- 追加された行はこの色です。
- 削除された行はこの色です。
#author("2020-08-24T09:02:28+00:00","default:ohue","ohue")
#author("2024-01-08T23:19:02+09:00","default:ohue","ohue")
''[[トップページ>FrontPage]] | [[プロフィール]] | [[研究内容]] | [[研究成果]] | [[受賞]] | [[過去のニュース]] | [[研究メモ]] | [[その他]] | [[所属希望の方へ]] | [[English>English page]]''
*研究成果 [#oc86e27f]
-&ref(https://scholar.google.com/intl/en/scholar/images/1x/scholar_logo_64dp.png,nolink,zoom,100x16);
[[Google Scholar Citations:http://scholar.google.com/citations?user=nOv78xUAAAAJ&hl=en]]
-&ref(ORCID.png,nolink,zoom,16x16); ORCID [[0000-0002-0120-1643>https://orcid.org/0000-0002-0120-1643]]
-&ref(rmap.png,nolink,zoom,110x16); [[Researchmap>http://researchmap.jp/ohuem/]]
-&ref(http://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/img/tokyotech.png,nolink,zoom,16x16); [[T2R2 Tokyo Tech Research Repository:http://t2r2.star.titech.ac.jp/cgi-bin/publicationlist.cgi?q_rcn=CTT100518263&viewstyle=CiteStyle&author_name_style_id_ja=lnfn&author_name_style_id_en=Fn+LN&viewlang=1&group_by=Year:DESC&order_by=Month:DESC,Title:ASC:ja&displayed_values=%25AuthorName%25,%25Title%25,%25BookTitle%25,%25VolumeNumberPage%25,%25ConferenceName%25,%25YearMonthAbbrev%25]]
-&ref(http://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/img/tokyotech.png,nolink,zoom,16x16); [[T2R2 Tokyo Tech Research Repository>https://t2r2.star.titech.ac.jp/cgi-bin/researcherpublicationlist.cgi?q_researcher_content_number=CTT100518263]]
--------------
''Contents''
-[[プレプリント（under review）>#o2ca7968]]
-[[査読付き学術論文誌>#t93bc7d8]]
-[[査読付き国際会議（フルペーパー，口頭発表）>#bf719595]]
-[[解説>#a6827939]]
-[[著書>#h670fc0d]]
-[[招待講演>#t87770ab]]
-[[国際会議>#j75e058c]]
-[[研究報告>#df430b8a]]
-[[国内会議（査読無）>#le003357]]
-[[特許>#yf335418]]
-[[報道>#p15ad4e7]]
-[[記事>#sb54ad5f]]
-[[その他>#t2ae105d]]
-[[研究以外の講演>#t2ae105d]]
-[[競争的研究資金>#h43fd246]]
-[[その他の研究資金>#sonotashikin]]
-[[学位論文>#hd605012]]
***プレプリント（under review） [#o2ca7968]
-Wenxing Hu, ''Masahito Ohue'': SpatialPPI: three-dimensional space protein-protein interaction prediction with AlphaFold Multimer, bioRxiv preprint, 2023.12.14.571766, 2023. doi: 10.1101/2023.12.14.571766
**査読付き学術論文誌 [#t93bc7d8]
-Guillaume Launay†, ''Masahito Ohue''†*, Julia Prieto Santero, Yuri Matsuzaki, Cécile Hilpert, Nobuyuki Uchikoga, Takanori Hayashi, Juliette Martin*: Rescoring ensembles of protein-protein docking poses using consensus approaches. (submitted) ('''bioRxiv''', 2020.04.24.059469, 2020.) doi:10.1101/2020.04.24.059469
-Midori Arai, Yoshinori Makita, Shun Saito, Shiina Suzuki, Yuki Narushima, Nanoha Izawa, Yuki Tanaka, Kairi Furui, ''Masahito Ohue'', Masami Ishibashi: The Indole Rocaglamide Induces S and G2/M Phase Cell Cycle Arrest in Small Cell Lung Cancer Cells Through ASCL1 Translation Inhibition. '''SSRN preprint'''. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4493242
**査読付き学術論文誌 [#t93bc7d8s]
-Takafumi Ueki, ''Masahito Ohue'': Antibody Complementarity-Determining Region Design using AlphaFold2 and DDG Predictor, '''The Journal of Supercomputing'''. (in press)
-Toshiki Ochiai, Tensei Inukai, Manato Akiyama, Kairi Furui, ''Masahito Ohue'', Nobuaki Matsumori, Shinsuke Inuki, Motonari Uesugi, Toshiaki Sunazuka, Kazuya Kikuchi, Hideaki Kakeya, Yasubumi Sakakibara: Variational autoencoder-based chemical latent space for large molecular structures with 3D complexity, '''Communications Chemistry''', 6: 249, 2023. doi: 10.1038/s42004-023-01054-6 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1038/s42004-023-01054-6]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37973971/]] | [[GitHub>https://github.com/toshikiochiai/NPVAE]] ]
-''Masahito Ohue'': MEGADOCK-on-Colab: an easy-to-use protein-protein docking tool on Google Colaboratory, '''BMC Research Notes''', 16(1): 229, 2023. doi: 10.1186/s13104-023-06505-w &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1186/s13104-023-06505-w]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37737185/]] | [[GitHub>https://github.com/ohuelab/MEGADOCK-on-Colab]] ]
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'': Design of cyclic peptides targeting protein–protein interactions using AlphaFold, '''International Journal of Molecular Sciences''', 24(17): 13257, 2023. doi: 10.3390/ijms241713257 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://www.mdpi.com/1422-0067/24/17/13257]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37686057/]] | [[GitHub>https://github.com/ohuelab/ColabFold-cycpep-dock]] ]
-''Masahito Ohue'', Yuki Kojima, Takatsugu Kosugi: Generating potential protein-protein interaction inhibitor molecules based on physicochemical properties, '''Molecules''', 28(15): 5652, 2023. doi: 10.3390/molecules28155652 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://www.mdpi.com/1420-3049/28/15/5652/htm]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37570623/]] | [[GitHub>https://github.com/ohuelab/iPPI-REINVENT]] ]
-Jessica Andreani, Brain Jiménez-García, ''Masahito Ohue'': Web Tools for Modeling and Analysis of Biomolecular Interactions Volume II, '''Frontiers in Molecular Biosciences''', 10: 1190855, 2023. doi: 10.3389/fmolb.2023.1190855&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmolb.2023.1190855/full]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37363399/]] ]
-Jianan Li, Keisuke Yanagisawa, Masatake Sugita, Takuya Fujie, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: CycPeptMPDB: A Comprehensive Database of Membrane Permeability of Cyclic Peptides, '''Journal of Chemical Information and Modeling''', 63(7): 2240-2250, 2023. doi: 10.1021/acs.jcim.2c01573 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01573]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36930969/]] | [[Database>http://cycpeptmpdb.com/]] ]
-Masatake Sugita, Takuya Fujie, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Lipid composition is critical for accurate membrane permeability prediction of cyclic peptides by molecular dynamics simulations, '''Journal of Chemical Information and Modeling''', 62(18): 4549-4560, 2022. doi: 10.1021/acs.jcim.2c00931 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00931]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36053061/]] ]
-Keisuke Yanagisawa, Rikuto Kubota, Yasushi Yoshikawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Effective Protein-Ligand Docking Strategy via Fragment Reuse and a Proof-of-Concept Implementation, '''ACS Omega''', 7(34): 30265-30274, 2022. doi: 10.1021/acsomega.2c03470 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1021/acsomega.2c03470]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36061673/]] | [[GitHub>https://github.com/akiyamalab/restretto]] ]
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'': Solubility-aware protein binding peptide design using AlphaFold, '''Biomedicines''', 10(7): 1626, 2022. doi: 10.3390/biomedicines10071626 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.3390/biomedicines10071626]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35884931/]] | [[bioRxiv>https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.05.14.491955]] | [[GitHub>https://github.com/ohuelab/Solubility_AfDesign]] ]
-Jessica Andreani, ''Masahito Ohue'', Brian Jiménez-García: Web Tools for Modeling and Analysis of Biomolecular Interactions, '''Frontiers in Molecular Biosciences, 9:875859''', 2022. doi: 10.3389/fmolb.2022.875859&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmolb.2022.875859/full]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35480880/]] ]
-Jianan Li, Keisuke Yanagisawa, Yasushi Yoshikawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Plasma protein binding prediction focusing on residue-level features and circularity of cyclic peptides by deep learning, '''Bioinformatics''', 38(4): 1110-1117, 2022. doi: 10.1093/bioinformatics/btab726&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab726]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34849593/]] | [[GitHub>https://github.com/akiyamalab/CycPeptPPB]] ]
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'': Quantitative estimate index for early-stage screening of compounds targeting protein-protein interactions, '''International Journal of Molecular Sciences''', 22(20): 10925, 2021. doi: 10.3390/ijms222010925 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://www.mdpi.com/1422-0067/22/20/10925]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34681589/]] | [[GitHub>https://github.com/ohuelab/QEPPI]] ]
-Kazuki Takabatake, Kazuki Izawa, Motohiro Akikawa, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Improved large-scale homology search by two-step seed search using multiple reduced amino acid alphabets, '''Genes''', 12: 1455, 2021. doi:10.3390/genes12091455 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.3390/genes12091455]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34573438/]] | [[GitHub>https://github.com/akiyamalab/TSSS]] ]
-Masatake Sugita, Satoshi Sugiyama, Takuya Fujie, Yasushi Yoshikawa, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Large-scale membrane permeability prediction of cyclic peptides crossing a lipid bilayer based on enhanced sampling molecular dynamics simulations.
'''Journal of Chemical Information and Modeling'''. 61(7): 3681-3695, 2021. doi:10.1021/acs.jcim.1c00380 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00380]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34236179/]] ]
-Kazuki Izawa, Kazuko Okamoto-Shibayama, Daichi Kita, Sachiyo Tomita, Atsushi Saito, Takashi Ishida, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama, Kazuyuki Ishihara: Taxonomic and gene category analyses of subgingival plaques from a group of Japanese individuals with and without periodontitis. '''International Journal of Molecular Sciences''', 22(10): 5298, 2021. doi:10.3390/ijms22105298
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[bioRxiv>https://doi.org/10.1101/2020.04.24.059469]] ]
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.3390/ijms22105298]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34069916/]] ]
-Sho Ito, Akinobu Senoo, Satoru Nagatoishi, ''Masahito Ohue'', Masaki Yamamoto, Kouhei Tsumoto, Naoki Wakui: Structural basis for binding mechanism of human serum albumin complexed with cyclic peptide dalbavancin. '''Journal of Medicinal Chemistry''', 63(22): 14045–14053, 2020. doi:10.1021/acs.jmedchem.0c01578 ('''bioRxiv''', 2020.09.09.287375, 2020. doi:10.1101/2020.09.09.287375)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c01578]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33183011/]] | [[bioRxiv>https://doi.org/10.1101/2020.09.09.287375]] ]
-Guillaume Launay†, ''Masahito Ohue''†*, Julia Prieto Santero, Yuri Matsuzaki, Cécile Hilpert, Nobuyuki Uchikoga, Takanori Hayashi, Juliette Martin*: Evaluation of CONSRANK-like scoring functions for rescoring ensembles of protein-protein docking poses. '''Frontiers in Molecular Biosciences''', 7:559005, 2020. doi:10.3389/fmolb.2020.559005 ('''bioRxiv''', 2020.04.24.059469, 2020. doi:10.1101/2020.04.24.059469)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmolb.2020.559005/]] | [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33195406/]] | [[bioRxiv>https://doi.org/10.1101/2020.04.24.059469]] ]
-Kento Aoyama, Masanori Kakuta, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Development of computational pipeline software for genome/exome analysis on the K computer, '''Supercomputing Frontiers and Innovations''', 7(1):37-54, 2020. doi:10.14529/jsfi200102
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>http://doi.org/10.14529/jsfi200102]] ]
-Shumpei Matsuno, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Multidomain protein structure prediction using information about residues interacting on multimeric protein interfaces, '''Biophysics and Physicobiology''', 17: 2-13, 2020. doi:10.2142/biophysico.BSJ-2019050
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32509489/]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.2142/biophysico.BSJ-2019050]] ]
-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 D. 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: 19585, 2019. doi:10.1038/s41598-019-55069-y
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31863054]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1038/s41598-019-55069-y]] ]
-''Masahito Ohue'', Shogo D. Suzuki, Yutaka Akiyama: Learning-to-rank technique based on ignoring meaningless ranking orders between compounds, '''Journal of Molecular Graphics and Modelling''', 92:192-200, 2019. doi: 10.1016/j.jmgm.2019.07.009
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31377536]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1016/j.jmgm.2019.07.009]] | [[github>https://github.com/akiyamalab/SPDRank]] ]
-Tomohiro Ban, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: NRLMFβ: Beta-distribution-rescored Neighborhood Regularized Logistic Matrix Factorization for Improving Performance of Drug–Target Interaction Prediction, '''Biochemistry and Biophysics Reports''', 18:100615, 2019. doi: 10.1016/j.bbrep.2019.01.008
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30793050]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1016/j.bbrep.2019.01.008]] ]
-Masahiro Mochizuki, Shogo D. Suzuki, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: QEX: Target-specific druglikeness filter enhances ligand-based virtual screening, '''Molecular Diversity''', 23(1): 11–18, 2019. doi: 10.1007/s11030-018-9842-3
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29971617]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1007/s11030-018-9842-3]] ]
-Koki Yamamoto, Yasushi Yoshikawa, ''Masahito Ohue'', Shinsuke Inuki, Hiroaki Ohno, Shinya Oishi: Synthesis of Triazolo- and Oxadiazolo-piperazines by Gold(I)-Catalyzed Domino Cyclization: Application to the Design of a MAP Kinase Inhibitor, '''Organic Letters''', 21(2): 373-377, 2019. doi: 10.1021/acs.orglett.8b03500
&br;
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30596417]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1021/acs.orglett.8b03500]] ]
-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''', 19(Suppl 19): 527, 2018. doi: 10.1186/s12859-018-2529-z
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30598072]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1186/s12859-018-2529-z]] ]
-Daisuke Kami, Tomoya Kitani, Akihiro Nakamura, Naoki Wakui, Rena Mizutani, ''Masahito Ohue'', Fuyuki Kametani, Nobuyoshi Akimitsu, Satoshi Gojo: The DEAD-box RNA-binding protein DDX6 regulates parental RNA decay for cellular reprogramming to pluripotency, '''PLoS ONE''', 13(10): e0203708, 2018. doi: 10.1371/journal.pone.0203708
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30273347]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1371/journal.pone.0203708]] ]
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Rikuto Kubota, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Optimization of memory use of fragment extension-based protein-ligand docking with an original fast minimum cost flow algorithm, '''Computational Biology and Chemistry''', ''74'': 399-406, 2018. doi: 10.1016/j.compbiolchem.2018.03.013 (In Proc. APBC2018)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29628156]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2018.03.013]] | [[slide>https://www.dropbox.com/s/c3bktwvfzh6qkpl/APBC2018_yanagisawa.pdf?dl=1]] ]
-Takanori Hayashi, Yuri Matsuzaki, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue''*, Yutaka Akiyama*: MEGADOCK-Web: an integrated database of high-throughput structure-based protein-protein interaction predictions, '''BMC Bioinformatics''', ''19''(Suppl 4): 62, 2018. doi: 10.1186/s12859-018-2073-x (In Proc. APBC2018)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29745830]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1186/s12859-018-2073-x]] | [[slide>https://www.dropbox.com/s/r4dzfi3s78j3t6g/MEGADOCK-Web-slide.pdf?dl=1]] ]
-Tomohiro Ban, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Multiple grid arrangement improves ligand docking with unknown binding sites: Application to the inverse docking problem, '''Computational Biology and Chemistry''', ''73'': 139-146, 2018. doi: 10.1016/j.compbiolchem.2018.02.008
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29482137]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2018.02.008]] ]
-Shogo D. 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''', ''23''(2): 205-212, 2018. doi: 10.1007/s10015-017-0416-8
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://doi.org/10.1007/s10015-017-0416-8]] ]
-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 simulation approach, '''Journal of Molecular Graphics and Modelling''', ''79'': 166-174, 2018. doi: 10.1016/j.jmgm.2017.11.011
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29197725]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1016/j.jmgm.2017.11.011]] ]
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: Spresso: An ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition, '''Bioinformatics''', ''33''(23): 3836-3843, 2017. doi: 10.1093/bioinformatics/btx178
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28369284]] | [[Journal Website>https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx178]] ]
-Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Rigid-docking approaches to explore protein-protein interaction space, '''Advances in Biochemical Engineering/Biotechnology (Network Biology)''', ''160'': 33-55, 2017. doi: 10.1007/10_2016_41
&br;
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27830312]] | [[Journal Website>http://link.springer.com/chapter/10.1007/10_2016_41]] ]
-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''', the volume on Protein Function Prediction, ''1611'': 15-25, 2017. doi: 10.1007/978-1-4939-7015-5_2
&br;
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28451968]] | [[Journal Website>https://link.springer.com/protocol/10.1007/978-1-4939-7015-5_2]] ]
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Specificity of broad protein interaction surfaces for proteins with multiple binding partners, '''Biophysics and Physicobiology''', ''13'': 105-115, 2016. doi: 10.2142/biophysico.13.0_105
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27924264]] | [[Journal Website>https://www.jstage.jst.go.jp/article/biophysico/13/0/13_105/_article]] ]
-Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama:
Protein-Protein Docking on Hardware Accelerators: Comparison of GPU and MIC Architectures,
'''BMC Systems Biology''', ''9''(Suppl 1): S6, 2015. doi: 10.1186/1752-0509-9-S1-S6 (In Proc. APBC2015)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25707855]] | [[Journal Website>http://www.biomedcentral.com/1752-0509/9/S1/S6]] | [[slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/apbc2015.pdf]] ]
-''Masahito Ohue''†, Takehiro Shimoda†, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: MEGADOCK 4.0: an ultra-high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers, '''Bioinformatics''', ''30''(22): 3281-3283, 2014. doi: 10.1093/bioinformatics/btu532
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25100686]] | [[Journal Website>http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu532]] ]
-''Masahito Ohue''†, Yuri Matsuzaki†, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structure data, '''Protein and Peptide Letters''', ''21''(8): 766-778, 2014. doi: 10.2174/09298665113209990050
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23855673]] | [[Journal Website>http://eurekaselect.com/112757]] ]
-Yuri Matsuzaki†, ''Masahito Ohue''†, Nobuyuki Uchikoga, Yutaka Akiyama: Protein-protein interaction network prediction by using rigid-body docking tools: application to bacterial chemotaxis, '''Protein and Peptide Letters''', ''21''(8): 790-798, 2014. doi: 10.2174/09298665113209990066
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23855669]] | [[Journal Website>http://eurekaselect.com/112775]] ]
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: Highly Precise Protein-Protein Interaction Prediction Based on Consensus Between Template-Based and '''de Novo''' Docking Methods, '''BMC Proceedings''', ''7''(Suppl 7): S6, 2013. doi: 10.1186/1753-6561-7-S7-S6
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24564962]] | [[Journal Website>http://www.biomedcentral.com/1753-6561/7/S7/S6]] ]
-Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, ''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Toshiyuki Sato, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: MEGADOCK 3.0: A high-performance protein-protein interaction prediction software using hybrid parallel computing for petascale supercomputing environments, '''Source Code for Biology and Medicine''', ''8''(1): 18, 2013. doi: 10.1186/1751-0473-8-18
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24004986]] | [[Journal Website>http://www.scfbm.org/content/8/1/18/]] ]
-中嶋悠介, ''大上雅史'', 越野亮: 配列情報に基づくタンパク質間相互作用予測の構造情報付加による高精度化, '''FIT2013 第12回情報科学技術フォーラム講演論文集''', 第2分冊(RG-001): 63-68, 2013.
