基本情報

協力講座

• 薬学研究科, 医薬創成情報科学専攻 医薬創成情報科学講座, 教授

学内兼務

• 学際融合教育研究推進センター, 統合複雑系科学国際研究ユニット

学位

• 修士（工学）(東京大学)
• 博士（理学）(東京大学)

経歴

• 自 2005年04月, 至 現在

  京都大学, 化学研究所 附属バイオインフォマティクスセンター, Professor
• 自 2002年04月, 至 2005年03月

  京都大学, 化学研究所 寄附研究部門, Visiting Associate Professor
• 自 1991年04月, 至 2002年03月

  日本電気株式会社, Research Staff Member

ID,URL

• ORCID ID

  0000-0002-6607-5617

• J-Global ID

  201401016443401433

• 外部リンク

  http://www.bic.kyoto-u.ac.jp/pathway/mami

関連Webサイト

• http://www.bic.kyoto-u.ac.jp/pathway/mami

researchmap URL

• https://researchmap.jp/7000008516

研究

研究テーマ・研究概要

• 研究テーマ

  科学、特に生命科学発展の高速化・高度化のための機械学習研究

• 研究概要

  My machine learning research has two aspects, being featured by "data": 1) graphs and networks: a typical and emerging graph in our present society is social networks in our life, and also a variety of graphs in modern sciences, for instance, gene regulatory networks, medical life pathways and chemical (or molecular) structures. I have developed machine learning methods to obtain knowledge or information from this type of graphs. 2) data integration: in general, any entity can be found in not only one but multiple data sources. For example, you are connected by social networks, and your purchase record in an e-commerce site would be kept in the e-commerce company. This is also the case with your online surfing record, such as your seen movies at youtube. Then your demographic data, such as age, sex, the region in which you were born and currently you are living, can be saved in many places on-line. So we can use your data from many sources. The question is how we can integrate this type of different and diverse data to build a good machine learner to predict your unforeseen future. To answer this question, I have done research on data-integrative machine learning.

研究キーワード

• データ駆動型科学
• バイオインフォマティクス (生命情報科学)
• 機械学習

研究分野

• 情報通信, 知能情報学

論文

• GORetriever: reranking protein-description-based GO candidates by literature-driven deep information retrieval for protein function annotation

  Huiying Yan; Shaojun Wang; Hancheng Liu; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2024年09月01日, 査読有り

  
• Learning Low-Rank Tensor Cores with Probabilistic ℓ0-Regularized Rank Selection for Model Compression

  Tianxiao Cao; Lu Sun; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2024), 2024年08月, 査読有り, 最終著者

  
• Empirical comparison of competing query learning methods

  Naoki Abe; Hiroshi Mamitsuka; Atsuyoshi Nakamura

  Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 1988年

  
• Passage retrieval with vector space and query-level aspect models

  Raymond Wan; Vo Ngoc Anh; Hiroshi Mamitsuka

  NIST Special Publication, 2007年

  
• Efficient data mining by active learning

  Hiroshi Mamitsuka; Naoki Abe

  Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2002年

  
• Graph Network-Based Simulation of Multicellular Dynamics Driven by Concentrated Polymer Brush-Modified Cellulose Nanofibers

  Chiaki Yoshikawa; Duc Anh Nguyen; Tadashi Nakaji-Hirabayashi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  ACS Biomaterials Science & Engineering, 2024年03月28日, 査読有り, 最終著者

  
• CoPolDB: a copolymerization database for radical polymerization

  Kei-ichiro Takahashi; Hiroshi Mamitsuka; Masatoshi Tosaka; Nanyi Zhu; Shigeru Yamago

  Polymer Chemistry, 2024年, 査読有り

  
• Multiplicative Sparse Tensor Factorization for Multi-View Multi-Task Learning

  Xinyi Wang; Lu Sun; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 2023年09月28日, 査読有り, 最終著者

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• DeepMHCI: an anchor position-aware deep interaction model for accurate MHC-I peptide binding affinity prediction

  Wei Qu; Ronghui You; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2023年09月01日, 査読有り

  
• Sc2Mol: a scaffold-based two-step molecule generator with variational autoencoder and transformer

  Zhirui Liao; Lei Xie; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2022年12月28日, 査読有り

  
• Central-Smoothing Hypergraph Neural Networks for Predicting Drug–Drug Interactions

  Duc Anh Nguyen; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024年08月, 査読有り, 最終著者

  
• DeepMHCII: A novel binding core-Aware deep interaction model for accurate MHC-II peptide binding affinity prediction

  Ronghui You; Wei Qu; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2022年07月01日, 査読有り

  
• SPARSE: a sparse hypergraph neural network for learning multiple types of latent combinations to accurately predict drug–drug interactions

  Duc Anh Nguyen; Canh Hao Nguyen; Peter Petschner; Hiroshi Mamitsuka

  Bioinformatics, 2022年06月24日, 査読有り, 最終著者

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• HPODNets: deep graph convolutional networks for predicting human protein-phenotype associations

  Lizhi Liu; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2022年02月01日, 査読有り

  
• Drug3D-DTI: Improved Drug-target Interaction Prediction by Incorporating Spatial Information of Small Molecules

  Zhirui Liao; Xiaodi Huang; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2021年12月09日, 査読有り

  
• Crop loss identification at field parcel scale using satellite remote sensing and machine learning

  Santosh Hiremath; Samantha Wittke; Taru Palosuo; Jere Kaivosoja; Fulu Tao; Maximilian Proll; Eetu Puttonen; Pirjo Peltonen-Sainio; Pekka Marttinen; Hiroshi Mamitsuka

  PLoS ONE, 2021年12月, 査読有り, 最終著者

  
• Machine learning approaches for drug combination therapies

  Betül Güvenç Paltun; Samuel Kaski; Hiroshi Mamitsuka

  Briefings in Bioinformatics, 2021年08月06日, 査読有り, 最終著者

  
• DeepGraphGO: graph neural network for large-scale, multispecies protein function prediction

  Ronghui You; Shuwei Yao; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2021年08月04日, 査読有り

  
• Learning subtree pattern importance for Weisfeiler-Lehman based graph kernels

  Dai Hai Nguyen; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Machine Learning, 2021年06月13日, 査読有り, 最終著者

  
• BERTMeSH: deep contextual representation learning for large-scale high-performance MeSH indexing with full text

  Ronghui You; Yuxuan Liu; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2021年05月05日, 査読有り

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• HPOFiller: identifying missing protein–phenotype associations by graph convolutional network

  Lizhi Liu; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2021年04月06日, 査読有り

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• Reshaped tensor nuclear norms for higher order tensor completion

  Kishan Wimalawarne; Hiroshi Mamitsuka

  Machine Learning, 2021年03月, 査読有り, 最終著者

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• XGSEA: CROSS-species gene set enrichment analysis via domain adaptation

  Menglan Cai; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka; Limin Li

  Briefings in Bioinformatics, 2021年01月30日, 査読有り

  
• Improving drug response prediction by integrating multiple data sources: matrix factorization, kernel and network-based approaches

  Betül Güvenç Paltun; Hiroshi Mamitsuka; Samuel Kaski

  Briefings in Bioinformatics, 2021年01月18日, 査読有り

  
• A survey on adverse drug reaction studies: data, tasks and machine learning methods

  Duc Anh Nguyen; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Briefings in Bioinformatics, 2021年01月18日, 査読有り, 最終著者

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• Eukaryotic virus composition can predict the efficiency of carbon export in the global ocean

  Hiroto Kaneko; Romain Blanc-Mathieu; Hisashi Endo; Samuel Chaffron; Tom O. Delmont; Morgan Gaia; Nicolas Henry; Rodrigo Hernández-Velázquez; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka; Patrick Forterre; Olivier Jaillon; Colomban de Vargas; Matthew B. Sullivan; Curtis A. Suttle; Lionel Guidi; Hiroyuki Ogata

  iScience, 2021年01月, 査読有り

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• Machine Learning for Metabolic Identification

  Dai Hai Nguyen; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Creative Complex Systems, 2021年, 招待有り, 最終著者

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• DIVERSE: Bayesian Data IntegratiVE Learning for Precise Drug ResponSE Prediction

  Betul Guvenc Paltun; Samuel Kaski; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2022年07月01日, 査読有り, 最終著者

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• HPOLabeler: improving prediction of human protein–phenotype associations by learning to rank

  Lizhi Liu; Xiaodi Huang; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2020年07月30日, 査読有り

  
• Scalable Probabilistic Matrix Factorization with Graph-Based Priors

  Jonathan Strahl; Jaakko Peltonen; Hirsohi Mamitsuka; Samuel Kaski

  Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020年04月03日, 査読有り

  
• Efficiently Enumerating Substrings with Statistically Significant Frequencies of Locally Optimal Occurrences in Gigantic String

  Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), 2020年04月03日, 査読有り, 最終著者

  
• FullMeSH: Improving large-scale MeSH indexing with full text

  Suyang Dai; Ronghui You; Zhiyong Lu; Xiaodi Huang; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Bioinformatics, 2020年03月01日, 査読有り

  
• Scaled coupled norms and coupled higher-order tensor completion

  Kishan Wimalawarne; Makoto Yamada; Hiroshi Mamitsuka

  Neural Computation, 2020年02月01日, 査読有り, 最終著者

  
• Learning on Hypergraphs with Sparsity

  Hao Canh Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020年, 査読有り, 最終著者

  
• HPOAnnotator: improving large-scale prediction of HPO annotations by low-rank approximation with HPO semantic similarities and multiple PPI networks

  Junning Gao; Lizhi Liu; Shuwei Yao; Xiaodi Huang; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  BMC Medical Genomics, 2019年12月23日, 査読有り

  
• Community assessment to advance computational prediction of cancer drug combinations in a pharmacogenomic screen

  Michael P. Menden; Dennis Wang; Mike J. Mason; Bence Szalai; Krishna C. Bulusu; Yuanfang Guan; Thomas Yu; Jaewoo Kang; Minji Jeon; Russ Wolfinger; Tin Nguyen; Mikhail Zaslavskiy; Jordi Abante; Barbara Schmitz Abecassis; Nanne Aben; Delasa Aghamirzaie; Tero Aittokallio; Farida S. Akhtari; Bissan Al-lazikani; Tanvir Alam; Amin Allam; Chad Allen; Mariana Pelicano de Almeida; Doaa Altarawy; Vinicius Alves; Alicia Amadoz; Benedict Anchang; Albert A. Antolin; Jeremy R. Ash; Victoria Romeo Aznar; Wail Ba-alawi; Moeen Bagheri; Vladimir Bajic; Gordon Ball; Pedro J. Ballester; Delora Baptista; Christopher Bare; Mathilde Bateson; Andreas Bender; Denis Bertrand; Bhagya Wijayawardena; Keith A. Boroevich; Evert Bosdriesz; Salim Bougouffa; Gergana Bounova; Thomas Brouwer; Barbara Bryant; Manuel Calaza; Alberto Calderone; Stefano Calza; Stephen Capuzzi; Jose Carbonell-Caballero; Daniel Carlin; Hannah Carter; Luisa Castagnoli; Remzi Celebi; Gianni Cesareni; Hyeokyoon Chang; Guocai Chen; Haoran Chen; Huiyuan Chen; Lijun Cheng; Ariel Chernomoretz; Davide Chicco; Kwang Hyun Cho; Sunghwan Cho; Daeseon Choi; Jaejoon Choi; Kwanghun Choi; Minsoo Choi; Martine De Cock; Elizabeth Coker; Isidro Cortes-Ciriano; Miklós Cserzö; Cankut Cubuk; Christina Curtis; Dries Van Daele; Cuong C. Dang; Tjeerd Dijkstra; Joaquin Dopazo; Sorin Draghici; Anastasios Drosou; Michel Dumontier; Friederike Ehrhart; Fatma Elzahraa Eid; Mahmoud ElHefnawi; Haitham Elmarakeby; Bo van Engelen; Hatice Billur Engin; Iwan de Esch; Chris Evelo; Andre O. Falcao; Sherif Farag; Carlos Fernandez-Lozano; Kathleen Fisch; Asmund Flobak; Chiara Fornari; Amir B.K. Foroushani; Donatien Chedom Fotso; Denis Fourches

  Nature Communications, 2019年12月01日, 査読有り

  
• AttentionXML: Label Tree-based Attention-Aware Deep Model for High-Performance Extreme Multi-Label Text Classification.

