研究発表

特許

博士論文・修士論文・学士論文

研究発表

2025年

研究会発表

• 齋藤那哉, 清水正義, 柳澤渓甫, 秋山泰. フラグメントの類似性を考慮した化合物立体配座検索システムの構築, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2025-BIO-81(12): 1-8 (2025-02-27)

2024年

査読付論文（英文）

• Kaumbekova S, Sugita M, Sakaguchi N, Takahashi Y, Sadakane A, Umezawa M. Effect of Acetonitrile on the Conformation of Bovine Serum Albumin, ACS Omega, 9(48): 47680-47689, 2024. doi: 10.1021/acsomega.4c07274
• Li J, Yanagisawa K, Akiyama Y. CycPeptMP: enhancing membrane permeability prediction of cyclic peptides with multi-level molecular features and data augmentation, Briefings in Bioinformatics, 25(5): bbae417, 2024. doi.org/10.1093/bib/bbae417
• Kobayashi M, Miyauchi A, Jimbo E.F, Oishi N, Aoki S, Watanabe M, Yoshikawa Y, Akiyama Y, Yamagata T, Osaka H. Synthetic aporphine alkaloids are potential therapeutics for Leigh syndrome, Scientific Reports, 14(1): 2045-2322, 2024. doi: 10.1038/s41598-024-62445-w
• Yanagisawa K, Fujie T, Takabatake K, Akiyama Y. QUBO Problem Formulation of Fragment-Based Protein–Ligand Flexible Docking, Entropy, 26(5): 397, 2024. doi: 10.3390/e26050397

査読付会議論文（英文）

• Boku T, Sugita M, Kobayashi R, Furuya S, Fujie T, Ohue M, Akiyama Y. Improving Performance on Replica-Exchange Molecular Dynamics Simulations by Optimizing GPU Core Utilization, In Proceedings of the 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP’24), Association for Computing Machinery, 1082-1091, 2024. doi: 10.1145/3673038.3673097

研究会発表

• 赤木果歩, 柳澤渓甫, 秋山泰. 共溶媒分子動力学法による化合物ドッキング向けのバイアス情報の取得, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2024-BIO-78(37): 1-8 (2024-06-13)
• 清水正義, 柳澤渓甫, 秋山泰. 有望なフラグメント空間配置対に基づく化合物プレスクリーニング手法の開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2024-BIO-78(38): 1-8 (2024-06-13)
• 李佳男, 柳澤渓甫, 秋山泰. CycPeptMP：マルチレベルの分子特徴とデータ拡張による環状ペプチドの膜透過性予測手法の開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2024-BIO-77(15): 1-8 (2024-02-29)
• 能祖雄大, 杉田昌岳, 藤江拓哉, 柳澤渓甫, 秋山泰. 分子動力学シミュレーション軌跡データから抽出した位置依存特徴量を活用した環状ペプチドの膜透過性予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2024-BIO-77(16): 1-8 (2024-02-29)
• 布部絢子, 柳澤渓甫, 秋山泰. フラグメントに基づくバーチャルスクリーニングへの利用などを目指したフラグメント集合の選定, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2024-BIO-77(31): 1-7 (2024-02-29)

2023年

査読付論文（英文）

• Ryunosuke Yoshino, Nobuaki Yasuo, Yohsuke Hagiwara, Takashi Ishida, Daniel Ken Inaoka, Yasushi Amano, Yukihiro Tateishi, Kazuki Ohno, Ichiji Namatame, Tatsuya Niimi, Masaya Orita, Kiyoshi Kita, Yutaka Akiyama, and Masakazu Sekijima.Discovery of a Hidden Trypanosoma cruzi Spermidine Synthase Binding Site and Inhibitors through In Silico, In Vitro, and X-ray Crystallography, ACS Omega, 8(29): 25850-25860, 2023. doi: 10.1021/acsomega.3c01314
• Kudo G, Yanagisawa K, Yoshino R, Hirokawa T. AAp-MSMD: Amino Acid Preference Mapping on Protein–Protein Interaction Surfaces Using Mixed-Solvent Molecular Dynamics, Journal of Chemical Information and Modeling, 63(24): 7768–7777, 2023. doi: 10.1021/acs.jcim.3c01677
• Li J, Yanagisawa K, Sugita M, Fujie T, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Yuki Hosono, Satoshi Uchida, Moe Shinkai, Chad E. Townsend, Colin N. Kelly, Matthew R. Naylor, Hsiau-Wei Lee, Kayoko Kanamitsu, Mayumi Ishii, Ryosuke Ueki, Takumi Ueda, Koh Takeuchi, Masatake Sugita, Yutaka Akiyama, Scott R. Lokey, Jumpei Morimoto, Shinsuke Sando. Amide-to-ester substitution as a stable alternative to N-methylation for increasing membrane permeability in cyclic peptides, Nature Communications, 14, 1416, 2023. doi: 10.1038/s41467-023-36978-z

研究会発表

• 渡辺銀河, 柳澤渓甫, 秋山泰. 標的RNAの高次構造予測に基づく低活性ASO候補配列の推測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2023-BIO-74(36): 1-8 (2023-06-22)
• 齋藤那哉, 柳澤渓甫, 秋山泰. フラグメント対の相対位置から検索可能な化合物立体配座データベースの構築, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2023-BIO-74(37): 1-8 (2023-06-22)
• 李佳男, 柳澤渓甫, 杉田昌岳, 藤江拓哉, 大上雅史, 秋山泰. CycPeptMPDB：包括的な環状ペプチド膜透過率データベースの開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2023-BIO-74(38): 1-8 (2023-06-22)

2022年

査読付論文（英文）

• Sugita M, Fujie T, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Yanagisawa K, Kubota R, Yoshikawa Y, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Yanagisawa K, Yoshino R, Kudo G, Hirokawa T. Inverse Mixed-Solvent Molecular Dynamics for Visualization of the Residue Interaction Profile of Molecular Probes, International Journal of Molecular Sciences, 23(9): 4749, 2022. doi: 10.3390/ijms23094749
• Takabatake K, Yanagisawa K, Akiyama Y. Solving Generalized Polyomino Puzzles Using the Ising Model, Entropy, 24(3): 354, 2022. doi: 10.3390/e24030354

研究会発表

• 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, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2022-BIO-70(51): 1-8 (2022-06-29)
• 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, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2022-BIO-69(15), 1-8 (2022-03-03)
• 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, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2022-BIO-69(16), 1-8 (2022-03-03)
• 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, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2022-BIO-69(7), 1-7 (2022-03-03)
• 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 , 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2022-BIO-69(8), 1-8 (2022-03-03)

