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大上雅史 2017年 研究業績一覧 (19件 / 351件)
論文
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Yuri Matsuzaki,
Nobuyuki Uchikoga,
Masahito Ohue,
Yutaka Akiyama.
Rigid-Docking Approaches to Explore Protein–Protein Interaction Space,
Advances in Biochemical Engineering/Biotechnology(Network Biology),
Springer, Cham,
volume 160,
pp. 33-35,
May 2017.
公式リンク
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Shuji Suzuki,
Takashi Ishida,
Masahito Ohue,
Masanori Kakuta,
Yutaka Akiyama.
GHOSTX: A Fast Sequence Homology Search Tool for Functional Annotation of Metagenomic Data,
Methods in Molecular Biology(Protein Function Prediction),
Springer,
Volume 1611,
pp. 15-25,
Apr. 2017.
公式リンク
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Yanagisawa K,
Komine S,
Shogo Suzuki,
Ohue M,
Ishida T,
Akiyama Y..
Spresso: an ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition,
Bioinformatics,
OXFORD Academic,
Volume 33,
Issue 23,
Page 3836-3843,
Mar. 2017.
公式リンク
国際会議発表 (査読有り)
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Ban T,
Ohue M,
Akiyama Y.
Efficient Hyperparameter Optimization by Using Bayesian Optimization for Drug-Target Interaction Prediction,
In Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS 2017),
IEEE,
Oct. 2017.
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Ohue M,
Yamazaki T,
Ban T,
Akiyama Y.
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a Chemogenomics Approach,
Intelligent Computing Theories and Application (In Proceedings of ICIC2017, Lecture Notes in Computer Science),
Lecture Notes in Computer Science,
Springer, Cham,
Vol. 10362,
pp. 549-558,
Aug. 2017.
公式リンク
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Shogo Suzuki,
Masahito Ohue,
Yutaka Akiyama.
Learning-to-rank based compound virtual screening by using pairwise kernel with multiple heterogeneous experimental data,
22nd International Symposium on Artifical Life and Robotics,
114-119,
Jan. 2017.
国際会議発表 (査読なし・不明)
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Masahito Ohue,
Yuki Yamamoto,
Kento Aoyama,
Yutaka Akiyama.
MEGADOCK-Azure: high-performance protein-protein docking on Microsoft Azure HPC,
4th IIT Madras-Tokyo Tech Joint Symposium on Frontiers in Bioinformatics: Large Scale Data Analysis, Resources and Drug Design,
Nov. 2017.
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Masahito Ohue.
Prediction of Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database,
4th IIT Madras-Tokyo Tech Joint Symposium on Frontiers in Bioinformatics: Large Scale Data Analysis, Resources and Drug Design,
Nov. 2017.
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Naoki Wakui,
Ryunosuke Yoshino,
Nobuaki Yasuo,
Masahito Ohue,
Masakazu Sekijima.
Exploring the selectivity of inhibitor complexes with Bcl-2 and Bcl-XL: a molecular dynamics simiulation approach,
4th IIT Madras-Tokyo Tech Joint Symposium on Frontiers in Bioinformatics: Large Scale Data Analysis, Resources and Drug Design,
Nov. 2017.
公式リンク
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Masahito Ohue,
Yamamoto, Yuki,
Hayashi, Takanori,
Yuri Matsuzaki,
Yutaka Akiyama.
Cloud Computing for All-To-All Protein-Protein Docking on Azure HPC,
58th Annual Meeting of the Biophysical-Society,
BIOPHYSICAL JOURNAL,
CELL PRESS,
Vol. 112,
No. 3,
pp. 451A-451A,
Feb. 2017.
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Uchikoga, Nobuyuki,
Yuri Matsuzaki,
Masahito Ohue,
Yutaka Akiyama.
Interaction Surfaces of Proteins Involved in Bacterial Chemotaxis with Rigid-Body Docking Decoys,
58th Annual Meeting of the Biophysical-Society,
BIOPHYSICAL JOURNAL,
CELL PRESS,
Vol. 112,
No. 3,
pp. 290A-290A,
Feb. 2017.
国内会議発表 (査読なし・不明)
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山澤 まりな,
伊澤 和輝,
大上 雅史,
石田 貴士,
Kazuyuki Ishihara,
秋山 泰.
高速相同性解析ツールGHOSTXを用いた口腔内メタゲノム解析,
情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2017-BIO-50,
41,
1-7,
June 2017.
公式リンク
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伊澤 和輝,
山澤 まりな,
大上 雅史,
石田 貴士,
秋山 泰.
歯周病の発症要因の特定に向けた口腔内細菌叢解析,
情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2017-BIO-50,
40,
1-6,
June 2017.
公式リンク
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林孝紀,
山本悠生,
松崎由理,
大上雅史,
秋山泰.
タンパク質間相互作用予測統合データベースMEGADOCK-WEBの改良とクラウド計算環境との連携,
情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2017-BIO-50,
39,
1-8,
June 2017.
公式リンク
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柳澤渓甫,
小峰駿汰,
久保田陸人,
大上雅史,
秋山泰.
フラグメント伸長型化合物ドッキング計算のための重み付きオフラインキャッシュ問題の厳密解アルゴリズム,
情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2017-BIO-50,
38,
1-8,
June 2017.
公式リンク
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青山 健人,
山本 悠生,
大上 雅史,
秋山 泰.
コンテナ型仮想化による分散計算環境におけるタンパク質間相互作用予測システムの性能評価,
情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2017-BIO-49,
3,
1-8,
Mar. 2017.
公式リンク
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大上 雅史,
山本 悠生,
秋山 泰.
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価,
情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
2017-BIO-49,
4,
1-3,
Mar. 2017.
公式リンク
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柳澤渓甫,
大上雅史,
石田貴士,
秋山泰.
標的タンパク質の立体構造を用いたリガンド候補化合物の上限サイズの推定による化合物フィルタリング,
情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会,
研究報告バイオ情報学(BIO),
2017-BIO-49,
6,
1-7,
Mar. 2017.
公式リンク
その他の論文・著書など
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