吉留崇 Yoshidome Takashi

研究者番号	90456830
その他のID
所属 (現在)	2025年度: 東北大学, 工学研究科, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2023年度 – 2025年度: 東北大学, 工学研究科, 准教授 2021年度 – 2022年度: 東北大学, 工学研究科, 助教 2016年度 – 2019年度: 東北大学, 工学研究科, 助教
審査区分/研究分野	研究代表者学術変革領域研究区分(Ⅱ) / 小区分43040:生物物理学関連 / 複合領域 / 生物物理・化学物理・ソフトマターの物理研究代表者以外数理物理・物性基礎
キーワード	研究代表者深層学習 / 水和 / タンパク質 / リガンド結合 / 溶液理論 / シミュレーション / 水和自由エネルギー / リガンド / 積分方程式理論 / 分子モーター … もっと見る / F1-ATPase / 溶媒のエントロピー / モータータンパク質 / 生物物理 / マニフォールド / 4次元イメージング / 単粒子解析実験 / マニフォールドラーニング … もっと見る研究代表者以外１分子計測 / 生体分子 / 分子機械 / 統計力学 / 拡散増大 / タンパク質分子モーター / 回転スリップ / 回転子・固定子相互作用 / 統計解析 / ポアソン過程 / 相互作用ポテンシャル / 化学状態 / F1-ATPase 隠す

「深層学習に基づく水和理論」を用いたタンパク質シミュレーションの高速化研究代表者
- 研究代表者
  
  吉留崇
- 研究期間 (年度)
  2025 – 2026
- 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(Ⅱ)
- 研究機関
  東北大学
「高速・高精度な水和理論」を用いたリガンド結合予測の精度向上研究代表者
- 研究代表者
  
  吉留崇
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2026
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分43040:生物物理学関連
- 研究機関
  東北大学
タンパク質水和の「深層学習モデル」の展開：水和熱力学量の高速計算研究代表者
- 研究代表者
  
  吉留崇
- 研究期間 (年度)
  2023 – 2024
- 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(Ⅱ)
- 研究機関
  東北大学
アミノ酸置換に基づく生体発動分子の運動制御理論の構築研究代表者
- 研究代表者
  
  吉留崇
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2022
- 研究種目
  
  新学術領域研究(研究領域提案型)
- 審査区分
  
  複合領域
- 研究機関
  東北大学
「水和」創薬理論の創生研究代表者
- 研究代表者
  
  吉留崇
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2023
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分43040:生物物理学関連
- 研究機関
  東北大学
F1-ATPase の回転機構に関わる基本相互作用の解明：非平衡統計力学の応用
- 研究代表者
  
  佐々木一夫
- 研究期間 (年度)
  2017 – 2019
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 研究分野
  
  数理物理・物性基礎
- 研究機関
  東北大学
マニフォールド理論と単粒子解析実験データを用いた革新的4次元イメージング法の構築研究代表者
- 研究代表者
  
  吉留崇
- 研究期間 (年度)
  2016 – 2017
- 研究種目
  
  若手研究(B)
- 研究分野
  
  生物物理・化学物理・ソフトマターの物理
- 研究機関
  東北大学

すべて 2024 2023 2022 2021 2018 2017 2016

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Mechanism of a high free-energy transduction efficiency of Bacillus PS3 F1-ATPase from the perspective of solvent entropy2023
- 著者名/発表者名
  Yoshidome Takashi
- 雑誌名
  
  Journal of Molecular Liquids
  
  巻: 391 ページ: 123346-123346
- DOI
  10.1016/j.molliq.2023.123346
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[雑誌論文] Simple-Fluid Model for Accurate Reproduction of Hydration Entropy2022
- 著者名/発表者名
  Yoshidome Takashi
- 雑誌名
  
  Journal of the Physical Society of Japan
  
  巻: 91 号: 9
- DOI
  10.7566/jpsj.91.094802
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107, KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[雑誌論文] AlphaFold-predicted Protein Structure vs Experimentally Obtained Protein Structure: An Emphasis on the Side Chains2022
- 著者名/発表者名
  Shiono Daiki、Yoshidome Takashi
- 雑誌名
  
