Yoshidome Takashi 吉留崇

Researcher Number	90456830
Other IDs
Affiliation (Current)	2025: 東北大学, 工学研究科, 准教授
Affiliation (based on the past Project Information) *help	2023 – 2025: 東北大学, 工学研究科, 准教授 2021 – 2022: 東北大学, 工学研究科, 助教 2016 – 2019: 東北大学, 工学研究科, 助教
Review Section/Research Field	Principal Investigator Transformative Research Areas, Section (II) / Basic Section 43040:Biophysics-related / Complex systems / Biological physics/Chemical physics/Soft matter physics Except Principal Investigator Mathematical physics/Fundamental condensed matter physics
Keywords	Principal Investigator 深層学習 / 水和 / タンパク質 / リガンド結合 / 溶液理論 / 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 / F1-ATPase … More / 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 … More Except Principal Investigator 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 Less

「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Principal Investigator
- Principal Investigator
  
  吉留崇
- Project Period (FY)
  2025 – 2026
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
- Review Section
  
  Transformative Research Areas, Section (II)
- Research Institution
  Tohoku University
「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Principal Investigator
- Principal Investigator
  
  吉留崇
- Project Period (FY)
  2024 – 2026
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Review Section
  
  Basic Section 43040:Biophysics-related
- Research Institution
  Tohoku University
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Principal Investigator
- Principal Investigator
  
  吉留崇
- Project Period (FY)
  2023 – 2024
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
- Review Section
  
  Transformative Research Areas, Section (II)
- Research Institution
  Tohoku University
Development of a Theory for Controlling the Motions of Biomolecular Machines Based on Amino Acid MutationsPrincipal Investigator
- Principal Investigator
  
  吉留崇
- Project Period (FY)
  2021 – 2022
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
- Review Section
  
  Complex systems
- Research Institution
  Tohoku University
A Construction of Drug Design Theory based on the Hydration of ProteinsPrincipal Investigator
- Principal Investigator
  
  Yoshidome Takashi
- Project Period (FY)
  2021 – 2023
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Review Section
  
  Basic Section 43040:Biophysics-related
- Research Institution
  Tohoku University
Unravelling fundamental interactions underlying the rotation mechanism of F1-ATPase
- Principal Investigator
  
  SASAKI Kazuo
- Project Period (FY)
  2017 – 2019
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Research Field
  
  Mathematical physics/Fundamental condensed matter physics
- Research Institution
  Tohoku University
Construction of an innovative four-dimensional imaging technique using the manifold theory and single-particle experimental dataPrincipal Investigator
- Principal Investigator
  
  Yoshidome Takashi
- Project Period (FY)
  2016 – 2017
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- Research Field
  
  Biological physics/Chemical physics/Soft matter physics
- Research Institution
  Tohoku University

All 2024 2023 2022 2021 2018 2017 2016

All Journal Article Presentation

[Journal Article] Mechanism of a high free-energy transduction efficiency of Bacillus PS3 F1-ATPase from the perspective of solvent entropy2023
- Author(s)
  Yoshidome Takashi
- Journal Title
  
  Journal of Molecular Liquids
  
  Volume: 391 Pages: 123346-123346
- DOI
  10.1016/j.molliq.2023.123346
- Peer Reviewed
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Journal Article] Simple-Fluid Model for Accurate Reproduction of Hydration Entropy2022
- Author(s)
  Yoshidome Takashi
- Journal Title
  
  Journal of the Physical Society of Japan
  
  Volume: 91 Issue: 9
- DOI
  10.7566/jpsj.91.094802
- Peer Reviewed
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107, KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Journal Article] AlphaFold-predicted Protein Structure vs Experimentally Obtained Protein Structure: An Emphasis on the Side Chains2022
- Author(s)
  Shiono Daiki、Yoshidome Takashi
- Journal Title
  
  Journal of the Physical Society of Japan
  
  Volume: 91 Issue: 6
- DOI
  10.7566/jpsj.91.064804
- Peer Reviewed
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Journal Article] gr Predictor: A Deep Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins2022
- Author(s)
  Kawama Kosuke、Fukushima Yusaku、Ikeguchi Mitsunori、Ohta Masateru、Yoshidome Takashi
- Journal Title
  
  Journal of Chemical Information and Modeling
  
  Volume: 62 Issue: 18 Pages: 4460-4473
- DOI
  10.1021/acs.jcim.2c00987
- Peer Reviewed
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107, KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Journal Article] An accurate computational method for an order parameter with a Markov state model constructed using a manifold-learning technique2018
- Author(s)
  Ito Reika、Yoshidome Takashi
- Journal Title
  
