2024/10/02 更新

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サイゴウ　ヒロト
西郷 浩人
SAIGO HIROTO
所属
システム情報科学研究院 情報学部門 准教授
理学部 物理学科（併任）
システム情報科学府 情報理工学専攻（併任）
マス・フォア・イノベーション連係学府 （併任）
職名
准教授
連絡先
メールアドレス
電話番号
0928023783
プロフィール
生物学や化学における諸問題を解決する為の人工知能、データマイニング手法の研究開発を行う。また、生物情報学や機械学習に関する複数の国際会議のプログラム委員を務める。
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学位

  • 博士（情報学）

経歴

  • 2010-2015　九州工業大学（准教授） 2008-2010 Max Planck Institute for Informatics, Germany (Research Scientist) 2006-2008 Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Germany (Research Scientist)

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ：高レベル放射性廃棄物処理のための機械学習：高温多相融体の制御によるアプローチ

    研究キーワード：機械学習, 高レベル放射性廃棄物, 高温多相融体

    研究期間： 2023年4月

  • 研究テーマ：機械学習による遺伝子、タンパク質、化合物の自動設計

    研究キーワード：機械学習, タンパク質配列,　化合物,　設計

    研究期間： 2022年9月

  • 研究テーマ：製造インフォマティクスに向けた機械学習手法の開発

    研究キーワード：機械学習、データマイニング、統計

    研究期間： 2018年4月

  • 研究テーマ：遺伝要因と環境要因の組み合わせを考慮したゲノムワイド関連解析法の開発

    研究キーワード：ゲノムワイド関連解析、組み合わせ

    研究期間： 2013年3月

  • 研究テーマ：HIV周辺の諸問題を解決する統計的学習手法の開発

    研究キーワード：HIV、統計的学習、パターンマイニング

    研究期間： 2008年6月

  • 研究テーマ：頻出パターンマイニングと機械学習手法の統合

    研究キーワード：frequent pattern mining, boosting, linear programming, SVM

    研究期間： 2006年6月

  • 研究テーマ：タンパク質相同性検出のためのカーネル法の開発。

    研究キーワード：カーネル法、タンパク質相同性検出、アラインメント、SVM

    研究期間： 2002年4月 - 2006年3月

受賞

  • 奨励賞

    2007年6月   人工知能学会   奨励賞

  • Best Paper Award

    2006年6月   Mining and Learning with Graphs Committee  

論文

  • Einstein-Roscoe regression for the slag viscosity prediction problem in steelmaking 査読 国際誌

    @Saigo, H., Bahadur, K.C.D, @Saito, N.

    Scientific Reports   12   2022年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    その他リンク： https://www.nature.com/articles/s41598-022-10278-w

  • Automatically mining relevant variable interactions via sparse Bayesian learning 査読 国際誌

    #Yafune, R., #Sakuma, D., Tabei, Y., @Saito, N., @Saigo, H.

    International Conference on Pattern Recognition   2021年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • KDE: a Kernel-based approach to detecting high-order genetic Epistasis 査読 国際誌

    Kodama, K., Saigo, H.

    The 27th International Conference on Genome Informatics (GIW2016)   2016年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Protein Structure Comparison Based on 3D Molecular Visualization Images 査読 国際誌

    Suryanto, C. H., Saigo, H., Fukui, K.

    2016年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Extracting sets of chemical substructures and protein domains governing drug-target interactions 査読 国際誌

    Yamanishi, Y., Pauwels, E., Saigo, H., Stoven, V.

    51 ( 5 )   1183 - 1194   2011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）  

  • Learnig from past treatments and their outcome improves prediction of in vivo response t anti-HIV therapy 査読 国際誌

    Saigo, H., Altmann, A., Bogojeska, J., Mueller, F., Nowozin, S., and Lengauer, T.

    10 ( 1 )   2011年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Reaction graph kernels that predict EC numbers of unknown enzymatic reactions in the secondary metabolism of plant 査読 国際誌

    Saigo, H., Hattori, M., Kashima, H., and Tsuda, K.

    Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2010)   2010年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • gBoost: A mathematical programming approach to graph classification and regression 査読 国際誌

    Saigo, H., Nowozin, S., Kadowaki, T., Kudo, T., and Tsuda, K.

    75 ( 1 )   69 - 89   2009年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Iterative Subgraph Mining for Principal Component Analysis 査読 国際誌

    Saigo, H. and Tsuda, K.

    IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2008)   2008年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Partial Least Squares Regression for Graph Mining 査読 国際誌

    Saigo, H., Kraemer, N. and Tsuda, K.

    ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2008)   2008年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Reaction graph kernels for discovering missing enzymes in the plant secondary metabolism 査読 国際誌

    Saigo, H., M. Hattori and K. Tsuda:

    NIPS Workshop on Machine Learning in Computational Biology,   2007年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Graph boosting for molecular QSAR analysis 査読 国際誌

    Saigo, H., Kadowaki, T., Kudo, T. and Tsuda, K.

    NIPS Workshop on Machine Learning in Computational Biology,   2006年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • A Linear Programming Approach for Molecular QSAR analysis 査読 国際誌

    Saigo, H., Kadowaki, T. and Tsuda, K.

    International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG2006)   2006年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Optimizing amino acid substitution matrices with a local alignment kernel 査読 国際誌

    Saigo, H., Vert J.-P. and Akutsu, T.

    7 ( 246 )   1 - 12   2006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）  

  • Functional census of mutation sequence spaces: The example of p53 cancer rescue mutants 査読 国際誌

    Danziger, S. A., Swamidass, S. J., Zeng, J., Dearth, L. R., Lu, Q., Cheng, J. H., Cheng, J. L., Hoang, V. P., Saigo, H., Luo, R., Baldi, P., Brachmann, R. K. and Lathrop, R. H.

    3 ( 2 )   114 - 125   2006年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • A novel representation of protein sequences for prediction of subcellular location using support vector machines 査読 国際誌

    Matsuda, S., Vert, J.-P., Saigo, H., Ueda, N., Toh, H. and Akutsu, T.

    14   2804 - 2813   2005年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Graph Kernels for Chemical Informatics 査読 国際誌

    Ralaivola, L., Swamidass, J. S., Saigo, H. and Baldi, P.

    18 ( 8 )   1093 - 1110   2005年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Benchmarking a Wide Range of Unsupervised Learning Methods for Detecting Anomaly in Blast Furnace

    Itakura K., Bahadur D., Saigo H.

