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YING BEIWEN

YING, BEIWEN

生命環境系 , 准教授
Institute of Life and Environmental Sciences , Associate Professor

http://www.u.tsukuba.ac.jp/~ying.beiwen.gf/index.html

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  1. 1. Data-driven discovery of the interplay between genetic and environmental factors in bacterial growth AIDA, honoka; YING, BEIWEN
      COMMUNICATIONS BIOLOGY 7: (2024)
  2. 2. A data-driven approach for cell culture medium optimization. OZAWA, Yuki; HASHIZUME, Takamasa; YING; BEIWEN
      Biochemical Engineering Journal 214: (2024) Semantic Scholar
  3. 3. Experimental evolution for the recovery of growth loss due to genome reduction HITOMI, Kenya; ISHII, Yoichiro; YING, BEIWEN
      ELIFE 13: (2024)
  4. 4. Challenges in developing cell culture media using machine learning HASHIZUME, Takamasa; YING; BEIWEN
      BIOTECHNOLOGY ADVANCES 70: (2024)
  5. 5. Employing Active Learning in Medium Optimization for Selective Bacterial Growth ZHANG, Shuyang; AIDA, Honoka; YING, BEIWEN
      Applied Microbiology 3: 1355 (2023) Semantic Scholar
  6. 6. Active learning for medium optimization for selective bacterial culture ZHANG, Shuyang; AIDA, Honoka; YING, BEIWEN
      bioRxiv (2023)
  7. 7. Diversity for commonality in the evolutionary changes of the reduced genome to regain the growth fitness HITOMI, Kenya; ISHII, Yoichiro; YING, BEIWEN
      Elife (2023)
  8. 8. Efforts to Minimise the Bacterial Genome as a Free-Living Growing System AIDA, honoka; YING, BEIWEN
      BIOLOGY-BASEL 12: (2023) Semantic Scholar
  9. 9. Employing active learning in the optimization of culture medium for mammalian cells HASHIZUME, Takamasa; OZAWA, Yuki; YING, BEIWEN
      NPJ SYSTEMS BIOLOGY AND APPLICATIONS 9: (2023)
  10. 10. Growth rate-associated transcriptome reorganization in response to genomic, environmental, and evolutionary interruptions MATSUI, Yuichiro; NAGAI, Motoki; YING, BEIWEN
      FRONTIERS IN MICROBIOLOGY 14: (2023) Semantic Scholar
  11. 11. Machine learning-assisted medium optimization revealed the discriminated strategies for improved production of the foreign and native metabolites. AIDA, Honoka; UCHIDA, Keisuke; NAGAI, Motoki; HASHIZUME, Takamasa (+2 著者) YING, BEIWEN
      COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL 21: 2654 (2023) Semantic Scholar
  12. 12. Global coordination of the mutation and growth rates across the genetic and nutritional variety in Escherichia coli LAO, Zehui; MATSUI, Yuichiro; IJICHI, Shinya; YING, BEIWEN
      FRONTIERS IN MICROBIOLOGY 13: (2022) Semantic Scholar
  13. 13. Contribution of the genomic and nutritional differentiation to the spatial distribution of bacterial colonies. HITOMI, Kenya; WENG, Jieruiyi; YING, BEIWEN
      FRONTIERS IN MICROBIOLOGY 13: (2022) Semantic Scholar
  14. 14. Machine learning-assisted discovery of growth decision elements by relating bacterial population dynamics to environmental diversity. AIDA, honoka; HASHIZUME, Takamasa; ASHINO, Kazuha; YING, BEIWEN
      ELIFE 11: (2022)
  15. 15. Experimental evolution expands the breadth of adaptation to an environmental gradient correlated with genome reduction. KUROKAWA, Masaomi; NISHIMURA, Issei; YING, BEIWEN
      Front Microbiol 13: (2022) Semantic Scholar
  16. 16. Primordial mimicry induces morphological change in Escherichia coli Lu, Hui; Aida, honoka; KUROKAWA, Masaomi; Chen, Feng (+4 著者) Yomo, Tetsuya
      Commun Biol 5: (2022) Semantic Scholar
  17. 17. Local adaptation mediated niche expansion in correlation with genetic richness KUROKAWA, Masaomi; NISHIMURA, Issei; YING, BEIWEN
