2024/10/01 更新

お知らせ

 

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カトウ コウイチロウ
加藤 幸一郎
KATO KOICHIRO
所属
工学研究院 応用化学部門 准教授
データ駆動イノベーション推進本部 (併任)
分子システム科学センター (併任)
情報基盤研究開発センター 附属汎オミクス計測・計算科学センター(併任)
工学部 応用化学科(併任)
工学府 応用化学専攻(併任)
職名
准教授
連絡先
メールアドレス
プロフィール
マテリアルズインフォマティクス(シミュレーション、データ科学、機械学習) ・機械学習手法(Neural Network等)を用いた物性予測技術開発、シミュレーション技術高度化 ・データ科学手法(Persistent Homology等)を用いた物性データ解析 ・第一原理計算、分子動力学法、粗視化シミュレーションを用いた物性解析 ・第一原理計算、分子動力学法、粗視化シミュレーションに関する手法・プログラム開発

研究分野

  • 情報通信 / 計算科学

  • ナノテク・材料 / ナノ材料科学

  • ナノテク・材料 / ナノバイオサイエンス

経歴

  • 九州大学 大学院工学研究院 応用化学部門 / 分子システム科学センター 准教授

    2020年6月 - 現在

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  • みずほ情報総研株式会社

    みずほ情報総研株式会社

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ:マテリアルズインフォマティクス

    研究キーワード:分子シミュレーション、データ科学、高分子、創薬

    研究期間: 2020年6月

受賞

  • 若手奨励賞

    2023年6月   情報計算化学生物(CBI)学会  

    加藤幸一郎

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  • 若手奨励賞

    2023年6月   情報計算化学生物(CBI)学会  

  • 応用物理学会優秀論文賞

    2021年8月   応用物理学会  

  • 講演奨励賞

    2015年3月   応用物理学会  

  • 飯島奨励賞

    2012年3月   フラーレン・ナノチューブ・グラフェン学会  

  • 若手奨励賞

    2009年10月   フラーレン・ナノチューブ学会  

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論文

  • Predicting the anion conductivities and alkaline stabilities of anion conducting membrane polymeric materials: development of explainable machine learning models 査読 国際誌

    Phua Y.K., Fujigaya T., Kato K.

    Science and Technology of Advanced Materials   24 ( 1 )   2261833   2023年10月   ISSN:1468-6996 eISSN:1878-5514

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Science and Technology of Advanced Materials  

    Anion exchange membranes (AEMs) are core components in fuel cells and water electrolyzers, which are crucial to realize a sustainable hydrogen society. The low anion conductivity and durability of AEMs have hindered the commercialization of AEM-based devices, and research and development (R&D) to improve AEM materials is often resource-intensive. Although machine learning (ML) is commonly used in many fields to accelerate R&D while reducing resource consumption, it is rarely used in the AEM field. Three problems hinder the adoption of ML models, namely, the low explainability of ML models; complication with expressing both homopolymers and copolymers in unity to train a single ML model; and difficulty in building a single ML model that comprehends various polymer types. This study presents the first ML models that solve all three problems. Our models predicted the anion conductivity for a diverse set of unseen AEM materials with high accuracy (root mean squared error = 0.014 S cm−1), regardless of their state (freshly synthesized or degraded). This enables virtual pre-synthesis screening of novel AEM materials, reducing resource consumption. Moreover, human-comprehensible prediction logic revealed new factors affecting the anion conductivity of AEM materials. Such capability to reveal new important variables for AEM materials design could shift the paradigm of AEM R&D. This proposed method is not limited to AEM materials, instead it presents a technology that is applicable to the diverse set of polymers currently available.

    DOI: 10.1080/14686996.2023.2261833

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  • Intermolecular interaction among Remdesivir, RNA and RNA-dependent RNA polymerase of SARS-CoV-2 analyzed by fragment molecular orbital calculation 査読

    @Koichiro Kato, Teruki Honma, Kaori Fukuzawa

    Journal of Molecular Graphics and Modelling   100   107695 - 107695   2020年11月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.jmgm.2020.107695

  • High-Precision Atomic Charge Prediction for Protein Systems Using Fragment Molecular Orbital Calculation and Machine Learning 査読

    @Koichiro Kato, Tomohide Masuda, Chiduru Watanabe, Naoki Miyagawa, Hideo Mizouchi, Shumpei Nagase, Kikuko Kamisaka, Kanji Oshima, Satoshi Ono, Hiroshi Ueda, Atsushi Tokuhisa, Ryo Kanada, Masateru Ohta, Mitsunori Ikeguchi, Yasushi Okuno, Kaori Fukuzawa, Teruki Honma

    Journal of Chemical Information and Modeling   60 ( 7 )   3361 - 3368   2020年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1021/acs.jcim.0c00273

  • Discovery of new microscopic structures in surface water on graphene using data science 査読

    @Koichiro Kato, Yuki Maekawa, Naoki Watanabe, Kenji Sasaoka, Takahiro Yamamoto

    Japanese Journal of Applied Physics   59 ( 2 )   025001 - 025001   2020年2月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.7567/1347-4065/ab6564

  • Kinetics and thermodynamics analysis of the polybenzimidazole adsorption onto carbon materials using adsorption isotherm measurements

    Nazmul Islam A.B.M., Kayo N., Motoishi Y., Hamano R., Tanaka N., Kato K., Fujigaya T.

    Polymer Journal   2024年8月   ISSN:00323896

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Polymer Journal  

    The surface modification of carbon materials is an effective method for enhancing the properties of carbon-based functional materials; particularly, the use of a polymer coating is advantageous owing to its intactness and simplicity. Polybenzimidazole (PBI) has been used to modify carbon surfaces, yet its adsorption behavior has not been thoroughly examined. In this study, the adsorption kinetics and thermodynamics of PBI adsorption on various types of carbon black with different surface morphologies and chemical compositions were analyzed via isotherm measurements. To determine the effects of the polymer, its adsorption behavior was compared to that of the PBI monomer (1,3-bis(1H-benzo[d]imidazol-2-yl)benzene (referred to as the PBI-unit)). The surface adsorption of PBI was slower than that of the PBI-unit; however, PBI exhibited a greater adsorption capacity. The PBI adsorption is an entropy-driven process, whereas PBI-unit adsorption is enthalpy-driven. The adsorption of PBI was more thermodynamically favorable on carbon surfaces with higher crystallinity (lower oxygenation) owing to the easier detachment of solvent molecules from the carbon surface, leading to a higher adsorption constant.

    DOI: 10.1038/s41428-024-00950-5

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  • Geometry Optimization using the Frozen Domain and Partial Dimer Approach with the Fragment Molecular Orbital Method: Implementation, Benchmark, and Application for Ligand-Binding Site of Proteins

    Koji Okuwaki, Naoki Watanabe, Koichiro Kato, Chiduru Watanabe, Naofumi Nakayama, Akifumi Kato, Yuji Mochizuki, Tatsuya Nakano, Teruki Honma, Kaori Fukuzawa

    2024年7月

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    出版者・発行元:American Chemical Society (ACS)  

    The frozen domain (FD) approximation with fragment molecular orbital (FMO) method is efficient for partial geometry optimization of large systems. We implemented the FD formulation (FD and frozen domain dimer [FDD] methods) already proposed by Fedorov, D. G. et al. (J. Phys. Chem. Lett. 2011, 2 (4), 282–288.); proposed a variation of it, namely frozen domain and partial dimer (FDPD) method; and applied it to several protein-ligand complexes. The computational time for geometry optimization at the FDPD/HF/6-31G* level for the active site (six fragments) of the largest β2-adrenergic G protein-coupled receptor (440 residues) was almost half that of the conventional partial geometry optimization method. In the human estrogen receptor, the crystal structure was refined by FDPD geometry optimization of estradiol, surrounding hydrogen-bonded residues and a water molecule. The rather polarized ligand binding site of influenza virus neuraminidase was also optimized by FDPD optimization, which relaxed steric repulsion around the ligand in the crystal structure and optimized hydrogen bonding. For Serine-Threonine Kinase Pim1 and six inhibitors, the structures of the ligand binding site, Lys67, Glu121, Arg122, and benzofuranone ring and indole/azaindole ring of the ligand, were optimized at FDPD/HF/6-31G* and the ligand binding energy was estimated at the FMO-MP2/6-31G* level. As a result, the correlation coefficient between pIC50 and ligand binding energy was considerably improved as compared to results from both molecular mechanics- and quantum mechanics/molecular mechanics-optimized geometries. Thus, this approach is promising as a high-precision structure refinement method for structure-based drug discovery.