    International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods   1   641 - 650   2024年   （ ISBN:9789897586842 ）

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    出版者・発行元：International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods  

    Steel plays important roles in our daily lives, as it surrounds us in the form of various products. Blast furnace, one of the main facility in steel production process, is traditionally monitored by skilled workers to prevent incidents. However, there is a growing demand to automate the monitoring process by leveraging machine learning. This paper focuses on investigating the suitability of unsupervised learning methods for detecting anomalies in blast furnaces. Extensive benchmarking is conducted using a dataset collected from blast furnaces, encompassing a wide range of unsupervised learning methods, including both traditional approaches and recent deep learning-based techniques. The computational experiments yield results that suggest the effectiveness of traditional methods over deep learning-based methods. To validate this observation, additional experiments are performed on publicly available non time series datasets and complex time series datasets. These experiments serve to confirm the superiority of traditional methods in handling non time series datasets, while deep learning methods exhibit better performance in dealing with complex time series datasets. We have also discovered that dimensionality reduction before anomaly detection is beneficial in eliminating outliers and effectively modeling the normal data points in the blast furnace dataset.

    DOI： 10.5220/0012310800003654

    Scopus

  • A Branch-and-Bound Approach to Efficient Classification and Retrieval of Documents

    Ii K., Saigo H., Tabei Y.

    International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods   1   205 - 214   2024年   （ ISBN:9789897586842 ）

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    出版者・発行元：International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods  

    Text classification and retrieval have been crucial tasks in natural language processing. In this paper, we present novel techniques for these tasks by leveraging the invariance of feature order to the evaluation results. Building on the assumption that text retrieval or classification models have already been constructed from the training documents, we propose efficient approaches that can restrict the search space spanned by the test documents. Our approach encompasses two key contributions. The first contribution introduces an efficient method for traversing a search tree, while the second contribution involves the development of novel pruning conditions. Through computational experiments using real-world datasets, we consistently demonstrate that the proposed approach outperforms the baseline method in various scenarios, showcasing its superior speed and efficiency.

    DOI： 10.5220/0012310600003654

    Scopus

  • pLMSNOSite: an ensemble-based approach for predicting protein S-nitrosylation sites by integrating supervised word embedding and embedding from pre-trained protein language model 招待 査読 国際誌

    Pratyush, P., Pokharel, S., @Saigo, H., KC.D.B.

    BMC Bioinformatics   24 ( 1 )   2023年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Sparse nonnegative interaction models 査読 国際誌

    #Takayanagi, M., Tabei, Y., @Suzuki, E., @Saigo, H.

    IEEE Access   2021年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/ACCESS.2021.3099473

    その他リンク： https://ieeexplore.ieee.org/document/9493878

  • Topic modeling for sequential documents based on hybrid inter-document topic dependency 査読 国際誌

    #Li, W. and @Saigo, H. and Tong, E. and @Suzuki, E.

    Journal of Intelligent Information Systems,   56 ( 3 )   453 - 458   2021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）  

  • DeepRMethylSite: a deep learning based approach for prediction of arginine methylation sites in proteins 査読 国際誌

    Chaudhari, M., Thapa, N., S., Roy, K., Newman, R.H., @Saigo, H., KC, D.B.

    Molecular Omics   2020年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Context-Aware Latent Dirichlet Allocation for Topic SegmentationWenbo Li,?Tetsu Matsukawa,?Hiroto Saigo,?Einoshin Suzuki: 査読 国際誌

    #Wenbo Li,?Tetsu Matsukawa,?Hiroto Saigo,?Einoshin Suzuki

    PAKDD   2020年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • DeepSuccinylSite: a deep learning based approach for protein succinylation site prediction, 査読 国際誌

    Thapa, N., Chaudhari, M., McManus, S., Roy, K., Newman, R.H., Saigo, H., KC, D.B.

    BMC Bioinformatics   2020年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • RF-MaloSite and DL-Malosite: Methods based on random forest and deep learning to identify malonylation sites 査読 国際誌

    Al-barakati, H.J., Thapa, N., Saigo, H., Roy, K., Newman, R.H., Bahadur, K.C.D.

    Computational and Structural Biotechnology Journal   2020年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • SVM-GlutarySite: A support vector machine-based prediction of Glutarylation sites from protein sequences 査読 国際誌

    Albarakati, H., Saigo, H., Newman, R.H., KC, D.B.

    Joint GIW/ABACBS-2019 Bioinformatics Conference   2019年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • RF-GlutarySite: a random forest predictor for glutarylation sites 査読 国際誌

    Al-barakati, H.J., @Saigo, H., Newman, R.H., Bahadur, K.C.D.

    Molecular Omics   ( 15 )   189 - 204   2019年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • DeepSuccinylSite: a deep learning based approach for protein succinylation site prediction 査読 国際誌

    Thapa, N., Chaudhari, M., McManus, S., Roy, K., Newman, R.H., Saigo, H., KC, D.B.

    MCBIOS   2019年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Entire regularization path for sparse nonnegative interaction model 査読 国際誌

    #Takayanagi, M., Tabei, Y., Saigo, H.

    ICDM   2018年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Structural Class Classification of 3D Protein Structure Based on Multi-View 2D Images 査読

    Chendra Hadi Suryanto, Hiroto Saigo, Kazuhiro Fukui

    IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics   15 ( 1 )   286 - 299   2018年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/TCBB.2016.2603987

  • CNN-BLPred: a Convolutional neural network based predictor for β-Lactamases (BL) and their classes 査読 国際誌

    2017年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • RF-NR: Random forest based approach for improved classification of Nuclear Receptors 査読 国際誌

    Ismail, H.D., Saigo, H., Bahadur, K.C.D.

    IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics   2017年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • CNN-BLPred: a Convolutional neural network based predictor for β-Lactamases (BL) and their classes 査読 国際誌

    2017年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • KDSNP: A kernel-based approach to detecting high-order SNP interactions 査読

    Kento Kodama, Hiroto Saigo

    Journal of Bioinformatics and Computational Biology   14 ( 5 )   1 - 16   2016年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1142/S0219720016440030

  • Scalable Partial Least Squares Regression on Grammar- Compressed Data Matrices 査読 国際誌

    Tabei, Y., Saigo, H., Yamanishi, Y., Puglisi, S.

