基本情報

協力講座

• 薬学研究科, 創発医薬科学専攻 創発医薬科学講座, 講師

学位

• 修士（知識科学）(北陸先端科学技術大学院大学)
• 博士（知識科学）(北陸先端科学技術大学院大学)

使用言語

• 日本語
• 英語
• ベトナム語

ID,URL

• ORCID ID

  0000-0002-0274-5693

• J-Global ID

  201401017286977497

• 外部リンク

  http://www.bic.kyoto-u.ac.jp/pathway/canhhao/index.html

関連Webサイト

• http://www.bic.kyoto-u.ac.jp/pathway/canhhao/index.html

researchmap URL

• https://researchmap.jp/7000009445

研究

研究テーマ・研究概要

• 研究テーマ

  Machine Learning, Graph, Bioinformatics

研究分野

• 情報通信, 知能情報学

論文

• Improving Biological Sequence Prediction with AlphaFold2 Representation

  Zhiqian Jiang; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  2026年04月28日

  
• On Convex Clustering: Convexity, Bounding Balls and Characteristics

  Canh Hao Nguyen

  MACHINE LEARNING, 2026年

  
• On Convex Clustering Solutions

  Canh Hao Nguyen

  Arxiv, 2021年

  
• Clinical Key Features Uncovered by Blood Eosinophilia-Based Machine Learning Classification of Chronic Rhinosinusitis.

  Masaaki Ishikawa; Zhiqian Jiang; Canh Hao Nguyen; Hiroatsu Hatsukawa; Hiroshi Mamitsuka

  International forum of allergy & rhinology, 2025年12月04日

  
• Re: Letter to the Editor Regarding "Uncovering Key Features for Predicting Comorbid Chronic Eosinophilic Pneumonia in Chronic Rhinosinusitis Via Machine Learning".

  Masaaki Ishikawa; Zhiqian Jiang; Canh Hao Nguyen; Hiroatsu Hatsukawa; Tomoyuki Hirai; Hirotaka Matsumoto; Emiko Saito; Kouya Okazaki; Kazuo Endo; Satoru Terada; Hiroshi Mamitsuka

  International forum of allergy & rhinology, 2025年12月

  
• DeepKOALA: A Fast and Accurate Deep Learning Framework for KEGG Orthology Assignment

  Zhaoxi Yu; Lingjie Meng; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka; Minoru Kanehisa; Hiroyuki Ogata

  2026年01月08日

  
• Machine learning for predicting drug–drug interactions: Graph neural networks and beyond

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

  Current Opinion in Systems Biology, 2025年12月

  
• Beyond rigid docking: deep learning approaches for fully flexible protein–ligand interactions

  John Lee; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Briefings in Bioinformatics, 2025年08月31日

  この論文にアクセスする：

  
• Uncovering Key Features for Predicting Comorbid Chronic Eosinophilic Pneumonia in Chronic Rhinosinusitis via Machine Learning

  Masaaki Ishikawa; Zhiqian Jiang; Canh Hao Nguyen; Hiroatsu Hatsukawa; Tomoyuki Hirai; Hirotaka Matsumoto; Emiko Saito; Kouya Okazaki; Kazuo Endo; Satoru Terada; Hiroshi Mamitsuka

  International Forum of Allergy & Rhinology, 2025年05月30日

  
• PanKA: Leveraging population pangenome to predict antibiotic resistance.

  Van Hoan Do; Van Sang Nguyen; Son Hoang Nguyen; Duc Quang Le; Tam Thi Nguyen; Canh Hao Nguyen; Tho Huu Ho; Nam S Vo; Trang Nguyen; Hoang Anh Nguyen; Minh Duc Cao

  iScience, 2024年09月20日, 査読有り

  
• Efficient inference of large prokaryotic pangenomes with PanTA.

