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Ichiro Hirao职位：首席科学官地址Ichiro Hirao职位：首席科学官地址
1995-1997印第安纳大学化学系副科学家1997-2001 Yokoyama Cytologic Project，ERAO，日本科学与技术公司。 2001-2002蛋白质制备/NMR设施团队负责人，Riken Genomic Sciences Center。 2002-2006，东京大学高级科学技术研究中心教授。 2002-2006 Riken Genomic Science Center蛋白质研究小组高级客座科学家。 2006-2007团队负责人，蛋白质调节的大分子研究团队，蛋白质制备/NMR设施，Riken Genomic Sciences Center。 Ltd.研究兴趣：Xenobiology，化学生物学，生物学化学，分子生物学，分子进化，结构生物学，核酸化学和生物学出版物：116期刊论文，h -index：47（Google Scholar引用）主要出版物列表：主要的识别水直体基础的结构基础。 J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。 Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，1995-1997印第安纳大学化学系副科学家1997-2001 Yokoyama Cytologic Project，ERAO，日本科学与技术公司。2001-2002蛋白质制备/NMR设施团队负责人，Riken Genomic Sciences Center。2002-2006，东京大学高级科学技术研究中心教授。 2002-2006 Riken Genomic Science Center蛋白质研究小组高级客座科学家。 2006-2007团队负责人，蛋白质调节的大分子研究团队，蛋白质制备/NMR设施，Riken Genomic Sciences Center。 Ltd.研究兴趣：Xenobiology，化学生物学，生物学化学，分子生物学，分子进化，结构生物学，核酸化学和生物学出版物：116期刊论文，h -index：47（Google Scholar引用）主要出版物列表：主要的识别水直体基础的结构基础。 J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。 Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，2002-2006，东京大学高级科学技术研究中心教授。2002-2006 Riken Genomic Science Center蛋白质研究小组高级客座科学家。2006-2007团队负责人，蛋白质调节的大分子研究团队，蛋白质制备/NMR设施，Riken Genomic Sciences Center。Ltd.研究兴趣：Xenobiology，化学生物学，生物学化学，分子生物学，分子进化，结构生物学，核酸化学和生物学出版物：116期刊论文，h -index：47（Google Scholar引用）主要出版物列表：主要的识别水直体基础的结构基础。J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。 Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，J. OH，M。Kimoto，H。Xu，J。Chong，I。Hirao，D。Wang，Nat。Commun。，14，195（2023）。 具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。 K. Matsunaga，M。Kimoto，Commun。，14，195（2023）。具有较高特异性的高亲和力五/六个字母的DNA适体能够检测到血清型鉴定以外的登革热NS1蛋白质变体。K. Matsunaga，M。Kimoto，K. Matsunaga，M。Kimoto，2007-2015 tagcyx Biotechnologies 2007-2015北海道大学化学科学与工程研究生院访问教授，北海道大学2008-2013团队负责Riken Life Science技术中心合成分子生物学团队2013 - 2015年，2013 - 2015年团队负责A*Star，新加坡，2016 - 2022年科学报告，2018 - 2020年化学生物学区域的编辑委员会成员，担任生物工程和纳米技术研究所执行主任（IBN），*STAR，新加坡2021 - 2022年的STAR； Xenolis Pte。tagcyx Biotechnologies 2007-2015北海道大学化学科学与工程研究生院访问教授，北海道大学2008-2013团队负责Riken Life Science技术中心合成分子生物学团队2013 - 2015年，2013 - 2015年团队负责A*Star，新加坡，2016 - 2022年科学报告，2018 - 2020年化学生物学区域的编辑委员会成员，担任生物工程和纳米技术研究所执行主任（IBN），*STAR，新加坡2021 - 2022年的STAR； Xenolis Pte。