2021年

査読付論文（英文）

• Li J, Yanagisawa K, Yoshikawa Y, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Takabatake K, Izawa K, Akikawa M, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y. Improved large-scale homology search by two-step seed search using multiple reduced amino acid alphabets, Genes, 12(9): 1455, 2021. doi: 10.3390/genes12091455
• Sugita M, Sugiyama S, Fujie T, Yoshikawa Y, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Yanagisawa K, Moriwaki Y, Terada T, Shimizu K. EXPRORER: Rational Cosolvent Set Construction Method for Cosolvent Molecular Dynamics Using Large-Scale Computation, Journal of Chemical Information and Modeling, 61(6): 2744–2753, 2021. doi:10.1021/acs.jcim.1c00134
• Izawa K, Okamoto-Shibayama K, Kita D, Tomita S, Saito A, Ishida T, Ohue M, Akiyama Y, Ishihara K. 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
• Fujimoto K, Kimura Y, Allegretti JR, Yamamoto M, Zhang YZ, Katayama K, Tremmel G,Kawaguchi Y, Shimohigoshi M, Hayashi T, Uematsu M, Yamaguchi K, Furukawa Y, Akiyama Y,Yamaguchi R, Crowe SE, Ernst PB, Miyano S, Kiyono H, Imoto S, Uematsu S. Functional Restoration of Bacteriomes and Viromes by Fecal Microbiota Transplantation, Gastroenterology, 160(6): 2089-2102.e12, 2021. doi:10.1053/j.gastro.2021.02.013

査読付会議論文（英文）

• Ohue M, Akiyama Y. 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 Techniques and Applications (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications. (accepted)
• Ohue M, Watanabe H, Akiyama Y. MEGADOCK-Web-Mito: human mitochondrial protein-protein interaction prediction database, In Proceedings of The 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications. (accepted)
• Isawa K, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y. Antisense oligonucleotide activity analysis based on opening and binding energies to targets, In Proceedings of The 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications. (accepted)

研究会発表

• 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, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2021-BIO-67(1), 1-8 (2021-09-23)
• 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, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2021-BIO-65(7), 1-7 (2021-03-04)

2020年

査読付論文（英文）

• Ren A, Ishida T, Akiyama Y. Mathematical proof of the third order accuracy of the speedy double bootstrap method, Communications in Statistics - Theory and Methods, 49(16): 3950-3964, 2020. doi: 10.1080/03610926.2019.1594295
• Izawa K, Kubosaki A, Kobayashi N, Akiyama Y, Yamazaki A, Hashimoto K, Konuma R, Kamata Y, Hara-Kudo Y, Hasegawa K, Ikaga T, Watanabe M. Comprehensive Fungal Community Analysis of House Dust Using Next-Generation Sequencing, International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(16): 5842, 2020. doi:10.3390/ijerph17165842
• Fujimoto K, Kimura Y, Shimohigoshi M, Satoh T, Sato S, Tremmel G, Uematsu M, Kawaguchi Y, Usui Y, Nakano Y, Hayashi T, Kashima K, Yuki Y, Yamaguchi K, Furukawa Y, Kakuta M, Akiyama Y, Yamaguchi R, Crowe SE, Ernst PB, Miyano S, Kiyono H, Imoto S, Uematsu S. Data on Intestinal Phage-Bacteria Associations Aids the Development of Phage Therapy against Pathobionts, Cell Host & Microbe, 2020, 28(3): 380-389, 2020. doi:10.1016/j.chom.2020.06.005
• Aoyama K, Kakuta M, Matsuzaki Y, Ishida T, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Matsuno S, Ohue M, Akiyama Y. 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

査読付会議論文（英文）

• Aoyama K, Watanabe H, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Ohue M, Aoyama K, Akiyama Y. High-performance cloud computing for exhaustive protein-protein docking, In Proceedings of The 26th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’20), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications, 737-746, 2021. doi:10.1007/978-3-030-69984-0_5

研究会発表

• 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 バイオ情報学（BIO）, 2020-BIO-61(3), 1-8 (2020-03-12)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2020-BIO-61(4), 1-8 (2020-03-12)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2020-BIO-61(5), 1-7 (2020-03-12)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2020-BIO-61(10), 1-6 (2020-03-13)

2019年

査読付論文（英文）

• Chiba S, Ohue M, Gryniukova A, Borysko P, Zozulya S, Yasuo N, Yoshino R, Ikeda K, Shin WH, Kihara D, Iwadate M, Umeyama H, Ichikawa T, Teramoto R, Hsin KY, Gupta V, Kitano H, Sakamoto M, Higuchi A, Miura N, Yura K, Mochizuki M, Ramakrishnan C, Thangakani AM, Velmurugan D, Gromiha MM, Nakane I, Uchida N, Hakariya H, Tan M, Nakamura HK, Suzuki SD, Ito T, Kawatani M, Kudoh K, Takashina S, Yamamoto KZ, Moriwaki Y, Oda K, Kobayashi D, Okuno T, Minami S, Chikenji G, Prathipati P, Nagao C, Mohsen A, Ito M, Mizuguchi K, Honma T, Ishida T, Hirokawa T, Akiyama Y, Sekijima M. A prospective compound screening contest identified broader inhibitors for Sirtuin 1, Scientific Reports, 9: 19585, 2019. doi: 10.1038/s41598-019-55069-y
• Ohue M, Suzuki SD, Akiyama Y. 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
• Yamamoto K, Yoshikawa Y, Ohue M, Inuki S, Ohno H, Oishi S. 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
• Ban T, Ohue M, Akiyama Y. NRLMFβ: Bata-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

査読付会議論文（英文）

• Jiang K, Zhang D, Iino T, Kimura R, Nakajima T, Shimizu K, Ohue M, Akiyama Y. 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. doi:10.1145/3365610.3368409
• Ohue M, Yamasawa M, Izawa K, Akiyama Y. 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
• Ohue M, Ii R, Yanagisawa K, Akiyama Y. 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.
• Aoyama K, Yamamoto Y, Ohue M, Akiyama Y. 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.

研究会発表

• 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 バイオ情報学（BIO）, 2019-BIO-58(52), 1-8 (2019-06-10)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2019-BIO-58(53), 1-7 (2019-06-10)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2019-BIO-57(10), 1-8 (2019-03-01)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2019-BIO-57(11), 1-8 (2019-03-01)
• 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 バイオ情報学（BIO）,2019-BIO-57(12),1-8 (2019-03-01)
• 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 バイオ情報学（BIO）,2019-BIO-57(13),1-8 (2019-03-01)

