基本情報

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大野　聡(オオノ　サトシ)

OHNO SATOSHI


職名

講師

研究分野・キーワード

システム生物学、システム医科学、代謝工学

分野紹介URL

https://shimizuhideyuki-lab.org/s_ohno/

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出身学校 【 表示 ／ 非表示 】

  • 大阪大学  工学部  応用自然科学科  2010年03月  卒業

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出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】

  • 大阪大学  大学院情報科学研究科  バイオ情報工学専攻  修士課程  2012年03月  修了

  • 大阪大学  大学院情報科学研究科  バイオ情報工学専攻  博士課程  2015年03月  修了

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取得学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士（情報科学）  大阪大学

  • 修士（情報科学）  大阪大学

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経歴(学内) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2023年01月
    -
    現在
    東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター ヘルスインテリジェンス部門 AI システム医科学分野 講師
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経歴(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2015年04月
    -
    2016年03月
    東京大学 大学院理学系研究科 特任研究員
  • 2016年04月
    -
    2019年03月
    東京大学 大学院理学系研究科 特任助教
  • 2019年04月
    -
    2022年12月
    東京大学 大学院理学系研究科 助教
  • 2023年01月
    -
    現在
    東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター 講師
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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2017年
    -
    現在
    日本生物工学会 バイオインフォマティクス相談部会 委員
  • 2017年
    -
    現在
    日本生物工学会 バイオインフォマティクス相談部会 委員
  • 2017年09月
    -
    2022年03月
    新学術領域研究 代謝アダプテーションのトランスオミクス解析 事務局
  • 2017年09月
    -
    2022年03月
    新学術領域研究 代謝アダプテーションのトランスオミクス解析 事務局
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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 生命、健康、医療情報学

  • 代謝、内分泌学

  • バイオ機能応用、バイオプロセス工学

  • システムゲノム科学

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研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • 肥満に伴う代謝制御システム異常の解明に向けたマルチオミクス統合AIの開発，2023年 - 2028年

  • 糖投与時のマウスにおける臓器連関の代謝フラックス解析，2021年04月 - 2025年03月

  • 糖負荷後のマウス肝臓の非定常代謝フラックス解析，2017年04月 - 2020年03月

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競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 糖投与時のマウスにおける臓器連関の代謝フラックス解析

    文部科学省/日本学術振興会 : 2021年 - 2024年

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論文・総説 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Toshiya Kokaji, Miki Eto, Atsushi Hatano, Katsuyuki Yugi, Keigo Morita, Satoshi Ohno, Masashi Fujii, Ken-Ichi Hironaka, Yuki Ito, Riku Egami, Saori Uematsu, Akira Terakawa, Yifei Pan, Hideki Maehara, Dongzi Li, Yunfan Bai, Takaho Tsuchiya, Haruka Ozaki, Hiroshi Inoue, Hiroyuki Kubota, Yutaka Suzuki, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, Shinya Kuroda. In vivo transomic analyses of glucose-responsive metabolism in skeletal muscle reveal core differences between the healthy and obese states. Sci Rep. 2022.08; 12 (1): 13719. ( PubMed, DOI )

  2. Akira Terakawa, Yanhui Hu, Toshiya Kokaji, Katsuyuki Yugi, Keigo Morita, Satoshi Ohno, Yifei Pan, Yunfan Bai, Andrey A Parkhitko, Xiaochun Ni, John M Asara, Martha L Bulyk, Norbert Perrimon, Shinya Kuroda. Trans-omics analysis of insulin action reveals a cell growth subnetwork which co-regulates anabolic processes. iScience. 2022.05; 25 (5): 104231. ( PubMed, DOI )

  3. Satoshi Ohno, Saori Uematsu, Shinya Kuroda. Quantitative metabolic fluxes regulated by trans-omic networks. Biochem J. 2022.03; 479 (6): 787-804. ( PubMed, DOI )

  4. Saori Uematsu, Satoshi Ohno, Kaori Y Tanaka, Atsushi Hatano, Toshiya Kokaji, Yuki Ito, Hiroyuki Kubota, Ken-Ichi Hironaka, Yutaka Suzuki, Masaki Matsumoto, Keiichi I Nakayama, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, Shinya Kuroda. Multi-omics-based label-free metabolic flux inference reveals obesity-associated dysregulatory mechanisms in liver glucose metabolism. iScience. 2022.02; 25 (2): 103787. ( PubMed, DOI )

