論文

• Wexing Hu, Masahito Ohue. SpatialPPI:three-dimensional space protein-protein interaction prediction with AlphaFold Multimer, Computational and Structural Biotechnology Journal, ELSEVIER, Volume 23, page 1214-1225, Dec. 2024.  公式リンク  
  
• Apakorn Kengkanna, Masahito Ohue. Enhancing property and activity prediction and interpretation using multiple molecular graph representations with MMGX, Communications Chemistry, Vol. 7, p. 1-14, Apr. 2024.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Kotoyu Sasayama, Masami Takata. Mathematical Modeling and Problem Solving: From Fundamentals to Applications, The Journal of Supercomputing, Volume 80, page 14116-14119, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Kairi Furui. FastLomap: Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large- Scale Relative Free Energy Perturbation, The Journal of Supercomputing, Volume 80, page 14417-14432, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• Takafumi Ueki, Masahito Ohue. Antibody Complementarity-Determining Region Design using AlphaFold2 and DDG Predictor, The Journal of Supercomputing, Volume 80, page 11989-12002, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• Toshiki Ochiai, Tensei Inukai, Manato Akiyama, Kairi Furui, Masahito Ohue, Nobuaki Matsumori, Shinsuke Inuki, Motonari Uesugi, Toshiaki Sunazuka, Kazuya Kikuchi, Hideaki Kakeya, Yasubumi Sakakibara. Variational autoencoder-based chemical latent space for large molecular structures with 3D complexity, Communications Chemistry, nature, Vol. 6, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue. MEGADOCK-on-Colab: an easy-to-use protein-protein docking tool on Google Colaboratory, BMC Research Notes, SPRINGERNATURE, 16, 1, Sept. 2023.  公式リンク  
  
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Design of cyclic peptides targeting protein–protein interactions using AlphaFold, International Journal of Molecular Sciences, MDPI, 24, 17, Aug. 2023.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuki Kojima, Takatsugu Kosugi. Generating potential protein-protein interaction inhibitor molecules based on physicochemical properties, Molecules, MDPI, 28, 15, July 2023.  公式リンク  
  
• Jessica Andreani, Brain Jiménez-García, Masahito Ohue. Web Tools for Modeling and Analysis of Biomolecular Interactions Volume II, Frontiers in Molecular Biosciences, Volume 10, June 2023.  公式リンク  
  
• Jianan Li, Keisuke Yanagisawa, Masatake Sugita, Takuya Fujie, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. CycPeptMPDB: A Comprehensive Database of Membrane Permeability of Cyclic Peptides, Journal of Chemical Information and Modeling, American Chemical Society, Volume 63, Issue 7, pp. 2240-2250, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• Masatake Sugita, Takuya Fujie, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Lipid Composition Is Critical for Accurate Membrane Permeability Prediction of Cyclic Peptides by Molecular Dynamics Simulations, Journal of Chemical Information and Modeling, American Chemical Society, Volume 62, Issue 18, pp. 4549-4560, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• Keisuke Yanagisawa, Rikuto Kubota, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Effective Protein-Ligand Docking Strategy via Fragment Reuse and a Proof-of-Concept Implementation, ACS Omega, American Chemical Society, Volume 7, Issue 34, pp. 30265-30274, Aug. 2022.  公式リンク  
  
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Solubility-aware protein binding peptide design using AlphaFold, Biomedicines, MDPI, Volume 10, Issue 7, July 2022.  公式リンク  
  
• Jessica Andreani, Masahito Ohue, Brain Jiménez-García. Web Tools for Modeling and Analysis of Biomolecular Interactions, Frontiers in Molecular Biosciences, Frontiers Media S.A., Volume 9, Apr. 2022.  公式リンク  
  
• Jianan Li, Yanagisawa K, Yoshikawa Y, Ohue M, Akiyama Y.. Plasma protein binding prediction focusing on residue-level features and circularity of cyclic peptides by deep learning, Bioinformatics, Volume 38, Issue 4, 1110-1117, Feb. 2022.  公式リンク  
  
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Quantitative Estimate Index for Early-Stage Screening of Compounds Targeting Protein-Protein Interactions, International Journal of Molecular Sciences, MDPI, Volume 22, Issue 20, Oct. 2021.  公式リンク  
  
