研究者詳細 - 松井　佑介

論文 - 松井　佑介

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phyC: Clustering cancer evolutionary trees 査読有り Open Access

Yusuke Matsui, Atsushi Niida, Ryutaro Uchi, Koshi Mimori, Satoru Miyano, Teppei Shimamura

PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY 13 巻 ( 5 ) 頁： e1005509 2017年5月

(DM)-M-3: detection of differential distributions of methylation levels 査読有り Open Access

Yusuke Matsui, Masahiro Mizuta, Satoshi Ito, Satoru Miyano, Teppei Shimamura

BIOINFORMATICS 32 巻 ( 15 ) 頁： 2248 - 2255 2016年8月

NECAB3 Promotes Activation of Hypoxia-inducible factor-1 during Normoxia and Enhances Tumourigenicity of Cancer Cells 査読有り Open Access

Hiroki J. Nakaoka, Toshiro Hara, Seiko Yoshino, Akane Kanamori, Yusuke Matsui, Teppei Shimamura, Hiroshi Sato, Yoshinori Murakami, Motoharu Seiki, Takeharu Sakamoto

SCIENTIFIC REPORTS 6 巻頁： 22784 2016年3月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：NATURE PUBLISHING GROUP

Unlike most cells, cancer cells activate hypoxia inducible factor-1 (HIF-1) to use glycolysis even at normal oxygen levels, or normoxia. Therefore, HIF-1 is an attractive target in cancer therapy. However, the regulation of HIF-1 during normoxia is not well characterised, although Mint3 was recently found to activate HIF-1 in cancer cells and macrophages by suppressing the HIF-1 inhibitor, factor inhibiting HIF-1 (FIH-1). In this study, we analysed Mint3-binding proteins to investigate the mechanism by which Mint3 regulates HIF-1. Yeast two-hybrid screening using Mint3 as bait identified N-terminal EF-hand calcium binding protein 3 (NECAB3) as a novel factor regulating HIF-1 activity via Mint3. NECAB3 bound to the phosphotyrosine-binding domain of Mint3, formed a ternary complex with Mint3 and FIH-1, and co-localised with Mint3 at the Golgi apparatus. Depletion of NECAB3 decreased the expression of HIF-1 target genes and reduced glycolysis in normoxic cancer cells. NECAB3 mutants that binds Mint3 but lacks an intact monooxygenase domain also inhibited HIF-1 activation. Inhibition of NECAB3 in cancer cells by either expressing shRNAs or generating a dominant negative mutant reduced tumourigenicity. Taken together, the data indicate that NECAB3 is a promising new target for cancer therapy.

DOI： 10.1038/srep22784

Open Access

Web of Science

PubMed

Classification of customers and analysis of purchase tendency in a group-buying coupon site. 招待有り査読有り

Igarashi S, Matsui Y, Minami M, Mizuta M

J Soc Comp Stat 28 巻 ( 2 ) 頁： 1 - 8 2015年

共同購入型クーポンサイトにおける顧客の分類及び群ごとの購買傾向の解析査読有り

五十嵐千人, 松井佑介, 南弘征, 水田正弘

計算機統計学 28 巻 ( 2 ) 頁： 139 - 146 2015年

記述言語：日本語出版者・発行元：日本計算機統計学会

本論文では, 共同購入型クーポンサイトに蓄積された購買データを用いて, 顧客の購買傾向に関する有用な知見を得るための方法論を示す. 具体的には, 購入したクーポンのジャンルに基づき顧客をクラスタリングし, また対応分析を用いて, 顧客の属性とクーポンのジャンルの関係性を図示する. さらに, 全顧客を対象とした場合と, 顧客クラスター別の場合の両方を試み, 対比を通じて, 関係性の詳細を明らかにした.

DOI： 10.20551/jscswabun.28.2_139

CiNii Research

移動関数k-means法の提案とその応用査読有り

松井佑介, 小宮由里子, 南弘征, 水田正弘

データ分析の理論と応用 4 巻 ( 1 ) 頁： 43 - 55 2015年

記述言語：日本語出版者・発行元：日本分類学会

本論文では，関数データにおける部分的な特徴を考慮した「移動関数k-means法」を提案し，実際の適用例を通してその有効性を示す．具体的には，従来の関数データクラスタリングのように定義域を固定せずに，部分的な区間を逐次的に移動させながら関数クラスタリングを行う．また本手法を，福島県における空間線量率を測定した大規模センシングデータに適用し，従来手法では検出しにくいようなクラスターの同定に対して有効であることを示す．

DOI： 10.32146/bdajcs.4.43

CiNii Research

SDA for mixed-type data and its application to analysis of environmental radio activity level data. 査読有り

Matsui Y,Mizuta M.

COMPSTAT2014 頁： 673-680 2014年8月

Comparison of two distribution valued dissimilarities and its application for symbolic clustering 査読有り

Yusuke Matsui, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta

Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization 46 巻頁： 37 - 46 2014年

Symbolic Cluster Analysis for Distribution Valued Dissimilarity 査読有り

Matsui Y, Minami H, Mizuta, M

Communications for Statistical Applications and Methods. 21 巻 ( 3 ) 頁： 225 - 234 2014年

SDA for mixed-type data and its application to analysis of environmental radio activity level data. 査読有り

Matsui Y, Mizuta M

COMPSTAT2014 頁： 673 - 680 2014年

多次元値関数データにおける異常領域の検出法とセンシングデータへの応用査読有り

松井佑介, 小宮由里子, 南弘征, 水田正弘

計算機統計学 27 巻 ( 2 ) 頁： 65 - 77 2014年

記述言語：日本語出版者・発行元：日本計算機統計学会

本論文では,時間に依存して連続的に得られる多次元のデータにおける異常領域の検出法を提案する.はじめに,各次元ごとに異常領域を特定する方法を考え,「値が異常に高い領域」,「値が異常に低い領域」,「その他の領域」の3つに区分する.その上で,複数の次元において同時に異常となる領域を同定する方法を述べる.福島県における空間線量率を測定したセンシングデータを用いて,本手法が有効であることを示す.

DOI： 10.20551/jscswabun.27.2_65

CiNii Research

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