  Chemical Physics Letters
  
  Volume: 691 Pages: 22-27
- DOI
  10.1016/j.cplett.2017.10.057
- Peer Reviewed
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Journal Article] An Automatic Classification of Molecular Dynamics Simulation Data into States, and Its Application to the Construction of a Markov State Model2018
- Author(s)
  Reika Ito and Takashi Yoshidome
- Journal Title
  
  Journal of the Physical Society of Japan
  
  Volume: 87 Issue: 11 Pages: 114802-114802
- DOI
  10.7566/jpsj.87.114802
- NAID
  210000135024
- Peer Reviewed
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-17K05562
[Presentation] タンパク質水和分布を予測する深層学習モデル2024
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  第2回学術変革領域「学習物理」物性関係討論会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[Presentation] タンパク質水和の理論2023
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  第１２回分子モーター討論会
- Invited
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  福島悠朔、吉留崇
- Organizer
  第23回日本蛋白質科学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  福島悠朔、伊藤祐希、吉留崇
- Organizer
  第61回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  「ソフトマテリアル理論研究の最前線」研究会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  「ソフトマテリアル理論研究の最前線」研究会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  木村啓太、吉留崇
- Organizer
  第37回分子シミュレーション討論会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  福島悠朔, 伊藤祐希, 吉留崇
- Organizer
  第61回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[Presentation] タンパク質水和の深層学習モデル2023
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  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
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-23H04491
[Presentation] 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
- Author(s)
  木村啓太、吉留崇
- Organizer
  2022年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  佐藤連太、吉留崇
- Organizer
  日本物理学会第77回年次大会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] Development of a Deep-Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins2022
- Author(s)
  1.Kosuke Kawama, Yusaku Fukushima, Takashi Yoshidome, Mitsunori Ikeguchi, and Masateru Ohta
- Organizer
  65th Biophysical Society Annual Meeting
- Int'l Joint Research
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] A Deep-Learning Model for the Prediction of Protein Domains2022
- Author(s)
  Renta Sato, Toru Ekimoto, and Takashi Yoshidome
- Organizer
  The 67th Biophysical Society Annual Meeting
- Int'l Joint Research
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] AlphaFold2で得られたタンパク質立体構造の熱揺らぎ解析2022
- Author(s)
  塩野大輝、吉留崇
- Organizer
  2021年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  福島悠朔、吉留崇
- Organizer
  第60回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  大橋暖、吉留崇
- Organizer
  2021年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 深層学習を用いたタンパク質ドメインの予測研究2022
- Author(s)
  佐藤連太、浴本亨、吉留崇
- Organizer
  第36回分子シミュレーション討論会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] 深層学習によるGISTの高速生成法の研究2022
- Author(s)
  福島悠朔、吉留崇
- Organizer
  日本物理学会第77回年次大会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] A Deep-Learning Model for the Computation of Grid-Based Solvation Free Energy2022
- Author(s)
  Yusaku Fukushima and Takashi Yoshidome
- Organizer
  The 67th Biophysical Society Annual Meeting
- Int'l Joint Research
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  伊藤祐希、吉留崇
- Organizer
  2022年度生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  日本物理学会第77回年次大会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] 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
- Author(s)
  福島悠朔、吉留崇
- Organizer
  第36回分子シミュレーション討論会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] タンパク質水和の理論研究2022
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  京都工芸繊維大学松ヶ崎サイエンスフォーラム
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] Physical Chemistry of Protein Hydration2022
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  2022年度日本化学会化学系学協会東北大会
- Invited
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  河間光祐、福島悠朔、池口満徳、大田雅照、吉留崇
- Organizer
  第60回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 深層学習を用いたタンパク質ドメインの予測研究2022
- Author(s)
  佐藤連太、浴本亨、吉留崇
- Organizer
  第60回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] A Fast Calculation Method for the Grid Inhomogeneous Solvation Theory via Deep Learning2021
- Author(s)
  福島悠朔、吉留崇
- Organizer
  第59回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- Organizer
  日本物理学会2021年秋季大会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 溶液理論で得たタンパク質水和の包括的解析2021
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  構造活性フォーラム2021
- Invited
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- Organizer
  第21回日本蛋白質科学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  福島悠朔、河間光祐、吉留崇
- Organizer
  14th Mini-Symposium on Liquids
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  第1回発動分子科学研究会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] Application of a deep-learning model for the prediction of the time course of an order parameter of a protein2021
- Author(s)
  佐藤連太、吉留崇
- Organizer
  第59回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] 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
- Author(s)
