Shota Arai, Gota Kikugawa, and Takashi Yoshidome (Corresponding author, ポスドク指導)
“Extraction of Molecular Information from Experimental Data of Liquids using Manifold Learning”
Journal of Molecular Liquids, Vol. 414, 126251 (2024). [Open access]
K. Kawama, Y. Fukushima, M. Ikeguchi, M. Ohta, and T. Yoshidome (Corresponding author, 学生指導)
"gr Predictor: A Deep-Learning Model For Predicting the Hydration Structure of Proteins",
Journal of Chemical Information and Modeling, Vol. 62, 4460 (2022).
プログラム"gr Predictor"：https://github.com/YoshidomeGroup-Hydration/gr-predictor
小田垣 孝、吉留 崇、大久保 毅、
「現代の物性物理学」(M. L. Cohen and S. G. Louie: Fundamentals of Condensed Matter Physics)
吉岡書店、2021年9月出版 Amazonのページ
Shota Arai, Yuki Takayama, and Takashi Yoshidome
“Manifold-Learning Approach for Analytical Calculation of Gas Diffusion Coefficients in Porous Structures”（Poster）
吉留崇
“マニフォールド学習を用いた理論・実験データ解析”（Invited）
伊藤祐希、吉留崇（発表者）
“深層学習モデルgr Predictorを用いたタンパク質2量体界面の水和分布予測”（Poster）
Takashi Yoshidome, Kosuke Kawama, Yusaku Fukushima, Mitsunori Ikeguchi, and Masateru Ohta
“Deep-Learning Model for Protein Hydration”（Oral）
水和に主眼を置いたタンパク質折り畳み・変性・機能発現機構の統一的理解、及び創薬への応用
マニフォールドラーニングを用いた低温電子顕微鏡実験データ分類・解析法の開発と応用
自由エネルギーランドスケープ理論を用いたガラス転移の理解