  5. Riku Egami, Toshiya Kokaji, Atsushi Hatano, Katsuyuki Yugi, Miki Eto, Keigo Morita, Satoshi Ohno, Masashi Fujii, Ken-Ichi Hironaka, Saori Uematsu, Akira Terakawa, Yunfan Bai, Yifei Pan, Takaho Tsuchiya, Haruka Ozaki, Hiroshi Inoue, Shinsuke Uda, Hiroyuki Kubota, Yutaka Suzuki, Masaki Matsumoto, Keiichi I Nakayama, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, Shinya Kuroda. Trans-omic analysis reveals obesity-associated dysregulation of inter-organ metabolic cycles between the liver and skeletal muscle. iScience. 2021.03; 24 (3): 102217. ( PubMed, DOI )

  6. Toshiya Kokaji, Atsushi Hatano, Yuki Ito, Katsuyuki Yugi, Miki Eto, Keigo Morita, Satoshi Ohno, Masashi Fujii, Ken-Ichi Hironaka, Riku Egami, Akira Terakawa, Takaho Tsuchiya, Haruka Ozaki, Hiroshi Inoue, Shinsuke Uda, Hiroyuki Kubota, Yutaka Suzuki, Kazutaka Ikeda, Makoto Arita, Masaki Matsumoto, Keiichi I Nakayama, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, Shinya Kuroda. Transomics analysis reveals allosteric and gene regulation axes for altered hepatic glucose-responsive metabolism in obesity. Sci Signal. 2020.12; 13 (660): ( PubMed, DOI )

  7. Satoshi Ohno, Lake-Ee Quek, James R Krycer, Katsuyuki Yugi, Akiyoshi Hirayama, Satsuki Ikeda, Futaba Shoji, Kumi Suzuki, Tomoyoshi Soga, David E James, Shinya Kuroda. Kinetic Trans-omic Analysis Reveals Key Regulatory Mechanisms for Insulin-Regulated Glucose Metabolism in Adipocytes. iScience. 2020.09; 23 (9): 101479. ( PubMed, DOI )

  8. Lake-Ee Quek, James R Krycer, Satoshi Ohno, Katsuyuki Yugi, Daniel J Fazakerley, Richard Scalzo, Sarah D Elkington, Ziwei Dai, Akiyoshi Hirayama, Satsuki Ikeda, Futaba Shoji, Kumi Suzuki, Jason W Locasale, Tomoyoshi Soga, David E James, Shinya Kuroda. Dynamic 13C Flux Analysis Captures the Reorganization of Adipocyte Glucose Metabolism in Response to Insulin. iScience. 2020.02; 23 (2): 100855. ( PubMed, DOI )

  9. Rate-oriented trans-omics: integration of multiple omic data on the basis of reaction kinetics 2019.06; 15 109-120.

  10. James R Krycer, Katsuyuki Yugi, Akiyoshi Hirayama, Daniel J Fazakerley, Lake-Ee Quek, Richard Scalzo, Satoshi Ohno, Mark P Hodson, Satsuki Ikeda, Futaba Shoji, Kumi Suzuki, Westa Domanova, Benjamin L Parker, Marin E Nelson, Sean J Humphrey, Nigel Turner, Kyle L Hoehn, Gregory J Cooney, Tomoyoshi Soga, Shinya Kuroda, David E James. Dynamic Metabolomics Reveals that Insulin Primes the Adipocyte for Glucose Metabolism. Cell Rep. 2017.12; 21 (12): 3536-3547. ( PubMed, DOI )

  11. Takanori Sano, Kentaro Kawata, Satoshi Ohno, Katsuyuki Yugi, Hiroaki Kakuda, Hiroyuki Kubota, Shinsuke Uda, Masashi Fujii, Katsuyuki Kunida, Daisuke Hoshino, Atsushi Hatano, Yuki Ito, Miharu Sato, Yutaka Suzuki, Shinya Kuroda. Selective control of up-regulated and down-regulated genes by temporal patterns and doses of insulin. Sci Signal. 2016.11; 9 (455): ra112. ( PubMed, DOI )

  12. Kento Tokuyama, Satoshi Ohno, Katsunori Yoshikawa, Takashi Hirasawa, Shotaro Tanaka, Chikara Furusawa, Hiroshi Shimizu. Increased 3-hydroxypropionic acid production from glycerol, by modification of central metabolism in Escherichia coli. Microbial Cell Factories. 2014.05; 13 64. ( PubMed, DOI )

  13. Satoshi Ohno, Hiroshi Shimizu, Chikara Furusawa. FastPros: screening of reaction knockout strategies for metabolic engineering. Bioinformatics. 2014.04; 30 (7): 981-987. ( PubMed, DOI )