  Duc Quang Le; Tien Anh Nguyen; Son Hoang Nguyen; Tam Thi Nguyen; Canh Hao Nguyen; Huong Thanh Phung; Tho Huu Ho; Nam S Vo; Trang Nguyen; Hoang Anh Nguyen; Minh Duc Cao

  Genome biology, 2024年08月06日, 査読有り

  
• AMRomics: a scalable workflow to analyze large microbial genome collections.

  Duc Quang Le; Tam Thi Nguyen; Canh Hao Nguyen; Tho Huu Ho; Nam S Vo; Trang Nguyen; Hoang Anh Nguyen; Le Sy Vinh; Thanh Hai Dang; Minh Duc Cao; Son Hoang Nguyen

  BMC genomics, 2024年07月22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, 2024年08月, 査読有り

  
• AMRViz enables seamless genomics analysis and visualization of antimicrobial resistance

  Duc Quang Le; Son Hoang Nguyen; Tam Thi Nguyen; Canh Hao Nguyen; Tho Huu Ho; Nam S. Vo; Trang Nguyen; Hoang Anh Nguyen; Minh Duc Cao

  BMC Bioinformatics, 2024年05月16日, 査読有り

  
• Pasa: leveraging population pangenome graph to scaffold prokaryote genome assemblies

  Van Hoan Do; Son Hoang Nguyen; Duc Quang Le; Tam Thi Nguyen; Canh Hao Nguyen; Tho Huu Ho; Nam S Vo; Trang Nguyen; Hoang Anh Nguyen; Minh Duc Cao

  Nucleic Acids Research, 2023年12月12日, 査読有り

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

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

  Proceedings of the 26th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2023), 2023年09月28日, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• 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, 2023年, 査読有り

  
• Machine Learning for Metabolic Identification

  Dai Hai Nguyen; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

  Creative Complex Systems, 2021年, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• 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

  この論文にアクセスする：

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

  Canh Hao Nguyen

  MACHINE LEARNING, 2021年06月13日, 査読有り

  
• Boosting prior knowledge in streaming variational Bayes

  Canh Hao Nguyen

  NEUROCOMPUTING, 2021年02月, 査読有り

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

  Canh Hao Nguyen

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2021年01月30日, 査読有り

  
• 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 Hernandez-Velazquez; Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka; Nicolas Henry; Colomban de Vargas; Matthew B. Sullivan; Curtis A. Suttle; Lionel Guidi; Hiroyuki Ogata

  iScience, 2021年01月22日, 査読有り

  
• 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

  この論文にアクセスする：

  
• Structured Learning in Biological Domain

  Canh Hao Nguyen

  JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE AND SYSTEMS ENGINEERING, 2020年08月, 査読有り, 招待有り, 筆頭著者, 責任著者

  
• Learning on Hypergraphs With Sparsity

  Canh Hao Nguyen

  IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2021年, 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, 2019年12月15日, 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

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

  Canh Hao Nguyen

  PROCEEDINGS OF THE TWENTY-EIGHTH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2019年, 査読有り

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

  Canh Hao Nguyen

  BIOINFORMATICS, 2019年, 査読有り

  
• Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making

  Hirosato Seki; Canh Hao Nguyen; Van-Nam Huynh; Masahiro Inuiguchi

  Lecture Notes in Computer Science, 2019年, 査読有り

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

  Canh Hao Nguyen

  AUSTRIAN JOURNAL OF STATISTICS, 2019年, 査読有り

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

  Canh Hao Nguyen

  BIOINFORMATICS, 2018年07月, 査読有り

  
• Recent advances and prospects of computational methods for metabolite identification: a review with emphasis on machine learning approaches