    DOI: 10.26434/chemrxiv-2024-t9m7z

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  • Cover Feature: Unsupervised Machine Learning‐Derived Anion‐Exchange Membrane Polymers Map: A Guideline for Polymers Exploration and Design (ChemElectroChem 14/2024)

    Yin Kan Phua, Nana Terasoba, Manabu Tanaka, Tsuyohiko Fujigaya, Koichiro Kato

    ChemElectroChem   2024年7月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1002/celc.202481402

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  • Unsupervised Machine Learning-Derived Anion-Exchange Membrane Polymers Map: A Guideline for Polymers Exploration and Design

    Phua Y.K., Terasoba N., Tanaka M., Fujigaya T., Kato K.

    ChemElectroChem   11 ( 14 )   2024年7月

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    担当区分:責任著者   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ChemElectroChem  

    Although anion-exchange membranes (AEMs) are commonly used in fuel cells and water electrolyzers, their widespread commercialization is hindered by problems such as low anion conductivity and durability. Moreover, the development of high-performance AEMs remains complex and time consuming. Here, we address these challenges by proposing an innovative approach for the efficient design and screening of AEM polymers using unsupervised machine learning. Our model, which combines principal component analysis with uniform manifold approximation and projection, generates an intuitive map that clusters AEM polymers based on structural similarities without any predefined knowledge regarding anion conductivity or other experimentally derived variables. As a powerful navigation tool, this map provides insights into promising main-chain structures, such as poly(arylene alkylene)s with consistently high conductivity and polyolefins with exceptional performance depending on the substituent. Furthermore, assisted by key molecular descriptors, inverse analysis with this model allows targeted design and property prediction before synthesis, which will significantly accelerate the discovery of novel AEM polymers. This work represents a paradigm shift not only in AEM research but also generally in materials research, moving from black-box predictions toward interpretable guidelines that foster collaboration between researchers and machine learning for efficient and informed material development.

    DOI: 10.1002/celc.202400252

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  • Polymer Wrapping State Changes at Defect Sites of Locally Functionalized Single-Walled Carbon Nanotubes 査読 国際誌

    Niidome Y., Matsumoto H., Hamano R., Kato K., Fujigaya T., Shiraki T.

    Journal of Physical Chemistry C   128 ( 12 )   5146 - 5155   2024年3月   ISSN:19327447

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Journal of Physical Chemistry C  

    Polymer wrapping techniques of single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) are used for not only their solubilization in solvents but also tube structure separation and biosensor fabrication. Locally functionalized SWCNTs (lf-SWCNTs) contain defect sites that show bright defect photoluminescence (E11* PL) and exhibit sensitive and remarkable E11* PL energy shifts in response to changes in their surrounding dielectric environment. In this study, we exploited the E11* PL responsiveness of lf-SWCNTs to investigate polymer wrapping structures around nanotubes by analyzing four vinyl polymers. The observed E11* PL energy shifts clarify the unique microenvironment formation at the defect sites based on the polymer wrapping fashion differences: Namely, the side chains of the used polymers modulate the polymer wrapping tightness that change the amounts of D2O molecules accessing to the nanotube surfaces for local polarity variation near the defect sites, which induces the polymer-dependent PL shifts. Moreover, the substituents of the modified aryl groups in lf-SWCNTs contribute to the defect site polarity and hydrophobicity, by which a clear correlation between the substituent structures and the induced PL shifts is found. Therefore, the lf-SWCNT defect sites can produce unique molecular interaction fields showing E11* PL wavelength shift responses, which would contribute to development of advanced lf-SWCNT sensors.

    DOI: 10.1021/acs.jpcc.3c07692

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  • Association Between Reduced Posterior Occlusal Contact and Alzheimer’s Disease Onset in Older Japanese Adults: Results from the LIFE Study 査読 国際誌

    Miyano T., Ayukawa Y., Anada T., Takahashi I., Furuhashi H., Tokunaga S., Hirata A., Nakashima N., Kato K., Fukuda H.

    Journal of Alzheimer's Disease   97 ( 2 )   871 - 881   2024年1月   ISSN:1387-2877 eISSN:1875-8908

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Journal of Alzheimer's Disease  

    Background: An association between poor oral health and cognitive decline has been reported. Most of these studies have considered the number of teeth as a criterion, only a few studies have analyzed the relationship between occlusal status and Alzheimer’s disease (AD). Objective: To elucidate whether posterior occlusal contact is associated with AD, focusing on the Eichner classification, among an older population aged 65 years or older in Japan. Methods: This study used monthly claims data of National Health Insurance in Japan from April 2017 to March 2020. The outcome was newly diagnosed AD defined according to ICD-10 code G30. The number of teeth was estimated by dental code data, and occlusal contact was divided into three categories, namely A, B, and C, according to the Eichner classification. Multivariate Cox proportional hazards models were used to analyze the association between a new diagnosis of AD and the Eichner classification. Results: A total of 22,687 participants were included, 560 of whom had newly diagnosed AD during a mean follow-up period of 12.2 months. The AD participants had a lower proportion of Eichner A and a higher proportion of Eichner C. After adjusting for covariates, hazard ratios (95% confidence intervals) with Eichner B and C were 1.34 (1.01–1.77) and 1.54 (1.03–2.30), respectively. Conclusion: In older people aged≥65 years old, reduced posterior occlusal contact as well as tooth loss have an impact on AD. This study emphasizes the importance of paying attention to occlusal contacts to reduce the risk of AD.

    DOI: 10.3233/jad-230449

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  • Enhanced Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulation with a Smoothed Hybrid Potential Using a Neural Network Model 査読 国際誌

    Kanada R., Tokuhisa A., Nagasaka Y., Okuno S., Amemiya K., Chiba S., Bekker G.J., Kamiya N., Kato K., Okuno Y.

    Journal of Chemical Theory and Computation   20 ( 1 )   7 - 17   2024年1月   ISSN:15499618

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Journal of Chemical Theory and Computation  

    In all-atom (AA) molecular dynamics (MD) simulations, the rugged energy profile of the force field makes it challenging to reproduce spontaneous structural changes in biomolecules within a reasonable calculation time. Existing coarse-grained (CG) models, in which the energy profile is set to a global minimum around the initial structure, are unsuitable to explore the structural dynamics between metastable states far away from the initial structure without any bias. In this study, we developed a new hybrid potential composed of an artificial intelligence (AI) potential and minimal CG potential related to the statistical bond length and excluded volume interactions to accelerate the transition dynamics while maintaining the protein character. The AI potential is trained by energy matching using a diverse structural ensemble sampled via multicanonical (Mc) MD simulation and the corresponding AA force field energy, profile of which is smoothed by energy minimization. By applying the new methodology to chignolin and TrpCage, we showed that the AI potential can predict the AA energy with significantly high accuracy, as indicated by a correlation coefficient (R-value) between the true and predicted energies exceeding 0.89. In addition, we successfully demonstrated that CGMD simulation based on the smoothed hybrid potential can significantly enhance the transition dynamics between various metastable states while preserving protein properties compared to those obtained with conventional CGMD and AAMD.

