研究者
J-GLOBAL ID:201401099260536480   更新日: 2024年03月06日

金田 亮

カナダ リョウ | Kanada Ryo
所属機関・部署:
職名: 上級研究員
研究分野 (1件): 生物物理学
競争的資金等の研究課題 (2件):
  • 2019 - 2022 全原子モデルの併用と機械学習手法の適用による粗視化分子モデルの高精度化
  • 2000 - 2002 分子モーターの理論モデル
論文 (31件):
  • Ryo Kanada, Atsushi Tokuhisa, Yusuke Nagasaka, Shingo Okuno, Koichiro Amemiya, Shuntaro Chiba, Gert-Jan Bekker, Narutoshi Kamiya, Koichiro Kato, Yasushi Okuno. Enhanced Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulation with a Smoothed Hybrid Potential Using a Neural Network Model. Journal of chemical theory and computation. 2024. 20. 1. 7-17
  • Ryo Kanada, Atsushi Tokuhisa, Yusuke Nagasaka, Shingo Okuno, Koichiro Amemiya, Shuntaro Chiba, Gert Jan Bekker, Narutoshi Kamiya, Koichiro Kato, Yasushi Okuno. Enhanced Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulation with a Smoothed Hybrid Potential Using a Neural Network Model. Journal of Chemical Theory and Computation. 2023
  • Takumi Washio, Xiaoke Cui, Ryo Kanada, Jun-ichi Okada, Seiryo Sugiura, Yasushi Okuno, Shoji Takada, Toshiaki Hisada. Using incomplete Cholesky factorization to increase the time step in molecular dynamics simulations. Journal of Computational and Applied Mathematics. 2022
  • Kenichiro Takaba, Chiduru Watanabe, Atsushi Tokuhisa, Yoshinobu Akinaga, Biao Ma, Ryo Kanada, Mitsugu Araki, Yasushi Okuno, Yusuke Kawashima, Hirotomo Moriwaki, et al. Protein-ligand binding affinity prediction of cyclin-dependent kinase-2 inhibitors by dynamically averaged fragment molecular orbital-based interaction energy. Journal of Computational Chemistry. 2022. 43. 20. 1362-1371
  • Ryo Kanada, Kei Terayama, Atsushi Tokuhisa, Shigeyuki Matsumoto, Yasushi Okuno. Enhanced Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model Using Short-Time All-Atom Molecular Dynamics. Journal of chemical theory and computation. 2022
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MISC (9件):
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書籍 (1件):
  • in silico創薬におけるスクリーニングの高速化・高精度化技術
    技術情報協会 2018 ISBN:9784861046889
所属学会 (2件):
日本物理学会 ,  日本生物物理学会
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