  Ronghui You; Zihan Zhang; Ziye Wang; Suyang Dai; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Proceedings of the 33rd Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), 2019年12月, 査読有り

  
• Modelling G×E with historical weather information improves genomic prediction in new environments

  Gillberg Jussi; Marttinen Pekka; Mamitsuka Hiroshi; Kaski Samuel

  Bioinformatics, 2019年10月, 査読有り

  
• Multiplicative Sparse Feature Decomposition for Efficient Multi-View Multi-Task Learning

  Lu Sun; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019年08月, 査読有り, 最終著者

  
• Fast and Robust Multi-View Multi-Task Learning via Group Sparsity

  Sun Lu; Nguyen Canh Hao; Mamitsuka Hiroshi

  Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019), 2019年08月, 査読有り, 最終著者

  
• Viruses of the eukaryotic plankton are predicted to increase carbon export efficiency in the global sunlit ocean

  Romain Blanc-Mathieu; Hiroto Kaneko; Hisashi Endo; Samuel Chaffron; Rodrigo Hern{\'{a; ndez-Vel{\'{a } }zquez; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka; Nicolas Henry; Colomban de Vargas; Matthew B. Sullivan; Curtis A. Suttle; Lionel Guidi; Hiroyuki Ogata

  2019年07月, 査読有り

  
• A Metropolis-Hastings Sampling of Subtrees in Graphs

  Eid Abdelrahman Munther; Mamitsuka Hiroshi; Wicker Nicolas

  Austrian Journal of Statistics, 2019年07月, 査読有り

  
• A p-Laplacian Random Walk: Application to Video Games

  Wicker Nicolas; Nguyen Canh Hao; Mamitsuka Hiroshi

  Austrian Journal of Statistics, 2019年07月, 査読有り, 最終著者

  
• NetGO: improving large-scale protein function prediction with massive network information

  You Ronghui; Yao Shuwei; Xiong Yi; Huang Xiaodi; Sun Fengzhu; Mamitsuka Hiroshi; Zhu Shanfeng

  Nucleic Acids Research, 2019年07月, 査読有り

  
• ADAPTIVE: leArning DAta-dePendenT, concIse molecular VEctors for fast, accurate metabolite identification from tandem mass spectra

  Nguyen Dai Hai; Nguyen Canh Hao; Mamitsuka Hiroshi

  Bioinformatics (Proceedings of the 27th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB/ECCB 2019)), 2019年07月, 査読有り, 最終著者

  
• Machine Learning for Marketing

  Hiroshi Mamitsuka

  2019年06月

  
• Editorial

  Shuigeng Zhou; Yi-Ping Phoebe Chen; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2019年03月, 査読有り

  
• CalCleaveMKL: a Tool for Calpain Cleavage Prediction.

  duVerle DA; Mamitsuka H

  Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2019年, 査読有り, 最終著者

  
• Textbook of Machine Learning and Data Mining (with Bioinformatics Applications)

  Hiroshi Mamitsuka

  Global Data Science Publishing, 2018年09月, 査読有り

  
• Recent Advances and Prospects of Computational Methods for Metabolite Identification: A Review with Emphasis on Machine Learning Approaches

  Dai Hai Nguyen; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Briefings in Bioinformatics, 2018年08月, 査読有り, 最終著者

  
• Convex Coupled Matrix and Tensor Completion

  Kishan Wimalawarne; Makoto Yamada; Hiroshi Mamitsuka

  Neural Computation, 2018年08月, 査読有り, 最終著者

  
• Ultra High-Dimensional Nonlinear Feature Selection for Big Biological Data

  Makoto Yamada; Jiliang Tang; Jose Lugo-Martinez; Ermin Hodzic; Raunak Shrestha; Avishek Saha; Hua Ouyang; Dawei Yin; Hiroshi Mamitsuka; Cenk Sahinalp; Predrag Radivojac; Filippo Menczer; Yi Chang

  IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2018年07月01日, 査読有り

  
• SIMPLE: Sparse Interaction Model over Peaks of moLEcules for fast, interpretable metabolite identification from tandem mass spectra

  Dai Hai Nguyen; Canh Hao Nguyen; Mamitsuka Hiroshi

  Bioinformatics (Proceedings of the 26th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB 2018)), 2018年06月, 査読有り, 最終著者

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• GOLabeler: Improving Sequence-based Large-scale Protein Function Prediction by Learning to Rank

  You Ronghui; Zhang Zihan; Xiong Yi; Sun Fengzhu; Mamitsuka Hiroshi; Zhu Shanfeng

  Bioinformatics, 2018年03月, 査読有り

  
• AiProAnnotator: Low-rank Approximation with network side information for high-performance, large-scale human Protein abnormality Annotator

  Gao Junning; Yao Shuwei; Mamitsuka Hiroshi; Zhu Shanfeng

  PROCEEDINGS 2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOINFORMATICS AND BIOMEDICINE (BIBM), 2018年, 査読有り

  
• Efficient Convex Completion of Coupled Tensors using Coupled Nuclear Norms

  Wimalawarne Kishan; Mamitsuka Hiroshi

  Advances in Neural Information Processing Systems 31: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2018, NeurIPS 2018, 3-8 December 2018, Montréal, Canada., 2018年, 査読有り, 最終著者

  
• Factor Analysis on a Graph.

  Masayuki Karasuyama; Hiroshi Mamitsuka

  International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 2018, 9-11 April 2018, Playa Blanca, Lanzarote, Canary Islands, Spain, 2018年, 査読有り, 最終著者

  
• SiBIC: A Tool for Generating a Network of Biclusters Captured by Maximal Frequent Itemset Mining

  Kei-ichiro Takahashi; David A. duVerle; Sohiya Yotsukura; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  Methods in Molecular Biology, 2018年, 査読有り, 最終著者

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• DrugE-Rank: Predicting Drug-Target Interactions by Learning to Rank

  Jieyao Deng; Qingjun Yuan; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Methods in Molecular Biology, 2018年, 査読有り

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• MeSHLabeler and DeepMeSH: Recent Progress in Large-Scale MeSH Indexing

  Shengwen Peng; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Methods in Molecular Biology, 2018年, 査読有り

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• Data Mining for Systems Biology

  Hiroshi Mamitsuka

  Methods in Molecular Biology, 2018年, 査読有り

  
• Preface

  Mamitsuka H

  Methods in Molecular Biology, 2018年, 査読有り

  
• A Community Challenge for Inferring Genetic Predictors of Gene Essentialities through Analysis of a Functional Screen of Cancer Cell Lines

  Mehmet Gonen; Barbara A. Weir; Glenn S. Cowley; Francisca Vazquez; Yuanfang Guan; Alok Jaiswal; Masayuki Karasuyama; Vladislav Uzunangelov; Tao Wang; Aviad Tsherniak; Sara Howell; Daniel Marbach; Bruce Hoff; Thea C. Norman; Antti Airola; Adrian Bivol; Kerstin Bunte; Daniel Carlin; Sahil Chopra; Alden Deran; Kyle Ellrott; Peddinti Gopalacharyulu; Kiley Graim; Samuel Kaski; Suleiman A. Khan; Yulia Newton; Sam Ng; Tapio Pahikkala; Evan Paull; Artem Sokolov; Hao Tang; Jing Tang; Krister Wennerberg; Yang Xie; Xiaowei Zhan; Fan Zhu; Tero Aittokallio; Hiroshi Mamitsuka; Joshua M. Stuart; Jesse S. Boehm; David E. Root; Guanghua Xiao; Gustavo Stolovitzky; William C. Hahn; Adam A. Margolin

  CELL SYSTEMS, 2017年11月, 査読有り

  
• Convex factorization machine for toxicogenomics prediction

  Makoto Yamada; Wenzhao Lian; Amit Goyal; Jianhui Chen; Kishan Wimalawarne; Suleiman A. Khan; Samuel Kaski; Hiroshi Mamitsuka; Yi Chang

  Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2017年08月13日, 査読有り

  
• Exploring phenotype patterns of breast cancer within somatic mutations: A modicum in the intrinsic code

  Sohiya Yotsukura; Masayuki Karasuyama; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  Briefings in Bioinformatics, 2017年07月01日, 査読有り

  
• Exploring phenotype patterns of breast cancer within somatic mutations: a modicum in the intrinsic code

  Sohiya Yotsukura; Masayuki Karasuyama; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2017年07月, 査読有り

  
• Adaptive edge weighting for graph-based learning algorithms

  Masayuki Karasuyama; Hiroshi Mamitsuka

  MACHINE LEARNING, 2017年02月, 査読有り

  
• Generalized Sparse Learning of Linear Models Over the Complete Subgraph Feature Set

  Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2017年02月, 査読有り

  
• Computational recognition for long non-coding RNA (lncRNA): Software and databases

  Sohiya Yotsukura; David duverle; Timothy Hancock; Yayoi Natsume-Kitatani; Hiroshi Mamitsuka

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2017年01月, 査読有り

  
• Introduction to the special issue on GIW 2016

  Shuigeng Zhou; Phoebe Yi-Ping Chen; Hiroshi Mamitsuka

  Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2016年10月, 査読有り

  
• GENE-PROXIMITY MODELS FOR GENOME-WIDE ASSOCIATION STUDIES

  Ian Johnston; Timothy Hancock; Hiroshi Mamitsuka; Luis Carvalho

  ANNALS OF APPLIED STATISTICS, 2016年09月, 査読有り

  
• A Robust Convex Formulations for Ensemble Clustering.

  Gao, J; Yamada, M; Kaski, S; Mamitsuka, H; Zhu, S

  Proceedings of the 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2016), 2016年07月, 査読有り

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• NMRPro: an integrated web component for interactive processing and visualization of NMR spectra

  Ahmed Mohamed; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2016年07月, 査読有り

  
• DeepMeSH: deep semantic representation for improving large-scale MeSH indexing

  Shengwen Peng; Ronghui You; Hongning Wang; Chengxiang Zhai; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  BIOINFORMATICS, 2016年06月, 査読有り

  
• DrugE-Rank: improving drug-target interaction prediction of new candidate drugs or targets by ensemble learning to rank

  Qingjun Yuan; Junning Gao; Dongliang Wu; Shihua Zhang; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  BIOINFORMATICS, 2016年06月, 査読有り

  
• New Resistance Distances with Global Information on Large Graphs.

  Nguyen, C. H; Mamitsuka, H

  JMLR Workshop and Conference Proceedings (Proceedings of the Nineteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2016)), 2016年05月, 査読有り

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• MetaMHCpan, A Meta Approach for Pan-Specific MHC Peptide Binding Prediction

  Xu Yichang; Luo Cheng; Mamitsuka Hiroshi; Zhu Shanfeng

  Methods in Molecular Biology, 2016年04月, 査読有り

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• Predictions of Cleavability of Calpain Proteolysis by Quantitative Structure-Activity Relationship Analysis Using Newly Determined Cleavage Sites and Catalytic Efficiencies of an Oligopeptide Array

  Fumiko Shinkai-Ouchi; Suguru Koyama; Yasuko Ono; Shoji Hata; Koichi Ojima; Mayumi Shindo; David duVerle; Mika Ueno; Fujiko Kitamura; Naoko Doi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Hiroyuki Sorimachi

  MOLECULAR & CELLULAR PROTEOMICS, 2016年04月, 査読有り

  
• Classification of Promoters Based on the Combination of Core Promoter Elements Exhibits Different Histone Modification Patterns

  Yayoi Natsume-Kitatani; Hiroshi Mamitsuka

  PLOS ONE, 2016年03月, 査読有り

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• Current status and prospects of computational resources for natural product dereplication: a review

  Ahmed Mohamed; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2016年03月, 査読有り

  
• Mining approximate patterns with frequent locally optimal occurrences

  Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Hisashi Tosaka; Mineichi Kudo; Hiroshi Mamitsuka

  DISCRETE APPLIED MATHEMATICS, 2016年02月, 査読有り

  
• A bioinformatics approach for understanding genotype-phenotype correlation in breast cancer

  Sohiya Yotsukura; Masayuki Karasuyama; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  Big Data Analytics in Genomics, 2016年01月01日, 査読有り

  
• Some Properties of a Dissimilarity Measure for Labeled Graphs.

  Wicker, N; Nguyen, C. H; Mamitsuka, H

  Publications Mathématiques de Besançon: Algèbre et Théorie des Nombres, 2016年, 査読有り

  
• MeSHSim: An R/Bioconductor package for measuring semantic similarity over MeSH headings and MEDLINE documents

  Jing Zhou; Yuxuan Shui; Shengwen Peng; Xuhui Li; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  JOURNAL OF BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY, 2015年12月, 査読有り

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• BMExpert: Mining MEDLINE for Finding Experts in Biomedical Domains Based on Language Model

  Beichen Wang; Xiaodong Chen; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, 2015年11月, 査読有り

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• 機械学習による薬物分子-ターゲット相互作用予測

  馬見塚 拓

  SAR News, 2015年10月, 招待有り

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• Instance-wise Weighted Nonnegative Matrix Factorization for Aggregating Partitions with Locally Reliable Clusters.