    The 22nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2016)   2016年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Mining Discriminative Patterns from Graph Data with Multiple Labels and Its Application to Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Models 査読

    Zheng Shao, Yuya Hirayama, Yoshihiro Yamanishi, Hiroto Saigo

    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING   55 ( 12 )   2519 - 2527   2015年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.5b00376

  • RF-NR: Random forest based approach for improved classification of Nuclear Receptors 査読

    Ismail, H.D, Saigo, H, Bahadur, K.C, D

    International Conference on Genome Informatics & International Conference on Bioinformatics (GIW/InCoB2015)   2015年9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）  

    RF-NR: Random forest based approach for improved classification of Nuclear Receptors

  • Fast Iterative Mining Using Sparsity-Inducing Loss Functions 査読

    Hiroto Saigo, Hisashi Kashima, Koji Tsuda

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E96D ( 8 )   1766 - 1773   2013年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1587/transinf.E96.D.1766

  • Protein Clustering on Grassman Manifold, Pattern Recognition in Bioinformatics 査読 国際誌

    Suryanto, C.H., Saigo, H., Fukui, K.

    Pattern Recognition in Bioinformatics (PRIB2012)   2012年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • A Bayesian Approach to Graph Regression with Relevant Subgraph Selection 査読 国際誌

    Chiappa, S., Saigo, H. and Tsuda, K.

    Siam International Conference on Data Mining (SDM2009)   2009年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Regression with Interval Output Values 査読 国際誌

    Kashima, H., Yamasaki, K., Saigo, H. and Inokuchi, A.

    International Conference on Pattern Recognition (ICPR2008)   2008年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Regression with Intervals 査読 国際誌

    Kashima, H., Yamazaki, K., Saigo, H. and Inokuchi, A.

    International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2007)   2007年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Mining complex genotypic features for predicting HIV-1 drug resistance 査読

    Hiroto Saigo, Takeaki Uno, Koji Tsuda

    BIOINFORMATICS   23 ( 18 )   2455 - 2462   2007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： 10.1093/bioinformatics/btm353

  • Functional census of mutation sequence spaces: The example of p53 cancer rescue mutants

    SA Danziger, SJ Swamidass, J Zeng, LR Dearth, Q Lu, JH Chen, JL Cheng, VP Hoang, H Saigo, R Luo, P Baldi, RK Brachmann, RH Lathrop

    IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS   3 ( 2 )   114 - 125   2006年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/TCBB.2006.22

  • Large-scale prediction of disulphide bridges using kernel methods, two-dimensional recursive neural networks, and weighted graph matching

    JL Cheng, H Saigo, P Baldi

    PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS   62 ( 3 )   617 - 629   2006年2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/prot.20787

  • Protein homology detection using string alignment kernels

    H Saigo, JP Vert, N Ueda, T Akutsu

    BIOINFORMATICS   20 ( 11 )   1682 - 1689   2004年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1093/bioinformatics/bth141

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書籍等出版物

  • Matrix Decomposition-based Dimensionality Reduction on Graph Data In Sakr, S. and Pardede, E. editors Graph Data Management: Techniques and Applications

    （ 担当： 共著）

    2011年1月 

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    担当ページ：260-284   記述言語：英語   著書種別：学術書

  • Graph Mining for Chemoinformatics In Lodhi, H and Yamanishi, Y. editors Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives: Complex Computational Method and Collaborative Technique

    （ 担当： 共著）

    2010年1月 

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    担当ページ：95-128   記述言語：英語   著書種別：学術書

  • Graph Classification  In Sakr, C.C.C. and Wang, H. editors Managing and Mining Graph Data

    （ 担当： 共著）

    2010年1月 

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    担当ページ：337-364   記述言語：英語   著書種別：学術書

  • Graph Kernels for Chemoinformatics In Lodhi, H and Yamanishi, Y. editors Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives: Complex Computational Method and Collaborative Techniques

    （ 担当： 共著）

    2010年1月 

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    担当ページ：1-15   記述言語：英語   著書種別：学術書

  • Deep Learning–Based Advances In Protein Posttranslational Modification Site and Protein Cleavage Prediction

    Pakhrin S.C., Pokharel S., Saigo H., Kc D.B.（ 担当： 共著）

    Methods in Molecular Biology  2022年6月    （ ISSN:10643745 ）

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    記述言語：英語   著書種別：学術書

    Posttranslational modification (PTM) is a ubiquitous phenomenon in both eukaryotes and prokaryotes which gives rise to enormous proteomic diversity. PTM mostly comes in two flavors: covalent modification to polypeptide chain and proteolytic cleavage. Understanding and characterization of PTM is a fundamental step toward understanding the underpinning of biology. Recent advances in experimental approaches, mainly mass-spectrometry-based approaches, have immensely helped in obtaining and characterizing PTMs. However, experimental approaches are not enough to understand and characterize more than 450 different types of PTMs and complementary computational approaches are becoming popular. Recently, due to the various advancements in the field of Deep Learning (DL), along with the explosion of applications of DL to various fields, the field of computational prediction of PTM has also witnessed the development of a plethora of deep learning (DL)-based approaches. In this book chapter, we first review some recent DL-based approaches in the field of PTM site prediction. In addition, we also review the recent advances in the not-so-studied PTM, that is, proteolytic cleavage predictions. We describe advances in PTM prediction by highlighting the Deep learning architecture, feature encoding, novelty of the approaches, and availability of the tools/approaches. Finally, we provide an outlook and possible future research directions for DL-based approaches for PTM prediction.

    DOI： 10.1007/978-1-0716-2317-6_15

    Scopus

    PubMed

  • Local Alignment Kernels for Biological Sequences,  In Bernhard Scheolkopf, Koji Tsuda and Jean-Philippe Vert editors, Kernel Methods in Computational Biology

    （ 担当： 共著）

    2004年1月 

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    担当ページ：131-153   記述言語：英語   著書種別：学術書

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講演・口頭発表等

  • Automatically mining relevant variable interactions via sparse Bayesian learning 国際会議

    #Yafune, R., #Sakuma, D., Tabei, Y., @Saito, N., @Saigo, H.

    International Conference on Pattern Recognition  2021年1月 

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    開催年月日： 2021年1月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：イタリア共和国  

  • Entire regularization path for sparse nonnegative interaction model 国際会議

    #Takayanagi, M., Tabei, Y., Saigo, H.