  Journal of the Physical Society of Japan
  
  巻: 91 号: 6
- DOI
  10.7566/jpsj.91.064804
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[雑誌論文] gr Predictor: A Deep Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins2022
- 著者名/発表者名
  Kawama Kosuke、Fukushima Yusaku、Ikeguchi Mitsunori、Ohta Masateru、Yoshidome Takashi
- 雑誌名
  
  Journal of Chemical Information and Modeling
  
  巻: 62 号: 18 ページ: 4460-4473
- DOI
  10.1021/acs.jcim.2c00987
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107, KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[雑誌論文] An accurate computational method for an order parameter with a Markov state model constructed using a manifold-learning technique2018
- 著者名/発表者名
  Ito Reika、Yoshidome Takashi
- 雑誌名
  
  Chemical Physics Letters
  
  巻: 691 ページ: 22-27
- DOI
  10.1016/j.cplett.2017.10.057
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[雑誌論文] An Automatic Classification of Molecular Dynamics Simulation Data into States, and Its Application to the Construction of a Markov State Model2018
- 著者名/発表者名
  Reika Ito and Takashi Yoshidome
- 雑誌名
  
  Journal of the Physical Society of Japan
  
  巻: 87 号: 11 ページ: 114802-114802
- DOI
  10.7566/jpsj.87.114802
- NAID
  210000135024
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K05562
[学会発表] タンパク質水和分布を予測する深層学習モデル2024
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  第2回学術変革領域「学習物理」物性関係討論会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[学会発表] タンパク質水和の理論2023
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  第１２回分子モーター討論会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習を用いたグリッドベースの水和熱力学量計算の高速化2023
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、吉留崇
- 学会等名
  第23回日本蛋白質科学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習を用いたGISTマップの高速計算：リガンド結合に伴う水の自由エネルギー変化の計算への応用2023
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、伊藤祐希、吉留崇
- 学会等名
  第61回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] タンパク質水和自由エネルギー分布を予測する深層学習モデルの開発2023
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  「ソフトマテリアル理論研究の最前線」研究会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[学会発表] タンパク質水和自由エネルギー分布を予測する深層学習モデルの開発2023
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  「ソフトマテリアル理論研究の最前線」研究会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] タンパク質-リガンド結合様式予測の精度向上法の提案：複数の結合予測法のハイブリッドアプローチ2023
- 著者名/発表者名
  木村啓太、吉留崇
- 学会等名
  第37回分子シミュレーション討論会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習を用いたGISTマップの高速計算：リガンド結合に伴う水の自由エネルギー変化の計算への応用2023
- 著者名/発表者名
  福島悠朔, 伊藤祐希, 吉留崇
- 学会等名
  第61回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[学会発表] タンパク質水和の深層学習モデル2023
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  学術変革領域研究(A)「学習物理学の創成」令和５年度領域会議
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[学会発表] 水を顕に考慮したタンパク質-リガンド結合様式の高速予測の研究：深層学習によるアプローチ2022
- 著者名/発表者名
  木村啓太、吉留崇
- 学会等名
  2022年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習を用いたタンパク質オーダーパラメータの時系列データの予測研究2022
- 著者名/発表者名
  佐藤連太、吉留崇
- 学会等名
  日本物理学会第77回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] Development of a Deep-Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins2022
- 著者名/発表者名
  1.Kosuke Kawama, Yusaku Fukushima, Takashi Yoshidome, Mitsunori Ikeguchi, and Masateru Ohta
- 学会等名
  65th Biophysical Society Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] A Deep-Learning Model for the Prediction of Protein Domains2022
- 著者名/発表者名
  Renta Sato, Toru Ekimoto, and Takashi Yoshidome
- 学会等名
  The 67th Biophysical Society Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] AlphaFold2で得られたタンパク質立体構造の熱揺らぎ解析2022
- 著者名/発表者名
  塩野大輝、吉留崇
- 学会等名
  2021年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習によるグリッドベースの水和自由エネルギー計算2022
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、吉留崇
- 学会等名
  第60回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] タンパク質水和分布を予測する深層学習モデルの精度向上2022
- 著者名/発表者名
  大橋暖、吉留崇
- 学会等名
  2021年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習を用いたタンパク質ドメインの予測研究2022
- 著者名/発表者名
  佐藤連太、浴本亨、吉留崇
- 学会等名
  第36回分子シミュレーション討論会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] 深層学習によるGISTの高速生成法の研究2022
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、吉留崇
- 学会等名
  日本物理学会第77回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] A Deep-Learning Model for the Computation of Grid-Based Solvation Free Energy2022
- 著者名/発表者名
  Yusaku Fukushima and Takashi Yoshidome
- 学会等名
  The 67th Biophysical Society Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] タンパク質-タンパク質界面における水和分布の深層学習を用いた高速予測2022
- 著者名/発表者名
  伊藤祐希、吉留崇
- 学会等名
  2022年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 溶媒エントロピーの観点から見た好熱菌F1-ATPaseのパッキング2022
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  日本物理学会第77回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] 水和自由エネルギーを高速に計算する深層学習モデルの開発2022
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、吉留崇
- 学会等名
  第36回分子シミュレーション討論会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] タンパク質水和の理論研究2022
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  京都工芸繊維大学松ヶ崎サイエンスフォーラム
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] Physical Chemistry of Protein Hydration2022