書籍

• 「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）

2018年

査読付論文（英文）

• Tajimi T, Wakui N, Yanagisawa K, Yoshikawa Y, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Kami D, Kitani T, Nakamura A, Wakui N, Mizutani R, Ohue M, Kametani F, Akimitsu N, Gojo S. 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
• Wakayama N, Toshimoto K, Maeda K, Hotta S, Ishida T, Akiyama Y, Sugiyama Y. In Silico Prediction of Major Clearance Pathways of Drugs among 9 Routes with Two-Step Support Vector Machines, Pharmaceutical Research, 35: 197, 2018. doi: 10.1007/s11095-018-2479-1
• Mochizuki M, Suzuki SD, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y. QEX: Target-specific druglikeness filter enhances ligand-based virtual screening, Molecular Diversity, 1-8, 2018. doi: 10.1007/s11030-018-9842-3
• Yanagisawa K, Komine S, Kubota R, Ohue M, Akiyama Y. Optimization of memory use of fragment extension-based protein-ligand docking with an original fast minimum cost flow algorithm, Computational Biology and Chemistry, 74: 399-406, 2018. doi: 10.1016/j.compbiolchem.2018.03.013 (In Proc. APBC2018)
• Hayashi T, Matsuzaki Y, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y. MEGADOCK-Web: an integrated database of high-throughput structure-based protein-protein interaction predictions, BMC Bioinformatics, 19(Suppl 4): 62, 2018. doi: 10.1186/s12859-018-2073-x (In Proc. APBC2018)
• Suzuki SD, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Ramakrishnan C, Thangakani AM, Velmurugan D, Krishnan DA, Sekijima M, Akiyama Y, Gromiha MM. Identification of type I and type II inhibitors of c-Yes kinase using in silico and experimental techniques, Journal of Biomolecular Structure and Dynamics, 36(6): 1566-1576, 2018. doi: 10.1080/07391102.2017.1329098
• Ban T, Ohue M, Akiyama Y. 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
• Wakui N, Yoshino R, Yasuo N, Ohue M, Sekijima M. 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

研究会発表

• 久保田陸人, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 共通な部分構造の再利用アルゴリズムを用いたタンパク質リガンドドッキング手法の開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-54(42), 1-8 (2018-06-06)
• 多治見隆志, 和久井直樹, 大上雅史, 秋山泰. 複数のLasso回帰解に基づく解釈性の良い予測モデルを目指した環状ペプチド医薬品の体内安定性予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-54(45), 1-8 (2018-06-06)
• 渡辺紘生, 林孝紀, 大上雅史, 秋山泰. ミトコンドリアに関連したヒトタンパク質間相互作用予測データベースMEGADOCK-Web-Mitoの開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-54(46), 1-8 (2018-06-06)
• 青山建人, 大上雅史, 秋山泰. 生命情報解析分野におけるコンテナ型仮想化技術の動向と性能検証, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-54(47), 1-7 (2018-06-06)
• 後藤公太, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. 配列相同性検索ツールGHOSTZ-GPUのMPI環境における高速化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-53(7), 1-8 (2018-03-02)
• 山本悠生, 大上雅史, 秋山泰. クラウド上の分散GPU環境におけるタンパク質間相互作用予測計算フレームワークの開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-53(8), 1-8 (2018-03-02)

2017年

査読付論文（英文）

• Kakuta M, Suzuki S, Izawa K, Ishida T, Akiyama Y. A massively parallel sequence similarity search for metagenomic sequencing data, International Journal of Molecular Sciences, 18(10): 2124, 2017. doi: 10.3390/ijms18102124
• Chiba S, Ishida T, Ikeda K, Mochizuki M, Teramoto R, Taguchi Y-h, Iwadate M, Umeyama H, Ramakrishnan C, Thangakani AM, Velmurugan D, Gromiha MM, Okuno T, Kato K, Minami S, Chikenji G, Suzuki SD, Yanagisawa K, Shin WH, Kihara D, Yamamoto KZ, Moriwaki Y, Yasuo N, Yoshino R, Zozulya S, Borysko P, Stavniichuk R, Honma T, Hirokawa T, Akiyama Y, Sekijima M. An iterative compound screening contest method for identifying target protein inhibitors using the tyrosine-protein kinase Yes, Scientific Reports 7, Article number: 12038, 2017. doi: 10.1038/s41598-017-10275-4
• Yoshino R, Yasuo N, Hagiwara Y, Ishida T, Inaoka DK, Amano Y, Tateishi Y, Ohno K, Namatame I, Niimi T, Orita M, Kita K, Akiyama Y, Sekijima M. In silico, in vitro, X-ray crystallography, and integrated strategies for discovering spermidine synthase inhibitors for Chagas disease, Scientific Reports 7, Article number: 6666, 2017. doi: 10.1038/s41598-017-06411-9
• Yanagisawa K, Komine S, Suzuki SD, Ohue M, Ishida T, Akiyama Y. Spresso: An ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition, Bioinformatics, 33(23): 3836-3843, 2017. doi: 10.1093/bioinformatics/btx178
• Suzuki S, Ishida T, Ohue M, Kakuta M, Akiyama Y. 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
• Matsuzaki Y, Uchikoga N, Ohue M, Akiyama Y. Rigid-docking approaches to explore protein-protein interaction space, Advances in Biochemical Engineering/Biotechnology (the volume on Network Biology), 160: 33-55, 2017. doi: 10.1007/10_2016_41

査読付会議論文（英文）

• Ban T, Ohue M, Akiyama Y. Efficient Hyperparameter Optimization by Using Bayesian Optimization for Drug-Target Interaction Prediction, In Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS 2017), 1-6, 2017. doi: 10.1109/ICCABS.2017.8114299
• Ohue M, Yamazaki T, Ban T, Akiyama Y. Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a Chemogenomics Approach, Intelligent Computing Theories and Application (In Proceedings of ICIC2017, Lecture Notes in Computer Science), 10362, 549-558, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-63312-1_48
• Suzuki SD, Ohue M, Akiyama Y. Learning-to-rank based compound virtual screening by using pairwise kernel with multiple heterogeneous experimental data, In Proceedings of The 22nd International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2017), 114-119, 2017.

研究会発表

• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-50(38), 1-8 (2017-06-25)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-50(39), 1-8 (2017-06-25)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-50(40), 1-6 (2017-06-25)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-50(41), 1-7 (2017-06-25)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-49(4), 1-3 (2017-03-23)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-49(6), 1-8(2017-03-23)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-49(3), 1-8(2017-03-23)．

2016年

査読付論文（英文）

• Kasahara K, Ma B, Goto K, DasGupta B, Higo J, Fukuda I, Mashimo T, Akiyama Y, Nakamura H. myPresto/omegagene: a GPU-accelerated Molecular Dynamics Simulator Tailored for Enhanced Conformational Sampling Methods with a Non-Ewald Electrostatic Scheme, Biophysics and Physicobiology, 13: 209-216, 2016. doi: 10.2142/biophysico.13.0_209
• Ose A, Toshimoto K, Ikeda K, Maeda K, Yoshida S, Yamashita F, Hashida M, Ishida T, Akiyama Y, Sugiyama Y. Development of a Support Vector Machine-Based System to Predict Whether a Compound Is a Substrate of a Given Drug Transporter Using Its Chemical Structure, Journal of Pharmaceutical Sciences, 105(77): 2222-2230, 2016. doi: 10.1016/j.xphs.2016.04.023
• Suzuki S, Kakuta M, Ishida T, Akiyama Y. GPU-Acceleration of Sequence Homology Searches with Database Subsequence Clustering, PLoS ONE, 11(8): e0157338, 2016. doi: 10.1371/journal.pone.0157338
• Uchikoga N, Matsuzaki Y, Ohue M, Akiyama Y. 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

査読付会議論文（英文）

• Yanagisawa K, Komine S, Suzuki SD, Ohue M, Ishida T, Akiyama Y. ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition, In Proceedings of The 27th International Conference on Genome Informatics (GIW 2016), 7 pages, 2016.