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Download>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/paper/fit2013nakashima.pdf]] ] * 本論文は一般社団法人 電子情報通信学会および一般社団法人 情報処理学会の著作権規程に基いて公開しているものです．
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama: Re-docking scheme for generating near-native protein complexes by assembling residue interaction fingerprints, '''PLoS ONE''', ''8''(7): e69365, 2013. doi: 10.1371/journal.pone.0069365
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23874954]] | [[Journal Website>http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0069365]] ]
-Sarel J. Fleishman, Timothy A. Whitehead, Eva-Maria Strauch, Jacob E. Corn, Sanbo Qin, Huan-Xiang Zhou, Julie C. Mitchell,
Omar N. A. Demerdash, Mayuko Takeda-Shitaka, Genki Terashi, Iain H. Moal, Xiaofan Li, Paul A. Bates, Martin Zacharias,
Hahnbeom Park, Jun-su Ko, Hasup Lee, Chaok Seok, Thomas Bourquard, Julie Bernauer, Anne Poupon,
Jerome Aze, Seren Soner, Sefik Kerem Oval., Pemra Ozbek, Nir Ben Tal, Turkan Haliloglu, Howook Hwang, Thom Vreven,
Brian G. Pierce, Zhiping Weng, Laura Perez-Cano, Carles Pons, Juan Fernandez-Recio, Fan Jiang, Feng Yang, Xinqi Gong,
Libin Cao, Xianjin Xu, Bin Liu, Panwen Wang, Chunhua Li, Cunxin Wang, Charles H. Robert, Mainak Guharoy,
Shiyong Liu, Yangyu Huang, Lin Li, Dachuan Guo, Ying Chen, Yi Xiao, Nir London, Zohar Itzhaki,
Ora Schueler-Furman, Yuval Inbar, Vladimir Patapov, Mati Cohen, Gideon Schreiber, Yuko Tsuchiya, Eiji Kanamori,
Daron M. Standley, Haruki Nakamura, Kengo Kinoshita, Camden M. Driggers, Robert G. Hall, Jessica L. Morgan,
Victor L. Hsu, Jian Zhan, Yuedong Yang, Yaoqi Zhou, Panagiotis L. Kastritis, Alexandre M. J. J. Bonvin, Weiyi Zhang,
Carlos J. Camacho, Krishna P. Kilambi, Aroop Sircar, Jeffrey J. Gray, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga,
Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama, Raed Khashan, Stephen Bush, Denis Fouches,
Alexander Tropsha, Juan Esquivel-Rodriguez, Daisuke Kihara,
P. Benjamin Stranges, Ron Jacak, Brian Kuhlman, Sheng-You Huang, Xiaoqin Zou, Shoshana J. Wodak,
Joel Janin and David Baker: Community-Wide Assessment of Protein-Interface Modeling Suggests Improvements to Design Methodology,
'''Journal of Molecular Biology''', ''414''(2): 289-302, 2011. doi: 10.1016/j.jmb.2011.09.031
&br;
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22001016]] | [[Journal Website>http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022283611010552]] ]
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama: Docking-calculation-based Method for Predicting Protein-RNA Interactions,
'''Genome Informatics''', ''25''(1): 25-39, 2011. doi: 10.11234/gi.25.25
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[PubMed>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22230937]] | [[Journal Website>https://www.jstage.jst.go.jp/article/gi/25/1/25_1_25/_article]] ]
-''大上雅史'', 松崎由理, 松��裕介, 佐藤智之, 秋山泰: MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用, '''情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用''', ''3''(3): 91-106, 2010.
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Journal Website>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=70731&item_no=1&page_id=13&block_id=8]] ]
(† equal contribution)
**査読付き国際会議（フルペーパー，口頭発表）[#bf719595]
-''Masahito Ohue'', Kento Aoyama, Yutaka Akiyama: High-performance cloud computing for exhaustive protein-protein docking, In '''Proceedings of The 26th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’20), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications'''. (accepted)
-Kusuri Murakumo, Naruki Yoshikawa, Kentaro Rikimaru, Shogo Nakamura, Kairi Furui, Takamasa Suzuki, Hiroyuki Yamasaki, Yuki Nishigaya, Yuzo Takagi, ''Masahito Ohue'': LLM Drug Discovery Challenge: A Contest as a Feasibility Study on the Utilization of Large Language Models in Medicinal Chemistry, In '''Proceedings of AI for Accelerated Materials Design (AI4Mat) NeurIPS 2023 Workshop''', 8 pages, 2023. &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[OpenReview.net>https://openreview.net/forum?id=kjUylvko18]] ]
-Apakorn Kengkanna, ''Masahito Ohue'': Enhancing Model Learning and Interpretation Using Multiple Molecular Graph Representations for Compound Property and Activity Prediction, In '''Proceedings of The 20th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2023)''', 8 pages, 2023. doi: 10.1109/CIBCB56990.2023.10264879 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[IEEE Xplore>https://doi.org/10.1109/CIBCB56990.2023.10264879]] | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/2304.06253]] | [[Download>https://www.li.c.titech.ac.jp/paper/Kengkanna-CIBCB2023.pdf]]* | [[Presentation Video>https://youtu.be/M9V6q70njT4]] ] * © 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
-Takafumi Ueki, ''Masahito Ohue'': Antibody Complementarity-Determining Region Sequence Design using AlphaFold2 and Binding Affinity Prediction Model, In '''Proceedings of The 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23)'''. (accepted)&br;
[ IEEE Xplore | [[bioRxiv>https://doi.org/10.1101/2023.06.02.543382]] ]
-Kairi Furui, ''Masahito Ohue'': Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large-Scale Relative Free Energy Perturbation, In '''Proceedings of The 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23)'''. (accepted)&br;
[ IEEE Xplore | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/2304.04713]] ]
-Kairi Furui, ''Masahito Ohue'': Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain. In '''Proceedings of The 19th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2022)''', 7 pages, 2022. &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[IEEE Xplore>https://doi.org/10.1109/CIBCB55180.2022.9863032]] | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/2205.02169]] | [[Download>https://www.li.c.titech.ac.jp/paper/Furui-CIBCB2022.pdf]]* | [[Presentation Video>https://www.youtube.com/watch?v=1YOKpftT6N8]] ] * © 2022 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
-Shunya Sugita, ''Masahito Ohue'': Drug-target affinity prediction using applicability domain based on data density. In '''Proceedings of The 18th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2021)''', 6 pages, 2021. doi:10.1109/CIBCB49929.2021.9562808
&br;
[ Springer ]
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[IEEE Xplore>https://doi.org/10.1109/CIBCB49929.2021.9562808]] | [[ChemRxiv>https://doi.org/10.26434/chemrxiv.14498688.v1]] | [[Download>https://www.li.c.titech.ac.jp/paper/Sugita-CIBCB2021.pdf]]* | [[Presentation Video>https://www.youtube.com/watch?v=RVpCAdlyL-M]] ] * © 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'': Quantitative estimate of protein-protein interaction targeting drug-likeness. In '''Proceedings of The 18th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2021)''', 8 pages, 2021. doi:10.1109/CIBCB49929.2021.9562931
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[IEEE Xplore>https://doi.org/10.1109/CIBCB49929.2021.9562931]] | [[ChemRxiv>https://doi.org/10.26434/chemrxiv.14489769.v1]] | [[Download>https://www.li.c.titech.ac.jp/paper/Kosugi-CIBCB2021.pdf]]* | [[Presentation Video>https://www.youtube.com/watch?v=NW8CMH15CJo]] ] * © 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
-''Masahito Ohue'': Re-ranking of computational protein–peptide docking solutions with amino acid profiles of rigid-body docking results, In '''Proceedings of The 21st International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP'20), Advances in Computer Vision and Computational Biology'''. (accepted) ('''bioRxiv''', 2020.05.12.092007, 2020. doi:10.1101/2020.05.12.092007)
-''Masahito Ohue'', Kento Aoyama, Yutaka Akiyama: High-performance cloud computing for exhaustive protein-protein docking, In '''Proceedings of The 26th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’20), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications''', '''Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications''', 737-746, 2021. doi:10.1007/978-3-030-69984-0_53
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ Springer | [[bioRxiv>https://doi.org/10.1101/2020.05.12.092007]] ]
[ [[Springer>https://doi.org/10.1007/978-3-030-69984-0_53]] | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/2006.08905]] ]
-Kazuki Takabatake, Kazuki Izawa, Motohiro Akikawa, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. Improved Homology Search for Metagenomic Analysis by Two-Step Seed Search with Reduced Amino Acid Alphabets, '''The 10th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Science (ICBBS2021)''', 2021/10/29-31.
-''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: MEGADOCK-GUI: a GUI-based complete cross-docking tool for exploring protein-protein interactions, In '''Proceedings of The 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications'''. (accepted)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ Springer | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/2105.03617]] ]
-''Masahito Ohue'', Hiroki Watanabe, Yutaka Akiyama: MEGADOCK-Web-Mito: human mitochondrial protein-protein interaction prediction database, In '''Proceedings of The 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications'''. (accepted)
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ Springer | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/2105.00445]] ]
-''Masahito Ohue'': Re-ranking of computational protein–peptide docking solutions with amino acid profiles of rigid-body docking results, In '''Proceedings of The 21st International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP'20), Advances in Computer Vision and Computational Biology''', 749-758, 2021. doi:10.1007/978-3-030-71051-4_58
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Springer>https://doi.org/10.1007/978-3-030-71051-4_58]] | [[bioRxiv>https://doi.org/10.1101/2020.05.12.092007]] ]
-Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Multiple HPC environments-aware container image configuration workflow for large-scale all-to-all protein-protein docking calculations, In ''' Proceedings of the 6th Asian Conference on Supercomputing Frontiers (SCFA2020), Lecture Notes in Computer Science''', ''12082'', 23-39, 2020. doi:10.1007/978-3-030-48842-0_2
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Springer>https://doi.org/10.1007/978-3-030-48842-0_2]] ]
- Keren Jiang, Di Zhang, Tsubasa Iino, Risa Kimura, Tatsuo Nakajima, Kana Shimizu, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: A playful tool for predicting protein-protein docking, In '''Proceedings of the 18th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia (MUM 2019)''', Article No. 40, 5 pages, 2019.