  Zheng, X; Zhu, S; Gao, J; Mamitsuka, H

  Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015), 2015年07月, 査読有り

  
• In Silico Predictions of Human Skin Permeability using Nonlinear Quantitative Structure-Property Relationship Models

  Hiromi Baba; Jun-ichi Takahara; Hiroshi Mamitsuka

  PHARMACEUTICAL RESEARCH, 2015年07月, 査読有り

  
• MeSHLabeler: improving the accuracy of large-scale MeSH indexing by integrating diverse evidence

  Ke Liu; Shengwen Peng; Junqiu Wu; Chengxiang Zhai; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  BIOINFORMATICS, 2015年06月, 査読有り

  
• Non-Negative Matrix Factorization with Auxiliary Information on Overlapping Groups

  Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2015年06月, 査読有り

  
• Evaluation of serum-based cancer biomarkers: A brief review from a clinical and computational viewpoint

  Sohiya Yotsukura; Hiroshi Mamitsuka

  CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY, 2015年02月, 査読有り

  
• MeSHSim: An R/Bioconductor package for measuring semantic similarity over MeSH headings and MEDLINE documents

  Zhou Jing; Shui Yuxuan; Peng Shengwen; Li Xuhui; Hiroshi Mamitsuka; Zhu Shanfeng

  2015 34TH CHINESE CONTROL CONFERENCE (CCC), 2015年, 査読有り

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• NetPathMiner: R/Bioconductor package for network path mining through gene expression

  Ahmed Mohamed; Timothy Hancock; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2014年11月, 査読有り

  
• Similarity-based machine learning methods for predicting drug-target interactions: a brief review

  Hao Ding; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2014年09月, 査読有り

  
• Selecting Graph Cut Solutions via Global Graph Similarity

  Canh Hao Nguyen; Nicolas Wicker; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2014年07月, 査読有り

  
• Detecting Differentially Coexpressed Genes from Labeled Expression Data: A Brief Review

  Mitsunori Kayano; Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, 2014年01月, 査読有り

  
• SiBIC: A web server for generating gene set networks based on biclusters obtained by maximal frequent itemset mining

  Kei-Ichiro Takahashi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  PLoS ONE, 2013年12月30日, 査読有り

  
• Multiple Graph Label Propagation by Sparse Integration

  Masayuki Karasuyama; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2013年12月, 査読有り

  
• Manifold-based Similarity Adaptation for Label Propagation.

  Karasuyama, M; Mamitsuka, H

  Proceedings of the Twenty-Seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2013), 2013年12月, 査読有り

  
• Collaborative matrix factorization with multiple similarities for predicting drug-Target interactions

  Xiaodong Zheng; Hao Ding; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2013年08月11日, 査読有り

  
• Efficient Semisupervised MEDLINE Document Clustering With MeSH-Semantic and Global-Content Constraints

  Jun Gu; Wei Feng; Jia Zeng; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2013年08月, 査読有り

  
• Fast algorithms for finding a minimum repetition representation of strings and trees

  Atsuyoshi Nakamura; Tomoya Saito; Ichigaku Takigawa; Mineichi Kudo; Hiroshi Mamitsuka

  Discrete Applied Mathematics, 2013年07月, 査読有り

  
• A new dissimilarity measure for comparing labeled graphs

  Nicolas Wicker; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  LINEAR ALGEBRA AND ITS APPLICATIONS, 2013年03月, 査読有り

  
• Graph mining: procedure, application to drug discovery and recent advances

  Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  DRUG DISCOVERY TODAY, 2013年01月, 査読有り, 招待有り

  
• Integrated View of the Human Chromosome X-centric Proteome Project

  Tadashi Yamamoto; Keiichi Nakayama; Hisashi Hirano; Takeshi Tomonaga; Yasushi Ishihama; Tetsushi Yamada; Tadashi Kondo; Yoshio Kodera; Yuichi Satop; None Araki; Hiroshi Mamitsuka; Naoki Goshima

  JOURNAL OF PROTEOME RESEARCH, 2013年01月, 査読有り

  
• Identifying pathways of coordinated gene expression.

  Hancock T; Takigawa I; Mamitsuka H

  Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2013年, 査読有り

  
• An in silico model for interpreting polypharmacology in drug-target networks.

  Takigawa I; Tsuda K; Mamitsuka H

  Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2013年, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• Variational Bayes co-clustering with auxiliary information

  Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  MultiClust 2013 - 4th Workshop on Multiple Clusterings, Multi-View Data, and Multi-Source Knowledge-Driven Clustering, in Conj. with the 19th ACM SIGKDD Int. Conf. on KDD 2013, 2013年, 査読有り

  
• Machine Learning Sequence Classification Techniques: Application to Cysteine Protease Cleavage Prediction

  David A. duVerle; Hiroshi Mamitsuka

  CURRENT BIOINFORMATICS, 2012年12月, 査読有り

  
• Latent Feature Kernels for Link Prediction on Sparse Graphs

  Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2012年11月, 査読有り

  
• Boosted Network Classifiers for Local Feature Selection

  Timothy Hancock; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2012年11月, 査読有り

  
• Mining from protein-protein interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 2012年09月, 査読有り, 招待有り

  
• Understanding the substrate specificity of conventional calpains

  Hiroyuki Sorimachi; Hiroshi Mamitsuka; Yasuko Ono

  BIOLOGICAL CHEMISTRY, 2012年09月, 査読有り, 招待有り

  
• Toward more accurate pan-specific MHC-peptide binding prediction: a review of current methods and tools

  Lianming Zhang; Keiko Udaka; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2012年05月, 査読有り

  
• A review of statistical methods for prediction of proteolytic cleavage

  David A. duVerle; Hiroshi Mamitsuka

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2012年05月, 査読有り

  
• Close up実験法 Series225 ROS-DETによる遺伝子「スイッチ発現」検出

  茅野 光範; 馬見塚 拓

  実験医学, 2012年04月, 招待有り

  
• A Variational Bayesian Framework for Clustering with Multiple Graphs

  Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2012年04月, 査読有り

  
• Efficient semi-supervised learning on locally informative multiple graphs

  Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  PATTERN RECOGNITION, 2012年03月, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• TEPITOPEpan: Extending TEPITOPE for Peptide Binding Prediction Covering over 700 HLA-DR Molecules

  Lianming Zhang; Yiqing Chen; Hau-San Wong; Shuigeng Zhou; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  PLOS ONE, 2012年02月, 査読有り

  
• Identifying Neighborhoods of Coordinated Gene Expression and Metabolite Profiles

  Timothy Hancock; Nicolas Wicker; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  PLOS ONE, 2012年02月, 査読有り

  
• Ensemble approaches for improving HLA Class I-peptide binding prediction

  Xihao Hu; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  JOURNAL OF IMMUNOLOGICAL METHODS, 2011年11月, 査読有り

  
• Clustering genes with expression and beyond

  Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 2011年11月, 査読有り, 招待有り

  
• Discriminative Graph Embedding for Label Propagation

  Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, 2011年09月, 査読有り

  
• 化学とグラフアルゴリズム

  瀧川 一学; 馬見塚 拓

  化学と教育, 2011年09月, 査読有り, 招待有り

  
• Genome-Wide Integration on Transcription Factors, Histone Acetylation and Gene Expression Reveals Genes Co-Regulated by Histone Modification Patterns

  Yayoi Natsume-Kitatani; Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  PLOS ONE, 2011年07月, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• ROS-DET: robust detector of switching mechanisms in gene expression

  Mitsunori Kayano; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka

  NUCLEIC ACIDS RESEARCH, 2011年06月, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• Calpain Cleavage Prediction Using Multiple Kernel Learning

  David A. duVerle; Yasuko Ono; Hiroyuki Sorimachi; Hiroshi Mamitsuka

  PLOS ONE, 2011年05月, 査読有り

  
• Mining Significant Substructure Pairs for Interpreting Polypharmacology in Drug-Target Network

  Ichigaku Takigawa; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka

  PLOS ONE, 2011年02月, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• Efficiently mining delta-tolerance closed frequent subgraphs

  Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  MACHINE LEARNING, 2011年02月, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• A spectral approach to clustering numerical vectors as nodes in a network

  Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  PATTERN RECOGNITION, 2011年02月, 査読有り

  
• 代謝ネットワークからのマイニング

  馬見塚 拓

  日本プロテオーム学会大会要旨集, 2011年

  
• Kernels for Link Prediction with Latent Feature Models

  Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, PT II, 2011年, 査読有り

  
• Glycoinformatics: Data Mining-based Approaches

  Hiroshi Mamitsuka

  CHIMIA, 2011年, 招待有り

  
• Mining Patterns from Glycan Structures.

  Takigawa, I; Hashimoto, K; Shiga, M; Kanehisa, M; Mamitsuka, H

  Proceedings of the International Beilstein Symposium on Glyco-Bioinformatics, 2010年12月

  
• On network-based kernel methods for protein-protein interactions with applications in protein functions prediction

  Limin Li; Waiki Ching; Yatming Chan; Hiroshi Mamitsuka

  JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE & COMPLEXITY, 2010年10月, 査読有り

  
• Mining metabolic pathways through gene expression

  Timothy Hancock; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2010年09月, 査読有り

  
• MetaMHC: a meta approach to predict peptides binding to MHC molecules

  Xihao Hu; Wenjian Zhou; Keiko Udaka; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu

  NUCLEIC ACIDS RESEARCH, 2010年07月, 査読有り

  
• On the Performance of Methods for Finding a Switching Mechanism in Gene Expression.

  Kayano, M; Takigawa, I; Shiga, M; Tsuda, K; Mamitsuka, H

  Genome Informatics (Proceedings of the Tenth Annual Workshop on Bioinformatics and Systems Biology (IBSB 2010)), 2010年07月, 査読有り

  
• Boosted Optimization for Network Classification.

  Hancock, T; Mamitsuka, H

  JMLR Workshop and Conference Proceedings (Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2010)), 2010年05月, 査読有り

  
• A markov classification model for metabolic pathways

  Timothy Hancock; Hiroshi Mamitsuka

  ALGORITHMS FOR MOLECULAR BIOLOGY, 2010年01月, 査読有り

  
• TAP Hunter: A SVM-based system for predicting TAP ligands using local description of amino acid sequence

  Tze Hau Lam; Hiroshi Mamitsuka; Ee Chee Ren; Joo Chuan Tong

  Immunome Research, 2010年, 査読有り

  
• Algorithms for finding a minimum repetition representation of a string

  Atsuyoshi Nakamura; Tomoya Saito; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Mineichi Kudo

  Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2010年, 査読有り

  
• Variational Bayes learning over multiple graphs

  Motoki Shiga; Hiroshi Mamitsuka

  Proceedings of the 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2010, 2010年, 査読有り

  
• HAMSTER: Visualizing microarray experiments as a set of minimum spanning trees

  Raymond Wan; Larisa Kiseleva; Hajime Harada; Hiroshi Mamitsuka; Paul Horton

  Source Code for Biology and Medicine, 2009年11月20日, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• Efficiently finding genome-wide three-way gene interactions from transcript- and genotype-data

  Mitsunori Kayano; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2009年11月, 査読有り

  
• Field independent probabilistic model for clustering multi-field documents

  Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Jia Zeng; Hiroshi Mamitsuka

  INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2009年09月, 査読有り

  
• Enhancing MEDLINE document clustering by incorporating MeSH semantic similarity

  Shanfeng Zhu; Jia Zeng; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2009年08月, 査読有り

  
• Annotating Gene Functions with Integrative Spectral Clustering on Microarray Expressions and Sequences.

  Li, L; Shiga, M; Ching, W.-K; Mamitsuka, H

  Genome Informatics (Proceedings of the Ninth Annual Workshop on Bioinformatics and Systems Biology (IBSB 2009)), 2009年07月

  
• CaMPDB: a Resource for Calpain and Modulatory Proteolysis.

  duVerle, D. A; Takigawa, I; Ono, Y; Sorimachi, H; Mamitsuka, H

  Genome Informatics (Proceedings of the Ninth Annual Workshop on Bioinformatics and Systems Biology (IBSB 2009)), 2009年07月

  
• Active Pathway Identification and Classification with Probabilistic Ensembles.