査読付論文（和文）

• 青山 健人, 角田 将典, 松崎 由理, 石田 貴士, 秋山 泰. スーパーコンピュータ「京」上でのエクソーム解析パイプラインの開発, 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS）, 9(2): 15-33, 2016.
  *本論文は一般社団法人 情報処理学会の著作権規程に基いて公開しています．PDF

研究会発表

• 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 バイオ情報学（BIO）, 2016-BIO-46(17), 1-7 (2016-06-27)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2016-BIO-46(18), 1-7 (2016-06-27)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2016-BIO-46(26), 1-7 (2016-06-27)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2016-BIO-45(2), 1-4 (2016-03-11)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2016-BIO-45(3), 1-4 (2016-03-11)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2016-BIO-45(9), 1-7 (2016-03-11)

2015年

査読付論文（英文）

• Chiba S, Ikeda K, Ishida T, Gromiha MM, Taguchi Y-h, Iwadate M, Umeyama H, Hsin KY, Kitano H, Yamamoto K, Sugaya N, Kato K, Okuno T, Chikenji G, Mochizuki M, Yasuo N, Yoshino R, Yanagisawa K, Ban T, Teramoto R, Ramakrishnan C, Thangakani AM, Velmurugan D, Prathipati P, Ito J, Tsuchiya Y, Mizuguchi K, Honma T, Hirokawa T, Akiyama Y, Sekijima M. Identification of potential inhibitors based on compound proposal contest: Tyrosine-protein kinase Yes as a target, Scientific Reports, 5: 17209, 2015. doi: 10.1038/srep17209
• Yanagisawa K, Ishida T, Akiyama Y. Drug Clearance Pathway Prediction Based on Semi-supervised Learning, IPSJ Transactions on Bioinformatics (TBIO), 8: 21-27, 2015. doi: 10.2197/ipsjtbio.8.21
• Suzuki S, Kakuta M, Ishida T, Akiyama Y. Faster sequence homology searches by clustering subsequences, Bioinformatics, 31(8): 1183-1190, 2015. doi: 10.1093/bioinformatics/btu780
• Shimoda T, Suzuki S, Ohue M, Ishida T, Akiyama Y. 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

研究会発表

• 相澤 洋輔, 石田 貴士, 秋山 泰. ディープラーニングを利用したタンパク質天然変性領域予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-41(13), 1-6 (2015-03-13)
• 小幡 康文, 石田 貴士, 秋山 泰. タンパク質ドッキングと配列情報特徴解析の融合によるタンパク質間相互作用予測の高精度化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-41(14), 1-6 (2015-03-13)
• Yanagisawa K, Ishida T, Sugiyama Y, Akiyama Y. Drug clearance pathway prediction based on semi-supervised learning, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-41(11), 1-6 (2015-03-13)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-42(36), 1-7 (2015-06-16)
• 和久井 直樹, 大上 雅史, 千葉 峻太朗, 石田 貴士, 岩崎 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 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-42(60), 1-4 (2015-06-16)
• 杉原 舜, 石田 貴士, 秋山 泰. 低分子化合物二次元構造比較システムの改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-42(61), 1-6 (2015-06-16)
• 小峰 駿汰, 石田 貴士, 秋山 泰. フラグメント伸長型タンパク質-化合物ドッキングのビームサーチによる高速化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2015-BIO-42(62), 1-8 (2015-06-16)

2014年

査読付論文（英文）

• Yano M, Mori H, Akiyama Y, Yamada T, Kurokawa K. CLAST: CUDA implemented large-scale alignment search tool, BMC Bioinformatics, 15: 406, 2014. doi: 10.1186/s12859-014-0406-y
• Ohue M, Shimoda T, Suzuki S, Matsuzaki Y, Ishida T, Akiyama Y. 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
• Ohue M, Matsuzaki Y, Uchikoga N, Ishida T, Akiyama Y. 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
• Suzuki S, Kakuta M, Ishida T, Akiyama Y. GHOSTX: an improved sequence homology search algorithm using a query suffix array and a database suffix array, PLoS ONE, 9(8): e103833, 2014. doi: 10.1371/journal.pone.0103833
• Matsuoka S, Sato H, Tatebe O, Koibuchi M, Fujiwara I, Suzuki S, Kakuta M, Ishida T, Akiyama Y, Suzumura T, Ueno K, Kanezashi H, Miyoshi T. Extreme Big Data (EBD): Next Generation Big Data Infrastructure Technologies Towards Yottabyte/Year, Supercomputing Frontiers and Innovations, 1(2): 89-107, 2014. doi: 10.14529/jsfi140206
• Toshimoto K, Wakayama N, Kusama M, Maeda K, Sugiyama Y, Akiyama Y. In silico prediction of major drug clearance pathways by support vector machines with feature-selected descriptors, Drug Metabolism and Disposition 42(11):1811-1819, 2014. doi: 10.1124/dmd.114.057893
• You H, Kim GE, Na CH, Lee S, Lee CJ, Cho KH, Akiyama Y, Ishida T, No KT. An empirical model for gas phase acidity and basicity estimation, SAR and QSAR in Environmental Research, 25(2): 91-115, 2014. doi: 10.1080/1062936X.2013.864997
• Matsuzaki Y, Ohue M, Uchikoga N, Akiyama Y. Protein-protein interaction network prediction by using rigid-body docking tools: application to bacterial chemotaxis, Protein and Peptide Letters, 21(8), 790-798, Jun 2014. doi: 10.2174/09298665113209990066

査読付会議論文（英文）

• Komatsu Y, Ishida T, Akiyama Y. Metagenomic Phylogenetic Classification Using Improved Naïve Bayes, Intelligent Computing in Bioinformatics (In Proceedings of ICIC2014, Lecture Notes in Computer Science), 8590: 262-270, 2014. doi: 10.1007/978-3-319-09330-7_32
• Ban T, Ishida T, Akiyama Y. Improved conformational search for protein-ligand docking based on optimal arrangement of multiple small search grids, In Proceedings of the 20th International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'14), 6 pages, 2014.

