学会発表

奥野Gメンバーが学会でポスター発表を行いました。

荒木望嗣, 神谷成敏, 佐藤美和, 中津井雅彦, 広川貴次, 奥野恭史. 「キナーゼとATP競争阻害剤との結合自由エネルギー計算における,薬剤結合サイトの立体構造柔軟性がもたらす影響」 第54回日本生物物理学会大会(日本生物物理学会年会 主催); 2016 Nov 25-27; Kyoto, Japan

奥野Gメンバーの研究が学会で発表されました。

北島 哲郎, 種石慶, 岩田浩明, 上島 仁, 山本 真司, 稲荷 和典, 奥野恭史. 「in silico 創薬の将来 生体分子シミュレーション,構造生物学,ビッグデータの連携からアカデミア創薬へ」(情報計算化学生物学会 主催)「Application of deep learning for large scale data with standard performance workstation(s)」 CBI学会2016年大会; 2016 Oct 25-27; Tokyo, Japan

奥野Gメンバーの研究が学会で発表されました。

藤田和利, 種石慶, 稲元輝生, 石津谷祐, 高田晋吾, 辻畑正雄, 谷川剛, 湊のり子, 中澤成晃, 高田剛, 鯉田洋平, 植村元秀, 奥野恭史, 東治人, 野々村祝夫. 「高リスク上部尿路上皮癌に対する術後補助化学療法の効果及び効果予測因子の検討」 第54回日本癌治療学会学術集会; 2016 Oct 20-22; Kanagawa, Japan

奥野Gメンバーの研究が学会で発表されました。

Yamaguchi D, Taneishi K, Hamanaka M, Mori Y, Kanai M, Matsumoto S, Okuno Y, Muto M. “Analysis of predictive factors for variation of neutrophil count during gastrointestinal cancer chemotherapy using Real World Data” UEG Week 2016; 2016 Oct 15; Vienna, Austria

奥野Gメンバーの研究が学会で発表されました。

釆野優, 種石慶, 金井雅史, 岡本和也, 山本洋介, 吉岡亮, 野崎明, 松本繁巳, 奥野恭史, 武藤学. 「時系列リアルワールドデータを用いた進行がん患者予後予測モデルの構築」 第14回日本臨床腫瘍学会学術集会; 2016 July 28-30; Hyogo, Japan

奥野Gメンバーが学会発表しました。

Fujita Kazutoshi, Taneishi Kei, Inamoto Teruo, Yamamoto Yoshiyuki, Hayashi Takuji, Tanigawa Go, Kawashima Atsunari, Ujike Takeshi, Nagahara Akira, Uemura Motohide, Okuno Yasushi, Azuma Haruhito, Nonomura Norio. 「進行性上部尿路上皮癌に対する術後補助化学療法の有効性の検討:リンパ節転移陽性症例に術後補助化学療法は有効である。」 第104回日本泌尿器科学会総会; 2016 Apr 23-25; Miyagi, Japan

奥野Gメンバーの参画する研究が学会でポスター発表されました。

西川佳孝, 金井雅史, 奈良原舞子, 種石慶, 岡本和也, 釆野優, 森由希子, 松本繁巳, 奥野恭史, 武藤学. 「UGT1A1遺伝子多型と肺癌のリスクに関する研究」 日本内科学会ことはじめ2016東京(日本内科学会 主催); 2016 Apr 16; Kyoto, Japan

奥野Gメンバーの研究が学会で発表されました。

浜中雅俊, 種石慶, 岩田浩明, 奥野恭史. “Prediction of Compound-Protein Interactions based on Deep Learning” 第6回日仏ワークショップ(京都大学, Foundation for Biomedical Research and Innovation 主催); 2016 Mar 16-17; Kyoto, Japan

奥野Gメンバーの研究が学会で発表されました。

浜中雅俊, 奥野恭史. “Prediction of Compound-Protein Interactions Based on Deep Learning Technique” CREST国際シンポジウム ビッグデータ応用国際シンポジウム “Advanced Application Technologies to Boost Big Data Utilization for Multiple-Field Scientific Discovery and Social Problem Solving (Big Data Application)”(国立研究開発法人 科学技術振興機構 主催); 2016 Mar 4; Japan