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研究者
J-GLOBAL ID:202001011756821154   更新日: 2025年01月03日

津田 宏治

ツダ コウジ | Tsuda Koji
クリップ
所属機関・部署:
職名: 教授
競争的資金等の研究課題 (14件):
  • 2020 - 2025 探索的分析によるデータ駆動型仮説の信頼性評価法の確立と生命科学分野における実証
  • 2020 - 2024 機械学習が道先案内する進化分子工学:がん治療抗体のスマート成熟プロセス提案
  • 2015 - 2020 離散構造処理系の基盤アルゴリズムの研究
  • 2016 - 2018 材料インフォマティクスに適した機械学習法の開拓
  • 2015 - 2018 ナノ構造情報のフロンティア開拓-材料科学の新展開(国際活動支援)
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論文 (148件):
  • Ryosuke Shibukawa, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Boltzmann sampling with quantum annealers via fast Stein correction. Physical Review Research. 2024. 6. 4
  • Louis-Philippe Picard, Alexander Orazietti, Duy Phuoc Tran, Andrejs Tucs, Sari Hagimoto, Zhenzhou Qi, Shuya Kate Huang, Koji Tsuda, Akio Kitao, Adnan Sljoka, et al. Balancing G protein selectivity and efficacy in the adenosine A2A receptor. Nature chemical biology. 2024
  • Andrejs Tučs, Tomoyuki Ito, Yoichi Kurumida, Sakiya Kawada, Hikaru Nakazawa, Yutaka Saito, Mitsuo Umetsu, Koji Tsuda. Extensive antibody search with whole spectrum black-box optimization. Scientific Reports. 2024. 14. 1. 552
  • Yota Fukui, Kosuke Minami, Kota Shiba, Genki Yoshikawa, Koji Tsuda, Ryo Tamura. Automated odor-blending with one-pot Bayesian optimization. Digital Discovery. 2024. 3. 5. 969-976
  • Takumi Yoshida, Hiroyuki Hanada, Kazuya Nakagawa, Kouichi Taji, Koji Tsuda, Ichiro Takeuchi. Efficient model selection for predictive pattern mining model by safe pattern pruning. Patterns. 2023
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MISC (13件):
  • Tomoyuki Ito, Hafumi Nishi, Thuy Duong Nguyen, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda, Hikaru Nakazawa, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu. Application of Next-Generation Sequencing Analysis in the Directed Evolution for Creating Antibody Mimic. BIOPHYSICAL JOURNAL. 2021. 120. 3. 87A-87A
  • Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Takumi Sato, Tomoshi Kameda, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu. Can Machine Learning Guide Directed Evolution of Functional Proteins. BIOPHYSICAL JOURNAL. 2020. 118. 3. 339A-339A
  • Tomoshi Kameda, Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Teppei Niide, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu. MACHINE-LEARNING-GUIDED MUTAGENESIS FOR DIRECTED EVOLUTION OF FLUORESCENT PROTEINS. PROTEIN SCIENCE. 2019. 28. 203-204
  • Ichigaku Takigawa, Ken-ichi Shimizu, Koji Tsuda, Satoru Takakusagi. Machine learning predictions of factors affecting the activity of heterogeneous metal catalysts. ABSTRACTS OF PAPERS OF THE AMERICAN CHEMICAL SOCIETY. 2018. 255
  • 岸本 薫, 烏山 昌幸, 中川 和也, 木村 幸太郎, 依田 憲, 梅津 佑太, 梶岡 慎輔, 津田 宏治, 竹内 一郎. 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 (情報論的学習理論と機械学習). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2017. 116. 500. 41-48
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