FY2018-2020 17-I-1 近畿大学生物理工学部戦略的研究

2018年4月採択

17-I-1「分子シミュレーションとDeep Learningを組み合わせたタンパク質立体構造モデリングプログラムの開発」

近畿大学生物理工学部戦略的研究課題

研究期間: 2018−2020年度, 代表者：宮下尚之, 分担者：根本充貴（医用工学科）

直接経費 : 3,000千円

FY2018: 3,000,000-

FY2019: 0-

FY2020: 0-

Publications:

発表・論文など

  1. （学会発表）『学習データの自動選択法を取り入れたDeep Learningによる水溶液中タンパク質のホモロジーモデリング手法の開発』, 古江 祐也，松倉里紗，大多和克紀, 宮下尚之*, 第75回日本物理学会（２０２０年）年次大会, 名古屋大学（名古屋）WEB開催, 3/16-19, 2020

  2. （学会発表）『Deep Learningを用いたタンパク質欠損部位構造モデリングソフトウエアの開発』, 高見拓磨，古江祐也，土井直哉，宮下尚之*, 第75回日本物理学会（２０２０年）年次大会, 名古屋大学（名古屋）WEB開催, 3/16-19, 2020

  3. （学会発表）「力学的安定性の高いモデル構造を生成するためのDeep Learning を用いたホモロジーモデリング」,古江祐也, 松倉 里紗, 宮下尚之*, 第33回分子シミュレーション討論会, 名古屋市公会堂（名古屋）, 12/9-11, 2019

  4. （学会発表）「Homology Modeling of the Protein Structure in the Solution using Deep Auto Encoder and Trajectories of the Long-time Molecular Dynamics Simulation of Template Proteins」,Masaya Furue, Lisa Matsukura, Mitsutaka Nemoto, Naoyuki Miyashita, CBI学会2019年大会, タワーホール船堀(東京), 10/22-10/24, 2019

  5. （学内発表）P46「Deep Learningを用いたタンパク質ホモロジーモデリングソフトウエアの開発」, 古江祐也, 根本充貴, 宮下尚之*, 近畿大学大学院サイエンスネットワーク2019第9回院生サミット, 近畿大学東大阪キャンパス（東大阪）, 2019年10月5日

  6. （学会発表）「Development of Deep-Autoencoder based Homology Modeling software」,Masaya Furue, Mitsutaka Nemoto, Lisa Matsukura, Naoyuki Miyashita*, 第57回日本生物物理学会年会, シーガイアコンベンションセンター(宮崎), 2019年9月

  7. （学会発表）「mDeepHoMe : Deep Learningを用いた水和環境下のターゲットタンパク質のホモロジーモデリング」,古江 祐也, 根本 充貴, 宮下 尚之*, 日本物理学会2019年秋季物理学会, 岐阜大学 (岐阜), 2019年9月

  8. （学会発表）「Structure Prediction of Transmembrane domain of beta-secretase」, Kaori Yanagino, Naoyuki Miyashita*, 第19回 日本蛋白質科学会年会, 神戸国際会議場（神戸）, 2019年6月24-26日

  9. （学会発表）「Development of Homology modeling program using Deep Learning」Masaya Furue,Lisa Matsukura, Mitsutaka Nemoto, Naoyuki Miyashita*, 第19回 日本蛋白質科学会年会, 神戸国際会議場（神戸）, 2019年6月24-26日

  10. （受賞）「第７４回年次大会（２０１９年度）日本物理学会学生優秀発表賞（Student Presentation Award of the Physical Society of Japan）」受賞: 古江祐也,15aG215-3『分子動力学に基づいた深層学習による新規ホモロジーモデリングプログラムの開発』古江祐也, 根本充貴, 宮下尚之*, 2019年5月15日公開

  11. （学会発表）『分子動力学に基づいた深層学習による新規ホモロジーモデリングプログラムの開発』, 古江祐也, 根本充貴, 宮下尚之*, 日本物理学会第７４回年次大会、九州大学（福岡市）, 2019年3月15日

  12. （学会発表）『Development of Template-Based Protein Structure Modeling Method Using Deep-Autoencoder with a Denoising Algorithm.』, Masaya Furue, Mitsutaka Nemoto, Naoyuki Miyashita*, CBI学会2018年大会, タワーホール船堀（東京都）, 2018年10/9-11

  13. （学会発表）『Development of Template-based Protein Structure Modeling Software using Molecular Dynamics Simulations of Template proteins.』, Masaya Furue、Mitsutaka Nemoto、Naoyuki Miyashita*, 日本生物物理学会第56回年会(岡山市), 2018年9/15-17

  14. (学会発表）『深層学習による複数テンプレートを用いたタンパク質モデリング』, 古江 祐也、根本充貴、宮下尚之*, 日本物理学会2018年秋季大会、同志社大学（京田辺市）, 2018年9月9日-12日

  15. （発表）『機械学習を用いたテンプレートベースのタンパク質構造モデリング』古江祐也、宮下尚之*, 物理学会第７３回年次大会, 東京理科大学野田キャンパス（千葉県野田市）, 2018年3月22-25日