对高温超导薄膜的表面和保护性绝缘膜的研究
高表面特性。tc ba-y-cu-o和通过薄绝缘子过层钝化。Takashi Hirao，Kentaro Setsune和Kiyotaka W asa。中央重新建筑实验室，Matsushita Electric Industrial Co.，Ltd.，3-15，Yagumonakamachi，Moriguchi，Osaka，Osaka 570
化学合成生物学的研究进展
[1] Switzer C，Moroney SE，Benner SA。将新碱基对酶促掺入DNA和RNA中。J Am Chem Soc，1989，111：8322-3 [2] Wang L，Brock A，Herberich B.扩大大肠杆菌的遗传密码。Science，2001，292：498-500 [3] Pinheiro VB，HolligerP。XNA世界：朝着复制和演变的进步合成遗传聚合物。Curr Opin Chem Biol，2012，16：245-52 [4] De Graaf AJ，Kooijman M，Hennink WE等。非天然氨基酸用于特定位点特异性蛋白质结合。Bioconjug Chem，2009，20：1281-95 [5] Schmidt M. Xenobiology：一种新的生活形式，作为最终的生物安全工具。Bioessays，2010，32：322-31 [6] Noren CJ，Anthony-Cahill SJ，Griffith MC等。一种将非天然氨基酸特异性掺入蛋白质中的一般方法。Science，1989，244：182-8 [7] Bain J，Switzer C，Chamberlin R等。 核糖体介导的非标准氨基酸通过遗传密码扩展到肽中。 自然，1992，356：537-9 [8] Matray TJ，Kool等。 DNA中无碱性损伤的特定伴侣。 自然，1999，399：704-8 [9] Hirao I，Kimoto M，Mitsui T等。 一种不自然的疏水基碱对系统：将核苷酸类似物特异性掺入到DNA和RNA中。 NAT方法，2006，3：729-35 [10] Wang W，Takimoto JK，Louie GV等。 遗传编码非天然氨基酸进行细胞和神经元研究。 nat Neurosci，2007，10：1063-72 [11] Leconte AM，Hwang GT，Matsuda S等。 J am Chem Soc，2008，130：2336-43Science，1989，244：182-8 [7] Bain J，Switzer C，Chamberlin R等。核糖体介导的非标准氨基酸通过遗传密码扩展到肽中。自然，1992，356：537-9 [8] Matray TJ，Kool等。DNA中无碱性损伤的特定伴侣。自然，1999，399：704-8 [9] Hirao I，Kimoto M，Mitsui T等。一种不自然的疏水基碱对系统：将核苷酸类似物特异性掺入到DNA和RNA中。NAT方法，2006，3：729-35 [10] Wang W，Takimoto JK，Louie GV等。遗传编码非天然氨基酸进行细胞和神经元研究。nat Neurosci，2007，10：1063-72 [11] Leconte AM，Hwang GT，Matsuda S等。J am Chem Soc，2008，130：2336-43发现，表征和优化不自然的碱基对，用于扩展遗传字母。
PATRAM2019
成员 Anna Wikmark，SKB，瑞典 Annette Rolle，BAM，德国 Anne Presta Bradley Loftin，SRNL，美国 Brett Carlsen，INL，美国 Bruce Brevard，ORNL，美国 Cecil Parks，ORNL，美国 Chi-Fung Tso，Arup，英国Chris Wright，INL，美国 Chris Miller Daiiichiro Ito Doug Ammerman David Pstrak David Garrido，NAC，西班牙 Edward Ketusky，SRNL，美国 Florence-Nathalie Sentuc，GRS，德国 Frank Wille，BAM，德国 Franz Hilbert，NCS，德国 Gary Lanthrum，NAC，美国 Gheorghe Vieru，Ins .对于 N 。研究，罗马尼亚 Gerry Jackson Herve Issard Jack Edlow，Edlow Intl，美国 John Mulkern，WNTI，英国 John Scaglione，ORNL，美国 Joy Russel，Holtec，美国 Jeff Arbital，Y-12，美国 Jeff England，NAC，美国 Jeff Ramsay，CNSC , 加拿大 Jim Shuler, 美国能源部 Johan Rosenblad John Mulkern John Scaglione Ken Sorenson Kent McDonald，美国 PNNL Makoto Hirose Marianne Moutarde Marue-Therese Caillard Lizot Masumi Wataru Matt Feldman，ORNL，美国 Nick Klymyshyn，PNNL，美国 Pierre Malesys，WNTI，法国 Robert Watkins，SRNL，美国 Robert Quinn，Westinghouse，美国 Ron Pope Mladineo Stephen ，PNNL，美国 Sylvia Saltzstein平尾勇柳义博