  Hancock, T; Mamitsuka, H

  Genome Informatics (Proceedings of the Ninth Annual Workshop on Bioinformatics and Systems Biology (IBSB 2009)), 2009年07月

  
• Efficient Probabilistic Latent Semantic Analysis through Parallelization

  Raymond Wan; Vo Ngoc Anh; Hiroshi Mamitsuka

  INFORMATION RETRIEVAL TECHNOLOGY, PROCEEDINGS, 2009年, 査読有り

  
• A Markov Classification Model for Metabolic Pathways

  Timothy Hancock; Hiroshi Mamitsuka

  ALGORITHMS IN BIOINFORMATICS, PROCEEDINGS, 2009年, 査読有り

  
• Discovering network motifs in protein interaction networks

  Raymond Wan; Hiroshi Mamitsuka

  Biological Data Mining in Protein Interaction Networks, 2009年, 査読有り

  
• A Study of Network-based Kernel Methods on Protein-Protein Interaction for Protein Functions Prediction

  Wai-Ki Ching; Limin Li; Yat-Ming Chan; Hiroshi Mamitsuka

  OPTIMIZATION AND SYSTEMS BIOLOGY, 2009年, 査読有り

  
• Mining significant tree patterns in carbohydrate sugar chains

  Kosuke Hashimoto; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Minoru Kanehisa; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2008年08月, 査読有り

  
• A FRAMEWORK FOR DETERMINING OUTLYING MICROARRAY EXPERIMENTS

  WAN RAYMOND; WHEELOCK ÅSA M.; MAMITSUKA HIROSHI

  Genome Informatics, 2008年06月

  
• SEMI-SUPERVISED GRAPH PARTITIONING WITH DECISION TREES

  HANCOCK TIMOTHY; MAMITSUKA HIROSHI

  Genome Informatics, 2008年06月

  
• 多様なゲノムデータの統合的クラスタリング解析(理論/実験技術)

  志賀 元紀; 瀧川 一学; 馬見塚 拓

  生物物理, 2008年05月, 査読有り, 招待有り

  
• PURE:PubMed文献検索支援システム

  馬見塚 拓; 米屋 隆

  実験医学, 2008年05月, 招待有り

  
• A new efficient probabilistic model for mining labeled ordered trees applied to glycobiology

  Kosuke Hashimoto; Kiyoko Flora Aoki-Kinoshita; Nobuhisa Ueda; Minoru Kanehisa; Hiroshi Mamitsuka

  ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2008年03月01日, 査読有り

  
• Informatic innovations in glycobiology: relevance to drug discovery

  Hiroshi Mamitsuka

  DRUG DISCOVERY TODAY, 2008年02月, 査読有り

  
• Probabilistic path ranking based on adjacent pairwise coexpression for metabolic transcripts analysis

  Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2008年01月, 査読有り

  
• Identification of endocrine disruptor biodegradation by integration of structure-activity relationship with pathway analysis

  Tadashi Kadowaki; Craig E. Wheelock; Tetsuya Adachi; Taku Kudo; Shinobu Okamoto; Nobuya Tanaka; Koichiro Tonomura; Gozoh Tsujimoto; Hiroshi Mamitsuka; Susumu Goto; Minoru Kanehisa

  ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY, 2007年12月, 査読有り

  
• Active ensemble learning: Application to data mining and bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka; Naoki Abe

  Systems and Computers in Japan, 2007年10月, 査読有り

  
• Annotating gene function by combining expression data with a modular gene network

  Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2007年07月, 査読有り

  
• A hidden Markov model-based approach for identifying timing differences in gene expression under different experimental factors

  Takashi Yoneya; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2007年04月, 査読有り

  
• Predicting implicit associated cancer genes from OMIM and MEDLINE by a new probabilistic model.

  Shanfeng Zhu; Yasushi Okuno; Gozoh Tsujimoto; Hiroshi Mamitsuka

  BMC Systems Biology, 2007年, 査読有り

  
• A probabilistic model for clustering text documents with multiple fields

  Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Shuqin Zhang; Hiroshi Mamitsuka

  ADVANCES IN INFORMATION RETRIEVAL, 2007年, 査読有り

  
• Pure: A Pubmed Article Recommendation System Based On Content-Based Filtering

  Takashi Yoneya; Hiroshi Mamitsuka

  GENOME INFORMATICS 2007, VOL 18, 2007年, 査読有り

  
• A Spectral Clustering Approach to Optimally Combining Numerical Vectors with a Modular Network

  Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  KDD-2007 PROCEEDINGS OF THE THIRTEENTH ACM SIGKDD INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, 2007年, 査読有り

  
• Selecting features in microarray classification using ROC curves

  Hiroshi Mamitsuka

  PATTERN RECOGNITION, 2006年12月, 査読有り

  
• A New Efficient Probabilistic Model for Mining Labeled Ordered Trees.

  Hashimoto, K; Aoki-Kinoshita, K. F; Ueda, N; Kanehisa, M; Mamitsuka, H

  Proceedings of the Twelfth ACM SIGKDD International Conference On Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2006), 2006年08月, 査読有り

  
• Improving MHC binding peptide prediction by incorporating binding data of auxiliary MHC molecules

  Shanfeng Zhu; Keiko Udaka; John Sidney; Alessandro Sette; Kiyoko F. Aoki-Kinoshita; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2006年07月, 査読有り

  
• ProfilePSTMM: capturing tree-structure motifs in carbohydrate sugar chains

  Kiyoko F. Aoki-Kinoshita; Nobuhisa Ueda; Hiroshi Mamitsuka; Minoru Kanehisa

  BIOINFORMATICS, 2006年07月, 査読有り

  
• Query-learning-based iterative feature-subset selection for learning from high-dimensional data sets

  H Mamitsuka

  KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, 2006年01月, 査読有り

  
• Combining Vector-Space and Word-Based Aspect Models for Passage Retrieval.

  Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Vo Ngoc Anh

  Proceedings of the Fifteenth Text REtrieval Conference, TREC 2006, Gaithersburg, Maryland, USA, November 14-17, 2006, 2006年, 査読有り

  
• Applying Gaussian distribution-dependent criteria to decision trees for high-dimensional microarray data

  Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka

  DATA MINING AND BIOINFORMATICS, 2006年, 査読有り

  
• Application of a New Probabilistic Model for Mining Implicit Associated Cancer Genes from OMIM and Medline.

  Zhu, S; Okuno, Y; Tsujimoto, G; Mamitsuka, H

  Cancer Informatics, 2006年, 査読有り

  
• A probabilistic model for mining implicit 'chemical compound-gene' relations from literature

  SF Zhu; Y Okuno; G Tsujimoto; H Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2005年09月, 査読有り

  
• Finding the biologically optimal alignment of multiple sequences

  H Mamitsuka

  ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, 2005年09月, 査読有り

  
• Computational intelligence in solving bioinformatics problems

  KJ Cios; H Mamitsuka; T Nagashima; R Tadeusiewicz

  ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, 2005年09月

  
• A probabilistic model for mining labeled ordered trees: Capturing patterns in carbohydrate sugar chains

  N Ueda; KF Aoki-Kinoshita; A Yamaguchi; T Akutsu; H Mamitsuka

  IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2005年08月, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• Mining new protein-protein interactions

  H Mamitsuka

  IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY MAGAZINE, 2005年05月, 査読有り

  
• A score matrix to reveal the hidden links in glycans

  KF Aoki; H Mamitsuka; T Akutsu; M Kanehisa

  BIOINFORMATICS, 2005年04月, 査読有り

  
• Essential latent knowledge for protein-protein interactions: Analysis by an unsupervised learning approach

  H Mamitsuka

  IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, 2005年04月, 査読有り

  
• Efficient Unsupervised Mining from Noisy Co-occurrence Data

  Mamitsuka, H

  New Mathematics and Natural Computation, 2005年03月, 査読有り

  
• Cleaning microarray exprossion data using Markov random fields based on profile similarity

  Raymond Wan; Hiroshi Mamitsuka; Kiyoko F. Aoki

  Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, 2005年, 査読有り

  
• Comprehensive analysis and prediction of synthetic lethality using subcellular locations.

  Takuji Yamada; Shuichi Kawashima; Hiroshi Mamitsuka; Susumu Goto; Minoru Kanehisa

  Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, 2005年, 査読有り

  
• The evolutionary repertoires of the eukaryotic-type ABC transporters in terms of the phylogeny of ATP-binding domains in eukaryotes and prokaryotes

  Y Igarashi; KF Aoki; H Mamitsuka; K Kuma; M Kanehisa

  MOLECULAR BIOLOGY AND EVOLUTION, 2004年11月, 査読有り

  
• Finding the maximum common subgraph of a partial k-tree and a graph with a polynomially bounded number of spanning trees

  A Yamaguchi; KF Aoki; H Mamitsuka

  INFORMATION PROCESSING LETTERS, 2004年10月, 査読有り

  
• Application of a new probabilistic model for recognizing complex patterns in glycans

  Kiyoko F. Aoki; Nobuhisa Ueda; Atsuko Yamaguchi; Minoru Kanehisa; Tatsuya Akutsu; Hiroshi Mamitsuka

  BIOINFORMATICS, 2004年08月, 査読有り

  
• KCaM (KEGG Carbohydrate Matcher): a software tool for analyzing the structures of carbohydrate sugar chains

  KF Aoki; A Yamaguchi; N Ueda; T Akutsu; H Mamitsuka; S Goto; M Kanehisa

  NUCLEIC ACIDS RESEARCH, 2004年07月, 査読有り

  
• Managing and analyzing carbohydrate data

  KF Aoki; N Ueda; A Yamaguchi; T Akutsu; M Kanehisa; H Mamitsuka

  SIGMOD RECORD, 2004年06月, 査読有り

  
• A hierarchical mixture of markov models for finding biologically active metabolic paths using gene expression and protein classes

  Hiroshi Mamitsuka; Yasushi Okuno

  Proceedings - 2004 IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference, CSB 2004, 2004年, 査読有り

  
• A general probabilistic framework for mining labeled ordered trees

  N Ueda; KF Aoki; H Mamitsuka

  PROCEEDINGS OF THE FOURTH SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 2004年, 査読有り

  
• Mining Biologically Active Patterns in Metabolic Pathways using Microarray Expression Profiles

  Mamitsuka, H; Okuno, Y; Yamaguchi, A

  ACM SIGKDD Explorations, 2003年12月, 査読有り

  
• Efficient Tree Matching Methods for Accurate Carbohydrate Database Queries.

  Aoki, K. F; Yamaguchi, A; Okuno, Y; Akutsu, T; Ueda, N; Kanehisa, M; Mamitsuka, H

  Genome Informatics (Proceedings of the Fourteenth International Conference on Genome Informatics), 2003年12月, 査読有り

  
• Hierarchical latent knowledge analysis for co-occurrence data

  MAMITSUKA H.

  Proc. 20th Int. Conf. Machine Learning (ICML 2003), 2003, 2003年08月, 査読有り

  
• Prediction of MHC Class I Binding Peptides Using an Ensemble Learning Approach

  Majeux Nicolas; Udaka Keiko; Mamitsuka Hiroshi

  Genome Informatics, 2003年

  
• Statistical Significance of Tree Similarity Scores

  Aoki Kiyoko F.; Yamaguchi Atsuko; Okuno Yasushi; Akutsu Tatsuya; Ueda Nobuhisa; Kanehisa Minoru; Mamitsuka Hiroshi

  Genome Informatics, 2003年

  
• Selective sampling with a hierarchical latent variable model

  H Mamitsuka

  ADVANCES IN INTELLIGENT DATA ANALYSIS V, 2003年, 査読有り

  
• Detecting experimental noises in protein-protein interactions with iterative sampling and model-based clustering

  H Mamitsuka

  THIRD IEEE SYMPOSIUM ON BIOINFORMATICS AND BIOENGINEERING - BIBE 2003, PROCEEDINGS, 2003年, 査読有り

  
• Efficient unsupervised mining from noisy data sets: application to clustering co-occurrence data

  H Mamitsuka

  PROCEEDINGS OF THE THIRD SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 2003年, 査読有り

  
• Finding the maximum common subgraph of a partial k-tree and a graph with a polynomially bounded number of spanning trees

  A Yamaguchi; H Mamitsuka

  ALGORITHMS AND COMPUTATION, PROCEEDINGS, 2003年, 査読有り

  
• Empirical evaluation of ensemble feature subset selection methods for learning from a high-dimensional database in drug design

  H Mamitsuka

  THIRD IEEE SYMPOSIUM ON BIOINFORMATICS AND BIOENGINEERING - BIBE 2003, PROCEEDINGS, 2003年, 査読有り

  
• Efficient mining from heterogeneous data sets for predicting protein-protein interactions

  H Mamitsuka

  14TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON DATABASE AND EXPERT SYSTEMS APPLICATIONS, PROCEEDINGS, 2003年, 査読有り

  
• Empirical evaluation of a dynamic experiment design method for prediction of MHC class I-binding peptides

  K Udaka; H Mamitsuka; Y Nakaseko; N Abe

  JOURNAL OF IMMUNOLOGY, 2002年11月, 査読有り

  
• Iteratively Selecting Feature Subsets for Mining from High-Dimensional Databases.

  Mamitsuka, H

  Lecture Notes in Computer Science (Proceedings of the Sixth European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD 2002)), 2002年08月, 査読有り

  
• 集団質問学習 - データマイニング・バイオインフォマティクスへの展開 - (招待論文)

  馬見塚 拓; 安倍 直樹

  電子情報通信学会和文論文誌, 2002年05月, 査読有り, 招待有り

  
• Prediction of MHC class I binding peptides by a query learning algorithm based on hidden Markov models

  K Udaka; H Mamitsuka; Y Nakaseko; N Abe

  JOURNAL OF BIOLOGICAL PHYSICS, 2002年, 査読有り

  
• Efficient mining from large databases with query learning

  MAMITSUKA H.