研究会発表

• Ban T, Ishida T, Akiyama Y. Optimal arrangement of multiple small search grids for improving protein-ligand docking, IPSJ SIG Technical Report (MPS), 2014-MPS-99(3), 1-4 (2014-07-14)
• 伴 兼弘, 石田 貴士, 秋山 泰. 蛋白質-化合物ドッキングにおけるグリッドの分散配置による配座探索の改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2014-BIO-37(4), 1-7 (2014-02-26)
• 柳澤 渓甫, 石田 貴士, 秋山 泰. 半教師付き学習を用いた薬物クリアランス経路予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2014-BIO-38(10), 1-6 (2014-06-18)
• 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 バイオ情報学（BIO）, 2014-BIO-38(32), 1-4 (2014-06-18)
• 青山 健人, 角田 将典, 松崎 由理, 石田 貴士, 秋山 泰. エクソーム解析パイプラインの京コンピュータ上での大規模並列化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2014-BIO-38(33), 1-7 (2014-06-18)
• 蓮実 梢, 石田 貴士, 秋山 泰. パスウェイ情報を用いた顧みられない熱帯病 創薬支援のための統合データベースiNTRODBの改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2014-BIO-38(34), 1-7 (2014-06-18)

2013年

査読付論文（英文）

• Ohue M, Matsuzaki Y, Shimoda T, Ishida T, Akiyama Y. 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
• Hagiwara Y, Ohno K, Orita M, Koga R, Endo T, Akiyama Y, Sekijima M. Accelerating Quantum Chemistry Calculations with Graphical Processing Units - Toward in High-Density (HD) Silico Drug Discovery, Current Computer Aided-Drug Design, 9(3), 396-401, 2013. doi: 10.2174/15734099113099990031
• Matsuzaki Y, Uchikoga N, Ohue M, Shimoda T, Sato T, Ishida Y, Akiyama Y. 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
• Uchikoga N, Matsuzaki Y, Ohue M, Hirokawa T, Akiyama Y. 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
• Namiki Y, Ishida T, Akiyama Y. Acceleration of sequence clustering using longest common subsequence filtering, BMC Bioinformatics, 14(Suppl 8): S7, 2013. doi: 10.1186/1471-2105-14-S8-S7
• Ren A, Ishida T, Akiyama Y. Assessing statistical reliability of phylogenetic trees via a speedy double bootstrap method, Molecular Phylogenetics and Evolution, 67(2): 429-435, 2013. doi: 10.1016/j.ympev.2013.02.011
• Oates ME, Romero P, Ishida T, Ghalwash M, Mizianty MJ, Xue B, Dosztányi Z, Uversky VN, Obradovic Z, Kurgan L, Dunker AK, Gough J. D2P2: database of disordered protein predictions, Nucleic Acids Research, 41(D1): D508-D516, 2013. doi: 10.1093/nar/gks1226

査読付会議論文（英文）

• Shimoda T, Ishida Y, Suzuki S, Ohue M, Akiyama Y. MEGADOCK-GPU: An accelerated protein-protein docking calculation on GPUs, In Proceedings of the 4th ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics (ACM-BCB2013) (ParBio workshop 2013), 2013. doi: 10.1145/2506583.2506693
• Obata Y, Ishida T, Natsume T, Akiyama Y. Acceleration of tandem mass spectrometry analysis software CoCoozo using multi-core CPUs and graphics processing units, In Proceedings of the 19th International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'13), 6 pages, 2013.
• Ren A, Ishida T, Akiyama Y. SDBP: An easy-to-use R program package for assessing reliability of estimated phylogenetic trees based on the speedy double bootstrap method, In Proceedings of the 19th International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'13), 6 pages, 2013.

研究会発表

• 吉川 舜亮, 石田 貴士, 関嶋 政和, 秋山 泰. Sparse k-mer graphアルゴリズムの評価とVelvetへの実装, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2013-BIO-34(1), 1-7 (2013-06-20)
• 小幡 康文, 石田 貴士, 夏目 徹, 秋山 泰. GPGPUによるタンパク質タンデム質量分析の高速化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2013-BIO-34(13), 1-8 (2013-06-20)
• 鈴木 脩司 , 石田 貴士, 秋山 泰. データベースの部分文字列クラスタリングによるアミノ酸配列相同性検索の高速化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2013-BIO-34(14), 1-7 (2013-06-20)
• 齊藤 有紀, 石田 貴士, 関嶋 政和, 秋山 泰. 結合自由エネルギー計算を用いた薬物クリアランス経路予測の改善, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2013-BIO-34(15), 1-6 (2013-06-20)
• 任 愛珍, 石田 貴士, 秋山 泰. SDBP: スピーディー・ダブルブートストラップ法に基づいた系統樹の信頼性評価のためのRパッケージ, 情報処理学会研究報告 数理モデル化と問題解決（MPS）, 2013-MPS-94(4), 1-4 (2013-07-15)
• 小幡 康文, 石田 貴士, 夏目 徹, 秋山 泰. タンデム質量分析ソフトウェアCoCoozoのマルチコアCPUとGPUを用いた高速化, 情報処理学会研究報告 数理モデル化と問題解決（MPS）, 2013-MPS-94(5), 1-4 (2013-07-15)
• 渡部 翔, 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. GPGPUを用いた高速な配列相同性検索の圧縮アミノ酸によるアルゴリズム改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2013-BIO-36(20), 1-7 (2013-12-04)
• 小松 祐城, 石田 貴士, 秋山 泰. 拡張されたナイーブベイズを用いたメタゲノム配列の系統分類, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2013-BIO-36(21), 1-6 (2013-12-04)
• 杉浦 典和, 石田 貴士, 秋山 泰, 関嶋 政和. De Bruijn Graphの分割によるVelvetの消費メモリの低減, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2013-BIO-36(6),1-7 (2013-12-04)

2012年

査読付論文（英文）

• Suzuki S, Ishida T, Kurokawa K, Akiyama Y. GHOSTM: A GPU-Accelerated Homology Search Tool for Metagenomics, PLoS ONE, 7(5), e36060, 2012. doi: 10.1371/journal.pone.0036060

査読付会議論文（英文）

• Ohue M, Matsuzaki Y, Ishida Y, Akiyama Y. Improvement of the Protein-Protein Docking Prediction by Introducing a Simple Hydrophobic Interaction Model: an Application to Interaction Pathway Analysis, Pattern Recognition in Bioinformatics (In Proceedings of PRIB2012, Lecture Notes in Computer Science), 7632: 178-187, 2012. doi: 10.1007/978-3-642-34123-6_16
• Namiki Y, Ishida T, Akiyama Y. Fast DNA Sequence Clustering Based on Longest Common Subsequence, Emerging Intelligent Computing Technology and Applications (In Proceedings of ICIC2012, Communications in Computer and Information Science), 304: 453-460, 2012. doi: 10.1007/978-3-642-31837-5_66

研究会発表

• 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 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-32(14),1-7 (2012-11-29)
• 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 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-32(13),1-8 (2012-11-29)
• 杉浦 典和, 石田 貴士, 関嶋 政和, 秋山 泰. ハッシュテーブルの分割によるde novoアセンブリの改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-29(25),1-7 (2012-06-21)
• 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. Suffix arrayを用いた高速な配列相同性検索の改良とエピゲノム解析への対応, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-29(24),1-7 (2012-06-21)
• 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 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-29(21),1-3 (2012-06-21)
• 下田 雄大, 石田 貴士, 秋山 泰. タンパク質ドッキング予測における実空間での効率的な評価スコア計算方法の研究, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-29(20),1-3 (2012-06-21)
• 藤原 隆之, 松崎 由理, 石田 貴士, 秋山 泰. タンパク質間ドッキング予測における目的関数の機械学習を用いた動的調整, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2012-BIO-29(19),1-3 (2012-06-21)

