADB-CE 2011: tRNA gene database curated manually by experts，Nucleic Acids Research，39(database) D210-D213，2010年11月

T. Abe, T. Ikemura, J. Sugahara, A. Kanai, Y. Ohara, H. Uehara, M. Kinouchi, S. Kanaya, Y. Yamada, A. Muto, H. Inokuchi

共著（海外含む）
tRNADB-CE: tRNA gene database curated manually by experts，Nucleic Acids Research，37(database) D163-D168，2009年01月

T. Abe, T. Ikemura, Y. Ohara, H. Uehara, M. Kinouchi, S. Kanaya, Y. Yamada, A. Muto, H. Inokuchi

共著（海外含む）
Tissue oxygenation in a murine SCC VII tumor after X-ray irradiation as determined by EPR spectroscopy，Radiotherapy and Oncology，86(3) 354-360，2008年03月

H. Fujii, K Sakata, Y. Katsumata, R. Sato, M. Kinouchi, M. Someya, Shin-ichiro MASUNAGA, M. Hareyama, H.M. Swartz, H. Hirata

共著（海外含む）
tRNAfinder: A software system to find all tRNA genes in the DNA sequence based on the cloverleaf secondary structure，J. Computer Aided Chem.，7 116-126，2006年09月

M. Kinouchi, K. Kurokawa

共著（海外含む）
Self-Organizing Map (SOM) unveils and visualizes hidden sequence characteristics of a wide range of eukaryote genomes，Gene，365 27-34，2006年01月

T. Abe, H. Sugawara, S. Kanaya, M. Kinouchi, T. Ikemura

共著（海外含む）
Novel phylogenetic studies of genomic sequence fragments derived from uncultured microbe mixtures in environmental and clinical samples，DNA research，12 281-290，2005年10月

T. Abe, H. Sugawara, M. Kinouchi, S. Kanaya, T. Ikemura

共著（海外含む）
A large-scale Self-Organizing Map (SOM) constructed with the Earth Simulator unveils sequence characteristics of a wide range of eukaryotic genomes，Workshop 2005 on Self-Organizing Maps，187-194，2005年09月

T. Abe, H. Sugawara, S. Kanaya, M. Kinouchi, Y. Matuura, H. Tokutaka, T. Ikemura

共著（海外含む）
''A novel bioinformatics strategy for phylogenetic study of genomic sequence fragments: self-organizing map (SOM) of oligonucleotide frequencies，Workshop 2005 on Self-Organizing Maps，669-676，2005年09月

T. Abe, T. Ikemura, S. Kanaya, M. Kinouchi, H. Sugawara

共著（海外含む）
Detection of tRNA genes from DNA sequences of eukaryotes，The Fifteenth International Conference on Genome Informatics，P113-1-P113-2，2004年12月

M. Kinouchi, Y. Kudo

共著（海外含む）
Novel bioinformatics for unveiling hidden characteristics in genome sequences and searching in silico for genetic signal sequences，The 8th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics，105-112，2004年07月

T. Abe, S. Kanaya, M. Kinouchi, Y. Kosaka, T. Ikemura

共著（海外含む）
Gene classification based on expression profile using BL-SOM: suitability assessment of multivariate gene expression data to spherical and plain SOM by N-measure，The 8th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics，597-604，2004年07月

H. Nishio, M. Altaf-Ul-Amin, Y. Nakamura, T. Abe, M. Kinouchi, T. Ikemura, K. Kobayashi, N. Ogasawara, S. Kanaya

共著（海外含む）
ゲノムDNA配列に潜んでいる生物種の個性を明らかにする新規な統計数理的手法，統計数理，52(1) 207-215，2004年04月

阿部貴志, 金谷重彦, 木ノ内誠, 池村淑道

共著（国内のみ）
Much faster learning algorithm for Batch-Learning SOM and its application to Bioinformatics，Proc. Workshop on Self-Organizing Maps，107-111，2003年09月

M. Kinouchi, Y. Kudo

共著（海外含む）
Introduction of virtual peptides as absolute indices in SOM for usage in bioinformatics，Proc. Workshop on Self-Organizing Maps，112-115，2003年09月

M. Kinouchi, Y. Shiga, Y. Kudo

共著（海外含む）
Informatics for unveiling hidden genome signatures，Genome Research，13 693-702，2003年04月

T. Abe, S. Kanaya, M. Kinouchi, Y. Ichiba, T. Kozuki, T. Ikemura

共著（海外含む）
Quick learning for batch-learning self-organizing map，Genome Informatics，13 266-267，2002年12月

M. Kinouchi, N. Takada, Y. Kudo, T. Ikemura

共著（海外含む）
A novel bioinformatic strategy for unveiling hidden genome signatures of eukaryotes: self-organizing map of oligonucleotide frequency，Genome Informatics，13 12-20，2002年12月