  Proc. 16th International Conference on Machine Learning(ICML2000), 2000年06月, 査読有り

  
• Predicting peptides that bind to MHC molecules using supervised learning of hidden Markov models

  H Mamitsuka

  PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND GENETICS, 1998年12月, 査読有り

  
• Query learning strategies using boosting and bagging

  ABE N; Mamitsuka, H

  Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning, 1998年07月, 査読有り

  
• Empirical comparison of competing query learning methods

  N Abe; H Mamitsuka; A Nakamura

  DISCOVERY SCIENCE, 1998年, 査読有り

  
• Predicting protein secondary structure using stochastic tree grammars

  N Abe; H Mamitsuka

  MACHINE LEARNING, 1997年11月, 査読有り

  
• Supervised Learning of Hidden Markov Models for Sequence Discrimination.

  Mamitsuka, H

  Proceeds of the First International Conference on Computational Molecular Biology (RECOMB 97), 1997年01月, 査読有り

  
• A learning method of hidden Markov models for sequence discrimination

  Hiroshi Mamitsuka

  Journal of Computational Biology, 1996年, 査読有り

  
• REPRESENTING INTER-RESIDUE DEPENDENCIES IN PROTEIN SEQUENCES WITH PROBABILISTIC NETWORKS

  H MAMITSUKA

  COMPUTER APPLICATIONS IN THE BIOSCIENCES, 1995年08月, 査読有り

  
• ALPHA-HELIX REGION PREDICTION WITH STOCHASTIC RULE LEARNING

  H MAMITSUKA; K YAMANISHI

  COMPUTER APPLICATIONS IN THE BIOSCIENCES, 1995年08月, 査読有り

  
• α-helix region prediction with stochastic rule learning

  Hiroshi Mamitsuka; Kenji Yamanishi

  Bioinformatics, 1995年08月, 査読有り

  
• Representing inter-residue dependencies in protein sequences with probabilistic networks

  Hiroshi Mamitsuka

  Bioinformatics, 1995年08月, 査読有り

  
• Learning Hidden Markov Models Using Back-Propagation through Time

  馬見塚 拓

  Genome Informatics, 1995年

  
• Predicting Location and Structure of Beta-Sheet Regions Using Stochastic Tree Grammars.

  Mamitsuka, H; Abe, N

  Proceedings of the Second International Conferenceon Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB 94), 1994年08月, 査読有り

  
• A New Method for Predicting Protein Secondary Structures Based on Stochastic Tree Grammars.

  Abe, N; Mamitsuka, H

  Proceedings of the Eleventh International Conference on Machine Learning (ML 94), 1994年07月, 査読有り

  
• A New Method for Predicting Long-range Interactions between Amino Acid Residues Based-on Homological Correlations

  馬見塚 拓

  Genome Informatics, 1994年

  
• Prediction of Beta-Sheet Structures Using Stochastic Tree Grammars

  馬見塚 拓; 安倍 直樹

  Genome Informatics, 1994年

  
• Protein Alpha-Helix Region Prediction Based on Stochastic Rule Learning.

  Mamitsuka, H; Yamanishi, K

  Proceedings of the Twenty-sixth Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 26), 1993年01月, 査読有り

  
• Representing Inter-residue Dependencies in Protein Sequences with Probabilistic Networks

  馬見塚 拓

  Genome Informatics, 1993年

  
• Protein Secondary Structure Prediction Based on Stochastic Rule Learning.

  Mamitsuka, H; Yamanishi, K

  Lecture Notes in Computer Science (Proceedings of the Third Annual Workshop on Algorithmic Learning Theory (ALT 92)), 1992年10月, 査読有り

  
• Protein α-Helix Region Prediction Using Stochastic-Rule Learning

  馬見塚 拓; 山西 健司

  Genome Informatics, 1992年

  

MISC

• カルパインの基質切断部位の予測

  大内史子; 小山傑; 小山傑; 小野弥子; 秦勝志; 尾嶋孝一; 尾嶋孝一; 進藤真由美; DE VERLE David; DE VERLE David; 土井奈穂子; 瀧川一学; 瀧川一学; 馬見塚拓; 反町洋之

  日本病態プロテアーゼ学会学術集会プログラム抄録集, 2016年

  
• 複数多様体の同時推定に基づく特徴クラスタリング (情報論的学習理論と機械学習 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))

  烏山 昌幸; 馬見塚 拓

  電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年11月26日

  
• 局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合 (情報論的学習理論と機械学習)

  烏山 昌幸; 馬見塚 拓

  電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年03月04日

  
• カルパインの特性を規定する基質特異性の定量的構造-活性相関解析

  大内史子; 小山傑; 小山傑; 進藤真由美; 馬見塚拓; 瀧川一学; 尾嶋孝一; 秦勝志; 小野弥子; 反町洋之

  日本農芸化学会大会講演要旨集(Web), 2017年

  
• ラベル伝播アルゴリズムにおける複数グラフのスパース結合法

  鳥山 昌幸; 馬見塚 拓

  電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning, 2012年10月31日

  
• Finding Approximate Frequent Patterns from DNA Sequences

  NAKAMURA Atsuyoshi; TAKIGAWA Ichigaku; TOSAKA Hisashi; KUDO Mineichi; MAMITSUKA Hiroshi

  人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2012年01月26日

  
• Enumerating Biclusters on Gene Expression Data by Mining Frequent Itemsets

  TAKAHASHI Keiichiro; TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi

  情報計算化学生物学会大会予稿集, 2011年11月08日

  
• ロバスト相関係数差とP-値による交互作用遺伝子対の効率的検出手法

  茅野光範; 茅野光範; 瀧川一学; 瀧川一学; 志賀元紀; 志賀元紀; 津田宏治; 津田宏治; 馬見塚拓; 馬見塚拓

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2010年

  
• Parametric summarization of frequent subgraphs for characterizing structural features of bioactive compounds

  TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi

  Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2010年

  
• Finding three-way gene interactions from transcript and genotype data

  KAYANO Mitsunori; TAKIGAWA Ichigaku; SHIGA Motoki; TSUDA Koji; MAMITSUKA Hiroshi

  Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2010年

  
• iTRAQを用いた多重ペプチド鎖切断分析によるカルパイン基質配列特異性の解析

  小山傑; 小山傑; 秦勝志; 小野弥子; 上野美香; 瀧川一学; 馬見塚拓; 阿部啓子; 反町洋之; 反町洋之

  日本農芸化学会大会講演要旨集, 2009年

  
• iTRAQを用いた多重ペプチド鎖切断分析によるカルパイン基質配列特異性の解析

  小山傑; 小山傑; 秦勝志; 小野弥子; 尾嶋孝一; 尾嶋孝一; 林智佳子; 林智佳子; 北村ふじ子; 土井菜穂子; 土井菜穂子; 瀧川一学; 松島由典; 阿部啓子; 馬見塚拓; 反町洋之; 反町洋之

  日本蛋白質科学会年会プログラム・要旨集, 2008年

  
• 酵素遺伝子の発現情報に基づく効率的な代謝経路ランキング

  瀧川一学; 馬見塚拓

  統計関連学会連合大会講演報告集, 2008年

  
• Developing a Substrate Predictor with Sequence information

  MATSUSHIMA Yoshifumi; TAKIGAWA Ichigaku; ONO Yasuko; SORIMACHI Hiroyuki; MAMITSUKA Hiroshi

  Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008年

  
• Association of SNPs with Multiple Genes Using a Nonlinear Regression Model

  KAYANO Mitsunori; TAKIGAWA Ichigaku; SHIGA Motoki; TSUDA Koji; MAMITSUKA Hiroshi

  Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008年

  
• Efficiently finding significant substructural patterns conserved in glycans

  TAKIGAWA Ichigaku; HASHIMOTO Kosuke; SHIGA Motoki; KANEHISA Minoru; MAMITSUKA Hiroshi

  Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008年

  
• 発現プロファイルに基づく代謝経路の遺伝子系列ランキング

  瀧川一学; 馬見塚拓

  情報処理学会研究報告, 2006年02月09日

  
• A profile HMM for tree structures to locate glycan structure profiles

  KF Aoki-Kinoshita; N Ueda; H Mamitsuka; S Goto; M Kanehisa

  GLYCOBIOLOGY, 2005年11月

  
• 糖鎖の木構造からプロファイルを検出する確率木モデルの応用

  木下聖子; 上田 展久; 馬見塚拓; 五斗 進; 金久 實

  情報処理学会研究報告バイオ情報学（研究報告バイオ情報学（BIO））, 2005年10月07日

  
• 確率モデルに基づくテキスト共起データからのマイニング

  Shanfeng Zhu; 奥野 恭史; 辻本 豪三; 馬見塚拓

  情報処理学会研究報告バイオ情報学（研究報告バイオ情報学（BIO））, 2005年10月07日

  
• プロファイル確率兄弟依存木マルコフモデルを用いた糖鎖モチーフの効率的な検出

  木下聖子; 上田展久; 馬見塚拓; 金久実

  日本糖質学会年会要旨集, 2005年

  
• Glycan tree alignment and substitution matrix for finding relationships between glycan linkages

  KF Aoki; M Kanehisa; H Mamitsuka

  GLYCOBIOLOGY, 2004年11月

  
• ブール変数実数多項式による嗜好関数の学習

  中村 篤祥; 馬見塚 拓; 鳥羽 弘康; 安倍 直樹

  全国大会講演論文集, 1996年03月06日

  
• 確率的木文法学習を用いたタンパク質二次構造予測

  馬見塚 拓; 安倍 直樹

  全国大会講演論文集, 1993年09月27日

  

講演・口頭発表等

• Hypergraph for predicting adverse drug reaction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2024年07月15日, Thomas J. Watson Research Center, IBM

  
• Omics-data machine learning for precise drug response prediction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2024年06月27日, Hokkaido University

  
• Omics-data machine learning for precise drug response prediction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2024年02月13日, Humboldt University Berlin

  
• Omics-data machine learning for precise drug response prediction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2024年02月12日, Robert Koch Institute

  
• Omics-data machine learning for precise drug response prediction

  Hiroshi Mamitsuka

  Computer Science Colloquium, 2024年01月25日, City University of Hong Kong

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reaction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2024年01月17日, University of Tokyo

  
• Computational Metabolite Identification from Mass Spectra

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2023年11月27日, University of Malaya

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reaction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2023年11月15日, Universiti Sains Malaysia

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reaction

  SFD (Structure, Funcation and Dynamics) Conference, 2023年09月28日

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reaction

  Hiroshi Mamitsuka

  Computer Science Colloquium, 2023年05月24日, City University of Hong Kong

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2023年03月24日, University of Malaya

  
• Churn analysis - Machine learning approach -

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2023年03月21日, University of Malaya

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Forest Workshop, 2023年02月27日

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reaction

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2023年02月17日, Hokkaido University

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2022年10月19日, Humboldt University Berlin

  
• Hypergraph for predicting adverse drug reactions

  Hiroshi Mamitsuka

  21st International Conference on Systems Biology (ICSB 2022), 2022年10月12日, 招待有り

  
• Exploring phenotype patterns of breast cancer within somatic mutations

  Hiroshi Mamitsuka

  2nd International Congress of Asian Oncology Society (AOS 2022), 2022年06月16日, 招待有り

  
• Progress and results of AI-CropPro project

  Hiroshi Mamitsuka

  Final Seminar of Novel Applications of Artificial Intelligence in Physical Sciences and Engineering Research (AIPSE) (AIPSE Closing Seminar), 2022年03月30日, Academy of Finland, 招待有り

  
• Label Propagation over Multiple Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  1st International Conference on Computational Science and Data Analytics (COMDATA 2021), 2021年11月24日, 招待有り

  
• バイオインフォマティクスのためのグラフによるデータ統合型機械学習

  馬見塚 拓

  第10回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2021)、ワークショップ：人工知能と生命誌に基づく生命医科学のためのバイオインフォマティクス, 2021年09月28日, 日本バイオインフォマティクス学会(JSBi)

  
• Machine learning for predicting drug-target interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  15th World Congress of Societies of Biological Psychiatry, S-05 | Big biological data, data integration and learning algorithms in deciphering major depression and its treatments, 2021年06月28日, World Federation of Societies of Biological Psychiatry, 招待有り

  
• Graph-based Machine Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2021年04月15日, Hokkaido University

  
• Fast and Robust Multi-view Multi-task Learning through Group Sparsity

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2020年02月13日, IBM T. J. Watson Research Center

  
• Computational Metabolic Identification from Mass Spectra -- Machine Learning Approach --

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2020年01月23日, Humboldt University Berlin

  
• Graph-based Machine Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年12月03日, University of Malaya

  
• Machine Learning Techniques and Applications: Past, Present and Future

  Hiroshi Mamitsuka

  DSx Conference 2019, 2019年11月26日, Perdana University, 招待有り

  
• Graph-smooth, Data-integrative Machine Learning for Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年08月20日, Shenzhen University

  
• Graph-smooth, Data-integrative Machine Learning for Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年06月28日, Perdana University, 招待有り

  
• Similarity-based Machine Learning Approaches for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年06月26日, University of Malaya, 招待有り