    DOI: 10.1021/acs.jctc.3c00889

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  • 理論物理から来ました

    加藤 幸一郎

    ファルマシア   60 ( 1 )   59_1 - 59_1   2024年   ISSN:00148601 eISSN:21897026

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人 日本薬学会  

    筆者は理論物理の出身で、さらには企業経験者である。その様な筆者が、なぜ創薬に関する研究をアカデミアで実施しているのか、その経緯を簡単ではあるが紹介させて頂く。振り返る中で、あらためて多くの人との出会いや支えがあっての今の自分であることを再認識することができた。この場を借りて御礼申し上げるとともに、期待に応えられるように今後も邁進していく所存である。

    DOI: 10.14894/faruawpsj.60.1_59_1

    CiNii Research

  • 機能性高分子材料開発の加速に向けた説明可能AIの活用

    PHUA Yin Kan, 藤ヶ谷 剛彦, 加藤 幸一郎

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   1F4GS1002 - 1F4GS1002   2024年   eISSN:27587347

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 人工知能学会  

    <p>現代社会を支える基幹材料である機能性高分子は、実験を中心に盛んに研究されているが、人工知能(AI)や機械学習(ML)の導入による更なる効率化が期待されている。しかしながら、透明性・解釈性の低いMLモデルでは実験研究者からの信頼を得にくい。本研究では、機能性高分子材料の1つであるアニオン伝導膜の物性予測のための説明可能AI(XAI)を構築し、その透明性・解釈性を評価した。当研究の流れは①独自データベース(DB)の構築、②既存記述子を用いた高分子構造の数値化、③MLモデルの構築、④各説明変数のShapley(SHAP)値を算出し解析した。①本研究で対象としたアニオン伝導膜の構造・物性については公開DBが存在しないため、300弱の構造・物性データを論文から収集してDB化した。次に、②と③を実施した結果、テストデータに対してR2=0.7983の予測精度を持つモデルを得た。④では高分子構造記述子由来のAMID_Nが重要であることが示された。AMID_Nは高分子構造内の物性と密に相関する記述子であり、化学的な解釈・理解を後押しし、実験へのフィードバックが可能なXAIの構築に成功した。</p>

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2024.0_1f4gs1002

    CiNii Research

  • A machine learning model for predicting quantum chemistry based protein-drug molecule interactions 査読

    KITA Ryosuke, WATANABE Chiduru, OHTA Masateru, TANIMURA Naoki, OKUWAKI Koji, IKEGUCHI Mitsunori, FUKUZAWA Kaori, HONMA Teruki, FUJIGAYA Tsuyohiko, KATO Koichiro

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI   JSAI2024 ( 0 )   4Q3IS2d05 - 4Q3IS2d05   2024年   eISSN:27587347

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:The Japanese Society for Artificial Intelligence  

    <p>The evaluation of protein-drug molecule interactions through molecular simulation plays a critical role in identifying drug candidates from a vast pool of chemical compounds in computational drug discovery. To increase the hit rate, which has been a challenge with traditional methods, accurate quantum chemical calculations of protein-drug molecule interactions are necessary. However, evaluating protein-drug molecule interactions using conventional quantum chemistry calculation methods is challenging. The Fragment Molecular Orbital (FMO) method allows for the calculation of protein-drug molecule interactions with quantum chemistry accuracy. Still, even using the "Fugaku" supercomputer, it takes several hours per structure, indicating a need for further reduction in computational costs. This study presents a machine learning model that predicts interaction values between proteins and drug molecules using the FMO method. This model is based on a neural network and utilizes vectors of the surrounding environment of each atom in the drug molecule as explanatory variables. Using a dataset of approximately 2000 structures, the model was trained and tested for predicting interactions in unknown structures. The model successfully predicted protein-drug molecule interactions with an R2 value of 0.59.</p>

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4q3is2d05

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  • Pyridine-mediated B–B bond cleavage of tetrahydroxydiboron to synthesize n-doped SWCNTs with long-term air stability 査読 国際誌

    Tanaka N., Hamasuna A., Yamaguchi I., Kato K., Fujigaya T.

    Scientific Reports   13 ( 1 )   21926   2023年12月   eISSN:2045-2322

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Scientific Reports  

    Abstract

    Neutral radicals, including carbon radicals, are highly useful chemical species for the functionalization of semiconducting materials to change their electrical and optical properties owing to their high reactivity. However, boron radicals have been limited to synthetic and reaction chemistry, with rare utilization in materials science. In this study, a mixture of tetrahydroxydiboron (B2(OH)4) and pyridine derivatives was found to act as an electron dopant for single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) because of the electron transfer from pyridine-mediated boron radicals generated by B–B bond dissociation to neutral radicals. In particular, the radical formed from a mixture of B2(OH)4 and 4-phenylpyridine ((4-Phpy)B(OH)2·) efficiently doped electrons into the SWCNT films; thus, n-type SWCNTs with long-term air stability for more than 50 days at room temperature were prepared. Furthermore, the experimental and theoretical surface analyses revealed that the formation of stable cations from ((4-Phpy)B(OH)2·) and the efficient interaction with SWCNTs due to their high planarity served as the mechanism for their stable doping.

    DOI: 10.1038/s41598-023-48847-2

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    その他リンク: https://www.nature.com/articles/s41598-023-48847-2

  • Application of Model Core Potentials to Zn- and Mg-containing Metalloproteins in the Fragment Molecular Orbital Method 査読 国際誌

    Koichiro Kato, Ami Yamamoto, Chiduru Watanabe, Kaori Fukuzawa

    Chem-Bio Informatics Journal   23   14 - 25   2023年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.1273/cbij.23.14

  • Application of Model Core Potentials to Zn-and Mg-containing Metalloproteins in the Fragment Molecular Orbital Method

    Kato K., Yamamoto A., Watanabe C., Fukuzawa K.

    CBIジャーナル   23 ( 0 )   14 - 25   2023年7月   ISSN:13476297 eISSN:13470442

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:情報計算化学生物学会(CBI学会)  

    The fragment molecular orbital (FMO) method enables quantum mechanical calculations for macromolecules by dividing the target into fragments. However, most calculations, even for metalloproteins, have been performed by removing metal ions from the structures registered in the Protein Data Bank (PDB). For more realistic and useful calculations, FMO calculations must be performed without removing the metal ions. In this study, we discuss the results obtained from FMO calculations performed using 6-31G* and model core potentials (MCPs) for metal proteins containing Zn and Mg ions. Subsequently, we analyze the differences in atomic charges and interactions.

    DOI: 10.1273/cbij.23.14

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  • フラグメント分子軌道計算による構造解析 招待

    福澤 薫, 渡邉 千鶴, 加藤 幸一郎

    日本結晶学会誌   65 ( 1 )   17 - 25   2023年2月   ISSN:03694585 eISSN:18845576

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:日本結晶学会  

    DOI: 10.5940/jcrsj.65.17

    CiNii Research

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  • Dietary Problems Are Associated with Frailty Status in Older People with Fewer Teeth in Japan

    Miyano, T; Kaneko, R; Kimura, T; Maruoka, M; Kishimura, A; Kato, K; Furuta, M; Yamashita, Y

    INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH   19 ( 23 )   2022年12月   ISSN:16617827 eISSN:1660-4601

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:International Journal of Environmental Research and Public Health  

    This study aimed to investigate the association between dietary problems and frailty according to tooth loss in older Japanese people. This cross-sectional study included 160 older people (mean age 82.6 years) from Japan. Frailty status was assessed using the Study of Osteoporotic Fractures (SOF) criteria, which consists of (i) weight loss > 5% in the past year, (ii) inability to perform five chair stands, and (iii) self-perceived reduced energy level. Frailty was defined as the presence of ≥2 items of SOF criteria. Multivariate logistic regression analyses were performed with frailty as the dependent variable and dietary problems as the independent variable, stratified according to having <20 teeth. Low appetite and no enjoyment of eating were associated with frailty after adjusting for covariates in participants with <20 teeth. Dietary problems, including low appetite, eating alone, and negative attitudes toward enjoyment of eating were associated with a self-perceived reduced energy level in participants with <20 teeth. However, this association was not observed in participants with ≥20 teeth. In older people with fewer teeth, dietary problems have been suggested to be associated with frailty. Therefore, it may be necessary to pay attention to dietary problems, especially in older people with tooth loss.

    DOI: 10.3390/ijerph192316260

    Web of Science

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  • ortho-Substituted Aryldiazonium Design for the Defect Configuration-Controlled Photoluminescent Functionalization of Chiral Single-Walled Carbon Nanotubes 国際誌

    Yu, BD; Naka, S; Aoki, H; Kato, K; Yamashita, D; Fujii, S; Kato, YK; Fujigaya, T; Shiraki, T

    ACS NANO   16 ( 12 )   21452 - 21461   2022年12月   ISSN:1936-0851 eISSN:1936-086X

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ACS Nano  

    Defect functionalization of single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) by chemical modification is a promising strategy for near-infrared photoluminescence (NIR PL) generation at >1000 nm, which has advanced telecom and bio/medical applications. The covalent attachment of molecular reagents generates sp3-carbon defects in the sp2-carbon lattice of SWCNTs with bright red-shifted PL generation. Although the positional difference between proximal sp3-carbon defects, labeled as the defect binding configuration, can dominate NIR PL properties, the defect arrangement chemistry remains unexplored. Here, aryldiazonium reagents with π-conjugated ortho-substituents (phenyl and acetylene groups) were developed to introduce molecular interactions with nanotube sidewalls into the defect-formation chemical reaction. The functionalized chiral SWCNTs selectively emitted single defect PL in the wavelength range of ∼1230-1270 nm for (6,5) tubes, indicating the formation of an atypical binding configuration, different from those exhibited by typical aryl- or alkyl-functionalized chiral tubes emitting ∼1150 nm PL. Moreover, the acetylene-based substituent design enabled PL brightening and a subsequent molecular modification of the doped sites using click chemistry.