T. Abe, S. Kanaya, M. Kinouchi, Y. Ichiba, T. Kozuki, T. Ikemura

共著（海外含む）
Periodicity in prokaryotic and eukaryotic genomes identified by power spectrum analysis，Gene，300 203-211，2002年10月

A. Fukushima, T. Ikemura, M. Kinouchi, T. Oshima, Y. Kudo, H. Mori, S. Kanaya

共著（海外含む）
Detection of tRNA genes with introns from DNA sequences of Archaea，Genome Informatics，12 431-432，2001年12月

M. Kinouchi, Y. Kudo

共著（海外含む）
Statistical analysis of genomic information: various periodicities in DNA sequence，Genome Informatics，12 435-436，2001年12月

A. Fukushima, M. Kinouchi, Y. Kudo, S. Kanaya, H. Mori, T. Ikemura

共著（海外含む）
Codon usage and tRNA genes in eukaryotes: Correlation of codon usage diversity with translation efficientcy and with CG-dinucleotide usage as assess by multivariate analysis，J. Mol. Evol.，53(4) 290-298，2001年10月

S. Kanaya, Y. Yamada, M. Kinouchi, Y. Kudo, T. Ikemura

共著（海外含む）
Analysis of codon usage diversity of bacterial genes with a self-organizing map: characterization of horizontally transferred genes with emphasis on E. coli O157 genome，Gene，276 89-99，2001年10月

S. Kanaya, M. Kinouchi, T. Abe, Y. Kudo, Y. Yamada, T. Nishi, H. Mori, T. Ikemura

共著（海外含む）
Self-organizing mapping in codon usage diversity of bacterial genes，Proc. J. Sympo. Bio-Sensing and Bio-Imaging，243-246，2001年08月

M. Kinouchi, T. Abe, Y. Kudo

共著（海外含む）
Detection of endocrine-disrupting activity for environmental materials by Salmonids，Proc. J. Sympo. Bio-Sensing and Bio-Imaging，254-257，2001年08月

K. Katsura, S. Kanaya, M. Kinouchi, I. Ioka, Y. Kudo, T. Ogata

共著（海外含む）
ゲノム情報処理技術に基づいた生物種固有のコドン使用多様性，情報知識学会誌，10(4) 14-31，2001年01月

金谷重彦, 木ノ内誠, 大平賢, 工藤喜弘

共著（国内のみ）
Detection of tRNA based on the cloverleaf secondary structure，Genome Informatics，11 301-302，2000年12月

M. Kinouchi, S. Kanaya, T. Ikemura, Y. Kudo

共著（海外含む）
Statistical analysis of genomic information --Long-range correlation in DNA sequences--，Genome Informatics，11 315-316，2000年12月

A. Fukushima, M. Kinouchi, S. Kanaya, Y. Kudo, T. Ikemura

共著（海外含む）
Prediction of proteolytic process based on N-terminal sequences and molecular weights by proteomics　and proteome analysis，J. Computer Aided Chem.，1 82-88，2000年09月

Y. Ujiie, K. Sasaki, M. Kinouchi, Y. Kudo, S. Kanaya

共著（海外含む）
Detection of transfer RNA based on the cloverleaf secondary structure，J. Computer Aided Chem.，1 76-81，2000年09月

M. Kinouchi, S. Kanaya, Y. Kudo

共著（海外含む）
Proteome analysis of Oncorhynchus species during embryogenesis，Electrophoresis，21(9) 1907-1913，2000年05月

S. Kanaya, Y. Ujiie, K. Hasegawa, T. Sato, H. Imada, M. Kinouchi, Y. Kudo, T. Ogata, H. Ohya, H. Kamada, K. Iwamoto, K. Katsura

共著（海外含む）
人工生命的手法による画像の領域分割，日本ファジィ学会誌，12(1) 176-184，2000年02月

香川秀樹, 木ノ内誠, 萩原将文

共著（国内のみ）
Gene classification method based on batch-learning SOM，Genome Informatics，10 314-315，1999年12月

T. Abe, S. Kanaya, M. Kinouchi, Y. Kudo, H. Mori, H. Matsuda, C.D. Carpio, T. Ikemura

共著（海外含む）
Image segmentation by artificial life approach using autonomous agents，Proc. Int. J. Conf. Neural Networks，4413-4418，1999年07月

H. Kagawa, M. Kinouchi, M. Hagiwara

共著（海外含む）
Music information retrieval system using complex-valued necurrent neural networks，Proc. IEEE Int. Conf. Syst., Man, and Cybern.，4290-4295，1998年10月

