apakorn k.

Tokyo D3 ☀️🎒🧙🏻‍♂️ #bioinformatics #cheminformatics #ai #datavisualization

[The Nobel Prize @NobelPrize]

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2026 #NobelPrize in Chemistry to Henri B. Kagan and Kenso Soai “for the discovery of non-linear effects and autocatalysis in asymmetric organic synthesis.”

[apakorn k. @appaeak]

My research, "Catalyst-Specialized Chemical Language Model Based on Transformer Variational Autoencoder for Catalyst Design and Discovery," has been published! Read it here: https://t.co/X8kbvLtfeB #PublishedArticle @wileyinresearch

[apakorn k. @appaeak]

@AdvPortfolio @ohuelab We combined #CatTransVAE, template-guided generation, property prediction, and Bayesian optimization to explore catalysts for Suzuki–Miyaura coupling. Novel candidates were generated and evaluated, providing a step toward AI-assisted catalyst discovery.

[apakorn k. @appaeak]

Our paper, #CatTransVAE, a catalyst-specialized chemical language model with template-guided generation framework for catalyst design and discovery, is now published in Advanced Intelligent Discovery! @AdvPortfolio @ohuelab ⚗️💡⚙️

📄 Read paper here: https://t.co/7D6shNrooP

[apakorn k. @appaeak]

@AdvPortfolio @ohuelab Catalysts occupy a distinct chemical space with complex structures, unique elemental compositions and coordination, and diverse molecular properties.

We developed #CatTransVAE, a new catalyst-specific model that learns a broader catalyst latent space.

[Ohue M/大上雅史 @tonets]

Our new paper has been published in Advanced Intelligent Discovery!

In this work with Apakorn (@appaeak), we introduce CatTransVAE, a catalyst-specialized chemical language model for catalyst design and discovery.

The model combines pretraining on general compounds with fine-tuning on diverse catalyst datasets to better capture catalyst-specific chemical space. We also explore template-guided molecular generation, property prediction using learned embeddings, and a catalyst optimization workflow based on Bayesian optimization.

Catalyst-Specialized Chemical Language Model Based on Transformer Variational Autoencoder for Catalyst Design and Discovery

https://t.co/dGQLwaSPW7

#AI #MachineLearning #Chemoinformatics #CatalystDesign #GenerativeAI

[𝗬𝘂𝗺𝗶𝘇 𝗦*, 𝗙𝘂𝗿𝘂𝗶 𝗞* 𝙚𝙩 𝙖𝙡. @yumizsui]

プレプリントを公開しました！FEPに基づいてタンパク質の多点変異による結合自由エネルギー変化を予測するProtMutMapを提案しました。目的の多点変異体とその部分変異体をネットワークで結び、変異体間のFEP計算値から各変異体の結合自由エネルギー変化を同時に推定します。
https://t.co/uJ7u1oTc2e

[𝗬𝘂𝗺𝗶𝘇 𝗦*, 𝗙𝘂𝗿𝘂𝗶 𝗞* 𝙚𝙩 𝙖𝙡. @yumizsui]

1/3 プレプリントを公開しました。Boltz-2のスクリーニング上位から選んだ数十から数百件の活性/非活性の測定結果だけでBoltz-2のaffinity headを微調整すると、スクリーニング性能が向上することを検証しました。
https://t.co/PT44yeNED3

[大上研究室 / Ohue Lab, 𝙎𝙘𝙞𝙚𝙣𝙘𝙚 𝙏𝙤𝙠𝙮𝙤 @ohuelab]

大上准教授が「Science Tokyoの顔」として取り上げられました。

AIとコンピュータ・シミュレーションで創薬の可能性を広げる－大上雅史 | Science Tokyo Faces：顔 vol. 009 | Science Tokyo - 東京科学大学
https://t.co/wGexQxqJgS

[nature @Nature]

Nature research paper: Reimagining research papers as interactive and reliable AI agents

https://t.co/t1s2K29gU7

[Bowen Jing @bjing2016]

It’s getting hard to keep track of all the new open-source cofolding models coming out. To help everyone stay up to date, I'm excited to share https://t.co/Gc9PaF6GoY, a PDB-synced leaderboard of open models, updated weekly. All predictions are available to view & download! (1/4)

[山辺真幸/データビジュアライズデザイナー @masakick]

先週公開されたSPReAD1000第1回採択結果データを可視化してみました。
https://t.co/pkVu9vzOdb
https://t.co/LsA7SDeSih

[apakorn k. @appaeak]

🚀 Delighted to share our latest preprint on #CatTransVAE — Catalyst-specialized chemical language model based on transformer-VAE designed for catalyst generation and discovery. Now out on @ChemRxiv
📄: https://t.co/PT8uzXPXkT
#Catalyst #GenerativeAI #MaterialsInformatics

[apakorn k. @appaeak]

CLM on Catalysts! #CatTransVAE

[Ohue M/大上雅史 @tonets]

Catalyst-specialized Chemical Language Model Based on Transformer Variational Autoencoder for Catalyst Design and Discovery | ChemRxiv https://t.co/yo00kjNGZ1

久しぶりのChemRxivだよ w/@appaeak

[Claude @claudeai]

Final stop: Tokyo.

Register to hear directly from the teams behind Claude: https://t.co/SkYZwjK3GS

[Anthropic @AnthropicAI]

New Anthropic Science Blog: Making Claude a chemist.

To manipulate a molecule, chemists first need to understand its structure. Their main tool is NMR spectroscopy.

We found Opus 4.7 matches—and on some tasks beats—dedicated NMR software. Read more: https://t.co/1jUvz7wdhV

[サカグチアミ @ami_sakagt]

📻マクセル meets カレッジナレッジ📻

⏰5月31日(日)13:55～
先週に引き続き、
#東京科学大学 情報理工学院
博士課程3年の Apakornさんが登場✨

AIを用いた触媒の研究について
お伺いしました🙌

📻▼
https://t.co/r4yaaIqlAU

番組X▼
@ColKnowledgeFMO

#カレナレ
#マクセル　
#サカグチアミ

[松本 @gggtta]

総説1編目は、古井さん、大上さんによる「タンパク質言語モデルの発展と応用」です。以前にも本誌でタンパク質言語モデルの総説を掲載しましたが、本総説ではさらに発展著しいpLMsの近年の状況と今後の展望をさらにまとめていただきました。https://t.co/MfxbhQBWy7

[文部科学省 MEXT @mextjapan]

🆕AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)、6月2日より第2回公募を開始予定！

人文学、社会科学を含むあらゆる分野において、AIを利活用した研究を加速することを目的に、全国で1,000件のAI for Scienceプロジェクトへのチャレンジを支援します。

▼公式サイト
https://t.co/XekLXo6h51

[apakorn k. @appaeak]

今週研究について話します⚗️

[マクセル meets カレッジナレッジ【公式】 @ColKnowledgeFMO]

5月31日(日)13:55～の
『マクセル meets カレッジナレッジ』

先週に引き続き、
#東京科学大学 情報理工学院
博士課程3年の Apakornさんが登場😎✨

AIを用いた触媒の研究について
お伺いします🙌

📻https://t.co/s45YY87JPn
#カレナレ #サカグチアミ