&br;
[ [[ACM Digital Library>https://doi.org/10.1145/3365610.3368409]] ]
-''Masahito Ohue'', Marina Yamasawa, Kazuki Izawa, Yutaka Akiyama: Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU and MEGAN, In '''Proceedings of the 19th annual IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (IEEE BIBE 2019)''', 152-156, 2019. doi: 10.1109/BIBE.2019.00035 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Download>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/paper/BIBE2019-Ohue.pdf]]* | [[IEEE Xplore>https://doi.org/10.1109/BIBE.2019.00035]] | [[Slide>https://www.slideshare.net/tonets/parallelized-pipeline-for-whole-genome-shotgun-metagenomics-with-ghostzgpu-and-megan/tonets/parallelized-pipeline-for-whole-genome-shotgun-metagenomics-with-ghostzgpu-and-megan]] ]
*2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
-''Masahito Ohue'', Ryota Ii, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama: Molecular activity prediction using graph convolutional deep neural network considering distance on a molecular graph, In '''Proceedings of the 2019 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'19)''', 122-128, Las Vegas, NV, USA, July 29, 2019. &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Paper>https://csce.ucmss.com/cr/books/2019/LFS/CSREA2019/PDP3528.pdf]] | [[arXiv>http://arxiv.org/abs/1907.01103]] | [[Slide>https://www.slideshare.net/tonets/pdpta19ohue/]] ]
-Kento Aoyama, Yuki Yamamoto, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Performance evaluation of MEGADOCK protein-protein interaction prediction system implemented with distributed containers on a cloud computing environment, In '''Proceedings of the 2019 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'19)''', 175-181, Las Vegas, NV, USA, July 29, 2019. &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Paper>https://csce.ucmss.com/cr/books/2019/LFS/CSREA2019/PDP3540.pdf]] | Slide ]
-Tomohiro Ban, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: 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)''', 8 pages, Orlando, FL, USA, October 19-21, 2017. doi: 10.1109/ICCABS.2017.8114299 &br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Download>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/paper/Ban-IEEE-ICCABS2017.pdf]]* | [[IEEE Xplore>https://doi.org/10.1109/ICCABS.2017.8114299]] | Slide ]
*2017 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
-''Masahito Ohue'', Takuro Yamazaki, Tomohiro Ban, Yutaka Akiyama: Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a Chemogenomics Approach, In '''Proceedings of the Thirteenth International Conference On Intelligent Computing (ICIC2017)''' (Lecture Notes in Computer Science), ''10362'', 549-558, Liverpool,UK August 7-10, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-63312-1_48
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Springer>https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-63312-1_48]] | [[arXiv>https://arxiv.org/abs/1705.01667]] | [[Slide>https://www.slideshare.net/tonets/icic2017]] ]
-Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: Learning-to-rank based compound virtual screening by using pairwise kernel with multiple heterogeneous experimental data, In '''Proceedings of 22nd International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 22nd 2017)''', 114-119, 2017. &br;
[ Paper | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/arob2017.pdf]] ]
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition, In '''Proceedings of The 27th International Conference on Genome Informatics (GIW 2016)''', 2016.&br;
[ Paper | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/spresso/attachment/spresso_introduction.pdf]] ]
-Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Shuji Suzuki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: MEGADOCK-GPU: Acceleration of Protein-Protein Docking Calculation on GPUs, In '''Proceedings of the ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine 2013 (ACM-BCB 2013)''', '''2nd International Workshop on Parallel and Cloud-based Bioinformatics and Biomedicine (ParBio2013)''', 884-890, 2013. doi: 10.1145/2506583.2506693
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Download>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/paper/Shimoda-ACM-BCB2013.pdf]]* | [[ACM Digital Library>http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2506693]] | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/acmbcb2013.pdf]] ]
*ACM, 2013. This is the author's version of the work. It is posted here by permission of ACM for your personal use. Not for redistribution. The definitive version was published in BCB'13,
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: Highly Precise Protein-Protein Interaction Prediction Based on Consensus Between Template-Based and '''de Novo''' Docking Methods, In '''Proceedings of Great Lakes Bioinformatics Conference 2013 (GLBIO2013)''', 100-109, 2013.
&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Downloadr>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/paper/glbio2013.pdf]] | [[slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/glbio2013.pdf]] ]
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: Improvement of the Protein-Protein Docking Prediction by Introducing a Simple Hydrophobic Interaction Model: an Application to Interaction Pathway Analysis, In '''Proceedings of The 7th IAPR International Conference on Pattern Recognition in Bioinformatics (PRIB2012), Lecture Notes in Bioinformatics''', ''7632'':178-187, Springer Heidelberg, 2012. doi: 10.1007/978-3-642-34123-6_16&br;
&ref(OA.png,left,nolink,around);
[ [[Springer>http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-34123-6_16]] | [[slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/prib2012.pdf]] | [[Streaming(e-Bio)>http://dna02.bio.kyutech.ac.jp/e-bio/lectures/detail/123]] ]
**解説 [#a6827939]
-''大上雅史'': AlphaFoldによる高精度なタンパク質立体構造予測と創薬への応用, PHARM STAGE, 23: 8, 24-28, 2023. &br;
[ [[技術情報協会>https://www.gijutu.co.jp/doc/magazine/p_2023_11.htm#tokusyu2]] ]
-''大上雅史'', AlphaFoldによるタンパク質立体構造予測（実践編）, 生物工学会誌 2023年8月号, 101(8): 443-446, 2023. doi: 10.34565/seibutsukogaku.101.8_443 &br;
[ [[日本生物工学会>https://www.jstage.jst.go.jp/article/seibutsukogaku/101/8/101_101.8_443/_article/-char/ja/]] ]
-''大上雅史'', AIによって変わる生命科学, 現代化学 2023年8月号, 28-30, 東京化学同人, 2023. &br;
[ [[東京化学同人>https://www.tkd-pbl.com/book/b10032144.html]] ]
-''大上雅史'': PPI（タンパク質間相互作用）を標的とするドラッグデザイン, タンパク質の構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例, 402-410, 技術情報協会, 2023.&br;
[ [[技術情報協会>https://www.gijutu.co.jp/doc/b_2206.htm]] ]
-''大上雅史'': 中分子ペプチド創薬のインフォマティクス, 実験医学, 2023年1月号, 41(1): 20-26, 羊土社, 2023. doi: 10.18958/7173-00001-0000342-00 &br;
[ [[羊土社>https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/articles/index.html?ci=34200]] ]
-''大上雅史'': AlphaFold2の登場と創薬への影響, 革新的AI創薬〜医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像〜, 株式会社エヌ・ティー・エス, pp. 165-174, 2022. &br;
[ [[エヌ・ティー・エス>http://www.nts-book.co.jp/item/detail/summary/bio/20220700_267.html]] ]
-''大上雅史'': AlphaFoldのタンパク質立体構造予測の性能, 実験医学, 2022年2月号, Vol.40, No.2, pp. 427-430, 2022/1/20. doi: 10.18958/6977-00002-0000038-00 &br;
[ [[羊土社>https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/contents/?doibc=6977-00002-0000038-00]] ]
-''大上雅史'': AlphaFold利用のすすめ, 実験医学, 2022年2月号, Vol.40, No.2, pp. 433-438, 2022/1/20. doi: 10.18958/6977-00002-0000040-00 &br;
[ [[羊土社>https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/contents/?doibc=6977-00002-0000040-00]] ]
-''大上雅史'': 構造情報に基づくタンパク質間相互作用の計算予測, ファインケミカル, 2020年10月号, Vol.49, No.10, pp. 25-31, シーエムシー出版, 2020. &br;
[ [[シーエムシー出版>https://www.cmcbooks.co.jp/products/list.php?category_id=51]] ]
-秋山泰, ''大上雅史'', 吉川寧, 和久井直樹: 中分子創薬に適した特性を有する環状ペプチドのインシリコ設計, 木曽良明監修「ペプチド創薬の最前線」, シーエムシー出版, 2019/5/14. &br;
[ [[シーエムシー出版>https://www.cmcbooks.co.jp/products/detail.php?product_id=5619]] ]
-''大上雅史'', 林孝紀, 秋山泰: タンパク質間相互作用と複合体構造の予測結果を検索できるウェブサイト「MEGADOCK-Web」, 実験医学, 2019年6月号, Vol.37, No.9, pp. 1469-1474, 2019/5/20. &br;
[ [[羊土社>https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/book/9784758125208]] ]
**著書 [#h670fc0d]
-「ペプチド創薬の最前線」, 木曽良明監修, シーエムシー出版, 2019/5/14. （分担執筆: 秋山泰, ''大上雅史'', 吉川寧, 和久井直樹: 第8章 中分子創薬に適した特性を有する環状ペプチドのインシリコ設計, pp. 70-78）
--https://www.cmcbooks.co.jp/products/detail.php?product_id=5619
-「学振申請書の書き方とコツ 改訂第２版 DC/PD獲得を目指す若者へ」，''大上雅史''，講談社，2021/3．
--https://www.kspub.co.jp/book/detail/5231074.html
-「これだけ！生化学 第２版」，生化学若い研究者の会著，稲垣賢二監修．秀和システム，2021/2．（分担執筆，第８章）
--https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798064109.html
-「学振申請書の書き方とコツ DC/PD獲得を目指す若者へ」，''大上雅史''，講談社，2016/4．
--https://www.kspub.co.jp/book/detail/1531604.html
-「これだけ！生化学」，生化学若い研究者の会著，稲垣賢二監修．秀和システム，2014/12．（分担執筆，第８章）
--https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798042268.html
**招待講演 [#t87770ab]
-''Masahito Ohue'': "Supercomputing-based exhaustive protein-protein interaction prediction with MEGADOCK", '''The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design''', Chennai, India, Mar 6, 2020.
-''Masahito Ohue'': "High Performance Computing Drug Discovery - Toward Targeting Protein-Protein Interactions", '''Advances in Neuroinformatics 2018 (AINI2018)''', Riken Wako Campus, Wako, Japan, Dec 11-12, 2018. [[doi: 10.14931/aini2018.osii.3>http://doi.org/10.14931/aini2018.osii.3]]
-''Masahito Ohue'': "Prediction of Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database", '''Asia Hub e-Drug Discovery Symposium (AHeDD2018)''', Korean Institute of Science and Technology Gangneung, Gangneung, Republic of Korea, Sep 26-29, 2018.
-''Masahito Ohue'': "Supercomputing-based exhaustive protein-protein interaction prediction and its open database", The 56th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan, 1YB0915, 2018/9/15. （招待講演）
-''大上雅史'', "出会い系タンパク質を探す旅", 情報処理学会第80回全国大会, IPSJ-ONE (4), 早稲田大学西早稲田キャンパス, 3/15, 2018.
-''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''', Indian Institute of Technology Madras, Chennai India, Nov 10-11, 2017.
-''大上雅史'': "計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク"，FIT2016 第15回情報科学技術フォーラム，富山大学五福キャンパス，9/9 2016．
-''大上雅史'' :"数学と計算で探るタンパク質の出会いとネットワーク", サイエンスアゴラ2015 数学協働プログラム, 産業技術総合研究所臨海副都心センター, 2015年11月.
-''Masahito Ohue'': "MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system based on tertiary structures information", '''IIT Madras-Tokyo Tech Joint Workshop on Bioinformatics and Large Scale Data Analysis''', Indian Institute of Technology Madras, Jul 15-16 2011.
**国際会議（口頭発表，査読なし） [#j75e058c]
-''Masahito Ohue'', "Learning-to-rank for ligand-based virtual screening", '''AHeDD2019/IPAB2019 Joint Symposium''', Tonomachi King Skyfront Area, Kawasaki Japan, Nov 29, 2019.
-''Masahito Ohue''. "MEGADOCK: a supercomputing bioinformatics application for protein-protein interaction prediction", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-''Masahito Ohue'', "Exploring Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database", KAUST CBRC Seminar, Nov 27, 2018. &br; https://twitter.com/CBRC_KAUST/status/1067366547986018304 &br; https://cb.kaust.edu.sa/Pages/Seminar_Prof_Masahito_Ohue_2018.aspx
-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''', Indian Institute of Technology Madras, Chennai India, PP9/OP2, Nov 10-11, 2017.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Analysis of protein docking decoys in terms of physicochemical properties of protein surfaces using rigid-body docking process", '''3rd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics''', IL4, Nov 2015.
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK: A high-performance protein-protein interaction prediction software for petascale supercomputing environments", '''3rd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics''', IL8, Nov 2015.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama: "Re-docking scheme of protein-protein interactions for generating near-native interaction patterns in difficult docking cases
", '''2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics''', IL8, Sep 2013.
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Structure based protein-protein interaction network prediction of EGFR signaling related proteins using MEGADOCK", '''2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics''', IL6, Sep 2013.
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama: "Development of a Protein-RNA Interaction Prediction Method Based on a Docking Calculation",
'''The 2010 Annual Conference of the Japanese Society for Bioinformatics (JSBi2010)''', P065, Dec 2010.
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: "In silico prediction of PPI network with structure-based all-to-all docking", '''InCoB2010 - the 9th International Conference on Bioinformatics''' (poster selected for short talk), #143, Sep 2010.
**国際会議（ポスター発表，査読なし） [#u601c131]
-Kazuki Izawa, K Shibayama, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama: "The shifts in bacterial community and gene category composition between healthy sites and periodontal disease sites", '''The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design''', Chennai, India, Mar 6, 2020.
-Yuki Tsushima, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Development of fragment linking method for beyond rule of five", '''The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design''', Chennai, India, Mar 6, 2020.
-Masaya Inagaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Fragment Linking with DQN", '''The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design''', Chennai, India, Mar 6, 2020.
-Takuya Fujie, Masatake Sugita, Satoshi Sugiyama, Yasushi Yoshikawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Conformational Sampling with Molecular Dynamics Simulation for Prediction of Membrane Permeability of Cyclic Peptide", '''The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design''', Chennai, India, Mar 6, 2020.
-''Masahito Ohue'', Shogo D. Suzuki, Yutaka Akiyama. "PKRank & SPDRank - Learning-to-rank methods for machine-learning-based drug discovery", '''Biophysical Society 64th Annual Meeting''', L3272-Pos, San Diego, CA, USA, Feb 17, 2020.
-Hiroki Watanabe, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Exhaustive protein-protein interaction prediction using MEGADOCK on a large-scale HPC environment", '''2nd RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 14, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, Jan 20, 2020.
-Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama, "Multiple HPC Environments-Aware Container Image Configuration Workflow for Large-Scale All-to-All Protein-Protein Docking Calculations", '''2nd RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 15, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, Jan 20, 2020.
-Li Jianan, Yasushi Yoshikawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Prediction of plasma protein binding for cyclic peptides by deep learning and molecular docking", '''2nd RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 16, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, Jan 20, 2020.
-Max Druyvesteyn, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Improved protein-protein docking using arbitrary docking-derived protein interface predictions", '''2nd RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 17, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, Jan 20, 2020.
-Satoshi Sugiyama, Yasushi Yoshikawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Development of Membrane Permeability Prediction System for Cyclic Peptide: Large-Scale Molecular Dynamics Simulations", '''2nd RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 19, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, Jan 20, 2020.
-Shunpei Matsuno, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Multidomain protein structure prediction using information about residues interacting on multimeric protein interfaces", '''2nd RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 20, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, Jan 20, 2020.
-Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Multiple HPC Environments-Aware Container Image Configuration for Bioinformatics Application", '''International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis (SC'19)''', Poster 111, Denver, CO, USA, Nov 21, 2019.
-''Masahito Ohue'', Takanori Hayashi, Yuri Matsuzaki, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama. "Megadock-Web: An Integrated Database of High-Throughput Structure-Based Protein-Protein Interaction Predictions
", '''Biophysical Society 63rd Annual Meeting''', 2792-Pos, Baltimore, MD, USA, Mar 6, 2019. doi: 10.1016/j.bpj.2018.11.3026
-Kento Aoyama, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Comparison of the HPC Container Technologies for Bioinformatics Application", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 14, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-Tomohiro Ban, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Efficient Hyperparameter Optimization by Using GP-MI Bayesian Optimization Algorithm for Predicting Drug–Target Interactions", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 15, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-Marina Yamasawa, Kazuki Izawa, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama. "GPU/MPI Parallelization of Metagenomic Sequence Homology Search Tool and Its Large-scale Application to Oral Microbiota Analysis Associated with Periodontal Disease", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 16, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-Yicong Huang, Naoki Wakui, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Membrane permeation prediction of cyclic peptides using enhancing sampling molecular dynamics simulation", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 17, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-Rikuto Kubota, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Development of efficient protein-ligand docking method for virtual screening by reuse of fragments", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 18, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-Hiroki Watanabe, Takanori Hayashi, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "MEGADOCK-Web-Mito: a database of computer-predicted mitochondrial protein-protein interactions", '''1st RWBC-OIL Workshop''', Poster no. 19, Tokyo Institute of Technology, Tokyo Japan, May 8, 2018.