    International Conference on Data Mining (ICDM)  2018年11月 

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    開催年月日： 2017年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

  • KDE: a Kernel-based approach to detecting high-order genetic Epistasis 国際会議

    Kodama, K., Saigo, H.

    The 27th International Conference on Genome Informatics (GIW2016)  2016年10月 

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    記述言語：英語  

    国名：中華人民共和国  

  • Reaction graph kernels that predict EC numbers of unknown enzymatic reactions in the secondary metabolism of plant 国際会議

    Saigo, H., Hattori, M., Kashima, H., and Tsuda, K.

    Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2010)  2010年1月 

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    記述言語：英語  

    国名：インド  

  • Towards predicting the epistasis in genome wide association study 国際会議

    Saigo, H.

    BMIRC2015  2015年3月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • Towards predicting the epistasis in genome wide association study 国際会議

    Saigo, H.

    BMIRC2015  2015年3月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • Mining and learning with structured data 国際会議

    Saigo, H.

    BIT2016  2016年3月 

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    記述言語：英語  

    国名：台湾  

  • Optimization of amino acid substitution matrices by Gaussian process and sequence alignment

    2023年9月 

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    開催年月日： 2024年5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  

  • Improving the Efficiency of Auditory Brainstem Response Testing Using k-means

    2023年9月 

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    開催年月日： 2024年5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  

  • Benchmarking a wide range of unsupervised learning methods for detecting anomaly in blast furnace 国際会議

    # Kendai Itakura, Dukka Bahadur KC, Hiroto Saigo

    International Conference of Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2024)  2024年2月 

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    開催年月日： 2024年2月

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

    国名：イタリア共和国  

  • A branch-and-bound approach to efficient classification and retrieval of documents 国際会議

    # Kotaro Ii, Yasuo Tabei, Hiroto Saigo

    International Conference of Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2024)  2024年4月 

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    開催年月日： 2024年2月

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

    国名：イタリア共和国  

  • 機械学習・深層学習を用いた高炉の教師なし異常検知

    #板倉, @西郷

    情報学的学習理論ワークショップ(IBIS2022)  2022年11月 

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    開催年月日： 2023年11月

    記述言語：日本語  

    開催地：つくば国際会議場   国名：日本国  

  • 深層学習を利用した高炉内の異常検知 国際会議

    #木崎亮介, @西郷浩人

    情報学的学習理論ワークショップ  2022年6月 

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    開催年月日： 2021年11月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Online   国名：日本国  

  • 深層学習を利用した高炉内の異常検知

    #木崎 亮介, @西郷 浩人

    人工知能基本問題研究会  2021年3月 

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    開催年月日： 2021年3月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Online   国名：日本国  

  • Context-Aware Latent Dirichlet Allocation for Topic SegmentationWenbo Li, Tetsu Matsukawa, Hiroto Saigo, Einoshin Suzuki: 国際会議

    #Wenbo Li, Tetsu Matsukawa, Hiroto Saigo, Einoshin Suzuki

    2020年5月 

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    開催年月日： 2020年5月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Online   国名：日本国  

  • Bayesian Optimization for Sequence Data 国際会議

    #Kohei Oyamada and Hiroto Saigo

    10th International Conference on Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics  2020年1月 

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    開催年月日： 2020年1月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

  • A Sparse Bayesian Approach to Combinatorial Feature Selection and Its Applications to Biological Data 国際会議

    #Ryoichiro Yafune, #Daisuke Sakuma, Yasuo Tabei, Noritaka Saito, Einoshin Suzuki and Hiroto Saigo

    10th International Conference on Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics  2020年1月 

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    開催年月日： 2020年1月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

  • SVM-GlutarySite: A support vector machine-based prediction of Glutarylation sites from protein sequences 国際会議

    Albarakati, H., Saigo, H., Newman, R.H., KC, D.B.

    Joint GIW/ABACBS-2019 Bioinformatics Conference  2019年9月 

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    開催年月日： 2019年12月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：オーストラリア連邦  

  • 変数間作用を考慮した非負スパースモデルの正則化経路探索

    #高柳 未来1、田部井 靖生、@西郷 浩人

    人工知能学会全国大会（第３３回）  2019年6月 

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    開催年月日： 2019年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：朱鷺メッセ新潟コンベンションセンター   国名：日本国  

  • アイテムセットを用いたスパースベイズ学習

    #矢船 僚一朗、@西郷 浩人

    人工知能学会全国大会（第３３回）  2019年6月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2019年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：朱鷺メッセ新潟コンベンションセンター   国名：日本国  

  • DeepSuccinylSite: a deep learning based approach for protein succinylation site prediction 国際会議

    Thapa, N., Chaudhari, M., McManus, S., Roy, K., Newman, R.H., Saigo, H., KC, D.B.

    MCBIOS  2019年3月 

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    開催年月日： 2019年3月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：アメリカ合衆国  

  • Mining and Learning with Structured Data 国際会議

    Hiroto Saigo

    Japan America Germany Frontiers of Science Symposium  2017年9月 

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    開催年月日： 2017年9月

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

    国名：ドイツ連邦共和国  

  • CNN-BLPred: a Convolutional neural network based predictor for β-Lactamases (BL) and their classes 国際会議

    2017年9月 

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    開催年月日： 2017年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Shenzhen   国名：日本国  

  • Clustering approach to drug discovery 国際会議

    Saigo, H.

    Novartis Animal Health Department Seminar  2012年12月 

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    記述言語：英語  

    国名：スイス連邦  

  • Learn- ing from past treatments and their outcome improved prediction of in vivo response to anti-HIV therapy 国際会議

    Saigo, H.

    Ecole des Mines de Paris and Paris Tech in Paris Seminar  2010年2月 

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    記述言語：英語  

    国名：フランス共和国  

  • Incorporating detailed information on treatment history improves prediction of response to anti-HIV therapy 国際会議

    Saigo, H.

    Eidgenoesische Technische Hochschule (ETH) Zuerich Seminar  2009年12月 

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    記述言語：英語  

    国名：スイス連邦  

  • Incorporating detailed information on treatment history improves prediction of response to anti-HIV therapy 国際会議

    Saigo, H.

    Universitet van Amsterdam Seminar  2009年12月 

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    記述言語：英語  

    国名：オランダ王国  

  • Partial Least Squares Regression for Graph Mining 国際会議

    Saigo, H.