  Canh Hao Nguyen

  BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2019年, 査読有り

  
• 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

  
• New Resistance Distances with Global Information on Large Graphs

  Canh Hao Nguyen

  ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS, VOL 51, 2016年05月, 査読有り

  
• 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

  
• Some Properties of a Dissimilarity Measure for Labeled Graphs

  NGUYEN,Hao Canh

  Publications Mathematiques de Besancon, 2016年, 査読有り

  
• 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

  
• 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

  
• 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

  
• 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

  
• Discriminative Graph Embedding for Label Propagation

  Canh Hao Nguyen; Hiroshi Mamitsuka

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

  
• 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

  
• An efficient kernel matrix evaluation measure

  Canh Hao Nguyen; Tu Bao Ho

  PATTERN RECOGNITION, 2008年11月, 査読有り

  
• Simple but effective methods for combining kernels in computational biology

  Hiroaki Tanabe; Tu Bao Ho; Canh Hao Nguyen; Saori Kawasaki

  RIVF 2008 - 2008 IEEE International Conference on Research, Innovation and Vision for the Future in Computing and Communication Technologies, 2008年, 査読有り

  
• Estimating quality of support vector machines learning under probabilistic and interval uncertainty: Algorithms and computational complexity

  Canh Hao Nguyen; Mi Bao Ho; Vladik Kreinovich

  INTERVAL / PROBABILISTIC UNCERTAINTY AND NON-CLASSICAL LOGICS, 2008年, 査読有り

  
• Integration of learning methods, medical literature and expert inspection in medical data mining

  Tu Bao Ho; Saori Kawasaki; Katsuhiko Takabayashi; Canh Hao Nguyen

  IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, 2007年10月, 査読有り

  
• Exploiting temporal relations in mining hepatitis data

  Tu-Bao Ho; Canh-Hao Nguyen; Saori Kawasaki; Si-Quang Le; Katsuhiko Takabayashi

  NEW GENERATION COMPUTING, 2007年, 査読有り

  
• Kernel Matrix Evaluation

  Canh Hao Nguyen

  20TH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007年, 査読有り

  
• Temporal relations extraction in mining hepatitis data

  Tu Bao Ho; Canh Hao Nguyen; Saori Kawasaki; Katsuhiko Takabayashi

  ADVANCES IN KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PROCEEDINGS, 2007年, 査読有り

  
• An imbalanced data rule learner

  CH Nguyen; TB Ho

  KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES: PKDD 2005, 2005年, 査読有り

  

外部資金：科学研究費補助金

• Machine Learning on Large Graphs

  基盤研究(C)

  小区分61030:知能情報学関連

  京都大学

  NGUYEN Canh・Hao

  自 2018年04月01日, 至 2023年03月31日, 完了

  machine learning;Graph analysis;bioinformatics;large graph;graph neural networks;Convex clustering;graph Laplacian;hypergraph;sparsistency;Learning on graphs;distances on graphs;semi-supervised learning;graph embedding

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11434/
• 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/
• Machine Learning for Structure-Rich Data-Scarce Domains

  基盤研究(C)

  小区分61030:知能情報学関連

  京都大学

  NGUYEN Canh・Hao

  自 2022年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付

  Convex clustering;Graph neural networks;Convex Clustering;machine learning;Machine learning;Structured data;Deep learning;Sparse learning

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12150/

教育

担当科目

• 自 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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 2025年04月01日, 至 2026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

  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

  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

  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

  創薬情報科学概論

  1114, 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 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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  創発医薬科学研究Ａ

  8406, 通年不定, 薬学研究科, 4
• 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 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 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 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 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 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 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 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

大学運営

部局運営(役職等)

• 自 2025年01月01日, 至 2025年12月31日

  京都大学宇治キャンパス公開2025実行委員会
• 自 2015年04月01日, 至 2016年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会 委員
• 自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会 委員
• 自 2017年04月01日, 至 2018年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会 委員
• 自 2018年04月01日, 至 2019年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会 委員
• 自 2019年04月01日, 至 2020年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会 委員
• 自 2020年04月01日, 至 2021年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会委員
• 自 2021年04月01日, 至 2022年03月31日

  化学研究所情報システム技術委員会委員