  14. Nobutaka Nakashima, Satoshi Ohno, Katsunori Yoshikawa, Hiroshi Shimizu, Tomohiro Tamura. A vector library for silencing central carbon metabolism genes with antisense RNAs in Escherichia coli. Applied and Environmental Microbiology. 2014.01; 80 (2): 564-573. ( PubMed, DOI )

  15. Satoshi Ohno, Chikara Furusawa, Hiroshi Shimizu. In silico screening of triple reaction knockout Escherichia coli strains for overproduction of useful metabolites. J Biosci Bioeng. 2013.02; 115 (2): 221-228. ( PubMed, DOI )

  16. 代謝フラックスの定量によるトランスオミクスネットワークの理解 2022;

  17. 大腸菌による有用物質生産に向けた 3 重反応破壊の in silico スクリーニング (2014 生物工学論文賞) 2015;

  18. Trans-omic analysis reveals opposite metabolic dysregulation between feeding and fasting in liver associated with obesity 2024.03; 27 (3): 109121. ( DOI )

  19. DNA hypomethylation characterizes genes encoding tissue-dominant functional proteins in liver and skeletal muscle 2023.11; 13 (1): ( DOI )

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書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

  1. 大澤 毅. マルチオミクス データ駆動時代の疾患研究. 羊土社, 2023.09 第3章 1. 2型糖尿病の理解に向けたトランスオミクス解析 (ISBN : 9784758104135)

  2. 大野　聡. 生物工学会誌. 公益社団法人 日本生物工学会, 2022.05 代謝フラックスの定量によるトランスオミクスネットワークの理解

  3. 門脇孝, 山内敏正. 糖尿病学2021. 診断と治療社, 2021.05 脂肪細胞におけるインスリン依存性糖代謝の速度論的トランスオミクス解析 (ISBN : 9784787825070)

  4. シグナリングに載った日本人研究者. コスモ・バイオ株式会社, 2016 インスリン刺激の時間パターンおよび濃度による選択的遺伝子発現制御

  5. 生物工学会誌. 日本生物工学会, 2015 大腸菌による有用物質生産に向けた3重反応破壊のin;silicoスクリーニング

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  1. 大野聡, 黒田真也. 少数の酵素に対するインスリン依存性リン酸化とアロステリック制御による脂肪細胞の糖代謝制御. 第45回日本分子生物学会 2022.12.02

  2. 大野 聡, 古澤 力, 清水 浩. 微生物育種に向けた多重遺伝子破壊のin silicoスクリーニング. 生物工学若手研究者の集い（若手会）夏のセミナー2014 2014.07.12

  3. 中新井田, 悠太, 清水 秀幸, 大野 聡, 徳毛 花菜, 尾上 弘光, 岡田 尚樹, 中倉 俊祐, 朝岡 亮, 木内 良明. 機械学習を用いた緑内障・白内障同時手術後の視力予測. 第4回日本眼科AI学会総会 2023.11.23

  4. Satoshi Ohno, Saori Uematsu, Shinya Kuroda. OMELET: Multi-omics-based metabolic flux inference for understanding obesity-associated dysregulatory mechanisms in liver glucose metabolism.. Metabolic Engineering 15 2023.06.12

  5. 植松沙織, 大野聡, 黒田真也. Omics-based label-free metabolic flux inference reveals dysregulation of glucose metabolism in liver associated with obesity. 2021年日本バイオインフォマティクス学会・第10回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2021) 2021.09.27

  6. 大野聡, 黒田真也. 脂肪細胞におけるインスリン依存性糖代謝の速度論的トランスオミクス解析. 日本プロテオーム学会 2021年大会 2021.07.21

  7. 大野聡. 脂肪細胞におけるインスリン依存性糖代謝の速度論的トランスオミクス解析. 質量インフォマティクス研究会 2021年ワークショップ 2021.06.10

  8. 大野聡, 黒田真也. インスリン刺激下の脂肪細胞における速度論的トランスオミクス解析. 第51回化学工学会秋季大会 2020.09.26

  9. Satoshi Ohno, Lake-Ee Quek, James R. Krycer, Katsuyuki Yugi, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, David E. James, Shinya Kuroda. Metabolic flux changes over time and the regulatory mechanisms in insulin-stimulated adipocytes. The 20th International Conference on Systems Biology (ICSB 2019) 2019.11.02

  10. 大野聡, 平山明由, 曽我朋義, David James, 黒田真也. Regulation of metabolic fluxes in adipocytes with insulin. 第13回メタボロームシンポジウム 2019.10.18

  11. 大野聡, 黒田真也. インスリン刺激下の脂肪細胞の代謝フラックスおよびその調節の数理解析. 第四回生活習慣病とがんの代謝栄養メカニズム研究会 2019.03.19