M. Kataoka, M. Kinouchi, M. Hagiwara

共著（海外含む）
複素リカレントニューラルネットワークを用いたメロディの記憶と想起，情報処理学会論文誌，39(5) 1232-1239，1998年05月

木ノ内誠, 萩原将文

共著（国内のみ）
Recurrent neural network using mixture of experts for time series processing，Proc. IEEE Int. Conf. Syst., Man, and Cybern.，536-541，1997年10月

M. Tabuse, M. Kinouchi, M. Hagiwara

共著（海外含む）
複素ニューロンによる時系列の学習，電気学会論文誌，116-C(7) 748-754，1996年07月

木ノ内誠, 萩原将文

共著（国内のみ）
Memorization of melodies by complex-valued recurrent network，Proc. IEEE Int. Conf. Neural Networks，1324-1328，1996年06月

M. Kinouchi, M. Hagiwara

共著（海外含む）
Learning temporal sequences using complex neurons with local feedback，Proc. IEEE Int. Conf. Neural Networks，3165-3169，1995年11月

M. Kinouchi, M. Hagiwara

共著（海外含む）

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著書

自己組織化マップとその応用，シュプリンガー・ジャパン，2007年07月

徳高平蔵
DNAチップ活用テクノロジーと応用，シーエムシー出版，2006年09月

久原哲監修
生物工学ハンドブック，コロナ社，2005年06月

日本生物工学会編
ゲノミクス・プロテオミクスの新展開～生物情報の解析と応用～，エヌ・ティー・エス，2004年04月

今中忠行監修
Complex-Valued Neural Networks: Theories and Applications，World Scientific Publishing，2003年11月

A. Hirose ed.
ゲノムからみた生物の多様性と進化，シュプリンガーフェアラーク東京，2003年06月

五條堀孝編

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科研費（文科省・学振）獲得実績

若手研究(B)，2004年04月～ 2006年03月，ＤＮＡ塩基配列からのｔＲＮＡ遺伝子の検出

本研究ではDNA配列中から全てのtRNA遺伝子を見つけ出すことを目的とした．ほとんどのtRNAがクローバー葉2次構造を取ることが知られており，この共通構造を出発点として，tRNA遺伝子をDNA配列上から見つけ出す．そこで，4つのステムで塩基対が成立するか否かに基づき，クローバー葉2次構造を組めるDNAの部分配列を検出する方法を確立した．さらに，アンチコドンループ中にイントロンを含む場合にもクローバー葉2次構造を検出できるようにした．クローバー葉2次構造が組める(4つのステムで塩基対が成立する)からと言って，必ずしもtRNA遺伝子ではない．既知のtRNA遺伝子の配列を自己組織化マップ(SOM)によって分類し特徴抽出を行った．この特徴に基づき，様々な絞り込みの条件を付加した．本研究で開発した手法はDNA配列から「情報的に」tRNA遺伝子を検出する方法であり，絞り込みの条件は選択可能なまま残した．ウェブページ上に本手法のオンライン版を公開することによって，多くの方々に利用いただけるようにした．

研究シーズ

改良型自己組織化マップを用いた多変量データの解析

担当授業科目

2024年度，電気回路Ⅰ演習
2024年度，電気回路Ⅰ
2024年度，情報エレクトロニクス入門
2023年度，バイオインフォマティクス
2023年度，電気回路Ⅰ演習
2023年度，電気回路Ⅰ
2023年度，情報エレクトロニクス入門
2022年度，電気回路Ⅰ演習
2022年度，電気回路Ⅰ
2022年度，情報エレクトロニクス入門
2021年度，バイオインフォマティクス
2021年度，電気回路Ⅰ演習
2021年度，電気回路Ⅰ
2021年度，情報エレクトロニクス入門
2020年度，バイオインフォマティクス
2020年度，電気回路Ⅰ演習
2020年度，電気回路Ⅰ
2020年度，情報エレクトロニクス入門
2019年度，遺伝子情報論
2019年度，バイオインフォマティクス
2019年度，電気回路Ⅰ演習
2019年度，電気回路Ⅰ
2018年度，遺伝子情報論
2018年度，バイオインフォマティクス
2018年度，電気回路
2018年度，応用生命システム工学実験Ⅰ
2018年度，卒業研究
2018年度，プログラミング演習Ⅰ（応用）
2014年度，バイオインフォマティクス
2014年度，遺伝子情報論
2014年度，応用生命システム工学実験I
2014年度，電気回路
2014年度，プログラミング演習Ⅰ（応用）
2013年度，バイオインフォマティクス
2013年度，遺伝子情報論
2013年度，応用生命システム工学実験I
2013年度，電気回路
2013年度，プログラミング演習I（Ａ応用）

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相談に応じられる分野

改良型自己組織化マップを用いた多変量データの解析

http://www2.yz.yamagata-u.ac.jp/research/seeds/pdf22_j/5_6kinouchi.pdf