2011年

査読付論文（英文）

• Kusuma WA, Ishida T, Akiyama Y. A Combined Approach for de novo DNA Sequence Assembly of Very Short Reads, IPSJ Transactions on Bioinformatics (TBIO), 4: 21-33, 2011. doi: 10.2197/ipsjtbio.4.21
• Fleishman SJ, Whitehead TA, Strauch EM, Corn JE, Qin S, Zhou HX, Mitchell JC, Demerdash ON, Takeda-Shitaka M, Terashi G, Moal IH, Li X, Bates PA, Zacharias M, Park H, Ko JS, Lee H, Seok C, Bourquard T, Bernauer J, Poupon A, Azé J, Soner S, Ovali SK, Ozbek P, Tal NB, Haliloglu T, Hwang H, Vreven T, Pierce BG, Weng Z, Pérez-Cano L, Pons C, Fernández-Recio J, Jiang F, Yang F, Gong X, Cao L, Xu X, Liu B, Wang P, Li C, Wang C, Robert CH, Guharoy M, Liu S, Huang Y, Li L, Guo D, Chen Y, Xiao Y, London N, Itzhaki Z, Schueler-Furman O, Inbar Y, Potapov V, Cohen M, Schreiber G, Tsuchiya Y, Kanamori E, Standley DM, Nakamura H, Kinoshita K, Driggers CM, Hall RG, Morgan JL, Hsu VL, Zhan J, Yang Y, Zhou Y, Kastritis PL, Bonvin AM, Zhang W, Camacho CJ, Kilambi KP, Sircar A, Gray JJ, Ohue M, Uchikoga N, Matsuzaki Y, Ishida T, Akiyama Y, Khashan R, Bush S, Fouches D, Tropsha A, Esquivel-Rodríguez J, Kihara D, Stranges PB, Jacak R, Kuhlman B, Huang SY, Zou X, Wodak SJ, Janin J, Baker D. 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

査読付会議論文（英文）

• Kusuma WA, Akiyama Y. Metagenome Fragment Binning Based on Characterization Vectors, ICBBT 2011, 2011.

研究会発表

• 坂田 幸佑, 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. GPUを用いた配列相同性検索ツールのマルチGPU向け最適化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2011-BIO-26(2),1-7 (2011-09-06)
• 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. GPUを用いた高速な配列相同性検索のsuffix arrayによる改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2011-BIO-25(32),1-8 (2011-06-16)
• 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 バイオ情報学（BIO）,2011-BIO-25(31),1-7 (2011-06-16)
• 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 バイオ情報学（BIO）,2011-BIO-25(30),1-8 (2011-06-16)
• 稲吉 一馬, 石田 貴士, 前田 和哉, 杉山 雄一, 秋山 泰. 能動学習法を利用した薬物クリアランス経路予測の改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2011-BIO-25(7),1-8 (2011-06-16)
• Kusuma WA, Ishida T, Akiyama Y. An Effective Approach for Assembling Very Short Reads from Next Generation Sequencer, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2011-BIO-24(4),1-7 (2011-03-03)
• 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, 情報処理学会第73回全国大会講演論文集,2011(1),711-712 (2011-03-02)
• 池田 和史, 前田 和哉, 尾瀬 淳, 杉山 雄一, 秋山泰. 特徴選択とサポートベクターマシンを用いた薬物トランスポーター予測システムの構築, 情報処理学会第73回全国大会講演論文集,2011(1),709-710 (2011-03-02)
• 尾渡 裕成, 関嶋 政和, 秋山 泰. タンパク質-リガンド間の結合性解析の自動パイプライン化, 情報処理学会第73回全国大会講演論文集,2011(1),707-708 (2011-03-02)
• 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, 情報処理学会第73回全国大会講演論文集,2011(1),703-704 (2011-03-02)
• 坂田 幸佑, 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. GPU配列相同性検索ツールのマルチGPU向け最適化と長断片への対応, 情報処理学会第73回全国大会講演論文集,2011(1),701-702 (2011-03-02)
• 並木 洋平, 石田 貴士, 秋山 泰. 次世代シーケンサーから得られたDNA配列の高速クラスタリングに関する研究, 情報処理学会第73回全国大会講演論文集,2011(1),291-292 (2011-03-02)

2010年

査読付論文（英文）

• Kusuma M, Toshimoto K, Maeda K, Hirai Y, Imai S, Chiba K, Akiyama Y, Sugiyama Y. In Silico Classification of Major Clearance Pathways of Drugs with Their Physiochemical Parameters, Drug Metabolism and Disposition, 38(8): 1362-1370, 2010. doi: 10.1124/dmd.110.032789
• Uchikoga N, Hirokawa T. Analysis of protein-protein docking decoys using interaction fingerprints: application to the reconstruction of CaM-ligand complexes, BMC Bioinformatics, 11:236, 2010. doi: 10.1186/1471-2105-11-236

査読付論文（和文）

• 大上 雅史, 松崎 由理, 松崎 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（TOM）, 3(3): 91-106, 2010.

査読付会議論文（英文）

• Kusuma WA, Akiyama Y. Design and simulation of hybrid de novo DNA sequence assembly for large eukaryotic genome, In Proceedings of the 16th Int’l Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'10), 6 pages, 2010.

研究会発表

• 並木 洋平, 石田 貴士, 秋山 泰. 最長共通部分列に基づくDNA配列の高速クラスタリング, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-23(24),1-7 (2010-12-09)
• 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. FM-indexを用いた高速な配列相同性検索ツールの開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-23(20),1-6 (2010-12-09)
• 石田 貴士, 秋山 泰. 単純ベイズ確率モデルの導入による天然変性蛋白質領域予測の改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-21(34),1-6 (2010-06-11)
• 鈴木 脩司, 石田 貴士, 秋山 泰. GPUによるDNA断片配列の高速マッピング, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-21(30),1-6 (2010-06-11)
• 堀田 駿, 年本 広太, 池田 和史, 草間 真紀子, 前田 和哉, 杉山 雄一, 秋山 泰. ウェブアプリケーションによる薬物クリアランス経路予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-21(20),1-8 (2010-06-11)
• 大上 雅史, 松崎 由理, 松崎 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 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）,2010-MPS-78(3),1-9 (2010-05-14)
• 年本 広太, 草間 真紀子, 池田 和史, 堀田 駿, 前田 和哉, 杉山 雄一, 秋山 泰. SVMを用いた薬物クリアランス経路予測システムの開発―複数経路予測への拡張と外部データによる評価―, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-20(8),1-8 (2010-02-25)
• 松崎 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 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-20(4),1-8 (2010-02-25)
• 大上 雅史, 松崎 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 バイオ情報学（BIO）,2010-BIO-20(3),1-8 (2010-02-25)

2009年

査読付論文（英文）

• Matsuzaki Y, Matsuzaki Y, Sato T, Akiyama Y. In silico screening of protein-protein interactions with all-to-all rigid docking and clustering: an application to pathway analysis, Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 7(6): 991-1012, 2009. doi: 10.1142/S0219720009004461

