PP439. 「新薬創出を加速する人工知能の開発」 : IPF患者臨床データから創薬標的への知識処理 von 伊藤眞里, 武田吉人, 黒田正孝, 荒牧英治, 黒橋禎夫, 武田理宏, 梁川雅弘, 富山憲幸, 松村泰志, 足立淳, 水口賢司, 上田修功, 熊ノ郷淳, 夏目やよい

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OP283. 「新薬創出を加速する人工知能 (AI) の開発」 : 大阪大学IPFコホートデータ収集と知識処理 von 伊藤眞里, 夏目やよい, 黒田正孝, 松村泰志, 武田吉人, 熊ノ郷淳, 水口賢司

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GPCR活性型モデルは精度良く構築できるか von 黒田, 正孝

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田辺三菱製薬の事例 von 黒田, 正孝

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ナレッジグラフにおける機械学習によるがん治療薬レジメン予測 von 舘, 功陽, 矢野, 雄一, 赤木, 健一郎, 夏目, やよい, 黒田, 正孝, 伊藤, 眞里, 樋口, 千洋, 上野, 賢也, 陳, 怡安, 丹尾, 真理子

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グラフデータセットの機械学習適合性を評価する指標の提案のためのデータセットによるリンク予測結果の違いについての考察 von 矢野, 雄一, 赤木, 健一朗, 夏目, やよい, 黒田, 正孝, 伊藤, 眞里, 樋口, 千洋, 上野, 賢也, 丹尾, 真理子

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Oncology Drug Regimen Prediction using Machine Learning for Knowledge Graph von TATE, Koyo, YANO, Yuichi, AKAGI, Kenichiro, NATSUME, Yayoi, KURODA, Masataka, ITOH, Mari Nogami, HIGUCHI, Chihiro, UENO, Kenya, CHEN, Yi-An, NIO, Mariko

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Differences in Link Prediction Results across Multiple Datasets for Proposal of Metric to Evaluate the Machine Learning Suitability of Graph Datasets von YANO, Yuichi, AKAGI, Kenichiro, NATSUME, Yayoi, KURODA, Masataka, ITOH, Mari Nogami, HIGUCHI, Chihiro, UENO, Kenya, NIO, Mariko

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3C1330 抗NP抗体B2のCDR-H3ループの真空中と水中における構造比較 von 黒田, 正孝, 白井, 宏樹, 肥後, 順一, 中村, 春木

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3C1315 分子動力学によるβヘアピン形成 von 肥後, 順一, 小野, 聡, 黒田, 正孝, 中村, 春木

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1C0900 ペプチド自由エネルギー地形の量子化学計算による補正 von 小野, 聡, 黒田, 正孝, 肥後, 順一, 中村, 春木

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2PA036 マルチカノニカル・分子動力学法によるペプチド(10残基程度)の水中構造サンプリング von 肥後, 順一, 黒田, 正孝, 小野, 聡, 中島, 伸介, 中村, 春木

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2PA064 EGFレセプターのフラグメントペプチドの立体構造予測と検証 von 黒田, 正孝, 肥後, 順一, 武藤, 隆則, 神田, 大輔, 西山, 泰弘, 栗田, 恵輔, 中村, 春木

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27a-Q-3 構造サンプリングによるタンパク質構造形成の解析 von 中村, 春木, 肥後, 順一, 中島, 伸介, 白井, 宏樹, 黒田, 正孝, 木寺, 詔紀

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Synthetic study on selenocystine-containing peptides von KOIDE, T, ITOH, H, OTAKA, A, YASUI, H, KURODA, M, ESAKI, N, SODA, K, FUJII, N

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