高橋佑磨のウェブページ
生命現象には、遺伝子や細胞、組織、個体、個体群、群集、生態系などさまざまな階層があります。また、それぞれの階層では、個体発生や行動のスケール、生態的スケール、小進化的スケール、大進化的スケールなど、さまざまな時間スケールで生命の質的、量的な変化が観察されます。このような感覚的にも受け入れやすい区分のせいで、これまで行なわれてきた研究の多くは、それぞれの階層やそれぞれの時間スケールに閉じこもりがちになっています。私は、これらの階層や時間スケールをシームレスに繋ぐような新しくて、（できるだけ）スマートで、統合的な生命観やその理論的枠組みを構築することを目指しています。具体的には、遺伝的変異と行動的な相互作用、進化動態、生態的動態、大進化動態を結びつける研究や、遺伝子発現の変異と発生の揺らぎ、表現型可塑性、小進化、大進化を結びつける研究、確率的な進化と適応進化、生態的動態を結びつけるような研究などを進めています。また、都市化や季節変動、生物時計に着目し、生物の急速な適応（新規環境への定着など）やその遺伝基盤を明らかにする研究も行なっています。
フィールドワークや生態学的実験、メタ解析、系統種間比較、統計解析、ゲノム編集、逆強化学習（機械学習）などの手法とともに、トランスクリプトーム解析やフェノーム解析、ゲノム解析などを含むトランスオミクスな解析を併用しながら、生命現象のより深い理解を目指しています。詳しくは、こちら。学生の研究テーマはこちら。また、この下に研究の簡単な解説を載せてあります。
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プレゼン資料やレポート、申請書などの作成に必要となる「教養としてのデザインの知識やテクニック」の普及教育活動もしています。詳しくは、こちら。
There are many levels of life phenomena, including genes, cells, tissues, individuals, populations, communities, and ecosystems. At each level, qualitative and quantitative changes in organisms are observed at various time scales, such as ontogeny and behavioral scales, ecological scale, microevolutionary scale, and macroevolutionary scale. Much of the researches have tended to be confined to each level and each time scale. My goal is to propose a new, smart, integrated view of life and its theoretical framework that seamlessly connects these hierarchies and time scales. Specifically, we are conducting research that links genetic variation with behavioral interactions, evolutionary dynamics, ecological dynamics, and macroevolutionary dynamics, as well as research that links gene expression variation with developmental fluctuations, phenotypic plasticity, microevolution, and macroevolution, and research that links stochastic evolution with adaptive evolution and ecological dynamics. We also focus on urbanization, seasonal variation, and biological clocks to clarify the rapid adaptation and their genetic basis. We aim to achieve a deeper understanding of life phenomena through fieldwork, ecological experiments, meta-analysis, phylogenetic comparison, statistical analysis, genome editing, and reverse reinforcement learning (machine learning) and transomics analyses.