    Ecole des Mines de Paris and Paris Tech in Paris Seminar  2008年5月 

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    記述言語：英語  

    国名：フランス共和国  

  • A Linear Programming Approach for Molecular QSAR analysis 国際会議

    Saigo, H.

    Fraunhofer FIRST Seminar  2006年9月 

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    記述言語：英語  

    国名：ドイツ連邦共和国  

  • Classification of chemical compounds using graph kernels

    Saigo, H.

    Information-Based Induction Science (IBIS) 2005  2005年10月 

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    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

  • SNP間相互作用探索アルゴリズム

    池田直人, 西郷浩人

    第30回情報処理学会バイオ情報学研究会  2012年8月 

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    記述言語：日本語  

    開催地：九州工業大学   国名：日本国  

  • カイ二乗検定によるｐ値の下限値を利用した遺伝子相互作用の効率的な数え上げ

    山口拓郎, 西郷浩人

    第42回バイオ情報学研究会  2015年6月 

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    記述言語：日本語  

    開催地：沖縄科学技術先端大学院大学   国名：日本国  

  • RF-NR: Random forest based approach for improved classification of Nuclear Receptors

    Ismail, H.D., Saigo, H., Bahadur, K.C.D.

    The 26th International Conference on Genome Informatics & International Conference on Bioinformatics (GIW/InCoB2015)  2015年9月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • 応答変数が連続値の際の組み合わせ仮説に対する多重検定補正法

    井ノ口敬章, 永野竜輝, 西郷浩人

    第103回人工知能基本問題研究会  2017年3月 

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    記述言語：日本語  

    開催地：湯布院公民館   国名：日本国  

  • Scalable Partial Least Squares Regression on Grammar- Compressed Data Matrices 国際会議

    Tabei, Y., Saigo, H., Yamanishi, Y., Puglisi, S.

    The 22nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2016)  2016年8月 

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    記述言語：英語  

    国名：アメリカ合衆国  

  • Mining and Learning with Structured Data, Japan America Germany Frontiers of Science Symposium 招待 国際会議

    Japan America Germany Frontiers of Science Symposium  2017年9月 

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    記述言語：英語  

    国名：その他  

  • Pteris Vittata analysis report

    Saigo, H.

    2013年2月 

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    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

  • Learning from treatment history to predict response to anti-HIV therapy

    Saigo, H.

    BMIRC2013  2013年2月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • Mining discriminative patterns from graph data with multiple labels

    Saigo, H.

    BMIRC2014  2014年1月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • Mining and learning with structured data

    Saigo, H.

    2016年1月 

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    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

  • Multiple response regression for graph mining 国際会議

    Saigo, H.

    Department of Computing Seminar, Imperial College London  2013年10月 

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    記述言語：英語  

    国名：グレートブリテン・北アイルランド連合王国(英国)  

  • Multiple response regression for graph mining 国際会議

    Saigo, H.

    Friedrich Miescher Lab. Seminar  2013年11月 

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    記述言語：英語  

    国名：ドイツ連邦共和国  

  • Protein Clustering on Grassman Manifold, Pattern Recognition in Bioinformatics 国際会議

    Suryanto, C.H., Saigo, H., Fukui, K.

    Pattern Recognition in Bioinformatics (PRIB2012)  2012年11月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • A Bayesian Approach to Graph Regression with Relevant Subgraph Selection 国際会議

    Chiappa, S., Saigo, H. and Tsuda, K.

    Siam International Conference on Data Mining (SDM2009)  2009年4月 

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    記述言語：英語  

    国名：アメリカ合衆国  

  • Iterative Subgraph Mining for Principal Component Analysis 国際会議

    Saigo, H. and Tsuda, K.

    IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2008)  2008年12月 

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    記述言語：英語  

    国名：イタリア共和国  

  • Regression with Interval Output Values 国際会議

    Kashima, H., Yamasaki, K., Saigo, H. and Inokuchi, A.

    International Conference on Pattern Recognition (ICPR2008)  2008年1月 

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    記述言語：英語  

    国名：アメリカ合衆国  

  • Partial Least Squares Regression for Graph Mining 国際会議

    Saigo, H., Kraemer, N. and Tsuda, K.

    ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2008)  2008年8月 

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    記述言語：英語  

    国名：アメリカ合衆国  

  • Reaction graph kernels for discovering missing enzymes in the plant secondary metabolism 国際会議

    Saigo, H., M. Hattori and K. Tsuda:

    NIPS Workshop on Machine Learning in Computational Biology,  2007年12月 

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    記述言語：英語  

    国名：カナダ  

  • Regression with Intervals 国際会議

    Kashima, H., Yamazaki, K., Saigo, H. and Inokuchi, A.

    International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2007)  2007年10月 

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    記述言語：英語  

    国名：日本国  

  • Graph boosting for molecular QSAR analysis 国際会議

    Saigo, H., Kadowaki, T., Kudo, T. and Tsuda, K.

    NIPS Workshop on Machine Learning in Computational Biology,  2006年12月 

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    記述言語：英語  

    国名：カナダ  

  • A Linear Programming Approach for Molecular QSAR analysis 国際会議

    Saigo, H., Kadowaki, T. and Tsuda, K.

    International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG2006)  2006年9月 

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    記述言語：英語  

    国名：ドイツ連邦共和国  

  • Introduction to Chemoinformatics

    Saigo, H.