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  2022年度日本化学会化学系学協会東北大会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] gr Predictor：深層学習を活用したタンパク質水和分布の高速計算法2022
- 著者名/発表者名
  河間光祐、福島悠朔、池口満徳、大田雅照、吉留崇
- 学会等名
  第60回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習を用いたタンパク質ドメインの予測研究2022
- 著者名/発表者名
  佐藤連太、浴本亨、吉留崇
- 学会等名
  第60回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] A Fast Calculation Method for the Grid Inhomogeneous Solvation Theory via Deep Learning2021
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、吉留崇
- 学会等名
  第59回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習と溶液理論のハイブリッドアプローチによるタンパク質水和分布予測2021
- 著者名/発表者名
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- 学会等名
  日本物理学会2021年秋季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 溶液理論で得たタンパク質水和の包括的解析2021
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  構造活性フォーラム2021
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 深層学習と溶液理論のハイブリッドアプローチによるタンパク質水和分布予測2021
- 著者名/発表者名
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- 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-21K06107
[学会発表] 深層学習の視点に基づいたタンパク質水和分布法の高度化2021
- 著者名/発表者名
  福島悠朔、河間光祐、吉留崇
- 学会等名
  14th Mini-Symposium on Liquids
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] ウシミトコンドリアF1と酵母F1を対象とした結晶構造とVMaxの比較2021
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  第1回発動分子科学研究会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] Application of a deep-learning model for the prediction of the time course of an order parameter of a protein2021
- 著者名/発表者名
  佐藤連太、吉留崇
- 学会等名
  第59回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] 深層学習を活用したタンパク質水和分布計算法の開発2021
- 著者名/発表者名
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- 学会等名
  14th Mini-Symposium on Liquids
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] A hybrid approach of deep learning and solvation theory for predicting the hydration structures around proteins2021
- 著者名/発表者名
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- 学会等名
  第59回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[学会発表] 好熱菌F1のパッキング解析2021
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  第2回発動分子科学研究会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[学会発表] クライオ電子顕微鏡データ分類のシミュレーションによる研究: マニフォールドラーニングアプローチ2018
- 著者名/発表者名
  高野直人，吉留崇
- 学会等名
  日本物理学会第73回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] 酸化銅微粒子成長プロセスの研究：X線自由電子レーザーとマニフォールドラーニングを用いたアプローチ2018
- 著者名/発表者名
  吉留崇，関口優希，山本隆寛，苙口友隆，中迫雅由
- 学会等名
  日本物理学会第73回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] マニフォールドラーニングを用いた銅キューブコヒーレントX線イメージング実験データの分類2017
- 著者名/発表者名
  吉留崇, 関口優希,山本隆寛, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- 学会等名
  日本物理学会第72回年次大会
- 発表場所
  大阪大学（大阪府豊中市）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] タンパク質マルコフ状態モデル構築におけるマニフォールドラーニングの必要性2017
- 著者名/発表者名
  伊藤怜香，吉留崇
- 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-16K20913
[学会発表] Reconstruction of three-dimensional structures of a protein with software ENMA and EMC algorithm: A simulation for XFEL-CXDI experiment2017
- 著者名/発表者名
  Takashi Yoshidome, Yuki Sekiguchi, Tomotaka Oroguchi, Masayoshi Nakasako, and Mitsunori Ikeguchi
- 学会等名
  Biophysical Society 61st Annual Meeting
- 発表場所
  New Orleans, USA
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] マニフォールドによる分類を用いたマルコフ状態モデルの構築2017
- 著者名/発表者名
  伊藤怜香，吉留崇
- 学会等名
  第７回計算統計物理学研究会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] マニフォールドラーニングを用いた二次元投影像の分類における試料氷包埋効果のシミュレーションによる研究2017
- 著者名/発表者名
  高野直人，吉留崇
- 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-16K20913
[学会発表] ソフトウェア「閻魔」を用いたXFEL-CXDI実験データの分類2017
- 著者名/発表者名
  吉留崇, 関口優希，山本隆寛, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- 学会等名
  第55回日本生物物理学会年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] ソフトウェア「閻魔」を用いた銅キューブのコヒーレントX線回折イメージングデータの分類2017
- 著者名/発表者名
  吉留崇, 関口優希, 山本隆寛, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- 学会等名
  第30回日本放射光学会年会・放射光科学合同シンポジウム
- 発表場所
  神戸芸術センター（兵庫県神戸市）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] マニフォールドラーニングと分子動力学シミュレーションデータを用いたタンパク質マルコフ状態モデルの構築2017
- 著者名/発表者名
  伊藤怜香, 吉留崇
- 学会等名
  日本物理学会第72回年次大会
- 発表場所
  大阪大学（大阪府豊中市）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] マニフォールドラーニングを用いたコヒーレントX線回折イメージング実験データ分類の研究2017
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  第７回計算統計物理学研究会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] タンパク質構造エントロピー計算法の研究2017
- 著者名/発表者名
  吉留崇
- 学会等名
  ソフトマターを中心とした材料科学の基礎と応用
- 発表場所
  京都工芸繊維大学（京都府京都市）
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] ローパスフィルターを加えた2次元投影像の分類：マニフォールドによるアプローチ2017
- 著者名/発表者名
  高野直人，吉留崇
- 学会等名
  第７回計算統計物理学研究会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] ソフトウェア「閻魔」を用いたコヒーレントX線回折イメージングデータの分類2016
- 著者名/発表者名
  吉留崇, 関口優希, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- 学会等名
  日本物理学会2016年秋季大会
- 発表場所
  金沢大学（石川県金沢市）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[学会発表] ソフトウェア「閻魔」とEMCアルゴリズムを用いたタンパク質3次元電子密度分布の再構成：XFEL-CXDI実験を想定したシミュレーション2016
- 著者名/発表者名
  吉留崇, 関口優希, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- 学会等名
  第54回日本生物物理学会年会
- 発表場所
  つくば国際会議場（茨城県つくば市）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K20913

