健診Big Dataを基盤とした味覚健康医療の創発

基于体检大数据的品味保健应运而生

基本信息

  • 批准号:
    22K19672
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.16万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-06-30 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

项目成果

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专著数量(0)
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重村 憲徳其他文献

甘味およびうま味受容体機能解析
甜味和鲜味受体功能分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    實松 敬介;重村 憲徳;二ノ宮 裕三
  • 通讯作者:
    二ノ宮 裕三
歯科生理学実習  第2版
牙科生理学培训第二版
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岩田 幸一;井上 富雄;舩橋 誠;加藤 隆史;重村 憲徳;篠田 雅路;小野 堅太郎
  • 通讯作者:
    小野 堅太郎
エンドカンナビノイドによる自己増幅的甘味増強とT1R3-非依存的甘味受容経路の存在
内源性大麻素的自我放大甜味增强和 T1R3 独立甜味受体途径的存在
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岩田 周介;吉田 竜介;重村 憲徳;二ノ宮 裕三
  • 通讯作者:
    二ノ宮 裕三
レプチンの甘味応答抑制効果はATP感受性K+チャネルの活性化により生じる
瘦素的甜味反应抑制作用是由 ATP 敏感 K+ 通道的激活引起的。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    吉田 竜介;野口 健志;上瀧 将史;重村 憲徳;Robert F Margolskee;二ノ宮 裕三
  • 通讯作者:
    二ノ宮 裕三
茸状乳頭および有郭乳頭におけるGustducin発現細胞のSingle cell RNA-Seq解析
菌状乳头和圆形乳头表达味导素的细胞的单细胞 RNA-Seq 分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山田 優;高井 信吾;渡邉 雄;尾崎 礼奈;川端 由子;尾池 麻未;平山 彩夏;岩田 周介;實松 敬介;西村 正太郎;田畑 正 志;重村 憲徳
  • 通讯作者:
    重村 憲徳

重村 憲徳的其他文献

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{{ truncateString('重村 憲徳', 18)}}的其他基金

HEK細胞を用いたヒト甘味受容体遺伝子多型性についての解析
HEK细胞分析人类甜味受体基因多态性
  • 批准号:
    18791370
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
多重甘味受容体欠損マウスを用いたレプチンによる甘味感受性抑制メカニズムの解析
利用多种甜味受体缺陷小鼠分析瘦素抑制甜味敏感性的机制
  • 批准号:
    16791127
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

相似国自然基金

Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    合作创新研究团队

相似海外基金

Conference: Theory and Foundations of Statistics in the Era of Big Data
会议:大数据时代的统计学理论与基础
  • 批准号:
    2403813
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Standard Grant
FightAMR: Novel global One Health surveillance approach to fight AMR using Artificial Intelligence and big data mining
FightAMR:利用人工智能和大数据挖掘对抗 AMR 的新型全球统一健康监测方法
  • 批准号:
    MR/Y034422/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Research Grant
Exploring Hotel Customer Experiences in Japan via Big Data and Large Language Model Analysis
通过大数据和大语言模型分析探索日本酒店客户体验
  • 批准号:
    24K21025
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Big Data-based Distributed Control using a Behavioural Systems Framework
使用行为系统框架的基于大数据的分布式控制
  • 批准号:
    DP240100300
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
CC* Networking Infrastructure: Enabling Big Science and Big Data Projects at the University of Massachusetts
CC* 网络基础设施:支持马萨诸塞大学的大科学和大数据项目
  • 批准号:
    2346286
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Standard Grant
REU Site: Online Interdisciplinary Big Data Analytics in Science and Engineering
REU 网站:科学与工程领域的在线跨学科大数据分析
  • 批准号:
    2348755
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Market Orientation, Big Data Analysis Capability, and Business Performance: The Moderating Role of Supplier Relationship, Big data Analysis Outscoring
市场导向、大数据分析能力与经营绩效:供应商关系的调节作用、大数据分析得分
  • 批准号:
    24K05127
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Generative Visual Pre-training on Unlabelled Big Data
未标记大数据的生成视觉预训练
  • 批准号:
    DP240101848
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
MEGASKILLS [MEthodology of Psycho-pedagogical, Big Data and Commercial Video GAmes procedures for the European SKILLS Agenda Implementation]
MEGASKILLS [欧洲技能议程实施的心理教育学、大数据和商业视频游戏程序的方法]
  • 批准号:
    10069843
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    EU-Funded
Improving NHS perimenopausal diagnosis and HRT prescription through AI, machine learning and big data
通过人工智能、机器学习和大数据改善 NHS 围绝经期诊断和 HRT 处方
  • 批准号:
    10053966
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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