研究会発表

• 尾渡 裕成, 関嶋 政和, 秋山 泰. フラグメントMO法によるノイラミニダーゼ阻害薬の結合性解析, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2009-BIO-18(4),1-7 (2009-09-10)
• 大上 雅史, 松﨑 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 バイオ情報学（BIO）,2009-BIO-18(3),1-8 (2009-09-10)
• 松﨑 裕介, 松崎 由理, 関嶋 政和, 秋山 泰. 分子動力学法に基づくタンパク質構造サンプリングとドッキング予測の改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2009-BIO-18(1),1-6 (2009-09-10)
• 並木 洋平, 秋山 泰. パイロシーケンシング法で決定された DNA 配列の読み取り誤差の訂正, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2009-BIO-17(12),1-8 (2009-05-18)
• 大上 雅史, 松﨑 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 バイオ情報学（BIO）,2009-BIO-17(11),1-8 (2009-05-18)
• 池田 和史, 年本 広太, 草間 真紀子, 前田 和哉, 杉山 雄一, 秋山 泰. ブースティングによる薬物クリアランス経路予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2009-BIO-17(10),1-8 (2009-05-18)

2008年

査読付論文（英文）

• Tsukamoto K, Yoshikawa T, Hourai Y, Fukui K, Akiyama Y. Development of an affinity evaluation and prediction system by using the shape complementarity characteristic between proteins, Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 6(6): 1133-56, 2008. doi: 10.1142/S0219720008003904
• Tominaga D, Iguchi F, Horimoto K, Akiyama Y. High-throughput Automated Image Processing System for Cell Array Observations, Information and Media Technologies, 3(1): 71-78, 2008. doi: 10.2197/ipsjdc.3.728
• Sekijima M, Doi J, Honda S, Noguchi T, Shimizu S, Akiyama Y. Free Energy Landscape Analysis System Based on Parallel Molecular Dynamics Simulation, Information and Media Technologies, 3(1): 201-210, 2008. doi: 10.11185/imt.3.201

研究会発表

• 年本広太, 草間 真紀子, 前田 和哉, 杉山 雄一, 秋山 泰. 機械学習を用いた薬物のクリアランス経路予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2008-BIO-13,43-48 (2008-06-19)
• 松崎 由理, 松﨑 裕介, 佐藤 智之, 秋山 泰. タンパク質ドッキング予測プログラムによるシグナル伝達系のタンパク質間相互作用解析, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2008-BIO-13,21-24 (2008-06-19)
• 松﨑 裕介, 松崎 由理, 佐藤 智之, 秋山 泰. タンパク質間相互作用予測のためのドッキング後処理システムの開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）,2008-BIO-13,17-20 (2008-06-19)

特許

• "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"

  発明者：秋山泰、大上雅史、柳澤渓甫、吉川寧
  出願日：2020.11.13
  出願番号：特願2020-189856（国内優先権主張）

• "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" （※環状ペプチドの体内動態予測）

  発明者：秋山泰、大上雅史、柳澤渓甫、吉川寧
  出願日：2021.2.17
  出願番号：特願2021-23750
  公開日：2022.5.25
  公開番号：特開2022-78924 (P2022-78924A)

• "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" （※環状ペプチドの細胞膜透過性予測）

  発明者：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
  出願日2021.2.26
  出願番号：特願2021-31234
  登録日：2022.4.11
  特許番号：特許第7057003号 (P7057003)

• "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" （※環状ペプチドの体内持続性予測）

  発明者：秋山泰、大上雅史、柳澤渓甫、吉川寧、李佳男
  出願日：2021.3.5
  出願番号：特願2021-35648
  登録日：2022.4.11
  特許番号：特許第7057004号 (P7057004)

博士論文・修士論文・学士論文

博士論文

李 佳男	"Development of Prediction Models for Membrane Permeability and Plasma Protein Binding of Cyclic Peptides with Multi-Level Molecular Features by Deep Learning", 2024.12
伴 兼弘	"Improved Matrix Factorization Model for Drug-Target Prediction and Its Enhancement Techniques", 2019.3
柳澤 渓甫	"Fast structure-based virtual screening with commonality of compound substructure", 2019.3
鈴木 脩司	"Faster Protein Sequence Homology Searches for Large-scale Metagenomic Data", 2015.3
大上 雅史	"Protein-Protein interaction Network Prediction Based on Tertiary Structure Data", 2014.3
Aizhen Ren	"Speedy double bootstrap method and its application for assessing the statistical reliability of estimated phlogenetic trees", 2014.3
Wisnu Ananta Kusuma	"Combined Approaches for Improving the Performance of de novo DNA Sequence Assembly and Metagenomic Classification of Short Fragments from Next Generation Sequencer", 2012.3

修士論文

齋藤 那哉	"フラグメントに基づく化合物立体配座検索システムの構築", 2025.3
寺倉 慶	"分子動力学シミュレーションに基づく環状ペプチドの膜透過過程の速度論的な解析", 2025.3
渡辺 銀河	"構造および配列的特徴を統合したスコアに基づくASO活性予測", 2025.3
能祖 雄大	"分子動力学シミュレーション軌跡データから抽出した位置依存特徴量に基づく環状ペプチドの膜透過性予測", 2024.3
山田 真衣	"化合物評価順序に注目したタンパク質化合物ドッキングツールREstrettoの高速化", 2024.3
Lianwen Zhu	"Fragment Analysis of Drug Candidate Molecules Toward a Fragment-aware Compound Database for Rapid Virtual Screening", 2023.9
稲垣 雅也	"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", 2022.3
津嶋 佑旗	"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", 2022.3
Max Druyvesteyn	"Improved protein-protein docking using arbitrary docking-derived protein interface predictions", 2021.9
杉山 聡	"分子動力学法による環状ペプチドの細胞膜透過性予測システムの開発および細胞膜透過メカニズムの解析", 2021.3
松野 駿平	"ドッキング計算を用いたGPCRとタンパク質の相互作用予測", 2021.3
李 佳男	"環状ペプチドの血漿タンパク質結合率予測手法の開発および重要な部分構造の分析", 2021.3
高畠 和輝	"圧縮アミノ酸を用い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", 2020.9
久保田 陸人	"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", 2020.3
渡辺 紘生	"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", 2020.3
Ran Lu	"Trend Analysis of Human Gene ResearchBased on Text Mining", 2019.9
伊井 良太	"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", 2019.3
林 孝紀	"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", 2019.3
黄 毅聰	"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", 2019.3
山澤 まりな	"超高速メタゲノム解析のための系統・機能アノテーションシステムの開発", 2019.3
後藤 公太	"配列相同性検索ツールGHOSTZ-GPUのMPI環境における高速化", 2018.3
山本 悠生	"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", 2018.3
小峰 駿汰	"重み付きオフラインキャッシュアルゴリズムの提案と化合物フラグメントドッキングへの応用", 2017.3
鈴木 翔吾	"ランク学習による化合物バーチャルスクリーニングの改良", 2017.3
柳澤 渓甫	"フラグメント分割に基づく高速な化合物プレドッキング手法の開発", 2016.3
相澤 洋輔	"ディープラーニングを利用したタンパク質天然変性領域の予測", 2015.3
青山 健人	"エクソーム解析パイプラインのスーパーコンピュータ「京」による大規模並列化", 2015.3
小幡 康文	"タンパク質ドッキングと配列情報特徴解析の融合によるタンパク質間相互作用予測の高精度化", 2015.3
伴 兼弘	"化合物-蛋白質ドッキングにおけるグリッド分散配置による配座探索の改良", 2015.3
金 韓永	"Westfall-Young法を用いたエンリッチメント解析の感度改善と高速化", 2015.3
斎藤 有紀	"ゲノムワイド関連解析に向けた無限次元多重検定法のグラフ構造に対する拡張", 2015.3
小松 祐城	"拡張されたナイーブベイズを用いたメタゲノム配列の系統分類", 2014.3
下田 雄大	"GPUとMICによるタンパク質間ドッキング計算の高速化とアクセラレータ間の比較", 2014.3
藤原 隆之	"遺伝子融合を用いたタンパク質間相互作用予測パイプラインの開発", 2014.3
渡部 翔	"GPUを用いた高速な配列相同性検索の圧縮アミノ酸によるアルゴリズム改良", 2014.3
山本 航平	"網羅的なタンパク質間相互作用予測における相互作用予測の改善に関する研究", 2013.3
稲吉 一馬	"能動学習を利用した薬物クリアランス経路予測の改良", 2012.3
鈴木 脩司	"クエリとDBの双方にSuffix Arrayを用いた配列相同性検索の高速化", 2012.3
堀田 駿	"SVMを用いた薬物のクリアランス経路予測と精度の向上", 2012.3
池田 和史	"特徴選択とサポートベクターマシンを用いた薬物トランスポーター予測システムの構築", 2011.3
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に関する研究", 2011.3
尾渡 裕成	"タンパク質-リガンド間の結合性解析の自動パイプライン化", 2011.3
並木 洋平	"次世代シーケンサーから得られたDNA配列の高速クラスタリングに関する研究", 2011.3
年本 広太	"サポートベクターマシン(SVM)を用いた薬物クリアランス経路のin silico予測と特徴選択による精度向上", 2010.3
松﨑 裕介	"分子動力学法に基づくタンパク質構造アンサンブル解析とそのドッキング予測への応用", 2010.3
梅野 太輔	"大量DNA配列断片のマッピング処理に関する研究", 2009.3