    DOI: 10.1021/acsnano.2c09897

    Web of Science

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  • Special Features of COVID-19 in the FMODB: Fragment Molecular Orbital Calculations and Interaction Energy Analysis of SARS-CoV-2-Related Proteins 査読

    Kaori Fukuzawa, Koichiro Kato, Chiduru Watanabe, Yusuke Kawashima, Yuma Handa, Ami Yamamoto, Kazuki Watanabe, Tatsuya Ohyama, Kikuko Kamisaka, Daisuke Takaya, Teruki Honma

    Journal of Chemical Information and Modeling   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1021/acs.jcim.1c00694

  • The ABINIT-MP Program

    Yuji Mochizuki, Tatsuya Nakano, Kota Sakakura, Yoshio Okiyama, Hiromasa Watanabe, Koichiro Kato, Yoshinobu Akinaga, Shinya Sato, Jun-inchi Yamamoto, Katsumi Yamashita, Tadashi Murase, Takeshi Ishikawa, Yuto Komeiji, Yuji Kato, Naoki Watanabe, Takashi Tsukamoto, Hirotoshi Mori, Koji Okuwaki, Shigenori Tanaka, Akifumi Kato, Chiduru Watanabe, Kaori Fukuzawa

    Recent Advances of the Fragment Molecular Orbital Method   53 - 67   2021年1月

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    記述言語:その他  

    DOI: 10.1007/978-981-15-9235-5_4

  • Modeling of Solid and Surface 招待

    Koichiro Kato, Aya Hashimoto, Eiichi Tamiya, Kaori Fukuzawa, Yuichiro Ishikawa, Yuji Mochizuki

    Recent Advances of the Fragment Molecular Orbital Method   407 - 424   2021年1月

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    記述言語:その他  

    DOI: 10.1007/978-981-15-9235-5_21

  • Fragmentation at sp 2 carbon atoms in fragment molecular orbital method 査読

    Yoshinobu Akinaga, Koichiro Kato, Tatsuya Nakano, Kaori Fukuzawa, Yuji Mochizuki

    Journal of Computational Chemistry   41 ( 15 )   1416 - 1420   2020年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1002/jcc.26190

  • Interaction Analyses between Calcite/Apatite and Peptides by Fragment Molecular Orbital Method 査読

    Ryo HATADA, Kouichiro KATO, Koji OKUWAKI, Kaori FUKUZAWA, Yuji MOCHIZUKI

    Journal of Computer Chemistry, Japan   19 ( 1 )   1 - 7   2020年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.2477/jccj.2019-0030

  • An integrated approach to unravel a crucial structural property required for the function of the insect steroidogenic Halloween protein Noppera-bo. 査読 国際誌

    Kotaro Koiwai, Kazue Inaba, Kana Morohashi, Sora Enya, Reina Arai, Hirotatsu Kojima, Takayoshi Okabe, Yuuta Fujikawa, Hideshi Inoue, Ryunosuke Yoshino, Takatsugu Hirokawa, Koichiro Kato, Kaori Fukuzawa, Yuko Shimada-Niwa, Akira Nakamura, Fumiaki Yumoto, Toshiya Senda, Ryusuke Niwa

    The Journal of biological chemistry   295 ( 20 )   7154 - 7167   2020年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1074/jbc.RA119.011463

  • Interaction between calcite and adsorptive peptide analyzed by fragment molecular orbital method 査読

    Koichiro Kato, Kaori Fukuzawa, Yuji Mochizuki

    Japanese Journal of Applied Physics   58 ( 12 )   120906 - 120906   2019年12月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.7567/1347-4065/ab5335

  • Current Status of ABINIT-MP Open Series 査読

    Yuji MOCHIZUKI, Yoshinobu AKINAGA, Kota SAKAKURA, Hiromasa WATANABE, Kouichiro KATO, Naoki WATANABE, Koji OKUWAKI, Tatsuya NAKANO, Kaori FUKUZAWA

    Journal of Computer Chemistry, Japan   18 ( 3 )   129 - 131   2019年10月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.2477/jccj.2019-0016

  • Nuclear quantum effects of light and heavy water studied by all-electron first principles path integral simulations 査読

    Masahiko Machida, Koichiro Kato, Motoyuki Shiga

    The Journal of Chemical Physics   148 ( 10 )   102324 - 102324   2018年3月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1063/1.5000091

  • Current Status of ABINIT-MP as a FMO Program and Related Works with Machine Learning 査読

    Yuji MOCHIZUKI, Kota SAKAKURA, Yoshinobu AKINAGA, Kouichiro KATO, Hiromasa WATANABE, Yoshio OKIYAMA, Tatsuya NAKANO, Yuto KOMEIJI, Akira OKUSAWA, Kaori FUKUZAWA, Shigenori TANAKA

    Journal of Computer Chemistry, Japan   16 ( 5 )   119 - 122   2018年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.2477/jccj.2017-0051

  • Modeling of hydroxyapatite-peptide interaction based on fragment molecular orbital method 査読

    Koichiro Kato, Kaori Fukuzawa, Yuji Mochizuki

    Chemical Physics Letters   629   58 - 64   2015年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.cplett.2015.03.057

  • Energetics and electronic properties of twisted single-walled carbon nanotubes 査読

    Koichiro Kato, Takashi Koretsune, Susumu Saito

    Physical Review B - Condensed Matter and Materials Physics   85 ( 11 )   2012年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1103/PhysRevB.85.115448

  • Twisting Effects on Carbon Nanotubes: A First-Principles Study with Helical Symmetry Operations 査読

    Koichiro Kato, Takashi Koretsune, Susumu Saito

    Journal of Physics: Conference Series   302   012007 - 012007   2011年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1088/1742-6596/302/1/012007

  • Geometries, electronic structures and energetics of small-diameter single-walled carbon nanotubes 査読

    Koichiro Kato, Susumu Saito

    Physica E: Low-Dimensional Systems and Nanostructures   43 ( 3 )   669 - 672   2011年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1016/j.physe.2010.07.025

  • Systematic Study of Work Functions of Single-walled Carbon Nanotubes 査読

    Koichiro Kato, Susumu Saito

    MRS Proceedings   1204   2009年12月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1557/proc-1204-k18-02

  • Experimentally determined redox potentials of individual (n,m) single-walled carbon nanotubes 査読

    Yasuhiko Tanaka, Yasuhiko Hirana, Yasuro Niidome, Koichiro Kato, Susumu Saito, Naotoshi Nakashima

    Angewandte Chemie - International Edition   48 ( 41 )   7655 - 7659   2009年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1002/anie.200902468

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書籍等出版物

  • あなたのラボから薬を生み出すアカデミア創薬の実践 : all Japan体制の先端技術支援を利用した創薬の最前線

    善光, 龍哉, 辻川, 和丈( 担当: 分担執筆 範囲: 7.AIとFMO法を融合した医薬品設計と分子間相互作用解析【本間光貴,福澤 薫,加藤幸一郎】)

    羊土社  2024年2月    ISBN:9784758104166

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    総ページ数:239, 12p   記述言語:日本語  

    CiNii Books

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  • 革新的AI創薬 ~医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像~

    福澤薫, 加藤幸一郎

    2022年7月 

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    記述言語:その他  

  • 革新的AI創薬 ~医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像~

    福澤薫, 加藤幸一郎( 担当: 分担執筆 範囲: 第2章 第3節 FMO法を活用したAI創薬手法)

    2022年7月    ISBN:9784860437886

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  • マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集

    技術情報協会

    技術情報協会  2019年1月 

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    担当ページ:総ページ数:463p   記述言語:日本語  

講演・口頭発表等

  • 固体とタンパク質の出会いを計算する 招待

    加藤幸一郎, 畑田峻, 奥脇弘次, 福澤薫, 望月祐志

    第80回応用物理学会秋季学術講演会 固体表面とバイオ表面の共生:サイバー空間と生体の対話に向けて  2019年9月 

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    開催年月日: 2020年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    開催地:北海道大学   国名:日本国  