  
• Graph-regularized, Data-integrative Machine Learning for Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年06月21日, Shanghai Institutes for Biological Sciences, Chinese Academy of Sciences, 招待有り

  
• Graph-based Machine Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年06月20日, Fudan University, 招待有り

  
• Graph-based Machine Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  Workshop on Bioinformatics and Data Analysis, 2019年06月14日, Xi'an Jiao Tong University, 招待有り

  
• Graph-based Machine Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2019年05月10日, Kyushu Institute of Technology

  
• Machine Learning for Biological Sciences

  馬見塚 拓

  セミナー, 2018年11月30日, 国立国際医療研究センター研究所, 招待有り

  
• 機械学習による生物科学応用

  馬見塚 拓

  第1245回生物科学セミナー, 2018年11月28日, 東京大学理学部生物科学科, 招待有り

  
• Graph-regularized, Data-integrative Machine Learning for Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2018年11月17日, Ho Chi Minh City National University of Science, 招待有り

  
• Graph-based Machine Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  5th SHTP Annual International Conference 2018, 2018年11月16日, 招待有り

  
• Database, prediction and beyond

  馬見塚 拓

  反町洋之博士 追悼記念シンポジウム~Three Decades of Calpain~, 2018年07月30日, 招待有り

  
• Data Integrative Machine Learning for Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  Second Belgrade BioInformatics Conference (BelBi 2018), 2018年06月21日, 招待有り

  
• Label Propagation over Multiple Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2018年03月22日, ThuyLoi University, 招待有り

  
• Applying "Learning to Rank" to Large-scale MeSH Indexing

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2018年03月20日, Hanoi University of Science and Technology, 招待有り

  
• Similarly-based Machine Learning Approaches for Predicting Drug-target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Sixth International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (IUKM 2018), 2018年03月16日, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Internal Seminar, 2017年04月20日, Keio University

  
• Learning to Rank: Applications to Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, Machine Learning Coffee Series, 2017年03月27日, University of Helsinki and Aalto University, 招待有り

  
• 機械学習・データマイニング技術／応用の過去・現在 そして未来

  馬見塚 拓

  人工知能学会 第102回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 2016年12月12日, 人工知能学会, 招待有り

  
• Machine Learning Applications:Past, Present and Future

  Hiroshi Mamitsuka

  Fifth International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modeling and Decision Making (IUKM 2016), 2016年11月30日, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2016年11月29日, University of Engineering and Technology, National University of Vietnam in Hanoi

  
• Label Propagation over Multiple Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2016年11月28日, Hanoi University of Science and Technology

  
• Recent Development in Bioinformatics

  馬見塚 拓

  セミナー, 2016年07月27日, 協和発酵キリン株式会社 探索研究所, 招待有り

  
• Machine Learning for Predicting Cleavability of Calpain Proteolysis

  Hiroshi Mamitsuka

  'The Biology of Calpain in Health and Disease', FASEB Science Research Conference, 2016年07月17日, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2015年12月03日, Humboldt-Universitat zu Berlin, 招待有り

  
• Greetings from Kyoto

  Hiroshi Mamitsuka

  Caroline von-Humboldt Professorship Award Ceremony, 2015年12月01日, Humboldt-Universitat zu Berlin, 招待有り

  
• Panel session

  Hiroshi Mamitsuka

  CIM Workshop on Machine Learning, 2015年10月09日, Uppsala University, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  CIM Workshop on Machine Learning, 2015年10月08日, Uppsala University, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2015年01月21日, National Tsing Hua University, 招待有り

  
• Mining from Biological Networks: Preserving Network Localities

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2014年10月24日, Fudan University, 招待有り

  
• Mining from Biological Networks: Preserving Network Localities

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2014年09月30日, Lille 1 University, 招待有り

  
• Data-integrative Approach for Genomics

  Hiroshi Mamitsuka

  Sweden-Kyoto Symposium 2014, 2014年09月12日, Kyoto University, 招待有り

  
• Mining from Biological Networks: Preserving Network Localities

  Hiroshi Mamitsuka

  2014 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 2014年05月22日, Computational Intelligence Society, IEEE, 招待有り

  
• Roundtable: Future Directions in Computational Intelligence in Bioinformatics Research

  Hiroshi Mamitsuka

  2014 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 2014年05月21日, Computational Intelligence Society, IEEE, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  euSYSBIO ? Master・Efs Degree Programme in Computational and Systems Biology, 2014年04月28日, Erasmus Mundus, 招待有り

  
• Mining Patterns from Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  euSYSBIO ? Master・Efs Degree Programme in Computational and Systems Biology, 2014年04月25日, Erasmus Mundus, 招待有り

  
• Mining Patterns from Sequences: Hidden Markov Models and Learning

  Hiroshi Mamitsuka

  euSYSBIO ? Master・Efs Degree Programme in Computational and Systems Biology, 2014年04月24日, Erasmus Mundus, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, Lille 1 University, 2014年03月26日, Centre Europ?en pour les Math?matiques, la Physique et leurs interactions (CEMPI), 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Trends in Machine Learning (TML) 2014, 2014年03月18日, Kyoto University, 招待有り

  
• Collaborative Matrix Factorization for Predicting Drug-Target Interactions

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2014年02月03日, Aalto University, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2013年12月20日, National University of Singapore, 招待有り

  
• Label Propagation over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2013年12月19日, Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR, Singapore, 招待有り

  
• Efficiently Detecting Switching Mechanisms in Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  24th International Conference on Genome Informatics (GIW 2013), 2013年12月17日, 招待有り

  
• Introduction of Institute for Chemical Research, Kyoto University

  Hiroshi Mamitsuka

  The HUPO Initiative Assembly in Kyoto, 2013年09月19日, HUPO, 招待有り

  
• Mining Significant Substructure Pairs from Drug-Target Network

  馬見塚 拓

  日本バイオインフォマティクス学会 第17回創薬インフォマティクス研究会, 2013年09月11日, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Kyoto University - Koc University Symposium ``New Frontiers in Health Sciences & Technologies", 2013年09月07日, Kyoto University, 招待有り

  
• Opening Remark

  Hiroshi Mamitsuka

  2013 International Workshop on Machine Learning and Applications to Biology, 2013年08月05日, Hokkaido University

  
• Opening and Closing Remarks

  Hiroshi Mamitsuka

  13th Annual International Workshop on Bioinformatics and Systems Biology, 2013年07月31日

  
• Machine Learning for Bioinformatics

  Hiroshi Mamitsuka

  FASEB Science and Research Conference, ``The Biology of Calpains in Health and Disease'', 2013年07月22日, Federation of American Societies for Experimental Biology (FASEB), 招待有り

  
• Label Propagation over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2013年03月08日, Mitsubishi Electric Research Laboratories, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  馬見塚 拓

  日本バイオインフォマティクス学会 九州地域部会 セミナー, 2013年02月08日, 九州大学生体防御医学研究所セミナー, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  馬見塚 拓

  第1回JHUPOサテライトシンポジウム, 2013年01月18日, 招待有り

  
• Label Propagation over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2012年12月17日, Noah's Ark Lab, Huawei, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Kyoto University - Durham University Joint International Symposium, 2012年11月28日, 招待有り

  
• 遺伝子発現データ解析 —スイッチング機構の発見とパスウェイマイニング—

  馬見塚 拓

  第15回新潟プロテオミクスフォーラム, 2012年11月20日, 新潟, 招待有り

  
• Label Propagation over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2012年10月08日, IBM T. J. Watson Research Center, 招待有り

  
• Mining Subgraph-Subsequence Pairs from Drug-Target Network

  Hiroshi Mamitsuka

  2012 Workshop on Pharmaco-Informatics for Drug Discovery, in Conjunction with 2012 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2012), 2012年10月04日, Computer Society, IEEE, 招待有り

  
• Opening Remark

  Hiroshi Mamitsuka

  2012 Sapporo Workshop on Machine Learning and Application to Biology (MLAB), 2012年08月06日, Hokkaido University, 招待有り

  
• Machine Learning for Systems Biology

  Hiroshi Mamitsuka

  Faculty Lab Presentation, International Workshop of Bioinformatics and Systems Biology 2012, 2012年07月26日, Boston University, 招待有り

  
• Efficiently Detecting Switching Mechanisms in Gene Expression

  馬見塚 拓

  セミナー, 2012年02月02日, 協和発酵キリン株式会社 探索研究所, 招待有り

  
• 薬剤−ターゲットネットワークからの部分構造パタン検出と解析

  馬見塚 拓

  高知大学大学院医学専攻DCセミナー(大学院公開セミナー), 2012年01月30日, 高知大学医学部, 招待有り

  
• Clustering over Graphs: Probabilistic Model based Approach

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar in Information Systems and Applications, 2011年11月23日, National Tsing Hua University, 招待有り

  
• Label Propagation over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, National Tsing Hua University, 2011年11月22日, National Tsing Hua University

  
• Efficient Label Propagation over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年11月14日, Fudan University

  
• Data Mining-based Approach for Drug-Target Prediction

  Hiroshi Mamitsuka

  Invited Tutorial, 2011 International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), Tutorials, 2011年11月13日, 招待有り

  
• 生命科学上の非構造化データからのマイニング

  馬見塚 拓

  第13回新潟プロテオミクスフォーラム, 2011年10月26日, 招待有り

  
• Opening Remark

  Hiroshi Mamitsuka

  ICR Symposium to Celebrate the Bioinformatics Center's 10 Year Anniversary and New Restructuring, 2011年08月29日, Institute for Chemical Research (ICR), Kyoto University, 招待有り

  
• Mining from Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  FICS Summer School, 2011年08月24日, Finnish Doctoral Programme in Computational Sciences (FICS), 招待有り

  
• 代謝ネットワークからのマイニング

  馬見塚 拓

  教育セミナー、日本プロテオーム学会2011年大会, 2011年07月28日, 招待有り

  
• Probabilistic Models for Labelled Ordered Trees: Applications to Glycans

  Hiroshi Mamitsuka

  Summer School 2011, 2011年07月22日, Computational Systems Biology, DFG-GRADUIERTENKOLLEG 1772 - Research Training Group

  
• Mining Significant Substructure Pairs from Drug-Target Network

  馬見塚 拓

  セミナー, 2011年06月21日, 協和発酵キリン株式会社 探索研究所, 招待有り

  
• Mining Significant Substructure Pairs from Drug-Target Network

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年05月26日, University of Strasbourg

  
• PathRanker: Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年05月24日, Institute of Genetics and Molecular and Cellular Biology (IGBMC), University of Strasbourg, 招待有り

  
• Mining Significant Substructure Pairs from Drug-Target Network

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年05月16日, Fudan University, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  The 2nd Workshop on Bioinformatics for Medical and Pharmaceutical Research, 2011年02月28日, Curie Institute, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年02月23日, Humboldt University, Computational Systems Biology, DFG-GRADUIERTENKOLLEG 1772 - Research Training Group, 招待有り

  
• Clustering over Graphs: Probabilistic Model based Approach

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年01月20日, National Cheng Kung University, 招待有り

  
• Clustering Genes by Using Expression and Gene Network Topology

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2011年01月19日, National Cheng Kung University, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年12月30日, Fudan University, 招待有り

  
• Clustering over Graphs: Probabilistic Model Based Approach

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年12月28日, Shanghai Jiao Tong University, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年12月27日, Shanghai Institutes for Biological Sciences, 招待有り

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年12月10日, Boston College, 招待有り

  
• Clustering Genes by Using Expression and Gene Network Topology

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年12月08日, Boston University, 招待有り

  
• 生命科学上の非構造化データの統合マイニング

  馬見塚 拓

  バイオインフォマティクス推進センター事業、第６回研究開発成果報告会, 2010年11月10日, 品川

  
• Mining Metabolic Pathways through Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  2010 Systems Biology and Bioinformatics Symposium (SBBS), 2010年11月05日, Taiwan Society for Bioinformatics and Systems Biology (TBSB), 招待有り

  
• ライフサイエンスデータからのマイニング

  馬見塚 拓

  第17回京都大学化学研究所 公開講演会, 2010年10月24日

  
• Probabilistic Model Learning for Clustering with Multiple Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年10月18日, Fudan University, 招待有り

  
• Probabilistic Model Learning for Clustering with Multiple Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年10月15日, SooChow University, 招待有り

  
• Clustering over Graphs

  Hiroshi Mamitsuka

  Second International Seminar on Business and Information Management (ISBIM 2010), 2010年09月13日, 招待有り

  
• ネットワークからの遺伝子クラスタリング

  馬見塚 拓

  公開シンポジウム“統合複雑系科学への招待”, 2010年08月05日, 招待有り

  
• Ranking Metabolic Paths Based on Adjacent Pairwise Coexpression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年05月13日, Fudan University, 招待有り

  
• Efficiently Detecting a Switching Mechanism in Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年03月22日, Curie Institute, 招待有り

  
• Efficiently Finding a Switching Mechanism in Gene Expression

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2010年03月16日, Fudan University, 招待有り