    2015年1月 

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    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

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MISC

  • QSARモデルの構築; 機械学習と部分構造マイニングによるアプローチ

    西郷 浩人

    日本化学会情報化学部会誌   2013年7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）  

  • 局所アラインメントカーネルを用いたアミノ酸置換行列の最適化

    西郷 浩人, ジャンフィリップ・ヴェール, 阿久津 達也

    情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）   2006年3月

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    記述言語：英語  

    生物学的配列間の類似性検出はバイオインフォマティクスにおける重要な問題で、特に微弱な類似性を検出するのは難しいことが知られている。我々は先の研究において局所アラインメントカーネルを提案して、良い結果を示した。局所アラインメントカーネルの性能はアミノ酸置換行列に依存するが、本稿では局所アラインメントカーネルのアミノ酸置換行列に対する導関数が解析的に求めることができ、かつ動的計画法で効率良く計算できることを示す。さらに導関数を利用する最適化法と組み合わせることにより真の類似配列を僞の類似配列から区別するようにアミノ酸置換行列を最適化する。局所アラインメントカーネルは、Smith-Watermanアルゴリズムによって最適化されたアミノ酸置換行列よりも局所アラインメントカーネルによって最適化されたアミノ酸置換行列において良い性能を示した。更にこの行列はSmith-Watermanアルゴリズムと組み合わせてもうまく利用することが出来る。Detecting similarity between protein sequence is one of the core problems in bioinformatics, and detecting weak similarities is known as a hard problem. We have proposed a local alignmnet kernel for this purpose and showed good performance in the previous research. The local alignment kernel depdends on amino acid substitution matrices. In this paper, we show that we can analytically calculate the derivatives of the local alignment kernels with respect to amino acid substitution matrix as well as their efficient calculation through dynamic programming. Then we plug them into the gradient based optimization procedure which is designed to discriminate true homologs from non-homologs. The local alignment kernel exhibits better performance when it uses the matrices and gap parameters optimized by this procedure than when it uses the matrices optimized for the Smith-Waterman algorithm. Furthermore, the matrices and gap parameters optimized for the local alignment kernel can also be used successfully by the Smith-Waterman algorithm.

所属学協会

  • 日本バイオインフォマティクス学会

  • 人工知能学会

  • 統計学会

  • 日本鉄鋼協会

  • バイオインフォマティクス学会

  • 人工知能学会

  • 日本統計学会

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学術貢献活動

  • Pattern Recognition 国際学術貢献

    2023年12月 - 現在

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    種別：学会・研究会等 

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2023年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：2

    日本語雑誌　査読論文数：1

    国際会議録　査読論文数：10

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2022年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：2

    日本語雑誌　査読論文数：2

    国際会議録　査読論文数：9

    国内会議録　査読論文数：0

  • プログラム編集委員長

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2021年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：3

    日本語雑誌　査読論文数：1

    国際会議録　査読論文数：4

    国内会議録　査読論文数：0

  • プログラム委員 国際学術貢献

    （ その他 ） 2020年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員

    生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2020)  （ その他 ） 2020年9月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    （ その他 ） 2020年7月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • Frontiers in Bioinformatics 国際学術貢献

    2020年5月 - 現在

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    種別：学会・研究会等 

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2020年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：5

    国際会議録　査読論文数：14

    国内会議録　査読論文数：22

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2019年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2019年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員

    2019年11月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2019年6月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2019年4月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2019年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：4

    日本語雑誌　査読論文数：1

    国際会議録　査読論文数：19

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2018年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2018年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2018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 国際学術貢献

    2018年4月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 担当幹事

    人工知能学会　人工知能基本問題研究会  （ 石垣島 ） 2018年1月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2018年1月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2018年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：2

    日本語雑誌　査読論文数：2

    国際会議録　査読論文数：16

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2017年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2017年11月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    2017年4月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2017年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：1

    国際会議録　査読論文数：32

  • 担当幹事

    人工知能学会　人工知能基本問題研究会  （ 九州大学博多駅オフィス ） 2016年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 座長（Chairmanship）

    JSBi年会(2015)  2015年10月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 座長（Chairmanship）

    JSBi年会(2013)  2013年10月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 座長（Chairmanship）

    2012年11月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員

    JSBi年会(2015) 

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員 国際学術貢献

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員

    　詳細を見る

    種別：大会・シンポジウム等 

  • プログラム委員

    JSBi年会(2013) 

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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

  • 機械学習による遺伝子、タンパク質、化合物の自動設計

    2023年6月

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    担当区分：研究代表者 

  • 高レベル放射性廃棄物処理のための機械学習：高温多相融体の制御によるアプローチ

    2023年4月

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    担当区分：研究代表者 

  • 高レベル放射性廃棄物処理のための機械学習：高温多相融体の制御によるアプローチ研究

    研究課題/領域番号：23H03356  2023年 - 2027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

  • 高炉操業の診断・予測方法の開発

    2023年

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    資金種別：寄附金

  • 機械学習による遺伝子、タンパク質、化合物の自動設計

    研究課題/領域番号：22K19834  2022年 - 2024年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的研究（萌芽）

    西郷 浩人

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

    科学の基本的なプロセスは仮説を立てて実験を行い、それを検証することの繰り返してである。近年は実験装置の機械化や測定装置の高精度化と高速化などにより、実験の質や量が急激に増える傾向にある。しかしながら、次にどのような実験を行うかを決定する実験計画は人間の勘に頼ったままである。そこで本研究課題が目指すのは機械学習を用いた実験計画の自動化である。
    本提案課題では特に、タンパク質・化合物をターゲットとし、類似度の指標に滑らかな近似を導入することで局所解の効率的な探索を目指す。この結果として、次に実験を行うべきタンパク質や化合物を逐次的かつ効率的に行うことが可能となる。

    CiNii Research

  • スラグみえる化研究会

    2022年

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    資金種別：寄附金

  • 高炉操業の診断・予測方法の開発

    2022年

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    資金種別：寄附金

  • 高温酸化物サスペンションのレオロジー特性に及ぼす界面電気物性の影響

    研究課題/領域番号：21H01684  2021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：研究分担者  資金種別：科研費

  • スラグみえる化研究会

    2021年

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    資金種別：寄附金

  • 高炉操業の診断・予測方法の開発

    2021年

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    資金種別：寄附金

  • スラグみえる化研究会

    2020年

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    資金種別：寄附金

  • 高炉操業の診断・予測方法の開発

    2020年

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    資金種別：寄附金

  • 製造インフォマティクスに向けた機械学習技術の開発と鉄鋼製造における評価

    2019年6月 - 2022年6月

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    担当区分：研究代表者 

  • 製造インフォマティクスに向けた機械学習技術の開発と鉄鋼製造における評価

    研究課題/領域番号：19H04176  2019年 - 2022年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    西郷 浩人, 齊藤 敬高

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

    本研究計画では次の3つのテーマに取り組む;【1】操業時の異常検知問題、【2】マルチタスク学習による 高温状態の粘度予測、【3】高コストな問題における実験計画。
    このうち、【1】は代表者が単独で取り組むものであるが、【2】と【3】については、分担者が実験で得たデータを基に代表者の研究を進めるものである。このため、数ヶ月に１回程度、あるいは必要に応じてミーティングを行う予定である。

