秋山 泰 | 東京工業大学大学院情報理工学研究科
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概要
関連著者
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秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
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石田 貴士
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
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石田 貴士
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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松崎 裕介
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
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松崎 由理
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
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佐藤 智之
みずほ情報総研株式会社
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松崎 由理
東京工業大学
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大上 雅史
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
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鈴木 脩司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
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関嶋 政和
東京工業大学
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杉山 雄一
東京大院・薬
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前田 和哉
東京大学 大学院薬学系研究科 分子薬物動態学教室
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杉山 雄一
東大院・薬
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前田 和哉
早稲田大学理工学総合研究センター
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杉山 雄一
東京大学 大学院薬学系研究科分子薬物動態学
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杉山 雄一
東京大学 大学院薬学系研究科
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杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科
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杉山 雄一
東大・薬
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杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科分子薬物動態学教室
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杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科分子薬物動態学分野医薬品評価科学講座
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前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科
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関嶋 政和
東京工業大学学術国際情報センター|東京工業大学情報工学科
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杉山 雄一
東京大学大学院薬学系研究科製剤設計学
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前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科製剤設計学
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草間 真紀子
東京大学大学院薬学系研究科医薬品評価科学教室
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年本 広太
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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関嶋 政和
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻|東京工業大学学術国際情報センター
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草間 真紀子
東京大学大学院薬学系研究科
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前田 和哉
東京大学大学院薬学系研究科薬物相互作用フォーカスグループ
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大上 雅史
東京工大 大学院情報理工学研究科
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年本 広太
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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並木 洋平
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
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鈴木 脩司
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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杉浦 典和
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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大上 雅史
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻|日本学術振興会特別研究員
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秋山 泰
産業技術総合研究所生命情報科学研究センター
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関嶋 政和
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
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小西 史一
東京工業大学大学院 情報理工学研究科 数理・計算科学専攻
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横山 茂之
理化学研究所播磨研究所放射光科学総合研究センター
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豊田 哲郎
理化学研究所横浜研究所生命情報基盤研究部門
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池田 和史
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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池田 和史
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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杉山 雄一
東大院 ・ 薬
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横山 茂之
理化学研究所 ゲノム科学総合研究センター タンパク質構造・機能研究グループ
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竹本 千重
理化学研究所横浜研究所生命分子システム基盤研究領域
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赤坂 領吾
理化学研究所横浜研究所生命分子システム基盤研究領域
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行木 信一
理化学研究所横浜研究所生命分子システム基盤研究領域
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村山 和隆
理化学研究所横浜研究所生命分子システム基盤研究領域
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小西 史一
東京工業大学
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小西 史一
東京工業大学大学院情報理工学研究科:理化学研究所横浜研究所生命情報基盤研究部門
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村山 和隆
理研・生命分子システム:東北大・院・医工学
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行木 信一
理化学研究所横浜研究所生命分子システム基盤研究領域:群馬大学大学院工学研究科
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横山 茂之
理化学研究所
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行木 信一
理化学研究所 横浜研究所 生命分子システム基盤研究領域
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赤坂 領吾
理化学研究所 横浜研究所 生命分子システム基盤研究領域
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豊田 哲郎
理化学研究所 横浜研究所 生命情報基盤研究部門
-
竹本 千重
理化学研究所 横浜研究所 生命分子システム基盤研究領域
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阿久津 達也
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター:京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
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秋山 泰
産業技術総合研究所
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堀田 駿
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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秋山 泰
産業技術総合研究所 東京工業大学
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阿久津 達也
京都大学
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尾渡 裕成
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
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阿久津 達也
京都大学化学研究所
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石田 貴士
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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坂田 幸佑
東京工業大学工学部情報工学科
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稲吉 一馬
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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下田 雄大
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
坂田 幸佑
東京工業大学 大学院理工学研究科集積システム専攻
著作論文
- GPUによるDNA断片配列の高速マッピング (ニューロコンピューティング)
- GPUによるDNA断片配列の高速マッピング (非線形問題)
- バイオインフォマティクスの動向
- 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 (ニューロコンピューティング)
- 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 (非線形問題)
- 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
- 最長共通部分列に基づくDNA配列の高速クラスタリング
- FM-indexを用いた高速な配列相同性検索ツールの開発
- 最長共通部分列に基づくDNA配列の高速クラスタリング
- FM-indexを用いた高速な配列相同性検索ツールの開発
- 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
- GPUによるDNA断片配列の高速マッピング
- 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
- 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(一般セッション2)
- 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(一般セッション2)
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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-
- ブースティングによる薬物クリアランス経路予測
- 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
- 結晶スクリーニング結果を活用した機械学習による結晶化条件の予測モデルアレイ(学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
- 結晶スクリーニング結果を活用した機械学習による結晶化条件の予測モデルアレイ(機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
- 結晶スクリーニング結果を活用した機械学習による結晶化条件の予測モデルアレイ(3研究会合同企画セッション[2])
- 機械学習を用いた薬物のクリアランス経路予測(3研究会合同企画セッション[2])
- 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
- 機械学習を用いた薬物のクリアランス経路予測(学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
- 機械学習を用いた薬物のクリアランス経路予測(機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
- バイオインフォマティクスと人工知能の相互作用(バイオインフォマティクスと人工知能の新たなインタラクション)
- 特集「バイオインフォマティクスと人工知能の新たなインタラクション」にあたって(バイオインフォマティクスと人工知能の新たなインタラクション)
- 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
- 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
- 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 (ニューロコンピューティング)
- 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
- GPUを用いた高速な配列相同性検索のsuffix arrayによる改良 (ニューロコンピューティング)
- 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(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- GPUを用いた高速な配列相同性検索のsuffix arrayによる改良(一般講演(バイオ情報学),機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- 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
- ハッシュテーブルの分割によるde novoアセンブリの改良
- 次世代シークエンサーから得られる大量メタゲノム情報の解析のための超高速パイプライン
- De Bruijn GraphのPreGraphの分割によるVelvetの改良
- De Bruijn GraphのPreGraphの分割によるVelvetの改良
- ハッシュテーブルの分割によるde novoアセンブリの改良(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- De Bruijn Graphの分割によるVelvetの消費メモリの低減