33 件中 1 - 33 件目

• 1．

  AI-Driven Prediction of Bitterness and Sweetness and Analysis of Receptor Interactions 、 Hiroaki Iwata 、 Current Research in Food Science 、 10巻 101090号 、 2025年05月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 単著 、 英語

• 2．

  Machine Learning Prediction and Validation of Plasma Concentration Time Profiles 、 Hiroaki Iwata, Michiharu Kageyama, Koichi Handa 、 Molecular Pharmaceutics 、 22巻 6号 （頁 2976 ～ 2984） 、 2025年05月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 3．

  Precision Spatiotemporal Analysis of Large-scale Compound–Protein Interactions through Molecular Dynamics Simulation 、 Shigeyuki Matsumoto, Yuta Isaka, Ryo Kanada, Biao Ma, Mitsugu Araki, Shuntaro Chiba, Atsushi Tokuhisa, Hiroaki Iwata, Shoichi Ishida, Yoshinobu Akinaga, Kei Terayama, Ryosuke Kojima, Yohei Harada, Kazuhiro Takemura, Teruki Honma, Akio Kitao, Yasushi Okuno 、 PNAS Nexus 、 4巻 3号 、 2025年02月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 4．

  kMoL: an open-source machine and federated learning library for drug discovery 、 Romeo Cozac, Haris Hasic, Jun Jin Choong, Vincent Richard, Loic Beheshti, Cyrille Froehlich, Shigeyuki Matsumoto, Ryosuke Kojima, Hiroaki Iwata, Aki Hasegawa, Takao Otsuka, Takuto Koyama, Yasushi Okuno 、 Journal of Cheminformatics 、 17巻 1号 、 2025年02月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 5．

  Transforming Drug Discovery: The Impact of AI and Molecular Simulation on R&D Efficiency 、 Hiroaki Iwata 、 Bioanalysis 、 16巻 23-24号 （頁 1211 ～ 1217） 、 2024年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 単著 、 英語

• 6．

  Accelerating Virtual Patient Generation with a Bayesian Optimization and Machine Learning Surrogate Model 、 Hiroaki Iwata, Ryuta Saito 、 CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology 、 14巻 3号 （頁 486 ～ 494） 、 2024年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 7．

  Constructing a graph neural network-based artificial intelligence model to predict drug-induced phospholipidosis potential 、 Yoshinobu Igarashi, Aki Hasegawa, Shigeyuki Matsumoto, Hiroaki Iwata, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno, and Hiroshi Yamada 、 Fundamental Toxicological Sciences 、 11巻 6号 （頁 279 ～ 288） 、 2024年11月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 8．

  Developing a GNN-based AI model to predict mitochondrial toxicity using the bagging method 、 Igarashi Y, Kojima R, Matsumoto S, Iwata H, Okuno Y, Yamada H 、 The Journal of Toxicological Sciences 、 2024年03月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 9．

  Feature extraction of particle morphologies of pharmaceutical excipients from scanning electron microscope images using convolutional neural networks 、 Iwata H, Hayashi Y, Koyama T, Hasegawa A, Ohgi K, Kobayashi I, Okuno Y 、 International Journal of Pharmaceutics 、 2024年02月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 10．

  VGAE-MCTS: a New Molecular Generative Model combining Variational Graph Auto-Encoder and Monte Carlo Tree Search 、 Hiroaki Iwata, Taichi Nakai, Takuto Koyama, Shigeyuki Matsumoto, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno 、 Journal of chemical information and modeling 、 2023年11月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 11．

  Improving Compound-Protein Interaction Prediction by Self-Training with Augmenting Negative Samples 、 Koyama T, Matsumoto S, Iwata H, Kojima R, Okuno Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2023年07月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 12．

  Classification of scanning electron microscope images of pharmaceutical excipients using deep convolutional neural networks with transfer learning 、 Iwata H, Hayashi Y, Hasegawa A, Terayama K, Okuno Y 、 International Journal of Pharmaceutics: X 、 2022年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 13．

  Predicting total drug clearance and volumes of distribution using the machine learning mediated multimodal method through the imputation of various non-clinical data 、 Iwata H, Matsuo T, Mamada H, Motomura T, Matsushita M, Fujiwara T, Maeda K, Handa K 、 Journal of chemical information and modeling 、 2022年08月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 14．

  Structure-based de novo molecular generator combined with artificial intelligence and docking simulations 、 Ma B, Terayama K, Matsumoto S, Isaka Y, Sasakura Y, Iwata H, Araki M, Okuno Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2021年07月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 15．

  Prediction of Total Drug Clearance in Humans Using Animal Data: Proposal of a Multimodal Learning Method Based on Deep Learning 、 Iwata H, Matsuo T, Mamada H, Motomura T, Matsushita M, Fujiwara T, Maeda K, Handa K 、 Journal of Pharmaceutical Sciences 、 2021年03月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 16．