    CiNii Research

  • スラグみえる化研究会

    2019年

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    資金種別：寄附金

  • 高炉操業の診断・予測方法の開発

    2019年

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    資金種別：寄附金

  • 転移学習を利用した高温二相流体のレオロジー特性予測システム構築

    2018年4月 - 2020年3月

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    担当区分：研究分担者 

  • 転移学習を利用した高温二相流体のレオロジー特性予測システム構築

    研究課題/領域番号：18H01762  2018年 - 2020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：研究分担者  資金種別：科研費

  • 転移学習を利用した高温二相流体のレオロジー特性予測システム構築継続中

    2018年 - 2020年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別：科研費

  • 構造データの学習とマイニング

    2018年

    日本学術振興会  JSPS外国人招へい研究者

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    担当区分：研究代表者  資金種別：共同研究

  • 高炉操業の診断・予測方法の開発

    2018年

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    資金種別：寄附金

  • 複数の遺伝要因及び環境要因の組み合わせを考慮したゲノムワイド相関解析法の開発

    2017年3月 - 2013年4月

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    担当区分：研究代表者 

  • 深層学習によるタンパク質分類法の開発

    2017年

    スタートアップ支援

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    担当区分：研究代表者  資金種別：学内資金・基金等

  • マルチモーダル多視点画像を用いたタンパク質立体構造の解析 研究課題

    2013年4月 - 2015年3月

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    担当区分：研究分担者 

  • 複数の遺伝要因及び環境要因の組み合わせを考慮したゲノムワイド相関解析法の開発

    2013年 - 2016年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • 複数の遺伝要因及び環境要因の組み合わせを考慮したゲノムワイド相関解析法の開発

    研究課題/領域番号：25700004  2013年 - 2016年

    科学研究費助成事業  若手研究(A)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • マルチモーダル多視点画像を用いたタンパク質立体構造の解析

    研究課題/領域番号：25540062  2013年 - 2014年

    科学研究費助成事業  挑戦的萌芽研究

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    担当区分：研究分担者  資金種別：科研費

  • マルチモーダル多視点画像を用いたタンパク質立体構造の解析

    2013年 - 2014年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別：科研費

  • 全cDNA解析によるヒ素高蓄積植物土壌浄化システムの解析

    2011年4月 - 2012年3月

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    担当区分：研究分担者 

  • 大量のタンパク質リガンドデータより相互作用の構造的特徴をマイニングする方法の開発 研究課題

    2011年4月 - 2012年3月

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    担当区分：研究代表者 

  • 大量のタンパク質リガンドデータより相互作用の構造的特徴をマイニングする方法の開発

    研究課題/領域番号：23700338  2011年 - 2013年

    科学研究費助成事業  若手研究(B)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • 大量のタンパク質リガンドデータより相互作用の構造的特徴をマイニングする方法の開発

    2011年 - 2012年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • 全cDNA解析によるヒ素高蓄積植物土壌浄化システムの解析

    研究課題/領域番号：23710085  2011年 - 2012年

    科学研究費助成事業  若手研究(B)

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    担当区分：研究分担者  資金種別：科研費

  • 全cDNA解析によるヒ素高蓄積植物土壌浄化システムの解析

    2011年 - 2012年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別：科研費

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担当授業科目

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学講究

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • データ科学

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • サイバーセキュリティ基礎論

    2024年4月 - 2024年6月   春学期

  • 機械学習特論Ⅱ

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • Machine Learning II

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • 機械学習特論

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学論議Ⅱ

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学論述Ⅱ

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学演示

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 生物情報科学

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 機械学習特論Ⅰ

    2023年10月 - 2023年12月   秋学期

  • Machine Learning I

    2023年10月 - 2023年12月   秋学期

  • 国際演示技法Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Project Management II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Project Management I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Exercise in Teaching II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Exercise in Teaching I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Intellectual Property Management II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Intellectual Property Management I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Scientific English Presentation II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Scientific English Presentation I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • ティーチング演習Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • ティーチング演習Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 知的財産技法Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 知的財産技法Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 国際演示技法Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 国際演示技法Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Seminar in Information Science and Technology

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Research in Information Science and Technology II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Research in Information Science and Technology I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学特別演習

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学特別研究Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学特別研究Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Research in Data Science

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • データサイエンス特别講究

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Project Management II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Advanced Project Management I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Exercise in Teaching II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Exercise in Teaching I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Intellectual Property Management II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Intellectual Property Management I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Scientific English Presentation II

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • Scientific English Presentation I

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • ティーチング演習Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • ティーチング演習Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 知的財産技法Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 知的財産技法Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 国際演示技法Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学講究

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • データ科学

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 機械学習特論Ⅱ

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • Machine Learning II

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • 機械学習特論

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報理工学論議Ⅱ

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報理工学論述Ⅱ

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報理工学演示

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • Machine Learning

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 生物情報科学

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報科学講究

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 国際科学特論Ⅱ

    2022年10月 - 2022年12月   秋学期

  • 機械学習特論Ⅰ

    2022年10月 - 2022年12月   秋学期

  • Machine Learning I

    2022年10月 - 2022年12月   秋学期

  • 基幹教育セミナー

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • 国際演示技法

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Advanced Project Management Technique

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Exercise in Teaching

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Intellectual Property Management

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Scientific English Presentation

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • ティーチング演習

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 知的財産技法

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • データサイエンス特别講究

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学講究

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学演習

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学研究Ⅰ

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Advanced Seminar in Informatics

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Advanced Research in Informatics II

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Advanced Research in Informatics I

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報学特別演習

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報学特別講究第二

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報学特別講究第一

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • Advanced Research in Data Science

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • データ科学

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 電気情報工学入門

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • サイバーセキュリティ基礎論

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • (IUPE)Data Structure and Algorithms IB

    2021年12月 - 2022年2月   冬学期

  • Machine Learning II

    2021年12月 - 2022年2月   冬学期

  • 機械学習特論Ⅱ

    2021年12月 - 2022年2月   冬学期

  • 機械学習特論

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報理工学演示

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 生物情報科学

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報科学講究

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • Machine Learning

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報学論議Ⅱ

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報学論述Ⅱ

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • (IUPE)Data Structure and Algorithms IA

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • Machine Learning I

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • 機械学習特論Ⅰ

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • 国際演示技法

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • [M2]情報学講究

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報理工学演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報理工学研究Ⅰ