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- Organizer
  14th Mini-Symposium on Liquids
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] A hybrid approach of deep learning and solvation theory for predicting the hydration structures around proteins2021
- Author(s)
  河間光祐、福島悠朔、吉留崇、池口満徳、大田雅照
- Organizer
  第59回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K06107
[Presentation] 好熱菌F1のパッキング解析2021
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  第2回発動分子科学研究会
- Data Source
  KAKENHI-PUBLICLY-21H00381
[Presentation] 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
- Author(s)
  高野直人，吉留崇
- Organizer
  日本物理学会第73回年次大会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇，関口優希，山本隆寛，苙口友隆，中迫雅由
- Organizer
  日本物理学会第73回年次大会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇, 関口優希,山本隆寛, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- Organizer
  日本物理学会第72回年次大会
- Place of Presentation
  大阪大学（大阪府豊中市）
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  伊藤怜香，吉留崇
- Organizer
  第17回日本蛋白質科学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] Reconstruction of three-dimensional structures of a protein with software ENMA and EMC algorithm: A simulation for XFEL-CXDI experiment2017
- Author(s)
  Takashi Yoshidome, Yuki Sekiguchi, Tomotaka Oroguchi, Masayoshi Nakasako, and Mitsunori Ikeguchi
- Organizer
  Biophysical Society 61st Annual Meeting
- Place of Presentation
  New Orleans, USA
- Int'l Joint Research
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  伊藤怜香，吉留崇
- Organizer
  第７回計算統計物理学研究会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  高野直人，吉留崇
- Organizer
  第17回日本蛋白質科学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] ソフトウェア「閻魔」を用いたXFEL-CXDI実験データの分類2017
- Author(s)
  吉留崇, 関口優希，山本隆寛, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- Organizer
  第55回日本生物物理学会年会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇, 関口優希, 山本隆寛, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- Organizer
  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
- Place of Presentation
  神戸芸術センター（兵庫県神戸市）
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  伊藤怜香, 吉留崇
- Organizer
  日本物理学会第72回年次大会
- Place of Presentation
  大阪大学（大阪府豊中市）
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  第７回計算統計物理学研究会
- Invited
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] タンパク質構造エントロピー計算法の研究2017
- Author(s)
  吉留崇
- Organizer
  ソフトマターを中心とした材料科学の基礎と応用
- Place of Presentation
  京都工芸繊維大学（京都府京都市）
- Invited
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  高野直人，吉留崇
- Organizer
  第７回計算統計物理学研究会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇, 関口優希, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- Organizer
  日本物理学会2016年秋季大会
- Place of Presentation
  金沢大学（石川県金沢市）
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913
[Presentation] 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
- Author(s)
  吉留崇, 関口優希, 苙口友隆, 中迫雅由, 池口満徳
- Organizer
  第54回日本生物物理学会年会
- Place of Presentation
  つくば国際会議場（茨城県つくば市）
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-16K20913

1. SASAKI Kazuo (50205837)

# of Collaborated Projects: 1 results

# of Collaborated Products: 0 results

Yoshidome Takashi 吉留 崇

Research Projects

Research Products

Co-Researchers

「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Principal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

「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Principal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

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Principal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

Development of a Theory for Controlling the Motions of Biomolecular Machines Based on Amino Acid MutationsPrincipal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

A Construction of Drug Design Theory based on the Hydration of ProteinsPrincipal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

Unravelling fundamental interactions underlying the rotation mechanism of F1-ATPase

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Research Field

Research Institution

Construction of an innovative four-dimensional imaging technique using the manifold theory and single-particle experimental dataPrincipal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Research Field

Research Institution

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

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

[Journal Article] Simple-Fluid Model for Accurate Reproduction of Hydration Entropy2022

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

[Journal Article] AlphaFold-predicted Protein Structure vs Experimentally Obtained Protein Structure: An Emphasis on the Side Chains2022

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

[Journal Article] gr Predictor: A Deep Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins2022

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

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

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

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

Author(s)

Journal Title

DOI

NAID

Data Source

[Presentation] タンパク質水和分布を予測する深層学習モデル2024

Author(s)

Organizer

Yoshidome Takashi 吉留崇