  
• Mining patterns from trees - Probabilistic model-based approach

  馬見塚 拓

  日本バイオインフォマティクス学会 第９回北海道地域部会セミナー, 2010年02月08日, 北海道大学, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Carbohydrate Sugar Chains

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2009年10月09日, Humboldt University, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Glycan Structures

  Hiroshi Mamitsuka

  International Beilstein Symposium on Glyco-Bioinformatics, 2009年10月05日, Beilstein Institute, 招待有り

  
• A Markov Classification Model for Metabolic Pathways

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2009年09月29日, Fudan University, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  TISE Summer School on Statistical Modeling and Machine Leraning in Computational Systems Biology, 2009年06月24日, Tampere Graduate School in Information Science and Engineering (TISE), 招待有り

  
• Probabilistic Models for Mining from Labeled Ordered Trees: Application to Glycobiology

  Hiroshi Mamitsuka

  TISE Summer School on Statistical Modeling and Machine Leraning in Computational Systems Biology, 2009年06月24日, Tampere Graduate School in Information Science and Engineering (TISE), 招待有り

  
• Learning Probabilistic Models for Time-series Data: Hidden Markov Models

  Hiroshi Mamitsuka

  TISE Summer School on Statistical Modeling and Machine Leraning in Computational Systems Biology, 2009年06月22日, Tampere Graduate School in Information Science and Engineering (TISE), 招待有り

  
• Clustering with Heterogeneous Data

  Hiroshi Mamitsuka

  IEEE International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing (CINC 2009), 2009年06月06日, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2009年05月28日, Universit? Louis Pasteur, 招待有り

  
• A Probabilistic Model-based Approach for Mining Chemical Compound-Gene Co-occurrences from Biomedical Texts

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2009年05月25日, Universit? Louis Pasteur, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  Bioinformatics Workshop, 2009年05月13日, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2009年03月24日, I2R, A*STAR, Singapore, 招待有り

  
• 発現情報に基づく効率的な代謝経路ランキング手法を適用したリグニン生合成経路解析

  馬見塚 拓

  科研費ワークショップ「生薬とバイオインフォマティクス」, 2009年01月15日, 招待有り

  
• Mining Significant Patterns from Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  IEEE International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling (KAM 2008), 2008年12月21日, Beijin Section, IEEE; HuaZhong Normal Uniersity, 招待有り

  
• Clustering Genes with Microarray Expressions and Gene Networks

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2008年10月22日, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, 招待有り

  
• 半構造化データからのマイニング

  馬見塚 拓

  葉山セミナー, 2008年10月14日, 総合研究大学院大学先導科学研究科, 招待有り

  
• Clustering Numerical Vectors with a Modularity Network

  Hiroshi Mamitsuka

  Workshop on "Relations with Computer Science", Foundations of Computational Mathematics (FoCM'08), 2008年06月22日, 招待有り

  
• ベクトル形式データとネットワークデータを統合したクラスタリング

  馬見塚 拓

  電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」「データ工学研究会」共催、2008年6月研究会, 2008年06月19日, 電子情報通信学会, 招待有り

  
• Clustering Numerical Vectors with a Modularity Network

  馬見塚 拓

  セミナー, 2008年06月17日, 奈良先端科学技術大学院大学, 招待有り

  
• Clustering Numerical Vectors with a Modularity Network

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2008年05月27日, University of Melbourne, 招待有り

  
• Data-integrative Informatics for Chemical Genomics

  Hiroshi Mamitsuka

  Systems Biology Workshops - From Molecules to Life -, 2008年05月27日, 招待有り

  
• Clustering Numerical Vectors with Modularity Networks

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2007年12月13日, Helsinki University of Technology, 招待有り

  
• Opening Address

  Hiroshi Mamitsuka

  Eighteenth International Conference on Genome Informatics, 2007年12月03日, 招待有り

  
• An Integrative Approach for Gene Annotation based on Spectral Clustering and Network Modularity

  Hiroshi Mamitsuka

  AASBi Symposium, 2007年12月02日, The Association of Asian Societies for Bioinformatics (AASBi), 招待有り

  
• Clustering Numerical Vectors with Modularity Networks

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2007年11月28日, Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR, Singapore, 招待有り

  
• Informatics Innovations in Glycogenomics

  馬見塚 拓

  21世紀COEプログラム「ゲノム科学の知的情報基盤・研究拠点形成」最終年度公 開シンポジウム：Symposium on Bioinformatics and Chemical Genomics, 2007年09月20日, 21世紀COEプログラム「ゲノム科学の知的情報基盤・研究拠点形成」, 招待有り

  
• Random Field, Network Modularity, Spectral Clustering and Beyond

  Hiroshi Mamitsuka

  International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2007), 2007年08月22日, 招待有り

  
• Clustering Numerical Vectors with a Modular Network

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2007年08月10日, University of California, Berkeley, 招待有り

  
• Closing Remark

  Hiroshi Mamitsuka

  International Symposium on Bioinformatics Education and Research, 2006年12月17日, Education and Research Organization for Genome Information Science, 招待有り

  
• A Probabilistic Model for Mining Labeled Ordered Trees and Its Application to Capturing Patterns in Carbohydrate Sugar Chains

  Hiroshi Mamitsuka

  International Workshop on Scientific Computing: Models, Algorithms and Applications, 2006年12月08日, 招待有り

  
• Learning a Probabilistic Model for Labeled Ordered Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  Second Japan-Taiwan Bilateral Symposium on Bioinformatics, 2006年11月09日, Interchange Association, 招待有り

  
• Learning Probabilistic Models for Mining Labeled Ordered Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  Third Japanese-German Frontiers of Sciences Symposium, 2006年11月03日, https://www.humboldt-foundation.de/web/5060.html, 招待有り

  
• バイオインフォマティクス先端技術の現状と展望

  馬見塚 拓

  セミナー, 2006年09月26日, 協和発酵工業 バイオフロンティア研究所, 招待有り

  
• A New Probabilistic Model for Mining Labeled Ordered Trees

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2006年08月24日, IBM T. J. Watson Research Center, 招待有り

  
• 能動学習を用いた効率的なMHC結合ペプチド予測

  馬見塚 拓

  臨床研セミナー, 2006年05月25日, 東京都臨床医学総合研究所, 招待有り

  
• Biological Sequence Analysis with a Probabilistic Model

  馬見塚 拓

  セミナー, 2006年03月28日, 千葉大学, 招待有り

  
• Probabilistic Model for Mining Labeled Ordered Trees: Capturing Patterns in Carbohydrate Sugar Chains

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2006年03月23日, National University of Singapore, 招待有り

  
• Probabilistic Model for Mining Labeled Ordered Trees: Capturing Patterns in Carbohydrate Sugar Chains

  Hiroshi Mamitsuka

  Seminar, 2006年03月21日, Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR, Singapore, 招待有り

  
• A Probabilistic Model-based Approach for Biomedical Text Mining

  Hiroshi Mamitsuka

  First Japan-Taiwan Bilateral Symposium on Bioinformatics, 2006年03月14日, Interchange Association, 招待有り

  
• Opening Remark

  Hiroshi Mamitsuka

  Sixteenth International Conference on Genome Informatics, 2005年12月19日, 招待有り

  
• バイオインフォマティクス人材養成のあるべき姿とは？

  馬見塚 拓

  産業技術総合研究所 生命情報科学人材養成コース 最終シンポジウム「バイオインフォマティクス人材養成5年の歩み お台場から世界に向けて」, 2005年09月22日, 産業技術総合研究所 生命情報科学センター, 招待有り

  
• マルコフ連鎖の有限混合モデルによるマイクロアレイデータからの代謝パスウェイ解析

  馬見塚 拓

  統計関連学会連合大会企画セッション「アレイデータ解析周辺にみる新しい統計的視点」, 2005年09月13日, 招待有り

  
• バイオインフォマティクス先端技術の現状と展望

  馬見塚 拓

  セミナー, 2005年06月27日, シスメックス株式会社中央研究所・テクノセンター, 招待有り

  
• バイオインフォマティクス先端技術の現状と展望

  馬見塚 拓

  セミナー, 2005年06月25日, キリンビール株式会社 医薬探索研究所, 招待有り

  
• 糖鎖構造からのデータマイニング

  馬見塚 拓

  公開シンポジウム「ゲノムからケミカルゲノムへ」, 2005年03月24日, 京都大学21世紀COEプログラム「ゲノム科学の知的情報基盤・研究拠点形成」, 招待有り

  
• 糖鎖構造からのデータマイニング

  馬見塚 拓

  セミナー, 2005年03月02日, 日本電気（株）, 招待有り

  
• 代謝パスウェイの発現プロファイルによる解析

  馬見塚 拓

  第27回日本分子生物学会年会ワークショップ, 2004年12月09日, 招待有り

  
• バイオインフォマティクスへの機械学習応用

  馬見塚 拓

  バイオインフォマティクス夏の学校, 2004年07月21日, 日本バイオインフォマティクス学会, 招待有り

  
• プロテオームインフォマティクスの現状と展望

  馬見塚 拓

  日本SGIソリューションフェア2003, 2003年11月05日, 日本SGI, 招待有り

  
• ゲノム・プロテオーム情報のデータマイニング

  馬見塚 拓

  京都市酒蔵バイオＶＩＬ開所一周年記念事業 「21世紀COEシンポジウム」, 2003年08月11日, 京都大学21世紀COEプログラム「ゲノム科学の知的情報基盤・研究拠点形成」, 招待有り

  
• Hierarchical Latent Knowledge Analysis on Co-occurrence Data

  馬見塚 拓

  情報処理学会、電子情報通信学会北海道支部共催講演会, 2003年06月24日, 情報処理学会、電子情報通信学会, 招待有り

  
• 潜在変数モデルによるタンパク質相互作用の予測

  馬見塚 拓

  第３回日本蛋白質科学会年会ワークショップ（プロテインインフォマティクス）, 2003年06月23日, 日本蛋白質科学会, 招待有り

  
• 階層型潜在変数モデルによるタンパク質間相互作用の予測

  馬見塚 拓

  第１回「高次構造からみるプロテオーム機能発現メカニズム」研究会, 2003年05月21日, 招待有り

  
• Predicting Protein-Protein Interactions with Latent Variable Models

  Hiroshi Mamitsuka

  Second Asian Joint Workshop on Protein Informatics, 2003年02月27日, 招待有り

  
• プロテオーム情報と低分子化合物情報の効率的な解析

  馬見塚 拓

  人工知能学会第23回分子生物情報研究会, 2003年01月20日, 人工知能学会, 招待有り

  
• Active Ensemble Learning

  馬見塚 拓

  セミナー(コロキウム), 2002年03月10日, 京都大学化学研究所附属バイオインフォマティクスセンター, 招待有り

  
• Active Ensemble Learning

  馬見塚 拓

  第4回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2001), 2001年07月30日, 招待有り

  
• HMM及び確率的文法を用いたタンパク質構造・機能予測について

  馬見塚 拓

  第165回CBI研究講演会, 1997年12月15日, Chem-Bio Informatics Society (CBI学会), 招待有り

  
• Predicting Beta-sheets Using Stochastic Tree Grammars

  馬見塚 拓

  セミナー(第2回ゲノム情報コロキウム), 1996年04月22日, 東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター, 招待有り

  
• 確率的規則に基づくタンパク質αヘリックス領域予測

  馬見塚 拓

  第55回日本行動計量学会シンポジウム, 1993年02月27日, 日本行動計量学会, 招待有り

  
• Predicting Alpha-helix Using Stochastic Rule Learning

  馬見塚 拓

  遺伝子情報処理ワークショップ, 1992年11月11日, (財)新世代コンピュータ技術開発機構(ICOT), 招待有り

  

書籍等出版物

• Machine Learning for Marketing

  Hiroshi Mamitsuka, 単著

  Global Data Science Publishing, 2019年06月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Textbook of Machine Learning and Data Mining (with Bioinformatics Applications)

  Hiroshi Mamitsuka, 単著

  Global Data Science Publishing, 2018年09月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Methods in Molecular Biology, Volume 1807: Data Mining for Systems Biology: Methods and Protocols, 2nd Edition

  Hiroshi Mamitsuka, 編者(編著者)

  Humana Press (Springer), 2018年, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Methods in Molecular Biology, Volume 993: In Silico Models for Drug Discovery

  Takigawa, I; Tsuda, K; Mamitsuka, H, 分担執筆, An In Silico Model for Interpreting Polypharmacology in Drug-Target Networks.

  Humana Press (Springer), 2013年04月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Methods in Molecular Biology, Volume 939: Data Mining for Systems Biology: Methods and Protocols

  Mamitsuka, H; DeLisi, C; Kanehisa, M, 共編者(共編著者)

  Humana Press (Springer), 2012年11月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Identifying Pathways of Co-ordinated Gene Expression.

  Hancock, T; Takigawa, I; Mamitsuka, H, 分担執筆, Identifying Pathways of Co-ordinated Gene Expression.

  Humana Press (Springer), 2012年11月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Biological Data Mining in Protein Interaction Networks.