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報学演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Seminar in Informatics

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Research in Informatics II

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Research in Informatics I

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報学特別演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報学特別講究第二

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報学特別講究第一

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Research in Data Science

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • データサイエンス特别講究

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Project Management Technique

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Exercise in Teaching

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Intellectual Property Management

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Scientific English Presentation

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • ティーチング演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 知的財産技法

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • データ科学

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • [M2]情報学論議Ⅰ

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • [M2]情報学論述Ⅰ

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • (IUPE)Data Structure and Algorithms IB

    2020年12月 - 2021年2月   冬学期

  • 【修士】機械学習特論

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • Machine Learning

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 【博士】機械学習特論

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報学論議Ⅱ

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報学論述Ⅱ

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報学演示

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • (IUPE)Data Structure and Algorithms IA

    2020年10月 - 2020年12月   秋学期

  • 国際演示技法

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Seminar in Informatics

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Research in Informatics II

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Research in Informatics I

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 情報学特別演習

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 情報学特別講究第二

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 情報学特別講究第一

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Research in Data Science

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • データサイエンス特别講究

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Project Management Technique

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Exercise in Teaching

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Intellectual Property Management

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Scientific English Presentation

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • ティーチング演習

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 知的財産技法

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • データ科学

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • 【修士】機械学習特論

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 生物情報科学

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 【博士】機械学習特論

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報学論議Ⅱ

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報学論述Ⅱ

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報学演示

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • (IUPE)Data Structure and Algorithms I

    2019年10月 - 2019年12月   秋学期

  • 情報学演習

    2019年4月 - 2020年3月   通年

  • 情報学講究

    2019年4月 - 2020年3月   通年

  • データ科学

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 情報学論議Ⅰ

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 情報学論述Ⅰ

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 情報学読解

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 機械学習特論

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 生物情報科学

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報学読解

    2018年4月 - 2018年9月   前期

  • 情報学論議Ⅰ

    2018年4月 - 2018年9月   前期

  • 情報学論述Ⅰ

    2018年4月 - 2018年9月   前期

  • サイバーセキュリティ基礎論

    2018年4月 - 2018年6月   春学期

  • 情報学演示

    2017年10月 - 2018年3月   後期

  • 情報学論議Ⅱ

    2017年10月 - 2018年3月   後期

  • 情報学論述Ⅱ

    2017年10月 - 2018年3月   後期

  • 情報学読解

    2017年4月 - 2017年9月   前期

  • 高度プログラミング

    2017年4月 - 2017年9月   前期

  • 情報学論議Ⅰ

    2017年4月 - 2017年9月   前期

  • 情報学論述Ⅰ

    2017年4月 - 2017年9月   前期

  • 生物情報科学

    2016年10月 - 2017年3月   後期

  • データ科学

    2016年4月 - 2016年9月   前期

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FD参加状況

  • 2023年5月   役割：参加   名称：【シス情FD】農学研究院で進めているDX教育について

    主催組織：部局

  • 2023年3月   役割：参加   名称：【シス情FD】独・蘭・台湾での産学連携を垣間見る-Industy 4.0・量子コンピューティング・先端半導体-

    主催組織：部局

  • 2022年6月   役割：参加   名称：【シス情FD】電子ジャーナル等の今後について

    主催組織：部局

  • 2022年5月   役割：参加   名称：【シス情FD】若手教員による研究紹介④「量子コンピュータ・システム・アーキテクチャの研究～道具になることを目指して～」

    主催組織：部局

  • 2022年3月   役割：参加   名称：全学FD:メンタルヘルス講演会

    主催組織：全学

  • 2022年1月   役割：参加   名称：【シス情FD】シス情関連の科学技術に対する国の政策動向（に関する私見）

    主催組織：部局

  • 2021年10月   役割：参加   名称：【シス情FD】熊本高専と九大システム情報との交流・連携に向けて ー 3年半で感じた高専の実像 ー

    主催組織：部局

  • 2021年9月   役割：参加   名称：博士後期課程の充足率向上に向けて

    主催組織：部局

  • 2021年5月   役割：参加   名称：先導的人材育成フェローシップ事業(情報・AI分野)について

    主催組織：部局

  • 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11月   役割：参加   名称：マス・フォア・イノベーション卓越大学院について

    主催組織：部局

  • 2020年9月   役割：参加   名称：電気情報工学科総合型選抜（AO入試）について

    主催組織：部局

  • 2019年10月   役割：参加   名称：電子ジャーナルの現状と今後の動向に関する説明会

    主催組織：部局

  • 2019年6月   役割：参加   名称：8大学情報系研究科長会議の報告

    主催組織：部局

  • 2016年6月   役割：参加   名称：【全学ＦＤ(第2回)】教育の質向上支援プログラム（EEP）成果発表会

    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

  • 2022年  理化学研究所革新的人工知能研究センター  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2021年  理化学研究所革新的人工知能研究センター  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2020年  理化学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2019年  京都大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2019年  東京大学  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

  • 2016年  九州工業大学  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

  • 2016年  鹿児島大学  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

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その他教育活動及び特記事項

  • 2023年  クラス担任  学部

  • 2022年  クラス担任  学部

  • 2020年  クラス担任  学部

外国人研究者等の受け入れ状況

  • North Carolina A&T State Univeristy

    受入れ期間： 2018年6月 - 2018年7月   （期間）：1ヶ月以上

    国籍：アメリカ合衆国

    専業主体：日本学術振興会

海外渡航歴

  • 2008年7月 - 2010年3月

    滞在国名1：ドイツ連邦共和国   滞在機関名1：Max Planck Institute for Informatics

  • 2006年6月 - 2008年6月

    滞在国名1：ドイツ連邦共和国   滞在機関名1：Max Planck Institute for Biological Cybernetics

  • 2003年8月 - 2004年8月

    滞在国名1：アメリカ合衆国   滞在機関名1：University of California, Irvine

学内運営に関わる各種委員・役職等

  • 2023年4月 - 現在   その他 理科教室企画実施委員会

  • 2021年4月 - 2024年3月   研究院 同窓会評議員

  • 2021年4月 - 2022年3月   研究院 広報委員

  • 2019年4月 - 2022年3月   部門 大学院委員

  • 2018年4月 - 2021年3月   学科 オープンキャンパスWG

  • 2018年4月 - 2019年3月   研究院 先端サマーセミナー主担当

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