  • Fragment molecular orbital based interaction analyses for peptides - solid surface systems 招待 国際会議

    Koichiro Kato, Kaori Fukuzawa, Yuji Mochizuki

    The Second International Workshop by the 174th Committee JSPS on Symbiosis of Biology and Nanodevices (2nd IWSBN2019)  2019年1月 

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    開催年月日: 2020年7月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • FMOデータを用いた機械学習力場の構築に向けて 招待

    加藤幸一郎, 増田 友秀, 渡邉 千鶴

    日本薬学会 第139年会 FMOデータベース公開記念シンポジウム  2019年3月 

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    開催年月日: 2020年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • トポロジカルデータ解析によるグラフェン表面における水の構造解析 招待

    加藤幸一郎, 前川侑毅, 渡辺尚貴, 笹岡健二, 山本貴博

    日本表面真空学会 2019年度 関東支部学術講演大会  2019年4月 

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    開催年月日: 2020年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 機械学習を用いた高精度分子力場の構築に向けて 招待

    加藤幸一郎

    第408回CBI学会講演会「分子シミュレーション技術の新たなる展望 ~AI活用、高精度力場、データ駆動型シミュレーション~ 」  2019年7月 

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    開催年月日: 2020年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京工業大学キャンパスイノベーションセンター   国名:日本国  

  • Toward Functional Polymer Informatics via Coarse-Grained Simulation and Data Science 招待

    Koichiro Kato, Yukito Higashi, Phua Yin Kan, Tsuyohiko Fujigaya

    The 13th SPSJ International Polymer Conference (IPC 2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • Toward Functional Polymer Informatics via Coarse-Grained Simulation and Data Science 招待

    Koichiro Kato, Yukito Higashi, Phua Yin Kan, Tsuyohiko Fujigaya

    The 13th SPSJ International Polymer Conference (IPC 2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • 燃料電池用電解質膜を舞台にした 機能性ポリマーインフォマティクスの開拓 招待

    加藤幸一郎

    23-1水素・燃料電池材料研究会  2023年6月 

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    開催年月日: 2023年6月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 燃料電池用電解質膜を舞台にした 機能性ポリマーインフォマティクスの開拓 招待

    加藤幸一郎

    23-1水素・燃料電池材料研究会  2023年6月 

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    開催年月日: 2023年6月

    会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • 燃料電池用電解質膜へのマテリアルズインフォマティ クス適用に向けて 招待

    加藤幸一郎, 東悠貴人, Phua Yin Ka, 藤ヶ谷剛彦

    第71回高分子討論会  2022年9月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 燃料電池用電解質膜へのマテリアルズインフォマティ クス適用に向けて 招待

    加藤幸一郎, 東悠貴人, Phua Yin Ka, 藤ヶ谷剛彦

    第71回高分子討論会  2022年9月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • FMOデータを用いた機械学習力場の構築に向けて 招待

    加藤 幸一郎

    日本コンピュータ化学会 20 周年記念シンポジウム  2022年6月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年6月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

  • FMOデータを用いた機械学習力場の構築に向けて 招待

    加藤 幸一郎

    日本コンピュータ化学会 20 周年記念シンポジウム  2022年6月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年6月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • [第43回優秀論文賞受賞記念講演] データ科学で紐解くグラフェン表面における水のミクロ構造 招待

    加藤 幸一郎, 前川 侑毅, 渡辺 尚貴, 笹岡 健二, 山本 貴博

    2022年第69回応用物理学会春季学術講演会  2022年3月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • [第43回優秀論文賞受賞記念講演] データ科学で紐解くグラフェン表面における水のミクロ構造 招待

    加藤 幸一郎, 前川 侑毅, 渡辺 尚貴, 笹岡 健二, 山本 貴博

    2022年第69回応用物理学会春季学術講演会  2022年3月 

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    開催年月日: 2022年3月

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  • データ駆動型の材料開発・分子設計 招待

    加藤幸一郎

    第41回キャピラリー電気泳動シンポジウム  2021年12月 

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    開催年月日: 2021年12月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 高分子材料に適用可能なデータサイエンス -創薬や界面での活用事例- 招待

    加藤幸一郎

    高分子学会九州支部若手研究者創発フォーラム  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • カイラルナノチューブにおける幾何構造・電子構造の研究 招待

    加藤幸一郎, 是常隆, 斎藤晋

    CROSSroads of Users and J-PARC第3回研究会「カイラル磁性体-起源と機能-」  2012年12月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • FMO法を用いたアパタイト結晶表面とペプチドの相互作用解析 招待

    加藤幸一郎, 福澤薫, 望月祐志

    第76回応用物理学会秋季学術講演会  2015年9月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • シミュレーションによる無機・有機界面へのアプローチ 招待

    加藤幸一郎

    応用物理学会 有機分子・バイオエレクトロニクス分科会 6月研究会  2016年6月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • ABINIT-MPプログラムの整備状況、先導的な応用事例、解析の自動化の紹介 招待

    望月祐志, 加藤幸一郎

    第3回材料系ワークショップ ~計算物質科学を拓く第一原理計算とその機能モジュール~  2017年2月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • Modeling of Nano-Bio Interfaces Based on Atomic Scale Simulations 招待

    Koichiro Kato

    AMEC International Symposium on Medical and Health Technology  2017年9月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 機械学習を用いた高精度分子力場の構築に向けて 招待

    加藤幸一郎, 増田友秀

    CBI学会2018年大会  2018年10月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 機械学習を用いた高精度分子力場の構築に向けて 招待

    加藤幸一郎

    第408回CBI学会講演会「分子シミュレーション技術の新たなる展望 ~AI活用、高精度力場、データ駆動型シミュレーション~ 」  2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • データ駆動の材料開発 招待

    加藤幸一郎

    第4回FC-Cubicオープンシンポジウム  2021年4月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

  • データ科学と第一原理計算の融合によるヘテロ積層型2.5次元材料のデザイン指針探索 招待

    加藤幸一郎

    学術変革領域研究(A)「2.5次元物質科学」 第1回公開シンポジウム  2023年8月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 機能性ポリマーインフォマティクスに向けた記述子開発 招待

    加藤 幸一郎, ポア インカン, 東 悠貴人, 藤ヶ谷 剛彦

    第72回高分子討論会  2023年9月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 機能性ポリマーインフォマティクスの実現に向けて 招待

    加藤幸一郎

    九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 統計数学×情報×物質セミナー  2023年10月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 【若手奨励賞受賞記念講演】FMO データを用いた機械学習モデルの開発 招待

    加藤幸一郎

    CBI学会2023年大会  2023年10月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 機能性高分子インフォマティクスの実現に向けて 招待

    加藤 幸一郎

    令和5年度触媒学会コンピュータの利用研究会セミナー  2023年11月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 分子シミュレーションとデータ科学の融合による巨大分子系への挑戦 招待

    加藤 幸一郎

    JSOL-CAEフォーラム2023  2023年11月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • Development of functional polymer informatics for electrolyte membrane materials of fuel cells 招待

    Koichiro Kato

    2024年2月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 粗視化シミュレーションと データ科学手法による CO2分離膜材料の解析 招待

    加藤 幸一郎

    2023年度 スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラムDDCoMS 公開シンポジウム  2024年3月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • MD-FMO法によるタンパク質-リガンド間動的相互作用解析 招待

    加藤 幸一郎

    2023年度中性子構造生物学研究会  2024年3月 

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • Efficient Search for Stacking Patterns in van der Waals Heterostructures Using Bayesian Optimization 招待

    Koichiro Kato

    The 66th Fullerenes-Nanotubes-Graphene General Symposium  2024年3月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 粗視化シミュレーションと データ科学手法による CO2分離膜材料の解析 招待

    加藤 幸一郎

    2023年度 スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラムDDCoMS 公開シンポジウム  2024年3月 

     詳細を見る

  • 機能性高分子インフォマティクスの実現に向けて 招待

    加藤 幸一郎

    令和5年度触媒学会コンピュータの利用研究会セミナー  2023年11月 

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  • 機能性ポリマーインフォマティクスの実現に向けて 招待

    加藤幸一郎

    九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 統計数学×情報×物質セミナー  2023年10月 

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  • 機能性ポリマーインフォマティクスに向けた記述子開発 招待