• Takabatake K, Izawa K, Akikawa M, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y.. Improved large-scale homology search by two-step seed search using multiple reduced amino acid alphabets, Genes, 12, 9, 1455, Sept. 2021.  公式リンク  
  
• Sugita M, Sugiyama S, Takuya Fujie, Yoshikawa Y, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y.. Large-scale membrane permeability prediction of cyclic peptides crossing a lipid bilayer based on enhanced sampling molecular dynamics simulations, Journal of Chemical Information and Modeling, 61, 7, 3681-3695, July 2021.  公式リンク  
  
• Izawa K, Okamoto-Shibayama K, Kita D, Tomita S, Saito A, Ishida T, Ohue M, Akiyama Y, Ishihara K.. Taxonomic and gene category analyses of subgingival plaques from a group of Japanese individuals with and without periodontitis, International Journal of Molecular Sciences, International Journal of Molecular Sciences, Volume 22, Issue 10, 5298, May 2021.  公式リンク  
  
• Sho Ito, Akinobu Senoo, Satoru Nagatoishi, Masahito Ohue, Masaki Yamamoto, Kouhei Tsumoto, Naoki Wakui. Structural basis for binding mechanism of human serum albumin complexed with cyclic peptide dalbavancin, Journal of Medicinal Chemistry, vol. 63, issue 22, pp. 14045-14053, Nov. 2020.  公式リンク  
  
• Guillaume Launay, Masahito Ohue, Julia Prieto Santero, Yuri Matsuzaki, Cécile Hilpert, Nobuyuki Uchikoga, Takanori Hayashi, Juliette Martin. Evaluation of CONSRANK-like scoring functions for rescoring ensembles of protein-protein docking poses, Frontiers in Molecular Biosciences, vol. 7, Oct. 2020.  公式リンク  
  
• Shumpei Matsuno, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multidomain protein structure prediction using information about residues interacting on multimeric protein interfaces, Biophysics and Physicobiology, Vol. 17, pp. 2-13, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Kento Aoyama, Masanori Kakuta, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development of computational pipeline software for genome/exome analysis on the K computer, Supercomputing Frontiers and Innovations, Vol. 7, No. 1, pp. 37-54, 2020.  公式リンク  
  
• Shuntaro Chiba, Masahito Ohue, Anastasiia Gryniukova, Petro Borysko, Sergey Zozulya, Nobuaki Yasuo, Ryunosuke Yoshino, Kazuyoshi Ikeda, Woong-Hee Shin, Daisuke Kihara, Mitsuo Iwadate, Hideaki Umeyama, Takaaki Ichikawa, Reiji Teramoto, Kun-Yi Hsin, Vipul Gupta, Hiroaki Kitano, Mika Sakamoto, Akiko Higuchi, Nobuaki Miura, Kei Yura, Masahiro Mochizuki, Chandrasekaran Ramakrishnan, A. Mary Thangakani, D. Velmurugan, M. Michael Gromiha, Itsuo Nakane, Nanako Uchida, Hayase Hakariya, Modong Tan, Hironori Nakamura, Shogo Suzuki, Tomoki Ito, Masahiro Kawatani, Kentaroh Kudoh, Sakurako Takashina, Kazuki Yamamoto, Yoshitaka Moriwaki, Keita Oda, Daisuke Kobayashi, Tatsuya Okuno, Shintaro Minami, George Chikenji, Philip Prathipati, Chioko Nagao, Attayeb Mohsen, Mari Ito, Kenji Mizuguchi, Teruki Honma, Takashi Ishida, Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama, Masakazu Sekijima.. A prospective compound screening contest identified broader inhibitors for Sirtuin 1, Scientific Reports, 9, Dec. 2019.  公式リンク  
  
• Ohue M, Shogo Suzuki, Akiyama Y.. Learning-to-rank technique based on ignoring meaningless ranking orders between compounds, Journal of Molecular Graphics and Modelling, Elsevier, Volume 92, pp. 192-200, Nov. 2019.  公式リンク  
  
• Ban T, Ohue M, Akiyama Y.. NRLMFβ: Bata-distribution-rescored Neighborhood Regularized Logistic Matrix Factorization for Improving Performance of Drug–Target Interaction Prediction, Biochemistry and Biophysics Reports, Elsevier, Volume 18, July 2019.  公式リンク  
  