  Discovery of Natural TRPA1 Activators through Pharmacophore-based Virtual Screening and a Biological Assay 、 Iwata H, Kanda N, Araki M, Sagae Y, Masuda K, Okuno Y 、 Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters 、 2020年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 17．

  An in silico approach for integrating phenotypic and target-based approaches in drug discovery 、 Iwata H, Kojima R, Okuno Y 、 Molecular Informatics 、 2020年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 18．

  Novel Orexin Antagonist from a Natural Plant was Discovered using Zebrafish Behavioural Analysis 、 Yamanaka M, Iwata H, Masuda K, Araki M, Okuno Y, Okamura M, Koiwa J, Tanaka T 、 European Review for Medical and Pharmacological Sciences 、 2020年05月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 19．

  Identification of a new class of non-electrophilic TRPA1 agonists by a structure-based virtual screening approach 、 Araki M, Kanda N, Iwata H, Sagae Y, Masuda K, Okuno Y 、 Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters 、 2020年04月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 20．

  kGCN: a graph convolutional network framework for chemical structures 、 Kojima R, Ishida S, Ohta M, Iwata H, Honma T, Okuno Y 、 Cheminformatics 、 2020年03月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 21．

  Hydrophobic interactions at subsite S1' of human dipeptidyl peptidase IV contribute significantly to the inhibitory effect of tripeptides 、 Araki M, Kanegawa N, Iwata H, Sagae Y, Ito K, Masuda K, Okuno Y 、 Heliyon 、 2020年 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 22．

  Improving the accuracy of protein-ligand binding mode prediction using a molecular dynamics-based pocket generation approach 、 Araki M, Iwata H, Ma B, Fujita A, Terayama K, Sagae Y, Ono F, Tsuda K, Kamiya N, Okuno Y 、 Journal of Computational Chemistry 、 2018年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 23．

  Machine Learning Accelerates MD-based Binding-Pose Prediction between Ligands and Proteins 、 Terayama K, Iwata H, Araki M, Okuno Y, Tsuda K 、 Bioinformatics 、 2018年10月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 24．

  CGBVS-DNN: Prediction of Compound-protein Interactions Based on Deep Learning 、 Hamanaka M, Taneishi K, Iwata H, Ye J, Pei J, Hou J, Okuno Y 、 Molecular Informatics 、 2017年08月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 25．

  Elucidating the modes of action for bioactive compounds in a cell-specific manner by large-scale chemically-induced transcriptomics 、 Iwata M, Sawada R, Iwata H, Kotera M, Yamanishi Y 、 Scientific Reports 、 2017年01月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 26．

  Large-Scale Prediction of Beneficial Drug Combinations Using Drug Efficacy and Target Profiles 、 Iwata H, Sawada R, Mizutani S, Kotera M, Yamanishi Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2015年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 27．

  Target-based drug repositioning using large-scale chemical-protein interactome data 、 Sawada R, Iwata H, Mizutani S, Yamanishi Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2015年11月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 28．

  Conservation of structure and Function in vertebrate c-FLIP proteins despite rapid evolutionary change 、 Sakamaki K, Iwabe N, Iwata H, Imai K, Takagi C, Chiba K, Shukunami C, Tomii K, Ueno N 、 Biochemistry and Biophysics Reports 3 、 2015年08月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 29．

  Systematic Drug Repositioning for a Wide Range of Diseases with Integrative Analyses of Phenotypic and Molecular Data 、 Iwata H, Sawada R, Mizutani S, Yamanishi Y 、 Journal of chemical information and modeling 、 2015年01月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 30．

  The apoptotic initiator caspase-8: its functional ubiquity and genetic diversity during animal evolution 、 Sakamaki K, Shimizu K, Iwata H, Imai K, Satou Y, Funayama N, Nozaki M, Yajima M, Nishimura O, Higuchi M, Chiba K, Yoshimoto M, Kimura H, Gracey AY, Shimizu T, Tomii K, Gotoh O, Akasaka K, Sawasaki T, Miller DJ 、 Molecular Biology and Evolution 、 2014年09月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 31．

  Inferring protein domains associated with drug side effects based on drug-target interaction network 、 Iwata H, Mizutani S, Tabei Y, Kotera M, Goto S, Yamanishi Y 、 BMC Systems Biology 、 2013年12月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 32．

  Benchmarking spliced alignment programs including Spaln2, an extended version of Spaln that incorporates additional species-specific features 、 Iwata H, Gotoh O 、 Nucleic Acids Research 、 2012年07月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

• 33．

  Comparative analysis of information contents relevant to recognition of introns in many species 、 Iwata H, Gotoh O 、 BMC Genomics 、 2011年01月 、 学術雑誌 、 査読有り 、 共著 、 英語

Page: [<<PREV] [1] [NEXT>>]