田雨時 TIAN Yushi

研究者番号	60761252
その他のID	https://orcid.org/0000-0002-8988-9453
所属 (現在)	2024年度: 大阪大学, 大学院薬学研究科, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2022年度: 大阪大学, 大学院薬学研究科, 助教 2018年度 – 2021年度: 大阪大学, 薬学研究科, 助教
審査区分/研究分野	研究代表者以外小区分47020:薬系分析および物理化学関連 / 連携探索型数理科学
キーワード	研究代表者以外化学記述子 / Drug Design / Supervised Learning / United Learning / Computational Chemistry / Machine Learning / 正準相関分析 / PIEDA / 部分最小二乗法 / PLS … もっと見る / IFIE / FMO / シフト検定法 / グレブナー基底 / 医薬品有害事象 / Random Forest / JADER / 重大副作用 / 多数決法 / ランダムフォレスト / サポートベクターマシン / 副作用予測 / 多変量解析 / ROC曲線 / AI / 重篤希少有害事象 / マルチラベル学習 / スティーブンス・ジョンソン症候群 / 悪性症候群 / Stacking / ATCコード / 機械学習 / 有害事象隠す

複数の教師付き機械学習の相関関係を用いた理論化学計算結果の医薬品設計への応用
- 研究代表者
  
  高木達也
- 研究期間 (年度)
  2020 – 2023
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分47020:薬系分析および物理化学関連
- 研究機関
  大阪大学
医薬品候補化合物の副作用発症確率を予測する数理モデルの創成
- 研究代表者
  
  高木達也
- 研究期間 (年度)
  2015 – 2019
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 研究分野
  
  連携探索型数理科学
- 研究機関
  大阪大学

すべて 2021 2020 2019 2018

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Computational <i>ab initio</i> interaction analyses between neutralizing antibody and SARS-CoV-2 variant spike proteins using the fragment molecular orbital method2021
- 著者名/発表者名
  Watanabe Kazuki、Watanabe Chiduru、Honma Teruki、Tian Yu-Shi、Kawashima Yusuke、Kawashita Norihito、Fukuzawa Kaori、Takagi Tatsuya
- 雑誌名
  
  Bulletin of the Chemical Society of Japan
  
  巻: 94 号: 6 ページ: 1794-1798
- DOI
  10.1246/bcsj.20210104
- NAID
  130008066569
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K08235, KAKENHI-PROJECT-20K06987
[雑誌論文] Intermolecular Interaction Analyses on SARS-CoV-2 Spike Protein Receptor Binding Domain and Human Angiotensin-Converting Enzyme 2 Receptor-Blocking Antibody/Peptide Using Fragment Molecular Orbital Calculation2021
- 著者名/発表者名
  Kazuki Watanabe, Chiduru Watanabe, Teruki Honma, Yu-Shi Tian, Yusuke Kawashima, Norihito Kawashita, Tatsuya Takagi, Kaori Fukuzawa
- 雑誌名
  
  J. Phys. Chem. Lett.
  
  巻: 12 号: 16 ページ: 4059-4066
- DOI
  10.1021/acs.jpclett.1c00663
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K06615, KAKENHI-PROJECT-20K06987
[学会発表] FMO 計算を用いた SARS-CoV-2 の RBD-中和抗体間の相互作用解析2020
- 著者名/発表者名
  渡邉一樹、川嶋裕介、福澤薫、渡邉千鶴、本間光貴、田雨時、川下理日人、高木達也
- 学会等名
  第48回構造活性相関シンポジウム
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K06987
[学会発表] 機械学習を用いた悪性症候群予測モデルの構築2019
- 著者名/発表者名
  望月麻衣、福戸康平、田雨時、高木達也
- 学会等名
  第47回構造活性相関シンポジウム（熊本）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15KT0017
[学会発表] Prediction of Serious Adverse Events Using Machine Learning2018
- 著者名/発表者名
  Yushi-Tian, Hirotomo Moriwaki, Hiroaki Moriuchi, Satoshi Aoki, Nobuki Takayama, Norihito Kawashita, Takayuki Hibi, Tatsuya Takagi
- 学会等名
  19th International Conference on Medicinal Chemistry and Multi Targeted Drug Delivery
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15KT0017
[学会発表] 機械学習を用いた医薬品の有害事象の予測モデル構築の検討2018
- 著者名/発表者名
  Ni Tao、高木達也、日比孝之、望月麻衣、森脇寛智、田雨時
- 学会等名
  第46回構造活性相関シンポジウム
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-15KT0017

1. 高木達也 (80144517)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 5件
2. 日比孝之 (80181113)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 2件
3. 岡本晃典 (70437309)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 川下理日人 (00423111)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 2件

田 雨時 TIAN Yushi

研究課題

研究成果

共同研究者

複数の教師付き機械学習の相関関係を用いた理論化学計算結果の医薬品設計への応用

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

医薬品候補化合物の副作用発症確率を予測する数理モデルの創成

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

[雑誌論文] Computational <i>ab initio</i> interaction analyses between neutralizing antibody and SARS-CoV-2 variant spike proteins using the fragment molecular orbital method2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

NAID

データソース

[雑誌論文] Intermolecular Interaction Analyses on SARS-CoV-2 Spike Protein Receptor Binding Domain and Human Angiotensin-Converting Enzyme 2 Receptor-Blocking Antibody/Peptide Using Fragment Molecular Orbital Calculation2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[学会発表] FMO 計算を用いた SARS-CoV-2 の RBD-中和抗体間の相互作用解析2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 機械学習を用いた悪性症候群予測モデルの構築2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Prediction of Serious Adverse Events Using Machine Learning2018

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 機械学習を用いた医薬品の有害事象の予測モデル構築の検討2018

著者名/発表者名

学会等名

データソース

田雨時 TIAN Yushi