研究ユニット

カイラル表現論ユニットは、量子場の理論に現れる対称性を研究します。より具体的には、無限次元リー代数、例えば Kac–Moody 代数や、より一般的には頂点代数の表現論に焦点を当てています。

生物が正常に機能するためには、適切なタイミングおよび場所で遺伝子のオン・オフを確実に切り替えなくてはなりません。遺伝子発現の制御は複雑なプロセスであり、多くの調...

海洋生物ゲノムの多様性と共通性を探求することは、大規模進化、および生態系内の両方の観点から、過去と未来の環境変化に対する生き物の応答を理解するのに役立ちます。

The Model-Based Evolutionary Genomics Unit works at the crossroads of computational and evolutionary biology. Our long-term goal is to achieve an integrative understanding of the evolution of Life on Earth and the origins and emergence of complexity across different biological scales, from individual proteins to ecosystems. To move towards this goal, we develop and apply model-driven evolutionary genomics methods to reconstruct the Tree of Life and the major evolutionary transitions that have occurred along its branches.

大進化（マクロ進化）と生物多様性を対象に、化石・魚類・バイオメカニクス・系統解析・理論モデルを統合する理論主導型研究室です。

The Solar-Terrestrial Environment and Climate Unit aims to deepen our understanding of the Sun, its surrounding environment, and their impacts on Earth’s weather and climate.

The Marine Structural Biology Unit uses cryoelectron tomography and single particle cryoelectron microscopy to understand various aspects of coral biology in unprecedented detail.

海洋気候変動ユニットでは、気候変動、熱波、乱獲、都市化などの環境の変化にサンゴ礁魚類がどのように適応しているかを明らかにする研究を行っています。

The Marine Physics and Engineering Unit advances the forecast of ocean dynamics and the development of hydrodynamic disaster mitigation alternatives, paving the way for novel ocean technologies.

海洋生態物理学ユニットでは、沖縄周辺の熱水噴出孔およびサンゴ礁に生息する海洋生物に、海流が与える影響について研究しています。

サンゴ礁に生息する魚の多くは、驚くような色をしていますが、なぜそのような色をしており、そしてどのように見えているのでしょうか？カクレクマノミをモデルに、色の成り立ちや魚の使い方を読み解いていきます。

（2025年6月より閉店）物理生物学ユニットでは、主に生物系の研究を対象とした物理科学ベースのツールを開発しています。ゲノム進化および集団ゲノム科学などを主な対象とし、遺伝的変異が自然選択と進化とを結合する仕組みに関する新たな知見を得ようとしています。

物理学者たちは長い間、物質およびエネルギーの本質を説明できる普遍的法則を探し求めてきましたが、最近まで複雑な生物系の研究は困難でした。理論生物物理学ユニットでは...

The biological nonlinear dynamics data science unit investigates complex systems explicitly taking into account the role of time. We do this by instead of averaging occurrences using their statistics, we treat observations as frames of a movie and if patterns reoccur then we can use their behaviors in the past to predict their future. In most cases the systems that we study are part of complex networks of interactions and cover multiple scales. These include but are not limited to systems neuroscience, gene expression, posttranscriptional regulatory processes, to ecology, but also include societal and economic systems that have complex interdependencies. The processes that we are most interested in are those where the data has a particular geometry known as low dimensional manifolds. These are geometrical objects generated from embeddings of data that allows us to predict their future behaviors, investigate causal relationships, find if a system is becoming unstable, find early warning signs of critical transitions or catastrophes and more. Our computational approaches are based on tools that have their origin in the generalized Takens theorem, and are collectively known as empirical dynamic modeling (EDM). As a lab we are both a wet and dry lab where we design wet lab experiments that maximize the capabilities of our mathematical methods. The results from this data driven science approach then allows us to generate mechanistic hypotheses that can be again tested experimentally for empirical confirmation. This approach merges traditional hypothesis driven science and the more modern Data driven science approaches into a single virtuous cycle of discovery.

CSEユニットは、社会システムを形成する行動力学、生態系を形成する生態進化ダイナミクス、及びそれらの相互作用に焦点を当て、複雑適応系のダイナミクスを分析します。

計算行動神経科学ユニットは、動物の行動原理およびその神経基盤の解明を目指しています。現在、コウイカ、タコ、イカなどの頭足類に焦点を当てています。

進化・細胞・共生の生物学ユニットでは、細胞の起源や進化における共生の相互作用の影響について研究しています。

進化神経生物学ユニットでは、特に⑴左右相称動物に最も近縁な刺胞動物の散在/集積神経系の解剖学的および生理学的特徴に関して、最先端の神経生理学およびイメージング技...