Chameleo：利用人工智能检测变色龙行走方式
[4] Linda Evans、Fred Hardtke、Emily Corbin 和 Wouter Claes。2020 年。伪装的变色龙：在埃及 el-Hosh 遗址的新发现。《考古学和人类学》12，8 (2020)，1–9。[5] 欧洲宠物食品工业联合会 (FEDIAF)。2020 年。事实与数据 2020。https://www.fediaf.org/images/FEDIAF_Facts_and_Figures_2020.pdf [6] Martin S Fischer、Cornelia Krause 和 Karin E Lilje。2010 年。变色龙运动能力的进化，或如何成为树栖爬行动物。《动物学》113，2 (2010)，67–74。[7] Olivier Friard 和 Marco Gamba。 2016. BORIS：一款免费、多功能的开源事件记录软件，可用于视频/音频编码和实时观察。《生态学与进化方法》7，11（2016），1325–1330。[8] Klaus Greff、Rupesh K Srivastava、Jan Koutník、Bas R Steunebrink 和 Jürgen Schmidhuber。2016. LSTM：搜索空间漫游。《IEEE 神经网络与学习系统汇刊》28，10（2016），2222–2232。[9] Anthony Herrel、Krystal A Tolley、G John Measey、Jessica M da Silva、Daniel F Potgieter、Elodie Boller、Renaud Boistel 和 Bieke Vanhooydonck。2013. 缓慢但坚韧：变色龙奔跑和抓握能力分析。 《实验生物学杂志》216，6（2013），1025–1030。[10] Timothy E Higham 和 Bruce C Jayne。2004。蜥蜴在斜坡和栖木上的运动：树栖专化者和陆栖通才者的后肢运动学。《实验生物学杂志》207，2（2004），233–248。[11] Mayank Kabra、Alice A Robie、Marta Rivera-Alba、Steven Branson 和 Kristin Branson。2013。JAABA：用于自动注释动物行为的交互式机器学习。《自然方法》10，1（2013），64–67。 [12] Mary P Klinck、Margaret E Gruen、Jérôme RE del Castillo、Martin Guillot、Andrea E Thomson、Mark Heit、B Duncan X Lascelles 和 Eric Troncy。2018 年。通过随机临床试验，开发了供看护人/主人 MI-CAT (C) 使用的蒙特利尔猫关节炎测试工具，并对其初步效度和信度进行了评估。《应用动物行为科学》200 期 (2018)，第 96-105 页。[13] JB Losos、BM Walton 和 AF Bennett。1993 年。《肯尼亚变色龙的冲刺能力与粘着能力之间的权衡》。《功能生态学》(1993)，第 281-286 页。[14] Tom Menaker、Anna Zamansky、Dirk van der Linden、Dmitry Kaplun、Aleksandr Sinitica、Sabrina Karl 和 Ludwig Huber。 2020 年。面向数据驱动的动物行为模式自动分析方法。第七届动物-计算机交互国际会议论文集。1-6。[15] Nikola Mijailovic、Marijana Gavrilovic、Stefan Rafajlovic、M Ðuric-Jovicic 和 D Popovic。2009 年。从加速度和地面反作用力识别步态阶段：神经网络的应用。Telfor 杂志 1, 1（2009 年），34-36。[16] Hung Nguyen、Sarah J Maclagan、Tu Dinh Nguyen、Thin Nguyen、Paul Flemons、Kylie Andrews、Euan G Ritchie 和 Dinh Phung。2017 年。使用深度卷积神经网络进行动物识别和鉴别，用于自动野生动物监测。2017 年 IEEE 数据科学与高级分析国际会议 (DSAA)。IEEE，40–49。[17] Matthias Ott。2001 年。变色龙有独立的眼球运动，但在扫视猎物追踪过程中双眼会同步。实验脑研究 139，2（2001 年），173–179。[18] Veronica Panadeiro、Alvaro Rodriguez、Jason Henry、Donald Wlodkowic 和 Magnus Andersson。