1. 佐々木一夫 (50205837)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

吉留 崇 Yoshidome Takashi

研究課題

研究成果

共同研究者

「深層学習に基づく水和理論」を用いたタンパク質シミュレーションの高速化研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

「高速・高精度な水和理論」を用いたリガンド結合予測の精度向上研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

タンパク質水和の「深層学習モデル」の展開：水和熱力学量の高速計算研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

アミノ酸置換に基づく生体発動分子の運動制御理論の構築研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

「水和」創薬理論の創生研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

F1-ATPase の回転機構に関わる基本相互作用の解明：非平衡統計力学の応用

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

マニフォールド理論と単粒子解析実験データを用いた革新的4次元イメージング法の構築研究代表者

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] Mechanism of a high free-energy transduction efficiency of Bacillus PS3 F1-ATPase from the perspective of solvent entropy2023

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Simple-Fluid Model for Accurate Reproduction of Hydration Entropy2022

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] AlphaFold-predicted Protein Structure vs Experimentally Obtained Protein Structure: An Emphasis on the Side Chains2022

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] gr Predictor: A Deep Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins2022

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] An accurate computational method for an order parameter with a Markov state model constructed using a manifold-learning technique2018

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] An Automatic Classification of Molecular Dynamics Simulation Data into States, and Its Application to the Construction of a Markov State Model2018

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

NAID

データソース

[学会発表] タンパク質水和分布を予測する深層学習モデル2024

著者名/発表者名

学会等名

吉留崇 Yoshidome Takashi