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秋山泰 2018年 研究業績一覧 (19件 / 583件)
論文
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Takashi Tajimi,
Naoki Wakui,
Keisuke Yanagisawa,
Yasushi Yoshikawa,
Masahito Ohue,
Yutaka Akiyama.
Computational prediction of plasma protein binding of cyclic peptides from small molecule experimental data using sparse modeling techniques,
BMC Bioinformatics,
Springer Nature,
Volume 19,
Dec. 2018.
公式リンク
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Naomi Wakayama,
Kota Toshimoto,
Kazuya Maeda,
Shun Hotta,
Takashi Ishida,
Yutaka Akiyama,
Yuichi Sugiyama.
In Silico Prediction of Major Clearance Pathways of Drugs among 9 Routes with Two-Step Support Vector Machines,
Pharmaceutical Research,
Springer US,
35:197,
10,
pp. 1-21,
Oct. 2018.
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Wakayama N,
Toshimoto K,
Maeda K,
Hotta S,
Ishida T,
Akiyama Y,
Sugiyama Y..
In Silico Prediction of Major Clearance Pathways of Drugs among 9 Routes with Two-Step Support Vector Machines,
Pharmaceutical Research,
Aug. 2018.
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Masahiro Mochizuki,
Shogo Suzuki,
Yanagisawa K,
Ohue M,
Akiyama Y..
QEX: target-specific druglikeness filter enhances ligand-based virtual screening,
Molecular Diversity,
Springer,
Volume 23,
issue 1,
pp. 11-18,
July 2018.
公式リンク
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Yanagisawa K,
Komine S,
Kubota R,
Ohue M,
Akiyama Y..
Optimization of memory use of fragment extension-based protein–ligand docking with an original fast minimum cost flow algorithm,
Computational Biology and Chemistry (In Proc. APBC2018),
Volume 74,
Page 399-406,
June 2018.
公式リンク
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Shogo Suzuki,
Masahito Ohue,
Yutaka Akiyama.
PKRank: a novel learning-to-rank method for ligand-based virtual screening using pairwise kernel and RankSVM,
Artificial Life and Robotics,
Springer Japan,
23,
2,
205-212,
June 2018.
公式リンク
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Hayashi T,
Matsuzaki Y,
Yanagisawa K,
Ohue M,
Akiyama Y..
MEGADOCK-Web: an integrated database of high-throughput structure-based protein-protein interaction predictions,
BMC Bioinformatics (In Proc. APBC2018),
19,
(Suppl 4),
62,
May 2018.
公式リンク
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Ban T,
Masahito O,
Yutaka Akiyama.
Multiple grid arrangement improves ligand docking with unknown binding sites: Application to the inverse docking problem,
Computational Biology and Chemistry,
Volume 73,
Page 139-146,
Apr. 2018.
公式リンク
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Ramakrishnan C,
Thangakani AM,
Velmurugan D,
Krishnan DA,
Sekijima M,
Akiyama Y,
Gromiha MM..
Identification of type I and type II inhibitors of c-Yes kinase using in silico and experimental techniques,
Journal of Biomolecular Structure and Dynamics,
Volume 36,
Issue 6,
Page 1566-1576,
2018.
国際会議発表 (査読有り)
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Takashi Tajimi,
Naoki Wakui,
Keisuke Yanagisawa,
Yasushi Yoshikawa,
Masahito Ohue,
Yutaka Akiyama.
Computational prediction of plasma protein binding of cyclic peptides from small molecule experimental data using sparse modeling techniques,
the 29th International Conference on Genome Informatics (GIW 2018),
BMC Bioinformatics,
Springer Nature,
Volume 19,
Dec. 2018.
公式リンク
国際会議発表 (査読なし・不明)
国内会議発表 (査読なし・不明)
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久保田陸人,
柳澤渓甫,
大上雅史,
秋山泰.
共通な部分構造の再利用アルゴリズムを用いたタンパク質リガンドドッキング手法の開発,
情報処理学会研究報告 バイオ情報学(BIO),
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2018-BIO-54(42),
1-8,
June 2018.
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多治見隆志,
和久井直樹,
大上雅史,
秋山泰.
複数のLasso回帰解に基づく解釈性の良い予測モデルを目指した環状ペプチド医薬品の体内安定性予測,
情報処理学会研究報告 バイオ情報学(BIO),
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2018-BIO-54,
45,
1-8,
June 2018.
公式リンク
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渡辺紘生,
林孝紀,
大上雅史,
秋山泰.
ミトコンドリアに関連したヒトタンパク質間相互作用予測データベースMEGADOCK-Web-Mitoの開発,
情報処理学会研究報告 バイオ情報学(BIO),
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2018-BIO-54,
46,
1-8,
June 2018.
公式リンク
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青山健人,
大上雅史,
秋山泰.
生命情報解析分野におけるコンテナ型仮想化技術の動向と性能検証,
情報処理学会研究報告 バイオ情報学(BIO),
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2018-BIO-54,
47,
1-7,
June 2018.
公式リンク
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後藤公太,
大上雅史,
石田貴士,
秋山泰.
配列相同性検索ツールGHOSTZ-GPUのMPI環境における高速化,
情報処理学会研究報告 バイオ情報学(BIO),
研究報告バイオ情報学(BIO),
情報処理学会,
2018-BIO-53,
7,
1-8,
Mar. 2018.
公式リンク
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後藤公太,
大上雅史,
石田貴士,
秋山泰.
配列相同性検索ツールGHOSTZ-GPUのMPI環境における高速化,
情報処理学会 第53回バイオ情報学研究会,
情報処理学会研究報告,
2017-BIO-53,
7,
1-8,
Mar. 2018.
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山本悠生,
大上雅史,
秋山泰..
クラウド上の分散GPU環境におけるタンパク質間相互作用予測計算フレームワークの開発,
情報処理学会 第53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-53,
8,
1-8,
Mar. 2018.
公式リンク
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山本悠生,
大上雅史,
秋山泰.
クラウド上の分散GPU環境におけるタンパク質間相互作用予測計算フレームワークの開発,
情報処理学会研究報告 バイオ情報学(BIO),
2018-BIO-53(8),
Mar. 2018.
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