    加藤 幸一郎, ポア インカン, 東 悠貴人, 藤ヶ谷 剛彦

    第72回高分子討論会  2023年9月 

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  • 日本人高齢者における咬合状態とアルツハイマー病発症との関連 大規模コホート研究の結果(LIFE Study)

    宮野 貴士, 金子 諒右, 穴田 貴久, 鮎川 保則, 加藤 幸一郎, 福田 治久

    Journal of Epidemiology  2023年2月  (一社)日本疫学会

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    記述言語:日本語  

  • 多孔質炭素材料の細孔構造がインドールの選択的吸着に与える影響

    赤峰 麻衣, 田中 直樹, 加藤 幸一郎, 藤ヶ谷 剛彦

    日本分析化学会講演要旨集  2022年9月  (公社)日本分析化学会

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    記述言語:日本語  

  • 地域在住高齢者における現在歯数および食習慣フレイルとの関連についての横断研究

    宮野 貴士, 金子 諒右, 加藤 幸一郎, 岸村 顕広, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    Journal of Epidemiology  2022年1月  (一社)日本疫学会

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    記述言語:日本語  

  • 分子シミュレーションとデータ科学の融合による巨大分子系への挑戦 招待

    加藤 幸一郎

    JSOL-CAEフォーラム2023  2023年11月 

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  • データ科学と第一原理計算の融合によるヘテロ積層型2.5次元材料のデザイン指針探索 招待

    加藤幸一郎

    学術変革領域研究(A)「2.5次元物質科学」 第1回公開シンポジウム  2023年8月 

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  • 【若手奨励賞受賞記念講演】FMO データを用いた機械学習モデルの開発 招待

    加藤幸一郎

    CBI学会2023年大会  2023年10月 

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  • MD-FMO法によるタンパク質-リガンド間動的相互作用解析 招待

    加藤 幸一郎

    2023年度中性子構造生物学研究会  2024年3月 

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  • eIF4A阻害剤のRNA配列特異性に対する動的FMO解析

    半田 佑磨, 川嶋 裕介, 古石 誉之, 米持 悦生, 伊藤 拓宏, 斉藤 大寛, 岩崎 信太朗, 加藤 幸一郎, 渡邉 千鶴, 本間 光貴, 福澤 薫

    日本薬学会年会要旨集  2022年3月  (公社)日本薬学会

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    記述言語:日本語  

  • Efficient Search for Stacking Patterns in van der Waals Heterostructures Using Bayesian Optimization 招待

    Koichiro Kato

    The 66th Fullerenes-Nanotubes-Graphene General Symposium  2024年3月 

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  • Development of functional polymer informatics for electrolyte membrane materials of fuel cells 招待

    Koichiro Kato

    I²CNER Thrust Workshop ~Advanced Energy Conversion Systems Thrust~  2024年2月 

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  • 20歯未満の地域在住高齢者において低栄養と関連する因子を探索する横断研究

    金子 諒右, 宮野 貴士, 岸村 顕広, 加藤 幸一郎, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    Journal of Epidemiology  2022年1月  (一社)日本疫学会

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    記述言語:日本語  

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MISC

  • 【あなたのラボから薬を生み出す アカデミア創薬の実践 All JAPAN体制の先端技術支援を利用した創薬の最前線】(第2章)創薬標的タンパク質の構造解析と分子設計の革新的進歩 AIとFMO法を融合した医薬品設計と分子間相互作用解析

    本間 光貴, 福澤 薫, 加藤 幸一郎

    実験医学   42 ( 2 )   273 - 279   2024年2月   ISSN:0288-5514

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(株)羊土社  

    近年,創薬情報のビッグデータ化,計算機の高速化,分子設計のための計算理論の高度化により,創薬研究の現場におけるin silico創薬の実用性が高まりつつある.2010年代までは,一部のターゲットでの貢献に留まっていたが,より多くの種類の難易度の高いターゲットへ適用できるようになり,創薬後期のリード最適化段階まで有用な設計を提案できるようになった.本稿では,人工知能(AI)および量子化学にもとづく分子シミュレーションを活用した医薬品設計と分子間相互作用解析の近年の進捗を紹介する.(著者抄録)

  • eIF4A阻害剤のRNA配列特異性に対する分子動力学計算と量子化学計算を用いた解析

    半田佑磨, 半田佑磨, 斉藤大寛, 斉藤大寛, 奥脇弘次, 古石誉之, 米持悦生, 加藤幸一郎, 渡邉千鶴, 本間光貴, 伊藤拓宏, 岩崎信太郎, 岩崎信太郎, 福澤薫, 福澤薫

    日本薬学会年会要旨集(Web)   144th   2024年   ISSN:0918-9823

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  • フラグメント分子軌道計算による構造解析

    福澤 薫, 渡邉 千鶴, @加藤 幸一郎

    日本結晶学会誌   2023年2月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.5940/jcrsj.65.17

  • eIF4A阻害剤のRNA配列特異性に対する動的FMO解析

    半田 佑磨, 川嶋 裕介, 古石 誉之, 米持 悦生, 伊藤 拓宏, 斉藤 大寛, 岩崎 信太朗, 加藤 幸一郎, 渡邉 千鶴, 本間 光貴, 福澤 薫

    日本薬学会年会要旨集   2022年3月

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    記述言語:日本語  

  • eIF4A阻害剤のRNA配列特異性に対する動的FMO解析

    半田 佑磨, 川嶋 裕介, 古石 誉之, 米持 悦生, 伊藤 拓宏, 斉藤 大寛, 岩崎 信太朗, 加藤 幸一郎, 渡邉 千鶴, 本間 光貴, 福澤 薫

    日本薬学会年会要旨集   142年会   27C - am11S   2022年3月   ISSN:0918-9823

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(公社)日本薬学会  

    J-GLOBAL

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  • 地域在住高齢者における現在歯数および食習慣フレイルとの関連についての横断研究

    宮野 貴士, 金子 諒右, 加藤 幸一郎, 岸村 顕広, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    2022年1月

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    記述言語:日本語  

  • 20歯未満の地域在住高齢者において低栄養と関連する因子を探索する横断研究

    金子 諒右, 宮野 貴士, 岸村 顕広, 加藤 幸一郎, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    2022年1月

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    記述言語:日本語  

  • 20歯未満の地域在住高齢者において低栄養と関連する因子を探索する横断研究

    金子 諒右, 宮野 貴士, 岸村 顕広, 加藤 幸一郎, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    2022年1月

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    記述言語:日本語  

  • 地域在住高齢者における現在歯数および食習慣フレイルとの関連についての横断研究

    宮野 貴士, 金子 諒右, 加藤 幸一郎, 岸村 顕広, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    2022年1月

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    記述言語:日本語  

  • 20歯未満の地域在住高齢者において低栄養と関連する因子を探索する横断研究

    金子 諒右, 宮野 貴士, 岸村 顕広, 加藤 幸一郎, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    Journal of Epidemiology   32 ( Suppl.1 )   150 - 150   2022年1月   ISSN:0917-5040 eISSN:1349-9092

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本疫学会  

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  • 20歯未満の地域在住高齢者において低栄養と関連する因子を探索する横断研究

    金子 諒右, 宮野 貴士, 岸村 顕広, 加藤 幸一郎, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    Journal of Epidemiology   32 ( Suppl.1 )   150 - 150   2022年1月   ISSN:0917-5040 eISSN:1349-9092

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本疫学会  

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  • 地域在住高齢者における現在歯数および食習慣フレイルとの関連についての横断研究

    宮野 貴士, 金子 諒右, 加藤 幸一郎, 岸村 顕広, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    Journal of Epidemiology   32 ( Suppl.1 )   150 - 150   2022年1月   ISSN:0917-5040 eISSN:1349-9092

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本疫学会  

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  • 地域在住高齢者における現在歯数および食習慣フレイルとの関連についての横断研究

    宮野 貴士, 金子 諒右, 加藤 幸一郎, 岸村 顕広, 片山 佳樹, 古田 美智子, 木村 年秀, 丸岡 三紗, 竹内 研時, 須磨 紫乃, 岡田 寿朗, 豊嶋 健治, 山下 喜久

    Journal of Epidemiology   32 ( Suppl.1 )   150 - 150   2022年1月   ISSN:0917-5040 eISSN:1349-9092

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本疫学会  

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  • ジボランを起点とした単層カーボンナノチューブのn型化