学士論文

中野 諒也	"フラグメントに基づくタンパク質化合物ドッキング計算へのイジングモデルの適用", 2025.3
米山 慧	"立体構造類似性に着目したフラグメントベースドバーチャルスクリーニングへの化合物代表フラグメント集合の決定", 2025.3
赤木 果歩	"共溶媒分子動力学法による化合物ドッキング向けのバイアス情報の取得", 2024.3
清水 正義	"有望なフラグメント配置対に基づく化合物プレスクリーニング手法の開発", 2024.3
布部 絢子	"フラグメントベースドバーチャルスクリーニングへの利用を目指した化合物フラグメント集合の選定", 2024.3
齋藤 那哉	"フラグメント対とその相対位置から検索可能な化合物立体配座データベースの構築", 2023.3
渡辺 銀河	"標的RNAの高次構造予測による低活性ASO候補配列の推測", 2023.3
玉野 史結	"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", 2022.3
能祖 雄大	"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", 2022.3
山﨑 眞拓	"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", 2022.3
井澤 和也	"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", 2021.3
本永 優斗	"フラグメント対の相対位置に注目したタンパク質―化合物ドッキングにおける候補の絞り込み", 2021.3
稲垣 雅也	"深層学習技術による薬剤候補化合物の生成手法に関する研究", 2020.3
津嶋 佑旗	"中分子創薬のためのフラグメントベース分子設計手法の開発", 2020.3
村田 翔太朗	"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", 2020.3
山田 雄太	"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", 2020.3
松野 駿平	"相互作用残基ペア予測を用いたマルチドメインタンパク質の立体構造予測手法の改良", 2019.3
李 佳男	"機械学習を用いた中分子の体内安定性予測手法の改良", 2019.3
久保田 陸人	"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", 2018.3
多治見 隆志	"中分子の体内安定性を予測する機械学習手法の研究", 2018.3
渡辺 絋生	"ミトコンドリアに関連したタンパク質間相互作用予測データベースの開発", 2018.3
林 孝紀	"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", 2017.3
山澤 まりな	"GHOSTZ-GPUを用いた口腔内メタゲノム解析", 2017.3
後藤 公太	"SHAKE法に着目した分子動力学計算のマルチコアCPU/GPU環境上での高速化", 2016.3
長澤 一輝	"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", 2016.3
藤井 智也	"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", 2016.3
山崎 卓郎	"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", 2016.3
小峰 駿汰	"ビームサーチを用いた高速なフラグメント伸長型ドッキングアルゴリズム", 2015.3
杉原 舜	"低分子化合物二次元構造比較システムの改良", 2015.3
鈴木 翔吾	"機械学習を用いたヒト c-Yes キナーゼ阻害化合物の予測", 2015.3
中嶋 悠介	"エネルギーグリッド型タンパク質-化合物ドッキングのGPGPUを用いた高速化", 2015.3
蓮実 梢	"顧みられない熱帯病創薬支援のための統合データベースシステムの改良", 2014.3
柳澤 渓甫	"半教師付き学習を用いた薬物クリアランス経路予測", 2014.3
小幡 康文	"GPGPUによるタンパク質タンデム質量分析の高速化", 2013.3
齊藤 有紀	"結合自由エネルギー予測を用いたクリアランス経路予測の改善に関する研究", 2013.3
吉川 舜亮	"Sparse k-mer graphアルゴリズムの評価とVelvetへの実装", 2013.3
杉浦 典和	"ハッシュテーブルの分割によるde novoアセンブリの改良", 2012.3
竹内 亮	"メタゲノム配列の分類問題におけるマルコフ連鎖を用いた特徴抽出", 2012.3
藤原 隆之	"タンパク質間ドッキング予測における目的関数の機械学習を用いた動的調整", 2012.3
下田 雄大	"タンパク質間ドッキング予測における実空間での効率的な評価スコア計算方法の研究", 2012.3
坂田 幸佑	"GPUを用いた配列相同性検索ツールのマルチGPU向け最適化", 2011.9
山本 航平	"タンパク質間ドッキング計算結果の可視化とその結果の解析", 2011.3
鈴木 修司	"GPUによるDNA断片配列の高速マッピング", 2010.3
堀田 駿	"薬物のクリアランス経路予測のためのウェブアプリケーションの開発", 2010.3
池田 和史	"ブースティングによる薬物クリアランス経路予測", 2009.3
大上 雅史	"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システムの高精度化", 2009.3
並木 洋平	"パイロシーケンシング法で決定されたDNA配列の読み取り誤差の訂正", 2009.3
年本 広太	"機械学習による薬物のクリアランス経路の予測", 2008.3
松﨑 裕介	"タンパク質相互作用推定のためのドッキング後処理システムの開発", 2008.3