吉留 崇 (Takashi Yoshidome)

 論文受理・出版など

• 吉留が参画した課題がCRESTに採択され、2022年10月よりスタートしました。
  「次世代放射光X線ナノCT計測の確立と展開」 （研究代表者：高山 裕貴 ）

• CBI学会2024年大会にてポスター賞を受賞しました（2024年10月31日）。
  伊藤 祐希、大田 雅照、池口 満徳、吉留 崇 [発表者]
  "Deep-Learning model for Predicting the Replacement of Water Molecule upon Ligand Binding"

• 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

講演

2024年度日本生物物理学会東北ー北海道合同支部会、オンライン、2025年2月21日

• 門脇 颯汰、吉留 崇
  "分子動力学法を用いたタンパク質熱変性における遷移状態解析"（oral）

第14回CBI若手の会講演会，オンライン，2025年2月28日

• 吉留 崇
  "リガンド結合に伴う水分子置換を予測する深層学習モデルの開発"（Invited）

IIS Symposium "Soft and Liquid Matter Physics: Past, Present and Future", University of Tokyo, 2025/3/10-13

• Shota Arai, Yuki Takayama, Gota Kikugawa, and Takashi Yoshidome,
  “Machine-learning Approach for Extracting Microscopic Information from Experimental Data on Liquid Substances and Porous Structures”（poster）

American Physical Society Global Physics Summit March Meeting, USA, 2025/3/18

• Shota Arai, Yuki Takayama, Gota Kikugawa, and Takashi Yoshidome,
  “Machine-Learning Approach to the Extraction of Microscopic Information from Experimental Data”（poster）

StatPhys29, Palazzo dei Congressi & Palaffari, Italy, 2025/07/13

• Shota Arai, Yuki Takayama, and Takashi Yoshidome
  “Manifold-Learning Approach for Analytical Calculation of Gas Diffusion Coefficients in Porous Structures”（oral or poster）

研究テーマ

キーワード：タンパク質、水和、深層学習、液体の統計力学理論、低温電子顕微鏡、多変量解析、ガラス転移

• 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

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