Ryo Kaneko

Species-specific gut bacterial communities in mesopelagic calanoid copepods: relationships with marine snow feeding and gut morphology

Masayoshi Sano, Ryo Kaneko, Susumu Yoshizawa, Susumu Ohtsuka et autres

Marine planktonic copepods are highly diverse in the mesopelagic zone, where marine snow is among the major food sources. Although marine snow composition varies with origin, whether this influences copepod feeding ecology remains poorly understood. We investigated the gut microbiota of mesopelagic …

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Distance decay of plant and fungal communities at the mesotopographical scale of the Arctic tundra

Shota Masumoto, Ryo Kitagawa, Ryo Kaneko, Keita Nishizawa et autres

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Trajectory Optimization Considering Charging Station Locations for UAV-based Edge Computing Environments

Hideyoshi Miura, Ryo Kaneko, Tomotaka Kimura, Kouji Hirata

In this paper, we discuss a trajectory decision problem of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for UAV-based edge computing systems. In the UAV-based edge computing systems, some UAVs having computing resources fly over a given area to process data generated by clients such …

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Thyroid Hormone (T3) Induces Male-like Reproductive Behavior in Female Tilapia

Ryo Kaneko, Sakura Inoue, Atsuhiro Tsutiya, Ritsuko Ohtani‐Kaneko

In most vertebrates, males and females display distinct reproductive behaviors. Some fish can change their sexual phenotype at various life stages, which involves alterations in their gonadal sex and changes in their reproductive behavior to align with the new gonadal identity. Although …

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Laminin-γ2–NR6A1 Fusion Protein Promotes Metastatic Potential in Non–Small-Cell Lung Carcinoma Cells without Epidermal Growth Factor Receptor Mutation

Ryo Kaneko, Nobuaki Funahashi, Naohiko Koshikawa

Laminin-γ2 fusion gene (Lm-γ2F), formed by translocation between LAMC2 and NR6A1, functions as an epidermal growth factor receptor (EGFR) ligand. However, its expression and impact on cancers beyond the initially studied contexts remain unclear. This study focused on Lm-γ2F protein secretion and …

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RECONSTRUCTING RANKINE VORTICES FROM DOPPLER WIND DATA USING DEEP-LEARNING-BASED GENERATIVE MODELS

Keitaro INUKI, Ryo Kaneko, Atsushi Okazaki, Shunji Kotsuki

国土交通省の気象分科会において，台風の予測精度向上が2030年までの目標の1つに挙げられている．台風の予測精度向上を図る上で，データ同化手法の高度化は重要である．本研究は，台風の近似モデルとして利用されるランキン渦を，ドップラー風速データから，深層学習に基づく生成モデルにより再構成する手法を提案する．自己符号化器，条件付き変分自己符号化器の2種類の学習器を用いた．真値との平均二乗誤差を比較し，両者ともランキン渦を再構成できることを明らかにした．また，ノイズを含まないドップラー風速では自己符号化器の方が性能が高い一方で，ノイズを含む場合では条件付き変分自己符号化器の方が高い性能を示した．更に，潜在変数の感度を調査し，変分自己符号化器がランキン渦の生成モデルとしての機能を有することを確認した．

EXPERIMENTAL STUDY ON TSUNAMI FORCE ACTING ON SEA WALLS BY TSUNAMI FLOWING OVER A COASTAL DUNE

Masaaki Wani, Tomohiro FURUSAKI, Ryo Kaneko, Naoto Kihara et autres

防潮堤に作用する津波波力について，防潮堤の前面に砂丘等の地形の高まりが存在する場合の評価を目的として，実現象に近い周期特性を有する津波を対象とした水理模型実験を実施し，津波影響を詳細に計測・分析した．その結果，砂丘の有無により，防潮堤前面の流況は変化するが，津波波力の最大値は大きく変わらないことを確認した．また，全時刻最大波圧及び津波波力最大時刻での波圧の鉛直分布は，いずれも防潮堤前面における最大浸水深の静水圧相当となることを確認した．これは，既往文献とも整合的であり，津波波形や砂丘等の地形条件が限定的ではあるが，実験結果を上回る防潮堤前面の最大浸水深の1.5倍の静水圧として算定した津波波力は，持続波圧による津波波力に対し適切な余裕をもって評価できるため，防潮堤の実務設計に活用可能と考えられる．

Distance decay of plant and fungal communities depends on microtopography in the Arctic tundra

Shota Masumoto, Ryo Kitagawa, Ryo Kaneko, Keita Nishizawa et autres

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Hepatocyte transformation is induced by laminin γ2 monomer

Nobuaki Funahashi, Hikari Okada, Ryo Kaneko, Kouki Nio et autres

Serum laminin-γ2 monomer (Lm-γ2m) is a potent predictive biomarker for hepatocellular carcinoma (HCC) onset in patients with hepatitis C infection who achieve a sustained virologic response with liver cirrhosis (LC) and for the onset of extrahepatic metastases in early-stage HCC. Although Lm-γ2m …

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APPLICATION OF LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) NETWORKS APPROACH FOR RIVER WATER LEVEL FORECASTING USING MULTIPLE RIVER BASINS: A CASE STUDY FOR SRI LANKA

Diani ABEYRATHNE, Ryo Kaneko, Kei Yoshimura

Flood forecasting is one of the most challenging aspects in the field of hydrology. With new developments in computational intelligence, data-driven methods are gradually becoming popular and Long Short-Term Memory (LSTM) approach has shown great potential in accurate river stage forecasting due …

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ASSESSING THE UNCERTAINTY IN VARIOUS TECHNIQUES OF ROOFTOP ALBEDO MEASUREMENT

Yuta WATANABE, Makoto NAKAYOSHI, Shiho Onomura, Asahi Kawaura et autres

高精度な気象シミュレーションには，建物屋根面アルベドデータが必要である．本研究ではアルベド測定の不確実性を理解するため，東京都の合計11棟の建物屋上で行った現地測定，リモートセンシング含め，考えられる全てのアルベド測定手法にて実建物の屋根面アルベドを評価した．その結果，手法毎に算出されるアルベド値は異なり，特に現地測定手法の一つであるハイパースペクトルメータの算定値は他の手法との乖離が大きかった．これはアルベド測定における指向性による影響が確認された．衛星・空撮画像によるリモートセンシング手法では，画像解像度の影響により現地観測で対象とする建材以外のアルベド値も含まれてしまうことで，他の手法が測定したアルベド値との差に繋がることが確認された．

IMPROVEMENT OF DEEP LEARNING RAINFALL FORECAST AND DETAILED EVALUATION

Ryo Kaneko, Kei Yoshimura

近年，深層学習による短時間降水予測の研究が行われ始めたが，その予測精度の評価は対象降水・期間的に限定されており，また現業のモデルと比較したものも希である．本研究では，日本領域の降水を6時間先まで予測する既存手法を改良し，予測結果を網羅的に評価した．提案手法は50mmh-1を超える降水と5mmh-1を超える降水については，3時間先予測から現業の降水短時間予報よりも精度が良くなることが明らかとなり，降水短時間予報では考慮されていない何らかの物理現象を学習した可能性が示唆された．一方，弱い降水が継続する場合や冬季の降水等では予測性能が低下するが，夏季と共通する低気圧性の降水現象等では予測できる事例も存在し，モデルの改良やデータセットの検討の必要性が示唆された．