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土屋 裕子  Tsuchiya Yuko

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 30557773
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2018年度 – 2025年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員
2017年度: 大阪大学, たんぱく質研究所, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連 / 生命・健康・医療情報学
研究代表者以外
学術変革領域研究区分(Ⅲ)
キーワード
研究代表者
オートエンコーダー / 創薬 / 深層学習 / シミュレーション / 疾病発症機構 / 分子動力学シミュレーション / 創薬スクリーニング / スクリーニング / 天然変性領域 / コンピューターシミュレーション / 構造バイオインフォマティクス … もっと見る
研究代表者以外
… もっと見る 祖先型遺伝子 / 機械学習 / 分子進化 / 光合成 / 生命分子計算 隠す
  • 研究課題

    (3件)
  • 研究成果

    (11件)
  • 共同研究者

    (4人)
  •  祖先型超分子の機械学習による光合成環境適応戦略の解読

    • 研究代表者
      白井 剛
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2027
    • 研究種目
      学術変革領域研究(A)
    • 審査区分
      学術変革領域研究区分(Ⅲ)
    • 研究機関
      長浜バイオ大学
  •  オートエンコーダーを用いたSTINGの恒常的活性化メカニズムの解明研究代表者

    • 研究代表者
      土屋 裕子
    • 研究期間 (年度)
      2021 – 2024
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
    • 研究機関
      国立研究開発法人産業技術総合研究所
  •  天然変性領域の動態を考慮したヒトSTINGの新規リガンド探索と活性化機構の解明研究代表者

    • 研究代表者
      土屋 裕子
    • 研究期間 (年度)
      2017 – 2022
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 研究分野
      生命・健康・医療情報学
    • 研究機関
      国立研究開発法人産業技術総合研究所
      大阪大学

すべて 2022 2021 2020 2019 2018 2017

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Structure-based analyses of gut microbiome-related proteins by neural networks and molecular dynamics simulations2022

    • 著者名/発表者名
      Taneishi Kei、Tsuchiya Yuko
    • 雑誌名

      Current Opinion in Structural Biology

      巻: 73 ページ: 102336-102336

    • DOI

      10.1016/j.sbi.2022.102336

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405, KAKENHI-PROJECT-21K12134
  • [雑誌論文] Autoencoder-based detection of the residues involved in G protein-coupled receptor signaling2021

    • 著者名/発表者名
      Tsuchiya Yuko、Taneishi Kei、Yonezawa Yasushige
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 11 号: 1 ページ: 19867-19867

    • DOI

      10.1038/s41598-021-99019-z

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K05620, KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [雑誌論文] Autoencoder-Based Detection of Dynamic Allostery Triggered by Ligand Binding Based on Molecular Dynamics2019

    • 著者名/発表者名
      Yuko Tsuchiya, Kei Taneishi, Yasushige Yonezawa
    • 雑誌名

      J. Chem. Inf. Model.

      巻: 59 号: 9 ページ: 4043-4051

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.9b00426

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405, KAKENHI-PROJECT-17K05620
  • [雑誌論文] 生物学研究の仮説生成のためのシミュレーション:学際研究への応用に向けて2017

    • 著者名/発表者名
      土屋裕子、水口賢司
    • 雑誌名

      シミュレーション

      巻: 36 ページ: 139-144

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [学会発表] オートエンコーダーに基づくGPCRシグナル伝達経路解析2021

    • 著者名/発表者名
      土屋裕子、種石慶、米澤康滋
    • 学会等名
      第21回日本蛋白質科学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K12134
  • [学会発表] オートエンコーダーに基づくGPCRシグナル伝達経路解析2021

    • 著者名/発表者名
      土屋裕子、種石慶、米澤康滋
    • 学会等名
      第21回日本蛋白質科学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [学会発表] Autoencoder-based analyses of dynamic allostery on GPCR2020

    • 著者名/発表者名
      Tsuchiya Y, Taneishi K, Yonezawa Y
    • 学会等名
      第58回日本生物物理学会年会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [学会発表] Autoencoder-based Analyses of Dynamic Allostery on Proteins by Regulator Binding2019

    • 著者名/発表者名
      Tsuchiya Y, Taneishi K, Yonezawa Y
    • 学会等名
      CBI学会2019年大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [学会発表] Autoencoder-based analyses of dynamic allostery on proteins by regulator binding2019

    • 著者名/発表者名
      Tsuchiya Y, Taneishi K, Yonezawa Y
    • 学会等名
      第57回日本生物物理学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [学会発表] Effects of single mutations on STING activation2018

    • 著者名/発表者名
      土屋裕子、種石慶、米澤康滋
    • 学会等名
      CBI学会2018年大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • [学会発表] 分子動力学シミュレーションによる化合物活性の評価法の構築2017

    • 著者名/発表者名
      土屋裕子、水口賢司
    • 学会等名
      第17回日本蛋白質科学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K00405
  • 1.  白井 剛 (00262890)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  嶺井 隆平 (20872451)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  土方 敦司 (80415273)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  米澤 康滋
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件

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