ケモインフォマティクス研究室＠NAIST

奈良先端大ケモインフォマティクス研究室です。ケモインフォマティクスや化学工学に関する研究をしています。Dry lab.です。創薬や有機化学、生物学、化学工学に関する問題解決のためのデータ解析や手法開発を行います。マテリアルズ・インフォマティクスにはまだ取り組めていません。。。

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

📢 発表申込締切を9月17日（木）まで延長しました！
📅 開催日：2026年11月10日–11日
📍 会場：奈良県コンベンションセンター天平ホール
ケモインフォマティクスをはじめ、幅広い分野からの研究発表を募集しています。
皆さまのご参加・ご発表をお待ちしています！
https://t.co/QaOLNfKsEB

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

📢 発表申込締切を9月17日（木）まで延長しました！
📅 開催日：2026年11月10日–11日
📍 会場：奈良県コンベンションセンター天平ホール
ケモインフォマティクスをはじめ、幅広い分野からの研究発表を��集しています。
皆さまのご参加・ご発表をお待ちしています！
https://t.co/QaOLNfKsEB

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

第49回ケモインフォマティクス討論会を���良で開催します！
2026年 11月10日~11日
奈良県コンベンションセンター天平ホール
発表申込締切：8月30日
ケモインフォマティクスをはじめとする幅広い研究発表を募集しています。
皆さまのご参加・ご発表をお待ちしています！
https://t.co/QaOLNfKsEB

[NAIST 物質創成科学領域 @NAIST_MS_JP]

ケモインフォマティクス研究室（@NAIST37744398）では、求核・求電子性の指標(MCA/MAA)を高精度に予測する機械学習モデルを開発しました。Uni-Molを活用し、推論は1化合物0.1秒未満。ファインチューニングでデータ不足にも対応でき、極性反応の反応性予測を可能にします。
https://t.co/NwSrIWtJ9j
#NAIST #大学院

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

3/17(火)に卒業式が行われ、修士3名（長浦、土谷、藤原）に学位記が授与されました！
長い人生という旅路のなかで、わずかな時間でしたが、ともに研究に取り組むことができたことを嬉しく思います。
皆さんのこれからが実り多いものとなりますように。

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先週、物質科学特論Bのの特別講義として、東京科学大学の大上雅史先生にご登壇いただきました！講義後のディスカッションでは、研究内容をブラッシュアップする貴重な機会になりました。

[Ohue M/大上雅史 @tonets]

NAISTで物質科学特論Bの講義を行いました。モデレーターをして頂いた宮尾知幸先生の研究室も訪ねて、ディスカッションが捗りました！

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【＼投稿論文紹介／】
本研究室の社会人Dである森さんの論文がJournal of Polymer Science（Early View）に掲載されました！ニトロキシド媒介ラジカル重合におけるdispersity（PDI）を、ニトロキシドの安定性を加味したモデルで予測できることを示しました。
https://t.co/9DB3oKMIhh

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

【＼投稿論文紹介／】
本研究室のD1である阿部さんの論文がArtificial Intelligence in the Life Sciences(AILSCI)に投稿されました！LSTMベースの化学言語モデルで「事前学習データの選び方が fine-tuning における生成分子の性質に与える影響」を系統的に��証しました。
https://t.co/G8Bgtvjluu

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Bonn大学 Junior research group leader: Dr. Andrea Mastropietroがラボに来られました！1週間というあっという間の滞在でしたが、濃密な議論と新しいアイデアに満ちた、刺激的な1週間でした。

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

昨年の11月に研究室メンバーでリレーマラソンにでました！みんなで4時間走り切りました！！休憩時間も研究です...。

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研究室のHPが新しくなりました！研究室メンバーで作った渾身のHP���す！！
https://t.co/595Zb56sk9

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

ケモインフォマティクス秋の学校が開催され、本研究室のPost Doctorの田中さん、D1の岩﨑���ん、宮尾先生が口頭発表をしました！

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

【＼投稿論文紹介／】
本研究室のD1である岩﨑��んの論文がMolecular Informaticsに投稿されました！合成可能な分子を対象とした、効率的な機械学習ベースの探索手法についての論文です。6兆通りに及ぶ生成物を1台のPCを用いて8日間で網羅的に評価することに成功しました。https://t.co/XUaqGb6n5g

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

【＼投稿論文紹介／】
昨年卒業した濱川さんの論文がJournal of Chemical Information and Modelingに投稿されました！分子の配座が物性予測に与える影響を検討した論文です。全ての配座を活用することで予測精度が向上し、Uni-Molモデルは特に高い性能を示しました。
https://t.co/UykIB3zayY

[NAIST MI-Lab @NaistMi]

コポリマーのフロー合成のBO論文がSTAM Methodから出版されました。 Editor's Choiceとしてプレスリリースも出してもらえました。とても嬉しいです。

https://t.co/LqOpI3FvhC

プレスリリース
Ja: https://t.co/SDtqAsCMxZ
En: https://t.co/6IoObf9his
#マテリアルズ・インフォマティクス

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【＼論文紹介／】
薬物標的相互作用予測のフレームワークに関する論文。
大規模で高品質なデータセットの構築と、それを用いたトレーニングを可能とするスケーラブルな予測方法の設計を行い、既存の深層学習手法と比較して優れたスケーラビリティと予測性能を示しました。
https://t.co/80K0TwFXgK

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

【＼論文紹介／】
分子特性を予測するためのニューラルネットワークに関する論文。
改良されたGATとMLPを組み合わせたネットワークを構築することにより、既存手法と比較して優れた性能を示しました。
https://t.co/tS3aNN6Oat

[ケモインフォマティクス研究室＠NAIST @NAIST37744398]

【＼論文紹介／】
BindingDBを用いたFew-shot学習によるリガンドベースの活性予測に関する論文。提案手法は、化学的類似性に基づく手法や既存のfew-shot 学習手法と比較して有望な結果を示した。
https://t.co/5hYHVNkhPj

[NAIST Materials Science (English) @NAIST_MS_EN]

In Data-Driven Chemistry Group (@NAIST37744398), we conducted a fair evaluation of various approaches to identify scaffold-hopped compounds, which are structurally distinct bioactive compounds from known active, including prospective validation.
https://t.co/uIHVSCpeF5