• Takashi Tajimi, Naoki Wakui, Keisuke Yanagisawa, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Computational prediction of plasma protein binding of cyclic peptides from small molecule experimental data using sparse modeling techniques, BMC Bioinformatics, Springer Nature, Volume 19, Dec. 2018.  公式リンク  
  
• Koki Yamamoto, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Shinsuke Inuki, Hiroaki Ohno, Shinya Oishi. Synthesis of Triazolo- and Oxadiazolopiperazines by Gold(I)-Catalyzed Domino Cyclization: Application to the Design of a Mitogen Activated Protein (MAP) Kinase Inhibitor, Organic Letters, American Chemical Society, Volume 21, Issue 2, Page 373-377, Dec. 2018.  公式リンク  
  
• Daisuke Kami, Tomoya Kitani, Akihiro Nakamura, Naoki Wakui, Rena Mizutani, Masahito Ohue, Fuyuki Kametani, Nobuyoshi Akimitsu, Satoshi Gojo. The DEAD-box RNA-binding protein DDX6 regulates parental RNA decay for cellular reprogramming to pluripotency, PLOS ONE, Volume 13, Issue 10, Oct. 2018.  公式リンク  
  
• Masahiro Mochizuki, Shogo Suzuki, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y.. QEX: target-specific druglikeness filter enhances ligand-based virtual screening, Molecular Diversity, Springer, Volume 23, issue 1, pp. 11-18, July 2018.  公式リンク  
  
• Shogo Suzuki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. PKRank: a novel learning-to-rank method for ligand-based virtual screening using pairwise kernel and RankSVM, Artificial Life and Robotics, Springer Japan, 23, 2, 205-212, June 2018.  公式リンク  
  
• Yanagisawa K, Komine S, Kubota R, Ohue M, Akiyama Y.. Optimization of memory use of fragment extension-based protein–ligand docking with an original fast minimum cost flow algorithm, Computational Biology and Chemistry (In Proc. APBC2018), Volume 74, Page 399-406, June 2018.  公式リンク  
  
• Hayashi T, Matsuzaki Y, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y.. MEGADOCK-Web: an integrated database of high-throughput structure-based protein-protein interaction predictions, BMC Bioinformatics (In Proc. APBC2018), 19, (Suppl 4), 62, May 2018.  公式リンク  
  
• Ban T, Masahito O, Yutaka Akiyama. Multiple grid arrangement improves ligand docking with unknown binding sites: Application to the inverse docking problem, Computational Biology and Chemistry, Volume 73, Page 139-146, Apr. 2018.  公式リンク  
  
• Wakui, N., Yoshino, R., Yasuo, N., Ohue, M., Sekijima, M.. Exploring the selectivity of inhibitor complexes with Bcl-2 and Bcl-XL: A molecular dynamics simulation approach, Journal of Molecular Graphics and Modelling, Vol. 79, pp. 166-174, Jan. 2018.  公式リンク  
  
• Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Rigid-Docking Approaches to Explore Protein–Protein Interaction Space, Advances in Biochemical Engineering/Biotechnology(Network Biology), Springer, Cham, volume 160, pp. 33-35, May 2017.  公式リンク  
  
• Shuji Suzuki, Takashi Ishida, Masahito Ohue, Masanori Kakuta, Yutaka Akiyama. GHOSTX: A Fast Sequence Homology Search Tool for Functional Annotation of Metagenomic Data, Methods in Molecular Biology(Protein Function Prediction), Springer, Volume 1611, pp. 15-25, Apr. 2017.  公式リンク  
  
• Yanagisawa K, Komine S, Shogo Suzuki, Ohue M, Ishida T, Akiyama Y.. Spresso: an ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition, Bioinformatics, OXFORD Academic, Volume 33, Issue 23, Page 3836-3843, Mar. 2017.  公式リンク  
  
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Specificity of broad protein interaction surfaces for proteins with multiple binding partners, Biophysics and Physicobiology, THE BIOPHYSICAL SOCIETY OF JAPAN, Vol. 13, pp. 105-115, July 2016.  公式リンク  
  