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Spresso: An ultrafast compound pre-screening method based on compound fragmentation", '''Biophysical Society 62nd Annual Meeting''', Feb 2018.
-Takashi Tajimi, Naoki Wakui, ''Masahito Ohue'' Yutaka Akiyama. "Feature extraction by enumerating lasso solutions for predicting plasma protein binding of peptide", '''The Sixteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2018)''', Poster C7, Yokohama Japan, Jan 15-17, 2018.
-Rikuto Kubota, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Toward efficient protein-ligand docking for virtual screening by reuse of fragments", '''The Sixteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2018)''', Poster C5, Yokohama Japan, Jan 15-17, 2018.
-''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''', Indian Institute of Technology Madras, Chennai India, PP35, Nov 10-11, 2017.
-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''', Indian Institute of Technology Madras, Chennai India, PP9/OP2, Nov 10-11, 2017.
-''Masahito Ohue'', Yuki Yamamoto, Takanori Hayashi, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. "Cloud Computing for All-to-All Protein-Protein Docking on Azure HPC'', '''Biophysical Society 61st Annual Meeting''', 2218-Pos, Ernest N. Morial Convention Center, New Orleans, LA, USA, 2/14 2017.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Interaction Surfaces of Proteins Involved in Bacterial-Chemotaxis with Rigid-Body Docking Decoys", '''Biophysical Society 61st Annual Meeting''', 1426-Pos, Ernest N. Morial Convention Center, New Orleans, LA, USA, 2/13 2017.
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. "MEGADOCK 4.0: an ultra-high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers", '''Biophysical Society 60th Annual Meeting''', Los Angeles, CA, USA, Mar 1, 2016.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Analysis of Physico-Chemical Properties of Protein Docking Decoys Generated by Rigid-Body Docking", '''Biophysical Society 60th Annual Meeting''', Los Angeles, CA, USA, Mar 1, 2016.
-''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "A rescoring method of protein-peptide docking prediction with amino acid profiles of rigid-body search results", '''The Fourteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2016)''', P188, San Francisco Bay Area, CA, USA, Jan 11-13 2016.
-''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "A comparative study of GPU and MIC accelerations in fast Fourier transform-based protein-protein docking", '''3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics''', P26, Nov 2015.
-Tomohiro Ban, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Improving protein-ligand docking and inverse docking prediction by deepening conformation search on multiple grids", '''3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics''', P27, Nov 2015.
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Fast pre-filtering for virtual screening based on compound fragmentation", '''3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics''', P34, Nov 2015.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. "Analysis of amino acid properties in interaction surfaces of decoys generated by re-docking", '''Biophysical Society 59th Annual Meeting''', 2379-Pos, Baltimore MD USA, Feb. 2015.
-Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Prediction of human-virus protein-protein interactions by exhaustive rigid docking", '''Biophysical Society 59th Annual Meeting''', L3397-Pos, Baltimore MD USA, Feb. 2015.
-''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers", '''APBC 2015''', Jan. 2015.
-''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers", '''GIW/ISCB-Asia 2014''', P081, Dec. 2014.
-''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "The MEGADOCK Project: high-performance protein-protein interaction prediction tools on supercomputing environments", '''The Asia hub for e-drug discovery symposium 2014 (AHeDD' 2014)''', P1, Nov. 2014. [Best Poster Award受賞]
-''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "The MEGADOCK Project: high-performance protein-protein interaction prediction tools on supercomputing environments", '''Biophysical Society Thematic Meeting Modeling of Biomolecular Systems Interactions, Dynamics, and Allostery: Bridging Experiments and Computations''', Sep. 2014.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. "Re-docking scheme to explore docking search space by using interaction profiles", '''Biophysical Society 58th Annual Meeting''', Feb. 2014.
-Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Prediction of protein-protein interactions based on tertiary structures and transcription information", '''Biophysical Society 58th Annual Meeting''', Feb. 2014.
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Highly precise protein-protein interaction prediction by integrating template-based and template-free protein docking", '''The 2013 Annual Conference of the Japanese Society for Bioinformatics (JSBi2013)''', P077, Nov 2013.
-Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Shuji Suzuki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "MEGADOCK-GPU: Acceleration of Protein-Protein Docking Calculation on GPUs", '''2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics''', P13, Sep 2013. (best poster award)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Highly precise protein-protein interaction prediction by integrating template-based and template-free protein docking", '''2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics''', P08, Sep 2013.
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Improvement of protein-protein interaction prediction by integrating template-based and template-free protein docking", '''Proceedings of ACM Conference on Bioinformatics, Computatioal Biology and Biomedical Informatics (ACM-BCB2013)''', p.667, no.15, Sep 2013. (Poster)
-Takehiro Shimoda, ''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Takayuki Fujiwara, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "The MEGADOCK project: Ultra-high-performance protein-protein interaction prediction tools on supercomputing environments", '''ACM Conference on Bioinformatics, Computatioal Biology and Biomedical Informatics (ACM-BCB2013)''', p.668, no.16, Sep 2013. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Kohei Yamamoto, Takayuki Fujiwara, Takehiro Shimoda, Toshiyuki Sato, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Protein-protein interaction prediction based on rigid-body docking with ultra-high-performance computing technique: applications to affinity prediction on CAPRI round 21 and interactome analyses", '''CAPRI 2013 5th Evaluation Meeting''', pp.62, Apr 2013. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Protein-protein interaction network prediction by using rigid-body docking tool MEGADOCK", '''Biophysical Society 57th Annual Meeting''', Feb 2013. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK: a High-speed Protein-protein Interaction Prediction System by All-to-all Physical Docking", '''ISCB-Asia/SCCG 2012''', Poster 33 Dec 2012. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Application of exhaustive protein-protein interaction prediction system by using protein docking to signal transduction pathways", '''ISCB-Asia/SCCG 2012''', Poster 35, Dec 2012. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK: A rapid screening system of protein-protein interactions with all-to-all physical docking", '''20th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2012)''', Poster W23, Jul 2012. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Application of Exhaustive Protein-Protein Interaction Prediction System by Using Protein Docking to Signal Transduction Pathways", '''20th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2012)''', Poster L01, Jul 2012. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK: A Rapid Screening System of Protein-Protein Interactions by Exhaustive Docking", '''3DSIG: The 8th structural bioinformatics and computational biophysics meeting''', Poster ID 29, Jul 2012. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Application of Exhaustive Protein-Protein Interaction Prediction System by Using Protein Docking to Signal Transduction Pathways", '''3DSIG: The 8th structural bioinformatics and computational biophysics meeting''', Poster ID 70, Jul 2012. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Protein Complex Structure Prediction with Normal Mode Ensemble and Physical Docking", '''Bioinformatics week in Odaiba 2011 (BiWO2011)''', Jan 2012. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Bound state structure estimation of protein-protein complex using rigid-body protein-protein docking method", '''The 10th Asia-Pacific Bioinformatics Conference (APBC2012)''', Jan 2012. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Binding Conformation Prediction of a Protein Complex Using Physical Docking", '''GCOE Compview Final Symposium (Preliminary event of ISAAC 2011)''', Dec 2011. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK: a Fast Protein-protein Interaction Prediction System by Exhaustive Docking", '''12th International Conference on Systems Biology (ICSB 2011)''', Sep 2011. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: A fast protein-protein interaction prediction system by exhaustive docking, '''The 9th International Workshop on Advanced Genomics''', Jul 2011. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama, "Exhaustive protein-protein interaction prediction with MEGADOCK and its application to signaling pathway estimation", '''Asia Hub for eDrug Discovery (AHeDD) Symoposium 2010''', Dec 2010. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yusuke Matsuzaki, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: "A computational screening system of protein-protein interactions:
connecting protein structural information to biological pathway
estimation", '''11th International Conference on Systems Biology (ICSB 2010)''', Oct 2010. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: "A Computational Screening System of Protein-protein Interactions:
Connecting Structural Information to Pathway Estimation", '''The 2nd Bio Super Computing Symposium (BSCS2)''', Poster no.51, Mar 2010. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system - Improving the accuracy using boosting and binding energy reranking", '''The 2nd Bio Super Computing Symposium (BSCS2)''', Poster no.55, Mar 2010. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama: "Improvement of all-to-all protein-protein interaction prediction system MEGADOCK", '''The 20th International Conference on Genome Informatics (GIW2009)''', Poster No. 033, Dec 2009. (Poster)
-''Masahito Ohue'', Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama: "Improvement of all-to-all protein-protein interaction prediction system MEGADOCK", '''CBI-KSBSB JOINT CONFERENCE (Bioinfo2009)''', P10-101, Nov 2009. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: "A Computational Screening System of Protein-protein Interactions Using Tertiary Structure Data: an Application to Signaling Pathway Analysis, '''CBI-KSBSB JOINT CONFERENCE (Bioinfo2009)''', P11-114, Nov 2009. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: "'''In silico''' screening of protein-protein interactions with all-to-all rigid docking and clustering: an application to pathway analysis", '''The 10th International Conference on Systems Biology (ICSB2009)''', Sep 2009. (Poster)
-Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama: “A computational screening system of protein-protein interactions using tertiary structure data: with application to pathway analysis”, '''Joint Computational Science Workshop 2009''', Jul 2009. (Poster)
**研究報告 [#df430b8a]
-杉田駿也, ''大上雅史'': "親和性閾値を考慮した適用領域による薬剤標的親和性予測", 情報処理学会研究報告, 2023-BIO-73(16):1-6, 3/9 2023. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00225130/]] ]
-古井海里, ''大上雅史'': "2種類の言語モデルを用いたタンパク質-化合物相互作用予測手法の開発", 情報処理学会研究報告, 2023-BIO-73(19):1-3, 3/9 2023. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00225133/]] ]
-植木孝史, ''大上雅史'': "AlphaFold2を用いた抗体配列設計の評価", 情報処理学会研究報告, 2023-BIO-73(21):1-4, 3/9 2023. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/0022513/]] ]
-Apakorn Kengkanna, ''Masahito Ohue'': "Enhancing Ligand Property and Activity Prediction and Interpretation Using Multiple Molecular Graph Representations", IPSJ Technical Report, 2023-BIO-73(35):1-4, 3/10 2023. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00225149/]] ]
-兒嶋佑季, 小杉孝嗣, ''大上雅史'': "物理化学的特性に着目したタンパク質間相互作用阻害候補化合物の生成", 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-70(48):1-6, 6/28 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00218570/]] ]
-古井海里, ''大上雅史'': "多様な実験設定におけるランク学習を用いた化合物スクリーニングの性能評価", 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-70(49):1-6, 6/28 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00218571/]] ]
-能祖雄大, 杉田昌岳, 藤江拓哉, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "分子動力学シミュレーション軌跡データからの環状ペプチドの膜透過性と相関が高い特徴量の抽出", 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-70(50):1-8, 6/28 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00218572/]] ]
-杉田駿也, ''大上雅史'': "適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測", 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-69(4):1-6, 3/10 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00216806/]] ]
-稲垣雅也, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "フラグメント化された化合物立体構造データベースの構築", 2022-BIO-69(15):1-8, 3/10 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00216817/]] ]
-山崎眞拓, 伊澤和輝, 平田稜, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "結合エネルギーを考慮したゲノムワイドな高速短鎖核酸配列検索手法の開発", 2022-BIO-69(8):1-8, 3/10 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00216810/]] ]
-玉野史結, 伊澤和輝, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "Gapmer型ASOにおけるオフターゲット効果のリスク評価手法の提案", 2022-BIO-69(7):1-7, 3/10 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00216809/]] ]
-津嶋佑旗, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰. "新たなデータセットによる長距離フラグメントリンキング手法の再評価", 情報処理学会研究報告, 2022-BIO-69(16):1-8, 3/10 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00216818/]] ]
-杉田駿也, ''大上雅史'': "自由エネルギー摂動法計算における化合物ネットワーク構造の効率化", 情報処理学会研究報告, 2022-MPS-137(12):1-6, 3/3 2022. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00216450/]] ]
-津嶋佑旗, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰. "タンパク質表面との結合親和性を考慮した長距離フラグメントリンキング手法の開発", 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-67(1): 1-7, 9/30 2021. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00213046/]] ]
-''大上雅史'', 古井海里: "GBDTによる化合物の血液胎盤関門透過性予測", 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-65(8):1-3, 3/11 2021. [ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00209862/]] ]
-井澤和也, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "標的配列との結合・開放エネルギー推定に基づくアンチセンス核酸の阻害活性モデルの研究", 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-65(7):1-8, 3/11 2021.
-''Masahito Ohue'', Kento Aoyama, Yutaka Akiyama: "High-performance cloud computing for exhaustive protein-protein docking", IPSJ Technical Report, 2020-MPS-129(6), 1-4, 7/20 2020.
[ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00206201/]] ]
-渡辺紘生, ''大上雅史'', 秋山泰: "マルチノード・マルチGPU上での網羅的なタンパク質間相互作用予測の高速化", 情報処理学会研究報告, 2020-BIO-61(3), 1-8, 3/12 2020.
[ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00203776/]] ]
-久保田陸人, 柳澤渓甫, 吉川寧, ''大上雅史'', 秋山泰: "共通な部分構造の再利用による高速な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, 2020-BIO-61(4), 1-8, 3/12 2020.
[ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00203777/]] ]
-村田翔太朗, 山田雄太, 吉川寧, ''大上雅史'', 秋山泰: "二次元分子記述子を用いた機械学習による環状ペプチドの細胞膜透過性予測", 情報処理学会研究報告, 2020-BIO-61(5), 1-7, 3/12 2020.
[ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00203778/]] ]
-高畠和輝, 伊澤和輝, 秋川元宏, ''大上雅史'', 秋山泰: "圧縮アミノ酸を利用した二段階のシード探索によるメタゲノム配列相同性検索の改良", 情報処理学会研究報告, 2020-BIO-61(10), 1-6, 3/13 2020.
[ [[IPSJ Digital Library>http://id.nii.ac.jp/1001/00203783/]] ]
-''Masahito Ohue'', Ryota Ii, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama: "Molecular activity prediction using graph convolutional deep neural network considering distance on a molecular graph", IPSJ Technical Report, 2019-MPS-124(3), 1-4, 7/29 2019.
-Kento Aoyama, Yuki Yamamoto, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Performance evaluation of MEGADOCK protein-protein interaction prediction system implemented with distributed containers on a cloud computing environment", IPSJ Technical Report, 2019-MPS-124(13), 1-4, 7/29 2019.
-李佳男, 吉川寧, ''大上雅史'', 秋山泰: "機械学習を用いた環状ペプチドの体内安定性予測手法の改良", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-58(52), 1-8, 6/19 2019.
-松野駿平, ''大上雅史'', 秋山泰: "マルチドメインタンパク質の相互作用残基ペア予測を用いた立体構造予測手法の改良", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-58(53), 1-7, 6/19 2019.
-黄毅聰, 吉川寧, 和久井直樹, ''大上雅史'', 秋山泰: "拡張サンプリング法による環状ペプチドの膜透過性予測システムの開発", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(10), 1-8, 3/11 2019.
-黄毅聰, 吉川寧, 和久井直樹, ''大上雅史'', 秋山泰: "拡張サンプリング法による環状ペプチドの膜透過性予測システムの構築", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(10), 1-8, 3/11 2019.
-伊井良太, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "分子グラフ上の距離を考慮したグラフ畳込みニューラルネットワークによる化合物活性予測", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(11), 1-8, 3/11 2019.
-伊井良太, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "分子グラフ上の距離を考慮したグラフ畳込みニューラルネットワークによる化合物活性予測", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(11), 1-8, 3/01 2019.