  Wan, R; Mamitsuka, H, 分担執筆, Discovering Network Motifs in Protein Interaction Networks.

  IGI Global, 2009年05月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Genome Informatics, Volume 19

  Ng, S.-K; Mamitsuka, H; Wong, L, 共編者(共編著者)

  Imperial College Press, 2007年, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Genome Informatics, Volume 16, No. 2

  Heinrich, R; Mamitsuka, H; Kanehisa, M; Takagi, T; Miyano, S, 共編者(共編著者)

  Universal Academy Press, 2005年, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Genome Informatics, Volume 15, No.1

  Mamitsuka, H; Smith, T. F; Holzhutter, H.-G; Kanehisa, M; DeLisi, C; Heinrich, R; Miyano, S, 共編者(共編著者)

  Universal Academy Press, 2004年, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• バイオインフォマティクスがわかる

  宇高 恵子; 馬見塚 拓, 分担執筆, 主要組織適合性抗原結合性ペプチド予測

  羊土社, 2003年, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2281: Progress in Discovery Science

  Mamitsuka, H; Abe, N, 分担執筆, Efficient Data Mining by Active Learning

  Springer Berlin Heidelberg, 2002年04月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• Foundations of Real World Intelligence

  Abe, N; Yamanishi, K; Nakamura, A; Mamitsuka, H; Takeuchi, J; Li, H, 分担執筆, Distributed and Active Learning.

  Center for the Study of Language and Information (CSLI) Publications, 2001年09月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  
• 発見科学とデータマイニング

  安倍 直樹; 馬見塚 拓, 分担執筆, 能動学習と発見科学

  共立出版, 2001年06月, 査読無し

  京大の蔵書を調べる：

  

産業財産権

• US 11533862, US16/624,584, Method and system for selecting a plant variety

  Jussi Gillberg; Samuel Kaski; Pekka Marttinen; Hiroshi Mamitsuka

  
• US 6973446, US20010003817, Knowledge finding method

  Hiroshi Mamitsuka; Naoki Abe

  
• 特許3237606, 特開平11-296553, 特願平10-116084, 複数文字列アライメント方法およびシステム

  馬見塚 拓

  
• 特許3094860, 特開平09-050289, 特願平07-219708, 隠れマルコフモデル学習システム及び学習方法

  馬見塚 拓

  
• 特許3012441, 特開平07-105179, 特願平05-246805, タンパク質立体構造予測方法

  馬見塚 拓

  
• 特許2980037, 特開平10-114792, 特願平08-268681, 構造分割装置

  馬見塚 拓

  
• 特許2940529, 特開平10-095796, 特願平9-283233, タンパク質立体構造予測方法

  馬見塚 拓

  
• 特許2870458, 特開平9-054780, 特願平7-227235, 学習装置及び学習方法

  馬見塚 拓; 中村 篤祥; 鳥羽 弘康

  
• 特許2739825, 特開平08-069446, 特願平06-203547, タンパク質立体構造予測方法

  馬見塚 拓

  
• 特許2658823, 特開平07-093286, 特願平05-233822, タンパク質立体構造予測方法

  馬見塚 拓; 安倍 直樹

  
• 特許2551297, 特開平07-013959, 特願平04-124817, タンパク質立体構造予測方法

  馬見塚 拓; 山西 健司

  

受賞

• 2014年11月

  Broad-DREAM Gene Essentiality Prediction Challenge, Best Performer
• 2014年

  IEEE Kansai Section, IEEE Kansai Section Medal
• 2009年

  IEEE Computer Society, Certificate of Appreciation, Service Award

外部資金：科学研究費補助金

• 多様なデータからの包括的データ構造推定

  基盤研究(B)

  小区分61030:知能情報学関連

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2022年04月01日, 至 2025年03月31日, 交付

  機械学習

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03645/
• 構造が制御された超分岐高分子を基盤とする次世代高分子材料の開発

  基盤研究(S)

  大区分E

  京都大学

  山子 茂

  自 2021年07月05日, 至 2026年03月31日, 交付

  超分岐ポリマー;デンドリマー;制御ラジカル重合;絡み合い;修復性材料;多分岐ポリマー;有機テルル;自己修復性材料;ポリマーリサイクル;TERP;機能性高分子

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21H05027/
• うつ症状の生物学を解明するための機械学習に基づくバイオインフォマティクスの構築

  特別研究員奨励費

  小区分51030:病態神経科学関連

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2020年11月13日, 至 2023年03月31日, 完了

  バイオインフォマティクス

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20F20809/
• 複数のテンソルからの効率的なデータ構造推定

  基盤研究(B)

  小区分61030:知能情報学関連

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2019年04月01日, 至 2022年03月31日, 完了

  機械学習;バイオインフォマティクス;高次元機械学習

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19H04169/
• 複数行列データからのデータ因子構造推定

  基盤研究(B)

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2016年04月01日, 至 2019年03月31日, 完了

  機械学習;行列分解;協調行列分解;データマイニング;知識発見とデータマイニング

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16H02868/
• 巨大シーケンス内の類似繰り返し構造の分析

  基盤研究(B)

  北海道大学

  中村 篤祥

  自 2013年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了

  知識発見とデータマイニング;シーケンスマイニング;ゲノム情報処理;頻出パターンマイニング

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25280079/
• 多様な半構造化データからのデータ構造推定

  基盤研究(B)

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2012年04月01日, 至 2016年03月31日, 完了

  知識発見とデータマイニング;グラフマイニング;機械学習;生体生命情報学;人工知能;ゲノム;プロテオーム

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24300054/
• 生体内化合物の効率的な比較、探索、発見アルゴリズムの開発

  特定領域研究

  生物系

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2004年04月01日, 至 2005年03月31日, 完了

  アルゴリズム;機械学習;生体生命情報学;プロテオーム

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16014211/
• 生体高分子と結合する低分子化合物の効率的な比較、探索、発見アルゴリズムの開発

  特定領域研究

  生物系

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2003年04月01日, 至 2004年03月31日, 完了

  アルゴリズム;機械学習;生体生命情報学;プロテオーム

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15014217/
• 多様なデータからの包括的データ構造推定

  基盤研究(B)

  小区分61030:知能情報学関連

  京都大学

  馬見塚 拓

  自 2022年04月01日, 至 2025年03月31日, 交付

  機械学習

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23K24901/

外部資金：その他

• バイオインフォマティクスとシステムズバイオロジーの国際連携教育研究プログラム

  独立行政法人日本学術振興会 若手研究者インターナショナル・トレーニング・プログラム (ITP)

  自 2013年04月01日, 至 2014年03月31日

  馬見塚 拓
• バイオインフォマティクスとシステムズバイオロジーの国際連携教育研究プログラム

  独立行政法人日本学術振興会 若手研究者インターナショナル・トレーニング・プログラム (ITP)

  自 2012年04月01日, 至 2013年03月31日

  馬見塚 拓
• バイオインフォマティクスとシステムズバイオロジーの国際連携教育研究プログラム

  独立行政法人日本学術振興会 若手研究者インターナショナル・トレーニング・プログラム (ITP)

  自 2011年04月01日, 至 2012年03月31日

  馬見塚 拓
• バイオインフォマティクスとシステムズバイオロジーの国際連携教育研究プログラム

  独立行政法人日本学術振興会 若手研究者インターナショナル・トレーニング・プログラム (ITP)

  自 2010年04月01日, 至 2011年03月31日

  馬見塚 拓
• バイオインフォマティクスとシステムズバイオロジーの国際連携教育研究プログラム

  独立行政法人日本学術振興会 若手研究者インターナショナル・トレーニング・プログラム (ITP)

  自 2009年04月01日, 至 2010年03月31日

  馬見塚 拓

教育

担当科目

• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  薬学実験コーチング演習Ｂ

  8302, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  薬学実験コーチング演習Ａ

  8301, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  基盤創発医薬科学実習

  4213, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  産学連携インターンシップＡ

  8305, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  国際化スキルＢ

  8304, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  国際化スキルＡ

  8303, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  研究計画作文演習Ｂ

  8403, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  研究計画作文演習Ａ

  8402, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  産学連携インターンシップＢ

  8306, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  特別実習（生命知識工学）

  D174, 通年, 薬学部, 10
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  創発医薬科学研究Ｂ

  8407, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  創発医薬科学研究Ａ

  8406, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  基盤創発医薬科学実験

  3215, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  創発医薬科学研究Ｃ

  8408, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  創薬情報科学概論

  8104, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  基盤創発医薬科学演習

  2316, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  基盤物理化学実験技術

  1206, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  科学論文解読演習Ｂ

  8405, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  科学論文解読演習Ａ

  8404, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2024年04月01日, 至 2025年03月31日

  創薬情報科学概論

  1114, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  研究計画作文演習Ｂ

  8403, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  研究計画作文演習Ａ

  8402, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  産学連携インターンシップＡ

  8305, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  国際化スキルＡ

  8303, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  基盤創発医薬科学実習

  4213, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  薬学実験コーチング演習Ｂ

  8302, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  薬学実験コーチング演習Ａ

  8301, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  創薬情報科学特論

  8207, 後期不定, 薬学研究科, 1
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  特別実習（生命知識工学）

  D174, 通年, 薬学部, 10
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  特別実習（分子設計情報）

  D161, 通年, 薬学部, 10
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  創発医薬科学研究Ａ

  8406, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  ケミカル情報スキル

  5002, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  基盤創発医薬科学実験

  3215, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  創発医薬科学研究Ｂ

  8407, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  特別実習(分子設計情報)

  8161, 通年, 薬学部, 6
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  科学論文解読演習Ａ

  8404, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  創薬情報科学概論

  8104, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  基盤創発医薬科学演習

  2316, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  科学論文解読演習Ｂ

  8405, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  基盤物理化学実験技術

  1206, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2023年04月01日, 至 2024年03月31日

  創薬情報科学概論

  1114, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  創薬情報科学概論

  1114, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  研究計画作文演習Ａ

  8402, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  特別実習(分子設計情報)

  8161, 通年, 薬学部, 6
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  創発医薬科学研究Ａ

  8406, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  バイオインフォマティクス系研究

  7004, 後期前期, 薬学研究科, 4
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  基盤創発医薬科学演習

  2316, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  科学論文解読演習Ａ

  8404, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  5401, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  バイオインフォマティクス系研究

  5201, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  基盤創発医薬科学実験

  3215, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  創薬情報科学概論

  8104, 前期不定, 薬学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  特別実習（分子設計情報）

  D161, 通年, 薬学部, 10
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  薬学実験コーチング演習Ａ

  8301, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  バイオインフォマティクス系研究

  7004, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  基盤創発医薬科学実習

  4213, 通年不定, 薬学研究科, 1
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  ケミカル情報スキル

  5002, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  7006, 通年不定, 薬学研究科, 2
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  ケミカル情報スキル（秋入学用）

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  医薬創成ITビジネス特論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  ﾊﾞｲｵｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ系ｺﾝﾃﾝﾂ制作(秋入学用)

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2011年04月, 至 2012年03月

  バイオインフォマティクス系研究(秋入学用)

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  医薬創成ITビジネス特論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  博士後期課程特論

  前期集中, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  博士後期課程特論

  後期集中, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2012年04月, 至 2013年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  医薬創成ITビジネス特論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  博士後期課程特論

  前期集中, 薬学研究科
• 自 2013年04月, 至 2014年03月

  博士後期課程特論

  後期集中, 薬学研究科
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2014年04月, 至 2015年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2015年04月, 至 2016年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2016年04月, 至 2017年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2017年04月, 至 2018年03月

  創薬情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2017年04月, 至 2018年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2017年04月, 至 2018年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2017年04月, 至 2018年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2017年04月, 至 2018年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  創薬情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2018年04月, 至 2019年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  創薬情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  後期不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  後期不定, 薬学研究科
• 自 2019年04月, 至 2020年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  創薬情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  ﾊﾞｲｵｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ系ｺﾝﾃﾝﾂ制作(秋入学用)

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  ﾊﾞｲｵｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ系ｺﾝﾃﾝﾂ制作(秋入学用)

  後期不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  バイオインフォマティクス系研究(秋入学用)

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  バイオインフォマティクス系研究(秋入学用)

  後期不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  創薬情報科学概論

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  ケミカル情報スキル

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  特別実習（分子設計情報）【H30以降入学者用】

  通年, 薬学部
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  特別実習(分子設計情報)

  通年, 薬学部
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  バイオインフォマティクス系コンテンツ制作

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  ﾊﾞｲｵｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ系ｺﾝﾃﾝﾂ制作(秋入学用)

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  ﾊﾞｲｵｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ系ｺﾝﾃﾝﾂ制作(秋入学用)

  後期前期, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  バイオインフォマティクス系研究

  通年不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  バイオインフォマティクス系研究(秋入学用)

  前期不定, 薬学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  バイオインフォマティクス系研究(秋入学用)

  後期前期, 薬学研究科