    田中直樹, 田中直樹, 浜砂碧, 加藤幸一郎, 加藤幸一郎, 加藤幸一郎, 藤ヶ谷剛彦, 藤ヶ谷剛彦, 藤ヶ谷剛彦

    日本化学会春季年会講演予稿集(Web)   102nd   2022年

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  • データ科学で紐解くグラフェン表面における水のミクロ構造

    加藤幸一郎, 前川侑毅, 渡辺尚貴, 笹岡健二, 山本貴博

    応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)   69th   2022年   ISSN:2436-7613

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  • 材料設計における原子・分子スケールシミュレーションの利用動向 (材料科学からのイノベーション)

    谷村 直樹, 加藤 幸一郎

    みずほ情報総研技報 = Technical report of Mizuho Information & Research Institute, Inc   2018年5月

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    記述言語:日本語  

  • 材料設計分野におけるシミュレーション解析の利用動向

    谷村 直樹, 加藤 幸一郎

    ファインケミカル : 調査・資料・報道・抄録   2017年2月

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    記述言語:日本語  

  • 生体親和材料とその表面を特異的に認識するペプチドの相互作用解析 (特集 多様化するニーズに貢献するシミュレーション技術)

    加藤 幸一郎, 福澤 薫, 望月 祐志

    みずほ情報総研技報 = Technical report of Mizuho Information & Research Institute, Inc   2016年9月

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    記述言語:日本語  

  • 材料物性解析システム (特集 多様化するニーズに貢献するシミュレーション技術)

    谷村 直樹, 加藤 幸一郎, 渡辺 尚貴

    みずほ情報総研技報 = Technical report of Mizuho Information & Research Institute, Inc   2016年9月

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    記述言語:日本語  

  • 基板上グラフェンの構造・電子状態・伝導特性の第一原理計算

    加藤 幸一郎, 塚本 貴志, 谷村 直樹

    みずほ情報総研技報 = Technical report of Mizuho Information & Research Institute, Inc   2014年3月

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    記述言語:日本語  

  • バイオ分子相互作用シミュレータMIZUHO/BioStation 3.0 : 相互作用エネルギーの詳細解析機能PIEDAの導入

    塚本 貴志, 加藤 幸一郎, 加藤 昭史

    みずほ情報総研技報 = Technical report of Mizuho Information & Research Institute, Inc   2014年3月

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    記述言語:日本語  

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所属学協会

  • 日本化学会

    2022年4月 - 現在

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  • 高分子学会

    2022年4月 - 現在

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  • 応用物理学会 有機分子&バイオエレクトロニクス分科会

    2016年1月 - 現在

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  • 応用物理学会

    2014年1月 - 現在

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  • CBI学会(情報計算化学生物学会)

    2012年4月 - 現在

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  • 応用物理学会 有機分子&バイオエレクトロニクス分科会

  • 応用物理学会

  • CBI学会(情報計算化学生物学会)

  • フラーレン・ナノチューブ・グラフェン学会

  • 日本物理学会

  • 日本化学会

  • 高分子学会

  • 日本薬学会

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委員歴

  • CBI学会   CBIジャーナル編集委員  

    2024年4月 - 現在   

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    団体区分:学協会

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  • CBI学会   評議員  

    2024年4月 - 現在   

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    団体区分:学協会

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  • 九州大学情報基盤研究開発センター   全国共同利用運営委員会委員  

    2024年4月 - 現在   

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    団体区分:その他

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  • 文部科学省マテリアルリサーチインフラ事業   共用推進委員会 データ基盤WG 副WG長  

    2024年3月 - 現在   

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    団体区分:その他

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  • 日本薬学会 構造活性相関部会   構造活性フォーラム2024 実行委員長  

    2023年12月 - 2024年6月   

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    団体区分:学協会

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  • CBI学会   CBI学会2024年大会 プログラム委員  

    2023年11月 - 2024年10月   

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  • CBI学会   CBI学会2024年大会 実行委員  

    2023年11月 - 2024年10月   

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    団体区分:学協会

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  • 文部科学省マテリアルリサーチインフラ事業   データ連携基盤委員会 委員長  

    2023年4月 - 2024年3月   

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    団体区分:その他

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  • フラーレン・ナノチューブ・グラフェン学会   第65回 フラーレン・ナノチューブ・グラフェン総合シンポジウム 実行委員  

    2023年4月 - 2023年9月   

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    団体区分:学協会

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  • CBI学会   CBI 学会 2023 年大会実行委員  

    2022年9月 - 2023年10月   

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  • CBI学会   CBI 学会 2023年大会プログラム委員  

    2022年9月 - 2023年10月   

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  • FMO研究会(CBI学会)   幹事   国内

    2022年6月 - 現在   

  • FMO研究会(CBI学会)   幹事  

    2022年6月 - 現在   

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  • 高分子学会   第71回高分子討論会 特定テーマ セッションオーガナイザー  

    2022年5月 - 2022年9月   

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    団体区分:学協会

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  • FMO創薬コンソーシアム   世話人   国内

    2022年4月 - 現在   

  • FMO創薬コンソーシアム   世話人  

    2022年4月 - 現在   

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  • 文部科学省マテリアルリサーチインフラ事業   データ連携基盤委員会 委員  

    2022年4月 - 2023年3月   

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    団体区分:その他

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  • 日本薬学会 構造活性相関部会   幹事   国内

    2021年10月 - 現在   

  • 日本薬学会 構造活性相関部会   幹事  

    2021年10月 - 現在   

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  • CBI学会   CBI 学会 2022 年大会実行委員  

    2021年9月 - 2022年10月   

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  • CBI学会   CBI 学会 2022年大会プログラム委員  

    2021年9月 - 2022年10月   

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  • CBI学会 若手の会   発起人   国内

    2018年10月 - 現在   

  • CBI学会   若手の会 発起人  

    2018年10月 - 現在   

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    団体区分:学協会

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  • 応用物理学会 有機分子&バイオエレクトロニクス分科会   幹事   国内

    2016年4月 - 2018年3月   

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学術貢献活動

  • プログラム委員

    CBI学会2024年大会  ( タワーホール船堀 ) 2024年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 実行委員

    CBI学会2024年大会  ( タワーホール船堀 ) 2024年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • Chem-Bio Informatics Journal 国際学術貢献

    2024年4月 - 現在

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    種別:学会・研究会等 

  • マテリアル先端リサーチインフラ事業 共用推進委員会 データ基盤WG / 副WG長

    役割:審査・評価

    2024年4月 - 2025年3月

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    種別:審査・学術的助言 

  • プログラム委員

    CBI学会2023年大会  ( タワーホール船堀 ) 2023年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 実行委員

    CBI学会2023年大会  ( タワーホール船堀 ) 2023年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 実行委員

    第65回 フラーレン・ナノチューブ・グラフェン総合シンポジウム  ( 九州大学 西新プラザ ) 2023年9月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 実行委員

    日本薬学会 構造活性フォーラム2023  ( オンライン ) 2023年8月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • マテリアル先端リサーチインフラ事業 データ連携基盤委員会 / 委員長

    役割:審査・評価

    2023年4月 - 2024年3月

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    種別:審査・学術的助言 

  • プログラム委員

    CBI学会2022年大会  ( タワーホール船堀 ) 2022年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 実行委員

    CBI学会2022年大会  ( タワーホール船堀 ) 2022年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • 特定テーマ セッションオーガナイザー

    第71回高分子討論会  ( 北海道大学 ) 2022年9月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • マテリアル先端リサーチインフラ事業 データ連携基盤委員会 / 委員

    役割:審査・評価

    2022年4月 - 2023年3月

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    種別:審査・学術的助言 

  • プログラム委員

    CBI学会2021年大会  ( オンライン ) 2021年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員

    CBI学会2020年大会  ( オンライン ) 2020年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 高速QM/MM自由エネルギー計算法の開発と新規蛍光プローブの分子設計

    研究課題/領域番号:24K01446  2024年4月 - 2027年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    八木 清, 加藤 幸一郎, 花岡 健二郎

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    資金種別:科研費

    本課題では、計算化学により蛍光プローブ・蛋白質の相互作用と光化学過程を解明し、さらに、有機合成化学・情報科学と連携することで新規蛍光プローブを開発する。蛍光プローブは細胞イメージングを用いた生命科学研究に必要不可欠である。特に、特定の蛋白質を選択的に蛍光標識する蛍光プローブは極めて重要である。そのため、量子化学(QM)と分子力場(MM)を組み合わせたQM/MM計算に基づく高速自由エネルギー計算法を開発する。これを蛍光プローブ・蛋白質結合体へ応用し、標的とする蛋白質を認識・結合した時にのみ光る新規蛍光プローブを設計する。