-林孝紀, ''大上雅史'', 秋山泰: "代表タンパク質群との構造アラインメントを用いた高速なタンパク質間相互作用予測", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(12), 1-7, 3/11 2019.
-林孝紀, ''大上雅史'', 秋山泰: "代表タンパク質構造群との構造アラインメントスコアプロファイルに基づくタンパク質間相互作用予測の高速化", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(12), 1-8, 3/01 2019.
-山田雄太, 吉川寧, 和久井直樹, ''大上雅史'', 秋山泰: "機械学習を用いた環状ペプチドの膜透過性予測手法の開発", 情報処理学会研究報告, 2019-BIO-57(13), 1-8, 3/11 2019.
-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, 2018-BIO-54(42), 1-7, 6/16 2018.
-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, 2018-BIO-54(45), 1-7, 6/16 2018.
-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, 2018-BIO-54(46), 1-8, 6/16 2018.
-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, 2018-BIO-54(47), 1-7, 6/16 2018.
-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, 2018-BIO-53(7), 1-8, 3/10 2018.
-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, 2018-BIO-53(7), 1-8, 3/10 2018.
-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, 2018-BIO-53(8), 1-8, 3/10 2018.
-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, 2018-BIO-53(8), 1-8, 3/10 2018.
-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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-50(39), 1-8, 6/25 2017．
-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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-50(40), 1-8, 6/25 2017．
-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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-50(41), 1-6, 6/25 2017.
-山澤まりな, 伊澤和輝, ''大上雅史'', 石田貴士, 石原和幸, 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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-50(42), 1-6, 6/25 2017.
-''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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-49(4), 1-3, 3/23 2017．
[ [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio49.pdf]] ]
-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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-49(6), 1-8, 3/23 2017．
-青山建人, 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", 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-49(3), 1-8, 3/23 2017．
-後藤公太，笠原浩太，''大上雅史''，中村春木，秋山泰: "SHAKE法に着目した分子動力学ソフトウェアmyPresto/OmegageneのCPU・GPU混在環境における高速化"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-46(17), 7/5 2016．
-柳澤渓甫，小峰駿汰，鈴木翔吾，''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: "フラグメント分割に基づく超高速化合物プレスクリーニング手法 ESPRESSO"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-46(18), 7/5 2016.
-鈴木翔吾，''大上雅史''，秋山泰: "活性値情報のグループ化とランク学習による化合物スクリーニング"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-46(26), 7/5 2016.
-藤井智也，角田将典，''大上雅史''，石田貴士，石原和幸，秋山泰: "GPUを用いたメタゲノム配列相同性解析ツールのMPI並列化と応用"，情報処理学会研究報告，2016-BIO-45(2): 1-4, Mar 2016．
-長澤一輝，松崎由理，''大上雅史''，秋山泰: "タンパク質間相互作用予測結果データベースと表示系の構築"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-45(3): 1-4, Mar 2016．
-長澤一輝，松崎由理，''大上雅史''，秋山泰: "タンパク質間相互作用予測結果データベース及び表示系の構築"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-45(2): 1-4, Mar 2016．
-山崎卓朗，''大上雅史''，秋山泰: "タンパク質-化合物相互作用ネットワークのリンクマイニング"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-45(12): 1-7, Mar 2016．
-山崎卓朗，''大上雅史''，秋山泰: "タンパク質-化合物相互作用ネットワークのリンクマイニング"，情報処理学会研究報告, 2016-BIO-45(9): 1-7, Mar 2016．
-和久井直樹，''大上雅史''，千葉峻太朗，石田貴士，岩��博史，秋山泰: “既知の活性／非活性化合物のドッキング解析によるバーチャルスクリーニングに適したタンパク質立体構造モデルの選択”，情報処理学会研究報告，2015-BIO-41(63): 1-4, Jun 2015.
-和久井直樹，''大上雅史''，千葉峻太朗，石田貴士，岩��博史，秋山泰: "既知の活性／非活性化合物のドッキング解析によるバーチャルスクリーニングに適したタンパク質立体構造モデルの選択"，情報処理学会研究報告，2015-BIO-44(60): 1-4, Jun 2015.
-鈴木翔吾，柳澤渓甫，''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: “SVMとDeep Learningに基づくヒトc-Yesキナーゼ阻害化合物の予測”，情報処理学会研究報告，2015-BIO-41(39): 1-7，Jun 2015.
-鈴木翔吾，柳澤渓甫，''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: "SVMとDeep Learningに基づくヒトc-Yesキナーゼ阻害化合物の予測"，情報処理学会研究報告，2015-BIO-42(36): 1-7，Jun 2015.
-''大上雅史''，下田雄大，松崎由理，石田貴士，秋山泰: “大規模GPUクラスタによるタンパク質ドッキングシステム”，情報処理学会研究報告，2014-BIO-38(32): 1-4，Jun 2014．
-''大上雅史''，下田雄大，松崎由理，石田貴士，秋山泰: "大規模GPUクラスタによるタンパク質ドッキング計算システム"，情報処理学会研究報告，2014-BIO-38(32): 1-4，Jun 2014．
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=101800&item_no=1&page_id=13&block_id=8]] | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio38.pdf]] ]
-''大上雅史''，松崎由理，石田貴士，秋山泰: “MEGADOCKを用いたタンパク質間相互作用予測のヒトアポトーシスパスウェイ解析への応用”，情報処理学会研究報告，2012-BIO-32(13): 1-8，Dec 2012．
-''大上雅史''，松崎由理，石田貴士，秋山泰: "MEGADOCKを用いたタンパク質間相互作用予測のヒトアポトーシスパスウェイ解析への応用"，情報処理学会研究報告，2012-BIO-32(13): 1-8，Nov 2012．
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=87206]] | [[Slide>https://dl.dropbox.com/u/342898/slide/sigbio32.pdf]] ]
-山本航平，''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: ”構造情報に基づくタンパク質間相互作用ネットワーク予測精度の改善”，情報処理学会研究報告，2012-BIO-32(14): 1-7，Dec 2012．
-山本航平，''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: "構造情報に基づくタンパク質間相互作用ネットワーク予測精度の改善"，情報処理学会研究報告，2012-BIO-32(14): 1-7，Nov 2012．
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=87207]] ]
-''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: “簡易疎水性相互作用モデルによるタンパク質間ドッキング予測の高精度化”，情報処理学会研究報告，2012-BIO-29(21): 1-3，Jun 2012．
-''大上雅史''，石田貴士，秋山泰: "簡易疎水性相互作用モデルによるタンパク質間ドッキング予測の高精度化"，情報処理学会研究報告，2012-BIO-29(21): 1-3，Jun 2012．
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=82659]] | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio29.pdf]] ]
-''大上雅史''，松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，秋山泰:“ドッキング計算に基づく網羅的タンパク質-RNA間相互作用予測”，情報処理学会研究報告，2011-BIO-25(30): 1-8，Jun 2011．
-''大上雅史''，松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，秋山泰: "ドッキング計算に基づく網羅的タンパク質-RNA間相互作用予測"，情報処理学会研究報告，2011-BIO-25(30): 1-8，Jun 2011．
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=74593]] | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio25.pdf]] ]
-山本航平，''大上雅史''，内古閑伸之，松崎由理，石田貴士，秋山泰:“タンパク質間相互作用予測における可視化手法の開発および予測精度の改善”，情報処理学会研究報告，2011-BIO-25(31): 1-8，Jun 2011．
-山本航平，''大上雅史''，内古閑伸之，松崎由理，石田貴士，秋山泰: "タンパク質間相互作用予測における可視化手法の開発および予測精度の改善"，情報処理学会研究報告，2011-BIO-25(31): 1-7，Jun 2011．
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=74594]] ]
-''大上雅史'', 松崎由理, 松��裕介, 佐藤智之, 秋山泰:“MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用”, 情報処理学会研究報告, 2010-MPS-78(3): 1-9, May 2010.
-''大上雅史'', 松崎由理, 松��裕介, 佐藤智之, 秋山泰: "MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用”, 情報処理学会研究報告, 2010-MPS-78(3): 1-9, May 2010.
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=69426]] | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigmps78.pdf]] ]
-''大上雅史'', 松��裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山泰: “リランキングを用いたタンパク質ドッキングの精度向上と網羅的タンパク質間相互作用予測への応用
”, 情報処理学会研究報告, 2010-BIO-20(3): 1-8, Mar 2010.
-''大上雅史'', 松��裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山泰: "リランキングを用いたタンパク質ドッキングの精度向上と網羅的タンパク質間相互作用予測への応用", 情報処理学会研究報告, 2010-BIO-20(3): 1-8, Feb 2010.
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=68042]] | [[Slide>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio20.pdf]] ]
-松��裕介, ''大上雅史'', 松崎由理, 佐藤智之, 関嶋政和, 秋山泰: “タンパク質の特性に基づく'''unbound'''ドッキングのための剛体予測手法の改良
”, 情報処理学会研究報告, 2010-BIO-20(4): 1-8, Mar 2010.
”, 情報処理学会研究報告, 2010-BIO-20(4): 1-8, Feb 2010.
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=68043]] ]
-''大上雅史'', 松��裕介, 松崎由理, 秋山泰: “網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良”, 情報処理学会研究報告, 2009-BIO-18(3): 1-8, Sep 2009.
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=66224]] | [[http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio18.pdf]] ]
-''大上雅史'', 松��裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山泰: “物理化学的相互作用の導入による網羅的タンパク質間相互作用予測システムの高精度化”, 情報処理学会研究報告, 2009-BIO-17(11): 1-8, May 2009.
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=62131]] | [[http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/slide/sigbio17.pdf]] ]
**国内会議（査読無） [#le003357]
-植木孝史，''大上雅史''. "AlphaFoldを用いた抗体配列の設計性能の検証", 情報処理学会第85回全国大会, 7ZG-01, 3/4 2023.（口頭発表）
-内河慶輔，古井海里，''大上雅史''. "バーチャルスクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質立体構造モデルの選択", 情報処理学会第85回全国大会, 7ZG-02, 3/4 2023.（口頭発表） [学生奨励賞 受賞]
-''大上雅史'', "タンパク質間相互作用を狙う創薬インフォマティクス", 筑波大学計算科学研究センター 計算メディカルサイエンスワークショップ2022, 2022/10/28. （口頭発表）
-''大上雅史'', "創薬研究におけるAI技術", 名古屋大学Online Sience Club, 2022/10/27. （口頭発表）
-Kairi Furui, ''Masahito Ohue'', "Lead optimization through active learning using free energy perturbation", CBI学会2022年大会, P08-12, 2022/10/25〜27. （ポスター発表）
-Yuki Kojima, Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'', "Molecular Generation for Protein-Protein Interaction Inhibitor Design focusing on Physicochemical Properties", CBI学会2022年大会, P08-16, 2022/10/25〜27. （ポスター発表）
-''大上雅史'', "AI創薬・生命科学関連技術の進展とそれを支えるGPUソリューション", CBI学会2022年大会, SS-03, 2022/10/25.（口頭発表）
-古井海里, ''大上雅史'', "Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-石沢涼太, ''大上雅史'', "フラグメントリンキング法に基づくPROTAC分子リンカー設計", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-杉田駿也, ''大上雅史'', "予測モデルの性質を考慮した適用領域による薬剤標的親和性予測", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-内河慶輔, 古井海里, ''大上雅史'', "Investigation of AlphaFold2 predictive structure generation method suitable for structure-based virtual screening", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-冨樫慧乃辰, ''大上雅史'', "環状ペプチド複合体の構造データベース構築と相互作用解析", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-植木孝史, ''大上雅史'', "Improvement of physical properties by redesigning antibody sequences using AfDesign", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-兒嶋佑季, 小杉孝嗣，''大上雅史'', "タンパク質間相互作用阻害化合物ライブラリ構築のための分子生成手法の開発", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-Apakorn Kengkanna, ''大上雅史'', "Multiple Molecular Graph Representation Learning and Interpretation for Molecular Property/Activity Prediction in Drug Discovery", 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2022/10/15. （口頭発表）
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'', "Solubility-Aware Protein Binding Peptide Design Using AlphaFold", 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-125, 2022/9/13〜15. （ポスター発表）
-Shunya Sugita, ''Masahito Ohue'', "Drug-target affinity prediction using applicability domain considering the characteristics of the prediction model", 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-103, 2022/9/13〜15. （ポスター発表）
-Wenxing Hu, ''Masahito Ohue'', "Protein-Protein Interaction Prediction Based On Atomic Volume Distributions With AlphaFold Multimer", 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-86, 2022/9/13〜15. （ポスター発表）
-Kairi Furui, ''Masahito Ohue'', "Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios", 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-65, 2022/9/13〜15. （ポスター発表）
-Yuki Kojima, Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'', "Molecular Generation for Protein-Protein Interaction Inhibitor Design focusing on Physicochemical Properties", 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-38, 2022/9/13〜15. （ポスター発表）
-''大上雅史'', "博士人材の多様なキャリアパス", 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), 2022/9/13. （口頭発表）
-''大上雅史'', "情報学で挑むバイオ・創薬イノベーション", 生物物理夏の学校2022, 2022/9/1.（口頭発表）
-''大上雅史'', "AIが加速する創薬・生命科学", [NVIDIA/湘南アイパーク共催 メンバーシップ入会記念オンラインセミナー 「NVIDIA AI Colloquim」>https://www2.shonan-ipark.com/nvidia-ai-colloquium.html], 2022/8/26. （口頭発表）
-''大上雅史'', "タンパク質の理解と制御のための構造インフォマティクス", 第65回日本腎臓学会学術総会, SY2-3, 2022/6/10. （口頭発表）
-''大上雅史'', "AlphaFoldの計算創薬への応用と今後", 第434回CBI学会講演会 「タンパク質立体構造予測の最前線〜AlphaFold2は創薬に真のブレークスルーをもたらすのか〜」, 2022/5/26. （口頭発表）
-''大上雅史'', "タンパク質間相互作用の理解と制御のための構造インフォマティクス", 第32回バイオメディカル研究会「最先端構造解析の現状と課題」, 2022/5/20.（口頭発表）
-''大上雅史'', "AI・計算科学が加速する生命科学", 「機能タンパク質の構造と機能のダイナミクスと、それに基づく 細胞・生体システム作動機構の研究拠点の形成」最終成果報告会, 2022/3/23.（口頭発表）
-古井海里，''大上雅史'': "ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略", 第26回オープンバイオ研究会, 3/12 2022.（口頭発表）
-兒嶋佑季，小杉孝嗣，''大上雅史'': "タンパク質間相互作用阻害剤設計のための分子生成手法の開発", 第26回オープンバイオ研究会, 3/12 2022.（口頭発表）
-古井海里，''大上雅史'': "ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略", 情報処理学会第84回全国大会, 2ZM-02, 3/3 2022.（口頭発表）[学生奨励賞 受賞]
-兒嶋佑季，小杉孝嗣，''大上雅史'': "タンパク質間相互作用阻害剤設計のための分子生成手法の開発", 情報処理学会第84回全国大会, 2ZM-03, 3/3 2022.（口頭発表）
-''大上雅史'', "AI・計算科学が加速する生命科学", 日本農芸化学会 産学官若手交流会 第37回さんわかセミナー「生命科学のDX：農化系ラボのデジタル展開を探る」, 2022/1/21.（口頭発表）
-''大上雅史''，"タンパク質構造予測法AlphaFold2の可能性", 中分子創薬に関わる次世代産業研究会(IMD2) 第3回基礎講座，2021/12/2.（口頭発表）
-''大上雅史''，"情報技術による低分子・中分子創薬SX", Tokyo Tech Research Festival（TTRF）2021，2021/11/26.（口頭発表）
-杉田昌岳, 杉山聡, 藤江拓哉, 吉川寧, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過率の大規模予測", 第58回日本生物物理学会年会, 若手奨励賞招待講演 1YA1000, 2021/11/25.（口頭発表）
-杉田昌岳, 杉山聡, 藤江拓哉, 吉川寧, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過率の大規模予測", 第58回日本生物物理学会年会, 2-03-1712, 2021/11/25.（口頭発表）
-''大上雅史''，"並列計算と機械学習による創薬支援インフォマティクス", [[産総研AIRC 第51回AIセミナー「生命科学系データサイエンスの最前線」>https://eventregist.com/e/airc-seminar_51?lang=ja_JP]]，2021/11/12.（口頭発表）
-Shunya Sugita, ''Masahito Ohue'': "Drug-target affinity prediction using applicability domain of feature learning", 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2021/11/7. （口頭発表）
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue'': "Quantitative Estimate Index for Early-Stage Screening of Compounds Targeting Protein-Protein Interactions", 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2021/11/7. （口頭発表）
-Kairi Furi, ''Masahito Ohue''. "Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement", 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, 2021/11/7. （口頭発表）
-杉田昌岳, 杉山聡, 藤江拓哉, 吉川寧, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過率の大規模予測", 第43回溶液化学シンポジウム, P38, 2021/10/29.（ポスター発表）
-''大上雅史''. "情報学で挑むバイオ・創薬イノベーション", [[ヒューマンネットワーク高専(HNK) 月例会(2021年10月度)>https://hnk.connpass.com/event/226471/]], 2021/10/21. (口頭発表)
-''大上雅史''. "TSUBAME 3.0 による Cresset Flare FEP 計算の展開", CBI学会2021年大会, 2021/10/27. （口頭発表）
-Masatake Sugita, Satoshi Sugiyama, Takuya Fujie, Yasushi Yoshikawa, Keisuke Yanagisawa, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama. "Large-scale membrane permeability prediction of cyclic peptides crossing a lipid bilayer based on enhanced sampling molecular dynamics simulations", CBI学会2021年大会, O2-1, 2021/10/26. （口頭発表）
-Takatsugu Kosugi, ''Masahito Ohue''. "Development of a Quantitative Estimate Index for Early-Stage Screening of Compounds Targeting Protein-Protein Interactions", 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, P-10, 2021/9/27-29. （ポスター発表）
-Kairi Furi, ''Masahito Ohue''. "Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement", 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, P-13, 2021/9/27-29. （ポスター発表）
-Shunya Sugita, ''Masahito Ohue''. "Drug-Target Affinity Prediction using applicability domain of feature learning", 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, P-45, 2021/9/27-29. （ポスター発表）
-''大上雅史''. "AlphaFold2の登場とオープンサイエンス", 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, 企画セッション, 2021/9/27-29. （口頭発表）
-''大上雅史''. "計算によるタンパク質間相互作用予測と複合体構造予測", AMED BINDS 長浜バイオ大学におけるBINDSユニット連携講習会 創薬のためのタンパク質構造インフォマティクス２, 2021/9/17. (口頭発表)
-杉田駿也, ''大上雅史'': "適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測". 情報処理学会第83回全国大会, 4ZC-05, オンライン開催, 2021/3/19.（口頭発表）[学生奨励賞 受賞]
-''大上雅史'', 山本一樹: "フォーラム2F-11/インシリコ創薬を支える最先端情報科学", 第43回日本分子生物学会年会, オンライン開催, 2020/12/3. （口頭発表）
-''大上雅史'': "並列計算を駆使したタンパク質間相互作用予測", 第43回日本分子生物学会年会, オンライン開催, 2020/12/3. （口頭発表）
-''大上雅史'': "超並列計算と機械学習による創薬支援インフォマティクス". [[第418回CBI学会講演会>https://cbi-society.org/home/documents/seminar/2017to20/20201130.html]], オンライン開催, 2020/11/30. （口頭発表）
-''大上雅史'': "創薬・生命科学研究を加速するインフォマティクス技術", [[第1回 先端生物物理学セミナー>https://connpass.com/event/189759/]], オンライン開催, 2020/10/26.