  12. Satoshi Ohno, Lake-Ee Quek, James R. Krycer, Katsuyuki Yugi, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, David E. James, Shinya Kuroda. 13C-based dynamic metabolic flux analysis in insulin-stimulated adipocyte cell lines and systematic evaluation of regulation on the metabolism,. Metabolic Engineering 12 2018.06.25

  13. 大野聡. 代謝システムの理解と応用に向けた数理解析. 日本生物工学会 バイオインフォマティクス相談部会 第一回勉強会 2017.08.10

  14. Satoshi Ohno, James Krycer, Katsuyuki Yugi, Lake E. Quek, Akiyoshi Hirayama, Tomoyoshi Soga, Shinya Kuroda, David E. James. Metabolic flux analysis in insulin-stimulated adipocytes form temporal patterns of intracellular metabolome data. Metabolic Engineering XI 2016.06.27

  15. 徳山 健斗, 大野 聡, 吉川 勝徳, 古澤 力, 清水 浩. 代謝予測に基づいた3HP高生産大腸菌の構築. 日本農芸化学会2014年度大会 2015.03.27

  16. Kento Tokuyama, Satoshi Ohno, Katsunori Yoshikawa, Takashi Hirasawa, Shotaro Tanaka, Chikara Furusawa, Hiroshi Shimizu. Increased 3-hydroxypropionic acid production from glycerol based on the genome-scale metabolic simulation in Escherichia coli. Metabolic Engineering X 2014.06.16

  17. 大野 聡, 古澤 力, 清水 浩. 代謝シミュレーションを用いた、微生物によるものづくりのための多重遺伝子破壊探索手法の開発. 生命情報科学若手の会 第5回研究会 2014.02.18

  18. 大野 聡. 代謝シミュレーションを用いた、微生物によるものづくりのための多重遺伝子破壊探索手法の開発. 八大学博士学生交流フォーラム第5回研究会 2013.11.08

  19. 大野 聡, 古澤 力, 清水 浩. in silicoスクリーニングにより代謝物質生産が予測された大腸菌多重遺伝子破壊株の特徴解析. 生物工学会第65回大会 2013.09.14

  20. 徳山 健斗, 田中 章太郎, 大野 聡, 吉川 勝徳, 古澤 力, 清水 浩. 大腸菌によるグリセロールからの3-ヒドロキシプロピオン酸生産. 日本農芸化学会2013年度大会 2013.03.24

  21. 大野 聡, 古澤 力, 清水 浩. FastPros: 有用物質生産性向上に向けた多重遺伝子破壊のin silico スクリーニング. 生物工学会第64回大会 2012.10.23

  22. Satoshi Ohno, Chikara Furusawa, Hiroshi Shimizu. FastPros: Efficient screening algorithm of gene knockouts for useful compound production using genome-scale metabolic model. KAIST-OSAKA U Symposium 2012 2012.08.10

  23. Satoshi Ohno, Chikara Furusawa, Hiroshi Shimizu. FastPros: Screening method of multiple gene knockout for microbial production using genome-scale metabolic model. Metabolic Engineering IX 2012.06.04

  24. 大野 聡, 古澤 力, 清水 浩. 代謝シミュレーションを用いた有用物質生産性を向上させる複数遺伝子破壊の予測アルゴリズム開発. 生物工学会第63回大会 2011.09.26

  25. 大野 聡, 古澤 力, 田中 章太郎, 平沢 敬, 清水 浩. 大腸菌のゲノムスケール代謝モデルによる有用物質生産位向けた代謝予測. 生物工学会第62回大会 2010.10.27

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受賞学術賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • ポスター演題最優秀賞，第4回生活習慣病とがんの代謝栄養メカニズム研究会，2019年

  • 第22回生物工学論文賞，日本生物工学会，2014年

  • Student/Young Investigator Poster Award, Topical Area: System biology and Metabolic engineering.，Metabolic Engineering IX，2012年

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担当授業科目(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

  • システム生物学，東京大学

  • システム生物学，東京大学

  • システム生物学，東京大学

  • システム生物学，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

  • 生物化学実験I，東京大学

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教育上の能力に関する事項 【 表示 ／ 非表示 】

  • 東京医科歯科大学での学部生・修士課程学生・博士課程学生の研究および学位論文の指導，2023年04月 - 現在

  • 東京大学での学部生・修士課程学生・博士課程学生の研究および学位論文の指導，2015年04月 - 2022年12月

  • 東京大学での2週間-6週間程度の短期的な学生の指導，2015年04月 - 2022年12月

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