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吉留 崇 (Takashi Yoshidome)

東北大学 大学院工学研究科 応用物理学専攻 数理物理学分野 准教授

(兼務:ソフトマテリアル研究拠点、先端スピントロニクス医療応用工学共同研究講座)

takashi.yoshidome.b1 [AT] tohoku.ac.jp

 論文受理・出版など

  • Y. Ito and T. Yoshidome (Corresponding author, 学生指導),
    “Prediction of the Hydration Structures at the Protein–Protein Interface of Dimers using Deep Learning”
    Chem. Phys. Lett., Vol. 878, 142372 (2025). [Open access]

  • 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

第63回日本生物物理学会年会、奈良県コンベンションセンター、2025年9月24日

  • 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)

【学習物理学】R7 領域会議、東京大学、2025年9月25日

  • 吉留崇
    “水を顕に考慮したタンパク質モンテカルロシミュレーション技術の研究 ”(Oral)

  • 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)

CBI学会2025年大会、タワーホール船堀、2025年10月28-29日

  • Yusaku Fukushima and Takashi Yoshidome(発表者)
    “Deep-learning Model for Fast Computation of Grid Inhomogeneous Solvation Theory”(Poster)

第39回分子シミュレーション討論会、くにびきメッセ、2025年11月24-25日

  • 吉留 崇、門脇 颯汰、“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)

  • 荒井 翔太、高山 裕貴、吉留 崇、"「マニフォールド学習と計算機実験」によるX線タイコグラフィー実験データ解析法の提案" (Oral & Poster)

  • 野地 隼平、吉留 崇、“液体の統計力学で明らかにするシニョリン構造の圧力依存性:側鎖がもたらす影響” (Poster)

  • 福島 魁⽃、大田 雅照、池口 満徳、吉留 崇、“深層学習を用いたドッキングにおける水分子-リガンド原子置換の研究” (Poster)

  • 佐野 渓、吉留 崇、“深層学習を用いたタンパク質-リガンド複合体の水和分布予測” (Poster)

Pacifichem 2025, Honolulu, Hawaii, 2025/12/17

  • Takashi Yoshidome, Kosuke Kawama, Yusaku Fukushima, Mitsunori Ikeguchi, and Masateru Ohta
    “Deep-Learning Model for Protein Hydration”(Oral)

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

researchmap, Google Scholar, ORCID

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