-杉田駿也, ''大上雅史'': "自由エネルギー計算を利用した薬剤標的相互作用予測手法の検討". 第9回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2020）, P-67, 2020/9/1.（ポスター発表）
-''大上雅史'', 青山建人, 秋山泰: "GPUスパコンによる細胞スケールのタンパク質間相互作用予測", 生命情報科学若手の会第12回研究会, オンライン開催, 2020/8/27-28. (口頭発表)
-''大上雅史'': "薬のタネを探すインフォマティクス技術", 生物工学フォーラム「情報解析が切り拓く創薬・生物工学研究の新展開」, オンライン開催, 2020/8/24. (口頭発表) https://www.sbj.or.jp/event/branch_esbj_forum_20200824.html
-''大上雅史'': "薬のタネ探しを支援する計算技術", LiHub創薬技術革新グループ ワークショップ 異分野融合による創薬研究, 八の坊, 伊豆の国市, 2020/1/31-2/1. (口頭発表)
-''大上雅史'': "薬のタネを探すインフォマティクス技術", 第42回日本分子生物学会年会, [1F-06]フォーラム 薬効評価・予測技術の進歩による創薬研究の加速, 福岡国際会議場, 福岡市, 2019/12/3-6. (口頭発表)
-''大上雅史'', 鈴木翔吾, 秋山泰: "PKRank & SPDRank 化合物選別のためのランク学習法", 生命情報科学若手の会第11回研究会, 山梨県富士吉田市, 2019/10/18-20. (口頭発表)
-''Masahito Ohue'', Hiroki Watanabe, Kento Aoyama, Yutaka Akiyama: "Acceleration and virtualization of parallel protein-protein interaction prediction system MEGADOCK", The 57th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan, 1Pos242, 2019/9/24. (poster)
-''Masahito Ohue'', Shogo D. Suzuki, Yutaka Akiyama: "PKRank & SPDRank: Learning-to-rank methods for ligand-based virtual screening", 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), P-35, 2019/9/9-11. (poster)
-Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Multiple HPC Environments-Aware Container Image Configuration for Bioinformatics Application", 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), P-39, 2019/9/9-11. (poster)
-Hiroki Watanabe, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Accelerating MEGADOCK: protein-protein interaction prediction software on multiple nodes and multiple GPUs environment", 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), P-42, 2019/9/9-11. (poster)
-Yuta Yamada, Yasushi Yoshikawa, Naoki Wakui, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Development of Membrane Permeability Prediction Method for Cyclic Peptids with Machine Learning", 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), P-54, 2019/9/9-11. (poster)
-Kazuki Izawa, Kazuki Shibayama, ''Masahito Ohue'', Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama: "Bacterial community and gene category composition analysis with high-speed homology search tool suggests the difference between periodontal disease and healthy sites", 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), P-48, 2019/9/9-11. (poster)
-Shumpei Matsuno, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Multidomain protein structure prediction using multimeric interaction residue pair information", 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), P-59, 2019/9/9-11. (poster)
-''大上雅史'': "バイオデ―タと戦う情報学", 情報学の次世代検討会��, 国立情報学研究所, 2019/8/13.
-''大上雅史'': "ペプチド創薬時代を支える大規模分子シミュレーション技術および機械学習技術の最新動向", ファーマIT&デジタルエクスポ2019, P-14, 2019年3月.
-''大上雅史'': "知的創薬基盤：創薬支援のためのタンパク質結合予測システム「ペプチド創薬支援システム」の開発", 2018年度リサーチコンプレックス融合研究報告会, 2019年3月.
-''大上雅史'': "新しい創薬標的の探索を支えるインフォマティクス技術", 第41回日本分子生物学会年会, 2PW1-11, 2018/11/29.（口頭発表）
-Takanori Hayashi, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "代表タンパク質構造群とのアラインメントを用いた高速なタンパク質間相互作用予測", 第7回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2018）, 2018/9/19-21. (poster)
-Yicong Huang, Yasushi Yoshikawa, Naoki Wakui, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama:"Construction of membrane permeability prediction system for cyclic peptides using enhanced sampling molecular dynamics simulation", 第7回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2018）, 2018/9/19-21. (poster)
-Kento Aoyama, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Performance Improvements of PPI Prediction Software by Tuning GPU Device Allocation on Multi-GPU Environments", 第7回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2018）, 2018/9/19-21. (poster)
-伊井良太, 柳澤渓甫, ''大上雅史'', 秋山泰: "大域的化合物特徴を表現するグラフ畳込みニューラルネットワーク", 第7回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2018）, 2018/9/19-21. (poster)
-''大上雅史'', 林孝紀, 渡辺紘生, 松崎由理, 内古閑伸之, 秋山泰: "スーパーコンピューティングによる網羅的タンパク質間相互作用予測法の開発と予測結果データベースの公開", 第56回日本生物物理学会年会, 1C1448, 2018/9/15.（口頭発表）
-林孝紀, ''大上雅史'', Juliette Martin, Guillaume Launay, 松崎由理, 内古閑伸之, 秋山泰: "タンパク質複合体構造モデリングの評価のためのベンチマークデータセット", 第56回日本生物物理学会年会, 3Pos201, 2018/9/17.（ポスター発表）
-飯野翼, ''大上雅史'', 秋山泰, 清水佳奈, "タンパク質分子の柔軟性を考慮した新規ドッキングゲーム", '''情報処理学会第80回全国大会''', 7ZF-01, 早稲田大学西早稲田キャンパス, 3/15, 2018.（口頭発表）
-''大上雅史'', "MEGADOCK-Web: タンパク質間相互作用予測の計算結果を収録したデータベースとWebインターフェース", '''第22回オープンバイオ研究会''', 北陸先端科学技術大学院大学, 3/9 2018.（口頭発表）
-Kazuki Yamamoto, Ryuichi Kubo, Hiroyuki Yamasaki, ''Masahito Ohue'', Yusuke Yamada: "ChemiSpadon: an SNS-based platform for human-assisted chemical space exploration", '''CBI学会2017年大会''', P5-08, 10/3-5, 2017. (poster)
-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 simulation approach", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2017 (IIBMP2017)''', P60, 2017. (poster)
-''Masahito Ohue'', Takanori Hayashi, Keisuke Yanagisawa, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK-Web: an integrated database of high-throughput structure-based protein-protein interaction predictions", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2017 (IIBMP2017)''', P57, 2017. (poster)
-Kazuki Izawa, Marina Yamasawa, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama: "Comparative metagenomic analysis between periodontitis and healthy dental plaque based on taxonomic composition and functional gene categories", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2017 (IIBMP2017)''', P59, 2017. (poster)
-''Masahito Ohue'', Takanori Hayashi, Yuri Matsuzaki, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK-WEB: an integrated database of structure-based protein-protein interaction predictions", 第55回日本生物物理学会, 3Pos174, 熊本大学黒髪北キャンパス, 9/19-21, 2017.
-Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Protein interaction surfaces of protein-protein interaction networks in bacterial chemotaxis networks using profile methods", 第55回日本生物物理学会, 1Pos178, 熊本大学黒髪北キャンパス, 9/19-21, 2017.
-''大上雅史'', 松崎由理, 内古閑伸之, 石田貴士, 秋山泰, "立体構造情報を用いた超高スループットなタンパク質間相互作用予測システム「MEGADOCK」", '''第17回日本蛋白質科学会年会''', 3P-083, 仙台国際センター, 6/22 2017. （ポスター発表）
-''大上雅史'', "目バーチャルスクリーニング", '''第21回オープンバイオ研究会''', 北陸先端科学技術大学院大学, 3/25 2017.（口頭発表）
-''大上雅史'', "ヒトタンパク質の相互作用ネットワークを網羅的に予測し活用するクラウドシステム開発", [[第6回 超異分野学会 本大会>https://hic.lne.st/conference/kanto2017/]], 3/2 2017.（口頭発表）
-''大上雅史'', "構造情報に基づくタンパク質間相互作用予測システムMEGADOCK", '''CBI学会2016年大会, FS-07 バイオインフォマティクスとその医学応用・第4回 オミックス解析における実務者意見交換会''', 10/27 2016.（口頭発表）
-Kazuki Yamamoto, Yoshitaka Moriwaki, Keita Oda, ''Masahito Ohue'', Itsuo Nakane, Ryunosuke Yoshino, Hayase Hakariya, Tadaaki Mashimo, Mitsuhito Wada, Yoshifumi Fukunishi: "Human insight in drug discovery: docking pose selection in protein-ligand docking and hit-compounds selection in structure-based virtual screening", '''CBI学会2016年大会''', P2-14, 10/26-28 2016. (poster) [Best Poster Award受賞]
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method with segmented compounds", '''CBI学会2016年大会''', P2-19, 10/26-28 2016. (poster)
-''大上雅史'', "薬のタネ発見のための計算技術と創薬知BoF", '''第5回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2016）''', 9/29 2016.（口頭発表）
-Kazuki Yamamoto, Yoshitaka Moriwaki, Keita Oda, ''Masahito Ohue'', Itsuo Nakane, Ryunosuke Yoshino, Hayase Hakariya, Tadaaki Mashimo, Mitsuhito Wada, Yoshifumi Fukunishi: "Human insight in drug discovery: docking pose selection in protein-ligand docking and hit-compounds selection in structure-based virtual screening", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P64, 2016. (poster)
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method based on compound segmentation", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P65, 2016. (poster)
-''Masahito Ohue'', Yuki Yamamoto, Hiroyuki Sato, Takashi Matsushita, Yutaka Akiyama: "MEGADOCK-Azure: High-performance protein-protein interaction prediction system on Microsoft Azure HPC", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P52, 2016. (poster) [Poster Award受賞]
-Shogo D. Suzuki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Learning to Rank with Ignoring Meaningless Order and Its Application to Virtual Screening for Drug Discovery", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P69, 2016. (poster)
-Takanori Hayashi, Kazuki Nagasawa, Yuri Matsuzaki, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "MEGADOCK-WEB: a database of predicted protein-protein interactions and its web interface", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P57, 2016. (poster)
-Marina Yamasawa, Tomoya Fujii, Kota Goto, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama: "GPU/MPI Parallelization of Metagenomic Sequence Homology Search Tool and Its Application to Oral Metagenomics", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P25, 2016. (poster) [Poster Award受賞]
-Kota Goto, Kota Kasahara, ''Masahito Ohue'', Haruki Nakamura, Yutaka Akiyama: "Accelerating SHAKE Calculation of myPresto/omegagene Molecular Dynamics Simulation on CPU/GPU heterogeneous environment", '''Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016)''', P59, 2016. (poster)
-内古閑伸之，松崎由理，''大上雅史'', 秋山泰："細菌走化性におけるタンパク質間相互作用面の解析"，第16回日本蛋白質科学会年会，2P-059，2016.6.8 (福岡国際会議場)．（ポスター発表）
-''大上雅史''，松崎由理，石田貴士，秋山泰: "タンパク質間相互作用予測システムMEGADOCKによるEGFRパスウェイ解析", 第21回創剤フォーラム若手研究会, P-9, 2015.11.28 (東京大学). （ポスター発表）
-Tomohiro Ban, ''Masahito Ohue'', Yutaka Akiyama: "Multiple Grids Arrangement for Improving Conformational Search of Protein-Ligand Docking and Its Application to Inverse Docking Problem", 第21回創剤フォーラム若手研究会, P-4, 2015.11.28 (東京大学). （ポスター発表）
-鈴木翔吾，''大上雅史'', 秋山泰: "活性値情報のグループ化を用いたランク学習による化合物スクリーニング", 第21回創剤フォーラム若手研究会, P-5, 2015.11.28 (東京大学). （ポスター発表）
-Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, ''Masahito Ohue'', Takashi Ishida, Yutaka Akiyama: "Fast pre-filtering for virtual screening based on ligand decomposition", 第21回創剤フォーラム若手研究会, P-6, 2015.11.28 (東京大学). （ポスター発表）
-鈴木翔吾，''大上雅史''，秋山泰．"活性値情報のグループ化とランク学習による活性化合物予測"，第18回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2015),
D-19，つくば国際会議場 2016.11.16．（ポスター発表）
-''大上雅史'', 内古閑伸之，松崎由理，秋山泰："アミノ酸プロファイルによるタンパク質ペプチド複合体のポストドッキング解析"，第53回日本生物物理学会年会，3Pos190，石川県金沢市，9/13-15，2015．（ポスター発表）
-内古閑伸之，松崎由理，''大上雅史'', 秋山泰："剛体アンサンブルドッキングによって得られた候補構造群における相互作用残基ペアの特徴の解析"，第53回日本生物物理学会年会，3Pos189，石川県金沢市，9/13-15，2015．（ポスター発表）
-''大上雅史''："大規模タンパク質間相互作用予測によるEGFR系解析"，第4回育志賞研究発表会，京都府京都市, 8/31，2015．（口頭発表，ポスター発表）
-''大上雅史''，内古閑伸之，松崎由理，秋山泰："タンパク質間相互作用残基の物理化学的性質による単純化プロファイルを用いたポストドッキング解析"，第15回日本蛋白質科学会年会，2P-056，徳島県徳島市，6/24-26, 2015．
-''大上雅史'', 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰："タンパク質とペプチドのドッキング計算"，
生命情報科学若手の会 第7回研究会，兵庫県神戸市，10/29-30，2014．
-''Masahito Ohue'', Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama; "MEGADOCK 4.0: an ultra-high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers", 第3回生命医薬情報学連合大会，G-06，宮城県仙台市，10/2-4，2014．（ポスター発表）
-''大上雅史'', 松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，秋山泰："MEGADOCK: a high-performance protein-protein interaction prediction tool on supercomputing environments"，第52回日本生物物理学会年会，2P014，北海道札幌市，9/25-27，2014．（ポスター発表）
-内古閑伸之，松崎由理，''大上雅史''，広川貴次，秋山泰；"Analysis of properties of protein-protein interaction surface areas involved in more near-native conmplexes by Re-docking scheme"，第52回日本生物物理学会年会，2P271，北海道札幌市，9/25-27，2014．（ポスター発表）
-''大上雅史''："立体構造情報に基づくタンパク質間相互作用ネットワーク予測"，第3回育志賞研究発表会，東京都目黒区，8/20，2014．（ポスター発表）
-''大上雅史'', 下田雄大, 松崎由理, 内古閑伸之, 鈴木脩司, 石田貴士, 秋山泰
："MEGADOCK 4.0: mega-dock per dayへの道のり"，
生命情報科学若手の会 第5回研究会，千葉県千葉市，2/17-19，2014．
-下田雄大，石田貴士，鈴木脩司，''大上雅史''，秋山泰：
"MEGADOCK-GPU: GPUによるタンパク質間ドッキング計算の高速化"，
NVIDIA GTC Workshop Japan 2013, no.01, Jul 2013．（ポスター発表）
-''大上雅史'', 松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，秋山泰："MEGADOCK：構造ドッキング計算を用いたタンパク質間相互作用の大規模予測"，第13回日本蛋白質科学会年会，1P-059，Jun 2013．（ポスター発表）
-''大上雅史''，松崎由理，内古閑伸之，山本航平，下田雄大，藤原隆之，石田貴士，秋山泰："MEGADOCK 3.0：超並列タンパク質間相互作用予測システム"，生命情報科学若手の会4回研究会，Mar 2013．（口頭発表）
-''大上雅史''，松崎由理，石田貴士，秋山 泰：“MEGADOCK: 大規模タンパク質間相互作用予測システムとその応用”，2013年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム(HPCS2013)論文集，p.66，Jan 2013．（ポスター発表）
[ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=87841]] ]
-秋山泰，松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，''大上雅史''："網羅的タンパク質ドッキング解析プログラムMEGADOCKの開発と応用"，ISLiMソフトウェア研究開発報告会，D-9，Jan 2013．
-松崎由理, 内古閑伸之, ''大上雅史'', 秋山泰："網羅的タンパク質ドッキング解析プログラムMEGADOCKの開発と応用"，文部科学省「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）の構築」 次世代ナノ統合シミュレーションソフトウェアの研究開発（ナノ）次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発（ライフ）公開シンポジウム, Mar 2012.