      bioRxiv (2021) Semantic Scholar
  18. 18. Correlation between the spatial distribution and colony size was common for monogenetic bacteria in laboratory conditions. XUE, Heng; KUROKAWA, Masaomi; YING, BEIWEN
      BMC Microbiol 21: 114 (2021) Semantic Scholar
  19. 19. Correlated chromosomal periodicities according to the growth rate and gene expression LIU, Liu; KUROKAWA, Masaomi; NAGAI, Motoki; SENO, ShigetoYING, BEIWEN
      SCIENTIFIC REPORTS 10: (2020) Semantic Scholar
  20. 20. The highly conserved chromosomal periodicity of transcriptomes and the correlation of its amplitude with the growth rate in Escherichia coli Nagai, Motoki; Kurokawa, Masaomi; Ying, Bei-Wen
      DNA research 27: (2020) Semantic Scholar
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  1. 1. Stress and Environmental Regulation of Gene Expression and Adaptation in Bacteria YING,BEIWEN; YOMO,Tetsuya (担当:分担執筆, 範囲:Comparative analyses of bacterial transcriptome reorganisation in response to temperature increase.)
    2016年5月 (ISBN: 9781119004882)
  2. 2. Advances in Applied Biotechnology YING,BEIWEN; YOMO,Tetsuya (担当:分担執筆, 範囲:Built-in synthetic gene circuits in Escherichia coli – methodology and applications.)
    2012年1月
  3. 3. Protein Engineering Handbook YING,BEIWEN; UEDA,Takuya (担当:分担執筆, 範囲:Protein generation using a reconstituted system.)
    2009年1月
  4. 4. Cell-Free Expression YING,BEIWEN; SHIMIZU,Yoshihiro; UEDA,Takuya (担当:分担執筆, 範囲:The PURE system: a minimal cell-free translation system.)
    2007年12月
  1. 1. 機械学習による細胞増殖の予測とその制御 YING,BEIWEN
    技術情報協会 セミナー 2022年7月29日 招待有り
  2. 2. 細胞培養のデータ駆動式培地開発 橋詰 崇雅; YING, BEIWEN
    日本動物細胞工学会 JAACT2022 2022年7月26日
  3. 3. バイオマス生産最適化に向けたデータ駆動型システム微生物 YING,BEIWEN
    MiCSワークショップ 2022年3月4日 招待有り
  4. 4. 大腸菌増殖を決定する環境因子の網羅的探索 會田 穂乃香; 橋詰 崇雅; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第16回大会 2022年3月2日
  5. 5. 大腸菌コロニー形成の空間分布の法則 人見 健矢; 翁, 杰瑞翌; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第16回大会 2022年3月2日
  6. 6. 機械学習による微⽣物増殖の予測 橋詰 崇雅; 會田 穂乃香; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第16回大会 2022年3月2日
  7. 7. 大腸菌コロニー形成の空間分布の解析 人見 健矢; YING, BEIWEN
    日本微生物生態学会第34回大会 2021年10月30日
  8. 8. 微生物集団増殖に優位的に影響する環境因子の探索 會田 穂乃香; 橋詰 崇雅; YING, BEIWEN
    日本微生物生態学会第34回大会 2021年10月30日
  9. 9. 大腸菌遺伝子発現のゲノム周期性と増殖速度の相関 永井 元基; 黒川 真臣; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第15回大会 2021年3月4日
  10. 10. 大腸菌ゲノム縮小に伴う変異率と増殖速度の協調的変化 黒川 真臣; 西村 一成; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第15回大会 2021年3月4日
  11. 11. 微生物培養のデータ駆動型最適化 YING, BEIWEN; 會田 穂乃香; 内田 圭祐; 芦野 一葉; 天笠 俊之
    日本ゲノム微生物学会第14回大会 2020年3月6日
  12. 12. 大腸菌ゲノム縮小株ライブラリーの網羅的実験進化 黒川 真臣; 永井 元基; 瀬尾 茂人; 小椋 義俊; 林 哲也; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第14回大会 2020年3月6日
  13. 13. 遺伝子発現のゲノム周期性に関する検証 永井 元基; 黒川 真臣; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第14回大会 2020年3月6日
  14. 14. 大腸菌コロニー形成パターンの解析 XUE, Heng; YING; BEIWEN
    日本微生物生態学会第33回大会 2019年9月10日
  15. 15. 大腸菌増殖における培地成分の寄与度の学習分析 YING, BEIWEN; 芦野一葉; 菅野健太; 天笠俊之
    日本農芸化学会2019年東京大会 2019年3月24日
  16. 16. 機械学習を用いた集団増殖における環境因子の貢献度分析 YING; BEIWEN
    Future Trend in Polymer Science 2018 (FTiPS2018) 2019年3月20日
  17. 17. 微生物の物質生産に適した化学環境条件の網羅的探索 内田圭裕; 桝尾俊介; 高谷直樹; YING, BEIWEN
    超異分野学会2019 2019年3月8日
  18. 18. 大腸菌の増殖を決定する環境要因の判定と予測 芦野一葉; 菅野健太; 天笠 俊之; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第13回大会 2019年3月7日
  19. 19. 変異による適応度貢献のゲノム縮小に伴う増加 黒川真臣; YING, BEIWEN
    日本ゲノム微生物学会第13回大会 2019年3月6日
  20. 20. 機械学習を用いた集団増殖における環境因子の貢献度分析 YING, BEIWEN; 芦野一葉; 菅野健太; 天笠俊之
    日本分子生物学会第41回大会 2018年11月28日
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