2021 年。28 款免费动物追踪软件应用程序回顾：当前功能和局限性。实验室动物（2021 年），1–9。[19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020. 揭示未知：使用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇类。动物 10, 5 (2020), 806。[20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan Shuman 和 Denise J Cai。2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析流程。科学报告 9, 1 (2019), 1–11。[21] Talmo D Pereira、Diego E Aldarondo、Lindsay Willmore、Mikhail Kislin、Samuel SH Wang、Mala Murthy 和 Joshua W Shaevitz。2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。自然方法 16, 1 (2019), 117–125。[22] Jane A Peterson。 1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1-42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用智能与信息学会议上。Springer，216-231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016. 您只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779-788。 [25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。一种新型活动监测器在评估猫的身体活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。
希望对经皮冠状动脉干预后患者内在强度与自我管理之间关系的介导效应
根据2019年全球疾病负担（GBD）研究，全球大约有5.23亿人患心血管疾病，导致1860万人死亡。冠心病（CHD）约占这些死亡的一半（Roth等，2020）。CHD是一种典型的心血管疾病，对人类健康构成了严重威胁，中国也面临冠心病危机（Liu等，2019； Zhao等，2019）。在2021年报告的中国有1139万例冠状动脉疾病病例，预计由于诸如衰老等多种危险因素（关于中国心血管健康和疾病的报告写作委员会，2022年，2022年）的发病率将继续上升。随着介入技术的显着进展，经皮冠状动脉介入（PCI）已成为CHD患者血运重建的关键策略（Gao，2019）。根据美国心脏病协会的心脏病和中风统计数据，住院PCI程序在2006年至2016年期间每年1,310,000至480,000范围（Lloyd-Jones等，2010; Tsao等，2023）。在德国，2014年至2017年之间每年约有4,000,000个PCI程序（Huber等，2020）。在澳大利亚2000/01至2020/21之间的30岁及2020年龄之间的人中有751,728个PCI程序（Kumsa等，2023）。国家卫生委员会的数据库表明，截至2022年，中国的PCI总数达到1,293,932，死亡率为0.37％（Pan，2023）。PCI可以有效地减轻缺血症状并降低患者死亡率（Hoole and Bambrough，2020）。但是，尽管PCI可以挽救冠心病患者的生命，但它努力扭转血管的病理状态。患者在PCI后仍处于“疾病生存”状态，心血管事件的风险仍然很高（Freites等，2022）。此外，现有的系统审查表明，PCI后患者的生活质量没有显着改善（Hirao等，2023）。相关指南表明，自我保健是二级预防冠心病的特定量度，在减少心血管终点事件的发生方面有益（Knuuti等，2020; Liu等，2023）。世界卫生组织（WHO）强调，促进积极的自我管理行为是提高患有慢性疾病个人的生活质量的最有效的方式（世界卫生组织[Who] [Who]，2002年）。但是，个人调整生活方式并遵守自我管理行为是一项挑战（Aggarwal等，2021）。因此，提高自我管理的合规性已成为冠心病领域的研究热点。Orem认为，自我保健是一系列自我调节行为，个人为维持其生长，发展以及自己结构的完整性和正常功能而承担的行为（Orem，1981）。PCI后的自我管理包括戒烟，采用平衡饮食，进行体育锻炼，管理睡眠，心理调整，遵守处方药的遵守，自我监测的心肌梗死和及时干预的自我监测（Peterson等人，2014年）。包括戒烟，采用平衡饮食，进行体育锻炼，管理睡眠，心理调整，遵守处方药的遵守，自我监测的心肌梗死和及时干预的自我监测（Peterson等人，2014年）。先前的研究表明，较高的自我管理水平与较高的生活质量和健康促进行为以及较低的