-内古閑伸之，松崎由理，''大上雅史''，広川貴次，秋山泰："相互作用プロファイルを用いたタンパク質間ドッキングの代表相互作用の探索"，第49回日本生物物理学会年会，Sep 2011．（口頭発表）
-''大上雅史''，山本航平，松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，秋山 泰："MEGADOCK：構造情報からの相互作用ネットワーク予測"，生命情報科学若手の会第3回研究会，Oct 2011．（口頭発表）
-''大上雅史'', 松崎由理, 秋山 泰:“立体構造情報を用いたドッキング計算による大規模タンパク質-RNA間相互作用予測手法”，第73回情報処理学会全国大会，1ZF-8，Mar 2011．（口頭発表） [ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=77106]] ]
-山本航平，''大上雅史''，松崎由理，石田貴士，秋山泰:“タンパク質ドッキング計算結果の可視化とその解析”，第73回情報処理学会全国大会，1ZF-4，Mar 2011．（口頭発表） [ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=77102]] ]
-松崎由理, 内古閑伸之, ''大上雅史'', 石田貴士, 秋山泰："MEGADOCKを用いたタンパク質間相互作用予測のシグナル伝達系への応用"，第3回 バイオスーパーコンピューティングシンポジウム, Feb 2011．（ポスター発表）
-''大上雅史''，松崎由理，内古閑伸之，石田貴士，秋山泰：“タンパク質とRNAの立体構造に基づいた網羅的計算による相互作用予測”，2011年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム(HPCS2011)論文集，p.56，Jan 2011．（ポスター発表） [ [[IPSJ Digital Library>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=71750]] ]
-''大上雅史'', 松崎由理, 秋山泰：“立体構造情報を用いた網羅的計算によるタンパク質間相互作用ネットワーク予測”, 生命情報科学若手の会第2回研究会，Sep 2010．（口頭発表）
-''大上雅史''：“MEGADOCKにおける評価関数の改良とリランキングの導入”，第10回データ解析融合ワークショップ，Mar 2010．（口頭発表）
-''大上雅史'', 松崎裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山泰: “エネルギー計算に基づくリランキングとクラスタリングを用いた網羅的タンパク質間相互作用予測手法の提案”, 第2回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2010), E4-4, Mar 2010. （口頭・ポスター発表） [ [[DEIM2010論文集>http://db-event.jpn.org/deim2010/proceedings/files/E4-4.pdf]] ]
-松崎由理, 松崎裕介, ''大上雅史'', 佐藤智之, 秋山泰: “ドッキング後処理によるPPI検出システムの応用と評価〜EGFRシグナル伝達系への適用にむけて”, 第8回データ解析融合ワークショップ（公開ワークショップ）, 東京, Mar 2009. （口頭発表）
-''大上雅史'', 松崎裕介, 佐藤智之, 松崎由理, 秋山泰: “物理化学的相互作用の導入によるタンパク質間相互作用予測の高精度化”, 第8回データ解析融合ワークショップ（公開ワークショップ）, 東京, Mar 2009. （口頭発表）
-''大上雅史'', 越野亮:“遺伝子発現データ解析のための新しい属性選択手法の提案”，電気関係学会北陸支部学生会主催平成18年度学生による研究発表会，F-1，March 2007．
-''大上雅史'', 越野亮:“遺伝子発現データ解析における遺伝子偏差を用いた前処理方法の提案”，第69回情報処理学会全国大会，1M-7，Mar 2007．（口頭発表）
-''大上雅史'', 越野亮:“決定木による白血病遺伝子の自動分類ルールの抽出”，平成18年度電気関係学会北陸支部連合大会，F-57，Sep 2006．（口頭発表）
**特許 [#yf335418]
-秋山泰, ''大上雅史'', 柳澤渓甫, 吉川寧, 李佳男: "予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム", 特許7057004, 2022.4.11（特願2021-035648, 2021.3.5）
-秋山泰, ''大上雅史'', 柳澤渓甫, 吉川寧, 杉田昌岳, 藤江拓哉, 杉山聡, 村田翔太朗: "予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム", 特許7057003, 2022.4.11（特願2021-031234, 2021.2.26）
-秋山泰, ''大上雅史'', 柳澤渓甫, 吉川寧: "情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理システム", 2021.2.17, 特願2021-023750, 特願2022-108668.
-秋山泰, ''大上雅史'', 柳澤渓甫, 吉川寧: "情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理システム", 2020.11.13, 特願2020-189856（国内優先権主張）.
**報道 [#p15ad4e7]
-[["日本の創薬産業発展へ 注目浴びる中分子IT創薬プロジェクト 東工大の研究推進体MIDLが推進">http://www.midl.titech.ac.jp/sites/default/files/inline-files/kagakushinbun_20190921-05_1.pdf]], 科学新聞, 2018年9月21日(金), 5面.
-"たんぱく質の相互作用予測、東工大が手法確立 創薬に応用期待", 日経産業新聞, 2018年1月19日(金), 6面.
**記事 [#sb54ad5f]
-荒川和晴, 岩崎渉, ''大上雅史'', 尾崎遼, 小林徹也, 福永津嵩. "特集「座談会：次世代の生命情報科学に向けて 前編", 日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター第41号, pp.2-12, 2022.
--https://www.jsbi.org/media/files/_u/topic/file/nl41.pdf
-''大上雅史''. "Oxford Journals - JSBi Prize 受賞報告", 日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター第39号, pp.12-13, 2021.
--https://www.jsbi.org/media/files/_u/topic/file/nl39.pdf
-''大上雅史''. "ほにゃららインフォマティクスの未来", バイオサイエンスとインダストリー（Ｂ＆Ｉ）, Vol.78, No.2, p.132, 2020.
--https://www.jba.or.jp/bi_index/2020/2020_vol78_no2.php
-河野暢明, ''大上雅史'', 黒木健, 堀之内貴明. "AI・ロボットコミュニティレポート 生命情報科学若手の会", 実験医学別冊 あなたのラボにAI（人工知能）×ロボットがやってくる 研究に生産性と創造性をもたらすテクノロジー, 54-57, 2017.
--https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758122368/
-高橋聡, 新井宗仁, ''大上雅史'', 広瀬恵子. "日本生物物理学会第54回年会報告 日本生物物理学会学生発表賞", 生物物理, 57(3): 159-160, 2017.
--https://doi.org/10.2142/biophys.57.159
-堀之内貴明, 尾崎遼, ''大上雅史''. "生命情報科学若手の会", 人工知能, 32(2): 270-271, 2017.
--http://id.nii.ac.jp/1004/00008581/
-根岸瑠美, ''大上雅史''．"そもそも「ポスドク問題」ってなんだろう？男女共同参画・若手支援シンポジウム報告"，生物物理，56(2): 126-127，2016．
--https://www.jstage.jst.go.jp/article/biophys/56/2/56_126/_article/-char/ja/
-''大上雅史'', 根岸瑠美. "「鍵はダイバーシティ」男女共同参画・若手支援シンポジウム報告"，生物物理，55(2): 108-110, 2015.
--http://www.biophys.jp/journal/journal_dl.php?fnm=55-2
-''大上雅史'', 仲木竜, "生命情報科学若手の会 第５回研究会 開催報告", 日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター第28号, p.7, 2014.
--http://www.jsbi.org/pdfs/NewsLetter/NL28_HD.pdf
--https://www.jsbi.org/media/files/_u/topic/file/NL28.pdf
-''大上雅史'', "凄い生命情報科学研究を目指して−特集:次世代の生命情報科学に向けて - 若手研究者からの視点・論点"，日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター第25号，pp.4-5，2012．
--http://www.jsbi.org/pdfs/NewsLetter/NL25_all.pdf
--https://www.jsbi.org/media/files/_u/topic/file/NL25.pdf
-秋山泰，松崎由理，内古閑伸之，''大上雅史''，"MEGADOCKによる網羅的タンパク質間相互作用予測"，Bio Supercomputing Newsletter，Vol.3，2010．
--http://www.csrp.riken.jp/BSNewsLetters/BSNvol3-1012/JP/index.html
-松崎由理，''大上雅史''，内古閑伸之，石田貴士，秋山泰，"MEGADOCKによるタンパク質間相互作用予測〜システム生物学への応用〜"，TSUBAME e-Science Journal，vol.2，pp.14-18，2010．
--http://www.gsic.titech.ac.jp/node/205
-''大上雅史'', "リレー紹介：日本のバイオインフォマティクス研究室"，日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター第20号，pp.16-17，2010．
--http://www.jsbi.org/pdfs/NewsLetter/NL20.pdf
--https://www.jsbi.org/media/files/_u/topic/file/NL20.pdf
**その他の記事 [#yfdce6e7]
-高専時代から続くバイオインフォマティクスの魅力｜ACARIC Journal アカリクジャーナル vol.3｜[ [[PDF>https://www.li.c.titech.ac.jp/wp-content/uploads/2021/11/AcaricJ2021.pdf]] ]
-高速計算でタンパク質の複合体形成を予測！ - みらいぶプラス/河合塾 | https://www.milive-plus.net/gakumon181002/
-研究は料理と一緒。素材を活かし、新しい技術＝調理器具で革新的なレシピを考える！ - みらいぶプラス/河合塾 | https://www.milive-plus.net/gakumon181002/02/
-"ユーザビリティの高いツール開発で、 分野を超えた研究者の協働を実現する", リサーチア 研究応援プロジェクト by リバネス, 2017. |
https://r.lne.st/2017/11/10/30th-msaward-1/
-"スパコンと適所で使い分ける HPC 環境を Azure で実現。CS ゴールドマークを取得した高いセキュリティの下、"スマート創薬" のオープン イノベーションを加速", Microsoftケーススタディ, 2016年5月 [ [[PDF>https://www.li.c.titech.ac.jp/misc/microsoft-tokyotech.pdf]] ]
-"情報科学と生命科学をつなぐ開発者を目指して 〜「Microsoft Azure」で誰もが使えるタンパク質間相互作用予測システムを作る〜", incu･be vol.34, 2016. [ [[PDF>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/web/etc/incu-be34_ohue.pdf]] ]
-研究開発クラウドの衝撃 - クラウドで膨大な生命データを計算、オープンイノベーションを加速 - 日経ビジネスオンラインSpecial. | https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NBO/17/ms0822_01/
**その他の研究発表 [#t2ae105d]
-''Masahito Ohue'', "Exploring Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database", KAUST CBRC Seminar, Nov 27, 2018. &br; https://twitter.com/CBRC_KAUST/status/1067366547986018304 &br; https://cb.kaust.edu.sa/Pages/Seminar_Prof_Masahito_Ohue_2018.aspx
-''大上雅史'', "バイオインフォマティクス分野のAI事情"，ACLSガンマクラブ2021年度総会, 2021/12/11.
-''大上雅史'', "数学と計算で探るタンパク質の出会いとネットワーク", サイエンスアゴラ2015 数学協働プログラム, 2015/11/15.