    CiNii Research

  • データ駆動型2.5次元物質モアレ超格子の探索と物性支配因子の抽出

    研究課題/領域番号:24H01198  2024年 - 2025年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    加藤 幸一郎

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

    本研究では、モアレ超格子の基礎理論 (特に有効連続体理論) に着目し、①第一原理計算・多目的最適化を連動させることで、これまで検討されてこなかった2.5次元物質を対象とした新たなモアレ超格子の探索を進め、②探索段階で蓄積したデータを用いた説明可能AIによってモアレ超格子の物性支配因子の抽出を目指す。本研究では“積層位置の微小ずらしによるエネルギーや電子状態の変調”に着目したデータ駆動型研究により新奇2.5次元物質モアレ超格子の探索と物性支配因子の抽出を実現する。

    CiNii Research

  • 高分子特有の階層性を組み込んだポリマーインフォマティクスの確立と新規電解質探索

    研究課題/領域番号:23K26720  2023年4月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    加藤 幸一郎, 藤ヶ谷 剛彦

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    資金種別:科研費

    近年、マテリアルズインフォマティクス(MI)の台頭が目覚ましい。しかし、高分子材料は社会生活を支える基幹材料であるにも関わらず、MI適用事例は無機材料や低分子と比べると限定的である。特に、高分子特有のメゾスケール(10~100nm)の組織構造に基づいた高度機能(イオン伝導など)に対するMIは未踏領域となっている。本研究では、粗視化シミュレーション・トポロジカルデータ解析・説明可能AIの技術を用いて、様々な高度機能に展開可能な深化した高分子MIを世界に先駆けて実現する。

    CiNii Research

  • 高分子特有の階層性を組み込んだポリマーインフォマティクスの確立と新規電解質探索

    研究課題/領域番号:23H02027  2023年 - 2025年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • AIとFMO法を融合したインシリコスクリーニングと分子間相互作用解析支援

    2022年 - 2026年

    国立研究開発法人日本医療研究開発機構 生命科学・創薬研究支援基盤事業

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    担当区分:研究分担者  資金種別:受託研究

  • データ科学と第一原理計算の融合によるヘテロ積層型2.5次元材料のデザイン指針探索

    研究課題/領域番号:22H05465  2022年 - 2023年

    日本学術振興会・文部科学省  科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    加藤 幸一郎

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

    極めて多様な可能性をもつヘテロ積層型2.5次元材料に対して、ベイズ最適化を駆使して第一原理計算によるデータを体系的に蓄積し、それらデータを用いて(i)更に複雑な2.5次元材料のデータ生成・解析を効率化する技術の検証を行うと共に(ii)安定構造や電子状態の支配因子を説明可能AIで探索する事で、無限に近い候補材料の中から所望の2.5次元材料をデザインするための指針を得る。本研究では、データ生成からデータ活用の各ステップにおいて適材適所で複数のデータ科学手法を駆使することで、個々の2.5次元材料に対する各論の背後に潜む共通原理に迫る。

    CiNii Research

  • 免疫を標的とするヘルステックイノベーションエコシステム実現のためのデータインフラ構築

    2022年 - 2023年

    日本学術振興会  共創の場形成支援プログラム 産学連携拠点データ利活用促進費

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    担当区分:研究代表者  資金種別:共同研究

  • らせん対称性を用いた第一原理電子構造計算によるカーボンナノチューブの系統的研究

    2009年 - 2011年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

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    資金種別:科研費

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教育活動概要

  • ・卒業論文研究指導(学部4年生)
    ・大学院生研究指導
    ・大学院教育(大学院セミナーなど)

担当授業科目

  • 疫学データサイエンス特論

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 医療データサイエンス概論

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • データサイエンス

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • 情報処理概論

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • 課題協学科目

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 課題協学科目

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 疫学データサイエンス特論

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 医療データサイエンス概論

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • データサイエンス

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • 情報処理概論

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • 疫学データサイエンス特論

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 医療データサイエンス概論

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 医療データサイエンス概論

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 疫学データサイエンス特論

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 疫学データサイエンス特論

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 医療データサイエンス概論

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 疫学データサイエンス特論

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 医療データサイエンス概論

    2024年4月 - 2025年3月   通年

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FD参加状況

  • 2022年6月   役割:参加   名称:高校訪問事業(出前講義、入試説明)に関するFD

    主催組織:部局

  • 2021年9月   役割:参加   名称:JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム 説明会

    主催組織:全学

  • 2021年4月   役割:参加   名称:オンライン授業実施の”いろは”

    主催組織:全学

  • 2021年3月   役割:参加   名称:FD講演会「九州大学オンライン授業のグッドプラクティス 〜 オンデマンド型授業編〜」

    主催組織:部局

  • 2021年3月   役割:参加   名称:学習支援システム(M2B)講習会(オンライン開催)◇初級編・中・上級編◇13:00~15:00

    主催組織:全学

  • 2021年2月   役割:参加   名称:FD講演会「ルーブリックを活用した評価と授業改善」

    主催組織:部局

  • 2021年1月   役割:参加   名称:令和2年度 第2回工学部FD(2日目) 総合型選抜の実施に向けて―面接の全般的な内容(注意事項、採点方法など)―

    主催組織:部局

  • 2020年12月   役割:参加   名称:電子教材著作権講習会

    主催組織:全学

  • 2020年12月   役割:参加   名称:令和2年度 第2回工学部FD(1日目) 総合型選抜の実施に向けて―面接の全般的な内容(注意事項、採点方法など)

    主催組織:部局

  • 2020年12月   役割:参加   名称:電子教材開発者向け講習会

    主催組織:全学

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他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

  • 2024年  東京理科大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2024年  理化学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2023年  理化学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2023年  東京理科大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2022年  理化学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2022年  東京理科大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2021年  東京理科大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2021年  理化学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

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社会貢献・国際連携活動概要

  • 高校生・一般の方等を対象にしたオープンキャンパスを実施
    高校生を対象にした研究室見学会の実施

社会貢献活動

  • 令和4年度高校訪問事業(出前講義)

    山口県立下関西高等学校  2022年10月

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    対象: 幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  • 令和3年度高校訪問事業(出前講義)

    広島県立尾道北高等学校  2021年7月

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    対象: 幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  • <マテリアルズ・インフォマティクスへ向けた>材料データベースの活用と構築

    役割:講師

    株式会社 技術情報協会  技術情報協会Liveセミナー  2021年2月

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    種別:セミナー・ワークショップ

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  • <マテリアルズ・インフォマティクスへ向けた>材料データベースの活用と構築

    株式会社 技術情報協会  2021年2月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスの動向と今後の展望

    株式会社 加工技術研究会  2020年12月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した事例と高分子材料設計の展望

    株式会社 シーエムシー出版、株式会社 AndTech  2020年1月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • 高分子材料開発に向けたマテリアルズ・インフォマティクスの国内外の最新研究動向と事例

    株式会社 シーエムシー出版、株式会社 AndTech  2020年1月

     詳細を見る

    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した事例と高分子材料設計の展望

    役割:講師

    株式会社 シーエムシー出版、株式会社 AndTech  シーエムシー出版・AndTech 共催セミナー 高分子材料開発に向けたマテリアルズ・インフォマティクスの国内外の最新研究動向と事例  2020年1月

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    種別:講演会

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  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した事例と材料設計の展望

    株式会社 技術情報協会  2018年12月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスの展望と導入に向けたポイント

    株式会社 技術情報協会  2018年12月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した事例と材料設計の展望

    役割:講師

    株式会社 技術情報協会  技術情報協会セミナー マテリアルズ・インフォマティクスの展望と導入に向けたポイント  2018年12月

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    種別:講演会

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  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した事例と高分子材料設計の展望

    株式会社 技術情報協会  2018年8月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した材料設計の動向、応用事例

    株式会社 技術情報協会  2018年8月

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    対象: 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関

    種別:セミナー・ワークショップ

  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用した事例と高分子材料設計の展望

    役割:講師

    株式会社 技術情報協会  技術情報協会セミナー マテリアルズ・インフォマティクスを活用した材料設計の動向、応用事例  2018年8月

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    種別:講演会

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