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石田貴士 2019年 研究業績一覧 (19件 / 223件)
論文
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Shuntaro Chiba,
Masahito Ohue,
Anastasiia Gryniukova,
Petro Borysko,
Sergey Zozulya,
Nobuaki Yasuo,
Ryunosuke Yoshino,
Kazuyoshi Ikeda,
Woong-Hee Shin,
Daisuke Kihara,
Mitsuo Iwadate,
Hideaki Umeyama,
Takaaki Ichikawa,
Reiji Teramoto,
Kun-Yi Hsin,
Vipul Gupta,
Hiroaki Kitano,
Mika Sakamoto,
Akiko Higuchi,
Nobuaki Miura,
Kei Yura,
Masahiro Mochizuki,
Chandrasekaran Ramakrishnan,
A. Mary Thangakani,
D. Velmurugan,
M. Michael Gromiha,
Itsuo Nakane,
Nanako Uchida,
Hayase Hakariya,
Modong Tan,
Hironori Nakamura,
Shogo Suzuki,
Tomoki Ito,
Masahiro Kawatani,
Kentaroh Kudoh,
Sakurako Takashina,
Kazuki Yamamoto,
Yoshitaka Moriwaki,
Keita Oda,
Daisuke Kobayashi,
Tatsuya Okuno,
Shintaro Minami,
George Chikenji,
Philip Prathipati,
Chioko Nagao,
Attayeb Mohsen,
Mari Ito,
Kenji Mizuguchi,
Teruki Honma,
Takashi Ishida,
Takatsugu Hirokawa,
Yutaka Akiyama,
Masakazu Sekijima..
A prospective compound screening contest identified broader inhibitors for Sirtuin 1,
Scientific Reports,
9,
Dec. 2019.
公式リンク
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Rin Sato,
Takashi Ishida.
Protein model accuracy estimation based on local structure quality assessment using 3D convolutional neural network,
PLOS ONE,
Public Library of Science,
Vol. 14,
Issue 9,
e0221347,
Sept. 2019.
公式リンク
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成井政人,
石田貴士,
牧垣秀一朗.
機械学習を用いたホモロジーモデリングのための配列アラインメント生成手法の高速化,
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS),
2019-MPS-124,
4,
pp. 1-4,
July 2019.
国際会議発表 (査読有り)
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Toshitaka Tanebe,
Takashi Ishida.
End-to-end learning based compound activity prediction using binding pocket information,
2019 International Conference on Intelligent Computing,
Springer, Cham,
226-234,
Aug. 2019.
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Masato Narui,
Takashi Ishida,
Shuichiro Makigaki.
Acceleration of Machine Learning-based Sequence Alignment Generation,
The 25th Int'l Conf on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications(PDPTA2019) CSCE'19,
Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA),
The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp),
pp. 129-134,
July 2019.
国内会議発表 (査読なし・不明)
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Rin Sato,
Takashi Ishida.
GCMQA:Graph convolutional neural network for model quality assessment,
AHeDD2019/IPAB2019 Joint Symposium Asia Hub for e-Drug Discovery,
Nov. 2019.
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Shuichiro Makigaki,
Takashi Ishida.
Remote protein homolog detetction based on sequence similarity networks,
Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology 2019 (IIBMP2019),
Sept. 2019.
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Masataka Irokawa,
Takashi Ishida.
Improvement of deep learning model for reraking predicted protein complex structures,
Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology 2019 (IIBMP2019),
Sept. 2019.
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松村真里,
石田貴士.
タンパク質配列情報と薬剤結合部位構造情報を用いた新規タンパク質に対する深層学習リガンド結合予測,
日本バイオインフォマティクス学会2019年年会 第八回生命医薬情報学連合会,
Sept. 2019.
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多治見隆志,
石田貴士.
分子特徴ベクトルと学習アルゴリズムのアンサンブルによるリガンドベース活性予測精度の向上,
日本バイオインフォマティクス学会2019年年会 第八回生命医薬情報学連合会,
Sept. 2019.
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Hasic,
Takashi Ishida.
Predicting Chemical Reaction Routes with Artificial Intelligence-based Retrosynthesis,
Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology 2019 (IIBMP2019),
Sept. 2019.
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Rin Sato,
Takashi Ishida.
GCMQA: Graph convolutional neural network for model quality assessment,
Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology(IIBMP2019),
Sept. 2019.
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色川雅崇,
石田貴士.
深層学習を用いたタンパク質複合体予測構造に対するリランキングシステムの開発,
第58 回バイオ情報学(SIGBIO)研究会,
June 2019.
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牧垣秀一朗,
石田貴士.
配列類似性ネットワークに基づく高感度な遠縁タンパク質検索,
第 58 回バイオ情報学(SIGBIO)研究会,
June 2019.
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成井政人,
石田貴士,
牧垣秀一朗.
k最近傍法を用いた構造予測向け配列アラインメント生成手法の高速化,
情報処理学会 第 58 回バイオ情報学(SIGBIO)研究会,
June 2019.
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牧垣秀一朗,
石田貴士.
機械学習を用いたホモロジーモデリングのための配列アライメント手法,
第57 回バイオ情報学(SIGBIO)研究会,
Mar. 2019.
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賀来智博,
石田貴士.
深層学習を用いたスコアマトリクス推定,
第23回オープンバイオ研究会,
Mar. 2019.
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佐藤倫,
石田貴士.
Graph Convolution を用いたタンパク質予測立体構造の評価手法の開発,
情報処理学会第57回バイオ情報学研究会(SIGB IO),
Mar. 2019.
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種部俊孝,
石田貴士.
タンパク質ポケット構造情報を考慮したエンドツーエンド表現学習によるリガンド結合 予想,
情報処理学会第57回バイオ情報学研究会(SIGB IO),
Mar. 2019.
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