-''Masahito Ohue'', "MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structure data", ACLS International Summer School 2013, 2013 9/8〜9/13（ポスター発表）[Most cited poster award受賞]
-''大上雅史''，"MEGADOCK：de novoドッキング計算の可能性を探る", 第53回生物物理若手の会夏の学校，2013 9/6〜9（ポスター発表）[ポスター賞受賞]
-''大上雅史''，"MEGADOCK：de novoドッキング計算の可能性を探る", 第53回生命科学夏の学校，2013 8/30〜9/1（ポスター発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：de novoドッキング計算の可能性を探る", 第31回タンパク質・核酸構造理論勉強会，2013 7/5〜7（口頭発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：タンパク質ドッキング予測から相互作用ネットワーク予測へ"，第52回生物物理若手の会夏の学校，2012 8/31〜9/3（口頭・ポスター発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：タンパク質剛体ドッキング計算の秘めたる可能性"，第52回生命科学夏の学校，2012 8/24〜26（口頭・ポスター発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：タンパク質ドッキング予測から相互作用ネットワーク予測へ"，第30回タンパク質・核酸構造理論勉強会，2012 7/6〜8（口頭発表）
-''Masahito Ohue'', "MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structures", BGI Shenzhen Young Researchers' Presentation, 2012 3/1（口頭発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：タンパク質構造から相互作用ネットワーク予測へ"，バイオスーパーコンピューティングサマースクール2011，2011 9/26〜27（ポスター発表）
-''大上雅史''，"立体構造情報に基づく網羅的タンパク質間相互作用予測"，第51回生命科学夏の学校，2011 9/2〜4（ポスター発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：タンパク質構造からネットワーク予測へ"，第51回生物物理若手の会夏の学校，2011 8/25〜28（ポスター発表）
-''大上雅史''，"ファンド獲得への第一歩を踏み出すために"，生物物理若手の会関東支部セミナー，2011 3/26.
-''大上雅史''，"サクソフォンカルテットの世界"，高専カンファレンス2010秋 in 東京(kosenconf-014) アンカンファレンス発表(kc3)，2010 10/2．
-''大上雅史''，"タンパク質ドッキング計算を利用した網羅的タンパク質間相互作用予測"，第50回生物物理若手の会夏の学校，2010 9/3〜6（ポスター発表）
-''大上雅史''，"バイオ高専"，高専カンファレンス in 石川(kosenconf-017) 一般発表，2010 8/7．
-''大上雅史''，"立体構造情報に基づく網羅的タンパク質間相互作用予測"，第29回タンパク質・核酸構造理論勉強会，2010 7/9〜11（口頭発表）
-''大上雅史''，"MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的PPI予測"，生命体統合シミュレーションサマースクール2010，2010 7/5〜7（ポスター発表）
**研究以外の講演 [#t24a2352]
-''大上雅史'', "研究者の生存戦略とグラント獲得", 早稲田大学 アーリーバードプログラム講演会, 2022/10/31.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために〜研究費を獲得するための申請書のコツ（2023年度申請版）", 慶應義塾大学薬学部 JSPS特別研究員申請に向けた講習会, 2022/3/17.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために〜研究費を獲得するための申請書のコツ（2023年度申請版）", [[総合研究大学院大学 CEDセミナー2021「学振申請書準備講座」>https://www.soken.ac.jp/event/7187/]], 2022/3/9.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために〜研究費を獲得するための申請書のコツ（2023年度申請版）", 情報処理学会 予算申請書作成メンタリング, 2022/3/15.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために〜研究費を獲得するための申請書のコツ（2023年度申請版）", [[東京工業大学 令和5（2023）年度 日本学術振興会特別研究員 公募に関する学内説明会>http://www.rpd.titech.ac.jp/jsps_tokken/application/a-1.html]], 2022/3/2.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために〜研究費を獲得するための申請書のコツ", 九州大学令和5年度日本学術振興会特別研究員学内説明会, 2022/3/1.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために〜研究費を獲得するための申請書のコツ", 生化学若い研究者の会東北支部 学振対策セミナー, 2022/1/26.
-''大上雅史'', "研究費を獲得するということ（学振特別研究員を題材にして）", [[産総研イノベーションスクール>https://unit.aist.go.jp/innhr/inn-s/index.html]]，2021/11/17.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために（2022年度申請版）", [[情報処理学会 予算申請書作成メンタリング>https://www.ipsj.or.jp/topics/mentee.html]], 2021/3/8.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために（2022年度申請版）", [[東京工業大学 令和4（2022）年度 日本学術振興会特別研究員 公募に関する学内説明会>http://www.rpd.titech.ac.jp/jsps_tokken/application/a-1.html]], 2021/3/4.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために（2022年度申請版）", [[総合研究大学院大学 CEDオンラインセミナー>https://www.soken.ac.jp/event/6927/]], 2021/3/1.
-''大上雅史'', "研究費を獲得するということ（学振特別研究員を題材にして）", [[産総研イノベーションスクール>https://unit.aist.go.jp/innhr/inn-s/index.html]]，2020/11/25.
-''大上雅史'', "コンピューターが拓く生物学の最先端", 横浜市立南高等学校 高大連携出張講義, 2020/10/27.
-''大上雅史'', "研究費を獲得するということ（学振特別研究員を題材にして）", [[産総研イノベーションスクール>https://unit.aist.go.jp/inn-s/index.html]]，2019/11/20.
-''大上雅史'', "計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク〜バイオインフォマティクスの世界", 長野県立屋代高等学校 バイオサイエンス連携講座, 2019/11/7.
-''大上雅史'', "コンピューターが拓く科学の最先端", 長野県立屋代高等学校附属中学校 バイオサイエンス連携講座, 2019/11/7.
-''大上雅史'', "学振特別研究員になるために（2020年度申請版）", 東京工業大学 物質・情報卓越教育院 セミナー, 2019/4/26.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために（2020年度申請版）"，[[東京工業大学 平成32（2020）年度 日本学術振興会特別研究員 公募に関する学内説明会>http://www.rpd.titech.ac.jp/jsps_tokken/application/a-1.html]]，2019/3/14.
-''大上雅史''，"「研究費を獲得する」ということ"，[[産総研イノベーションスクール>https://unit.aist.go.jp/inn-s/index.html]]，2018/11/20.
-''大上雅史''，"クラウドを活用した網羅的なタンパク質間相互作用予測", [[ACLSセミナー「東工大発のバイオインフォマティクス・ソフトウェアを使ってみよう」>http://www.acls.titech.ac.jp/old/ja/node/870/]], 2018/3/20.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために（2019年度申請版）"，[[東京工業大学 平成31（2019）年度 日本学術振興会特別研究員 公募に関する学内説明会>http://www.rpd.titech.ac.jp/jsps_tokken/application/a-1.html]]，2018/3/6.
-''大上雅史''，"若手向け学振グラント獲得と研究について"，[[千葉大学工学研究院「研究推進・広報・社会連携委員会」企画講演会>http://www.se.chiba-u.jp/topics/20180119.html]]，2018/1/26.
-''大上雅史''，"クラウドを活用した網羅的なタンパク質間相互作用予測", [[殿町ウェルビーイングイノベーションスクール 次世代ヘルスケア情報プラットフォームの現状とAI最前線 第3回講座「次世代型ヘルスケアシステムやAIの現状と展望」>http://www.tonomachi-rc.jp/report/171221.html]]. 2017/12/11.
-''大上雅史''，"「研究費を獲得する」ということ"，[[東北大博士交流セミナー>https://www.eng.tohoku.ac.jp/dc/]]，2017/12/6.
-''大上雅史''，"「研究費を獲得する」ということ"，[[産総研イノベーションスクール>https://unit.aist.go.jp/inn-s/index.html]]，2017/11/30.
-''大上雅史''，"「研究費を獲得する」ということ〜学振DC/PDを目指す若者へ"，[[第12回日本地球化学会ショートコース>http://www.geochem.jp/conf/2017/outline.html]]，2017/9/12.
-''大上雅史''，"「研究費を獲得する」ということ"，[[生物物理若手の会 第57回夏の学校>http://www.bpwakate.net/summer2017/program/index.html]]，2017/8/31.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために"，[[ACLSプロポーザルコンクール説明会>http://www.acls.titech.ac.jp/old/ja/node/646/]]，2017/4/15.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために（2018年度申請版）"，東京工業大学 平成30（2018）年度 日本学術振興会特別研究員 公募に関する学内説明会，2017/3/9.
-''大上雅史''，"「研究費を獲得する」ということ"，[[産総研イノベーションスクール>https://unit.aist.go.jp/inn-s/index.html]]，2016/12/8.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために"，[[ACLSプロポーザルコンクール説明会>http://www.acls.titech.ac.jp/old/ja/node/500/]]，2016/4/16.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために（2017年度申請版）"，東京工業大学 平成29（2017）年度 日本学術振興会特別研究員 公募に関する学内説明会，2016/3/8.
-''大上雅史''，"網羅的タンパク質ドッキングプログラムMEGADOCK-Kの利用", [[網羅的タンパク質ドッキング解析プログラム「MEGADOCK-K」ソフト講習会 2014年ISLiMバイオスーパーコンピューティング・ソフト講習会シリーズ>http://www.csrp.riken.jp/2014/islim-seminar1211.html]], 2014/12/11.
-''大上雅史''，"学振特別研究員になるために〜知っておくべき10のTips〜"，生物物理・生化・脳科学・三若手の会合同学振セミナー，2014/3/23.
-''大上雅史''，"ファンド獲得への第一歩を踏み出すために"，生物物理若手の会・関東支部セミナー 学振申請についての情報交換会，2011/3/26.
**競争的研究資金 [#h43fd246]
-国立研究開発法人 科学技術振興機構（JST） 創発的研究支援事業，「マルチモダリティ創薬を拓くインフォマティクス基盤」，JPMJFR216J，2022年4月〜2025年3月，代表 ''大上雅史''（直接経費 24,000千円）
-国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED） 生命科学・創薬研究支援基盤事業（BINDS），「スーパーコンピュータ資源及び大規模シミュレーションとAIに基づく創薬・生命科学の支援」，JP22ama121026，2022年4月〜2028年3月，代表：関嶋政和（分担）
-日本学術振興会 科学研究費助成事業（学術研究助成基金助成金）基盤研究(C)，「野放図なAIを創薬ドメイン知識で使いこなす化合物最適化支援ツール基盤の構築」，22K12258，2022年4月〜2025年3月，代表：山本一樹（分担）
-国立研究開発法人 科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業（ACT-X）, 「タンパク質を制御するペプチドのデザインAI」, JPMJAX20A3, 2020年12月〜2023年3月, 代表 ''大上雅史''（直接経費 7,660千円）
-日本学術振興会 科研費 基盤研究(B), 「タンパク質間相互作用を標的とする薬剤分子設計技術の開発」, 20H04280, 2020年4月-2023年3月, 代表 ''大上雅史''（直接経費 13,600千円）
-公益財団法人 上原記念生命科学財団 研究奨励金, 「創薬至適化合物を選出する深層ランク学習」, 2020年1月-2021年4月, 代表 ''大上雅史''（直接経費 2,000千円）
-公益財団法人 みずほ学術振興財団 第63回工学研究助成, 「生体分子構造の高速な類似度計算手法の開発」, 2020年4月-2022年3月、代表 ''大上雅史'', （直接経費 2,000千円）
-日本学術振興会 科研費 若手研究，「ミトコンドリアを取り巻く未知のインタラクトームの予測と実証」，18K18149, 2018年4月-2021年3月，代表: ''大上雅史''（直接経費 3,300千円）．
-日本学術振興会 科研費 基盤研究(C)，「ヒューマンコンピュテーションと計算創薬の融合的実装による創薬計算科学の深化」，18K11523, 2018年4月-2022年3月，代表: 山本一樹. （分担: ''大上雅史'', 森脇由隆）
-日本医療研究開発機構 (AMED) 創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業, 「大規模分子シミュレーションによるインシリコスクリーニング支援と構造インフォマティクス技術の高度化」, 2017年4月-2022年3月, 代表: 関嶋政和.（分担: 秋山泰, 小長谷明彦, 石田貴士, ''大上雅史''）
-日本学術振興会 科研費 基盤研究(B), 「中分子創薬に適した特性を有する環状ペプチド分子設計手法の開発」, 2017年4月-2020年3月, 代表: 秋山泰.（分担: ''大上雅史''）
-日本学術振興会-フランス外務省 二国間交流事業 共同研究 SAKURAプログラム, 「CHOKO: Clustering of High thrOughput in silico protein-protein docKing - investigation of hub prOteins」, 2017年4月-2019年3月, 代表: ''大上雅史''.（直接経費 1,940千円）
-株式会社リバネス 第30回リバネス研究費 マイクロソフト賞, 「ヒトタンパク質の相互作用ネットワークを 網羅的に予測し活用するクラウドシステム開発」, 2016年8月-2017年7月，代表: ''大上雅史''．（直接経費 500千円）
--採択者インタビュー「ユーザビリティの高いツール開発で、 分野を超えた研究者の協働を実現する」 https://r.lne.st/2017/11/12/34th-msaward-1/
-日本学術振興会 科研費 若手研究(B)，「中規模ペプチドの構造的相互作用解析基盤技術の開発」，2015年4月-2018年3月，代表: ''大上雅史''．（直接経費 3,000千円）
-日本学術振興会 科研費 基盤研究(C)，「アミノ酸残基レベルの相互作用プロファイルを用いたタンパク質間相互作用予測法の開発」，2015年4月-2018年3月，代表: 内古閑伸之．（分担：''大上雅史''，松崎由理）
-日本学術振興会 科研費 特別研究員奨励費，「タンパク質間相互作用予測に基づく創薬ターゲット探索のための並列計算システム開発」，研究期間: 2014年4月-2015年3月，代表: ''大上雅史''（直接経費 1,400千円）
-日本学術振興会 科研費 特別研究員奨励費，「立体構造情報に基づいた網羅的タンパク質間相互作用予測システムの開発」，
研究期間: 2011年4月-2014年3月，代表: ''大上雅史''（直接経費 1,900千円）
**その他の研究資金 [#sonotashikin]
-東京工業大学 情報理工学院 若手研究支援プロジェクト, 代表（H30）, 「代表分子群との比較による高速な生体分子構造プロファイリング法の開発」, 450千円（総額）
-東京工業大学 東工大挑戦的研究賞, 代表（H30）, 「細胞内PPI阻害を可能にするin silico中分子設計技術の開発」, 2,000千円（総額）
-東京工業大学 教育革新センター アクティブ・ラーニング支援, 代表（H29）, 「多人数クラスの中で1対1のきめ細かいプログラミング教育を可能にするICTシステムの開発」, 500千円（総額）
-東京工業大学 情報理工学院 若手研究支援プロジェクト, 代表（H29）, 「ミトコンドリアタンパク質の相互作用データベースMEGADOCK-Web-Mitoの開発」, 500千円（総額）
-東京工業大学 情報理工学院 若手研究支援プロジェクト, 代表（H28）, 「クラウド環境上の並列生命情報解析：いつでもどこでもPPI予測」, 500千円（総額）
-東京工業大学 東工大基金 研究の種発掘支援, 代表（H28）, 「階層性を持つ生命データ解析のための転移学習法の開発」, 500千円（総額）
**学位論文 [#hd605012]
-博士論文：[[Protein‒Protein Interaction Network Prediction Based on Tertiary Structure Data>http://www.bi.cs.titech.ac.jp/~ohue/paper/thesis_11D38020_MasahitoOhue.pdf]]，東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻（博士(工学)）
--情報処理学会研究会推薦博士論文に選ばれました [ [[link>http://www.ipsj.or.jp/magazine/hakase/BIO01.html]] ]
-修士論文：立体構造情報に基づく網羅的タンパク質間相互作用予測に関する研究，東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻（修士(工学)）
-学士論文：物理化学的相互作用の導入によるタンパク質間相互作用予測の高精度化，東京工業大学 工学部 情報工学科
-準学士論文：遺伝子発現データ解析のための新しい属性選択手法の提案，石川工業高等専門学校電子情報工学科
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
