研究紹介

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革新知能統合研究センター

分子情報科学チーム

チームリーダー 津田 宏治 (D.Eng.)
津田 宏治 (D.Eng.)

分子情報学チームでは、タンパク質などの生体高分子や、金属・セラミック・ナノ粒子などの無機化合物等、所望の機能を持つ分子・物質の設計を、人工知能技術を用いて行うことを研究目的とします。そのため、ベイズ最適化、モンテカルロ木探索などの自動設計技術の理論的研究を行う一方、実験科学者と連携して、設計された分子・物質の合成を進めます。

研究主分野

コンピューター科学

研究関連分野

学際研究

研究テーマ

  • 分子・物質の自動設計技術の開発
  • 論文からのマテリアルデータベースの自動作成技術の開発
  • 実験計画法に関する理論的研究

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. *Ueno, T., Rhone, T.D., Hou, Z., Mizoguchi, T. and Tsuda,K.:
    “COMBO: An Efficient Bayesian Optimization Library for Materials Science”
    Materials Discovery, in press (2016).
  2. *duVerle, D.A., Yotsukura, S., Nomura, S., Aburatani, H. and Tsuda, K.:
    “CellTree: an R/bioconductor package to infer the hierarchical structure of cell populations from single-cell RNA-seq data”
    BMC Bioinformatics, 17, 363 (2016).
  3. *Terada, A., Okada-Hatakeyama, M., Tsuda, K. and Sese, J.:
    “Statistical significance of combinatorial regulations.”
    Proceedings of National Academy of Sciences, 110(32):12996-13001 (2013).
  4. *duVerle, D.A., Takeuchi, I., Murakami-Tonami, Y., Kadomatsu, K. and Tsuda, K.:
    “Discovering Combinatorial Interactions in Survival Data.”
    Bioinformatics, 29(23):3053-3059 (2013).
  5. *Ito, J., Tabei, Y., Shimizu, K., Tomii, K. and Tsuda, K.:
    “PDB-scale Analysis of Known and Putative Ligand-binding Sites with Structural Sketches”
    Proteins, 80:747-763 (2012).
  6. *Tabei, Y. and Tsuda, K.:
    “SketchSort: Fast All Pairs Similarity Search for Large Databases of Molecular Fingerprints”
    Molecular Informatics, 30(9):801-807 (2011).
  7. *Shimizu, K. and Tsuda, K.:
    “SlideSort: All Pairs Similarity Search for Short Reads”
    Bioinformatics, 27(4):464-470 (2011).
  8. *Georgii, E., Dietmann, S., Uno, T., Pagel, P. and Tsuda, K.:
    “Enumeration of Condition-Dependent Dense Modules in Protein Interaction Networks”
    Bioinformatics, 25:933-940 (2009).
  9. *Saigo, H., Nowozin, S., Kadowaki, T., Kudo, T. and Tsuda, K.:
    “gBoost: A mathematical programming approach to graph classification and regression.”
    Machine Learning, 75:69-89 (2009).
  10. *Tsuda, K., Raetsch, G. and Warmuth, M.K.:
    “Matrix exponentiated gradient updates for online learning and Bregman projection.”
    Journal of Machine Learning Research, 6:995–1018 (2005).

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