• 根岸瑠美, 大上雅史. そもそも「ポスドク問題」ってなんだろう？男女共同参画・若手支援シンポジウム報告, 生物物理, 一般社団法人生物物理学会, Vol. 56, No. 2, pp. 126-127, Mar. 2016.
• 大上雅史, 根岸瑠美. 「鍵はダイバーシティ」男女共同参画・若手支援シンポジウム報告, 生物物理, 一般社団法人生物物理学会, Vol. 55, No. 2, pp. 108-110, Mar. 2015.
• Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama.. Protein-Protein Docking on Hardware Accelerators : Comparison of GPU and MIC Architectures, The Thirteenth Asia-Pacific Bioinformatics Conference (APBC2015), BMC Systems Biology, BioMed Central, Vol. 9, No. Suppl 1, Jan. 2015.  公式リンク  
  
• Ohue, M., Shimoda, T., Suzuki, S., Matsuzaki, Y., Ishida, T., Akiyama, Y.. MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein–protein docking software for heterogeneous supercomputers, Bioinformatics, Oxford University Press, Vol. 30, No. 22, pp. 3281-3283, Aug. 2014.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structure data, Protein and Peptide Letters, Bentham Science, Volume 21, Issue 8, Page 766-778, June 2014.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Highly Precise Protein-Protein Interaction Prediction Based on Consensus Between Template-Based and de Novo Docking Methods, BMC Proceedings, BioMed Central, Volume 7, Supplement 7, S6, Dec. 2013.  公式リンク  
  
• Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Toshiyuki Sato, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK 3.0: A high-performance protein-protein interaction prediction software using hybrid parallel computing for petascale supercomputing environments, Source Code for Biology and Medicine, BioMed Central, Vol. 8, No. 1, Sept. 2013.  公式リンク  
  
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. Re-docking scheme for generating near-native protein complexes by assembling residue interaction fingerprints, PLOS ONE, Vol. 8, No. 7, e69365, July 2013.  公式リンク  
  
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Yutaka Akiyama. Protein-protein interaction network prediction by using rigid-body docking tools: application to bacterial chemotaxis, Protein and Peptide Letters, Bentham Science, Volume 21, Issue 8, pp. 790-798, July 2013.  公式リンク  
  
• Sarel J. Fleishman, Timothy A. Whitehead, Eva-Maria Strauch, Jacob E. Corn, Sanbo Qin, Huan-Xiang Zhou, Julie C. Mitchell, Omar N. A. Demerdash, Mayuko Takeda-Shitaka, Genki Terashi, Iain H. Moal, Xiaofan Li, Paul A. Bates, Martin Zacharias, Hahnbeom Park, Jun-su Ko, Hasup Lee, Chaok Seok, Thomas Bourquard, Julie Bernauer, Anne Poupon, Jerome Aze, Seren Soner, Sefik Kerem Oval., Pemra Ozbek, Nir Ben Tal, Turkan Haliloglu, Howook Hwang, Thom Vreven, Brian G. Pierce, Zhiping Weng, Laura Perez-Cano, Carles Pons, Juan Fernandez-Recio, Fan Jiang, Feng Yang, Xinqi Gong, Libin Cao, Xianjin Xu, Bin Liu, Panwen Wang, Chunhua Li, Cunxin Wang, Charles H. Robert, Mainak Guharoy, Shiyong Liu, Yangyu Huang, Lin Li, Dachuan Guo, Ying Chen, Yi Xiao, Nir London, Zohar Itzhaki, Ora Schueler-Furman, Yuval Inbar, Vladimir Patapov, Mati Cohen, Gideon Schreiber, Yuko Tsuchiya, Eiji Kanamori, Daron M. Standley, Haruki Nakamura, Kengo Kinoshita, Camden M. Driggers, Robert G. Hall, Jessica L. Morgan, Victor L. Hsu, Jian Zhan, Yuedong Yang, Yaoqi Zhou, Panagiotis L. Kastritis, Alexandre M. J. J. Bonvin, Weiyi Zhang, Carlos J. Camacho, Krishna P. Kilambi, Aroop Sircar, Jeffrey J. Gray, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama, Raed Khashan, Stephen Bush, Denis Fouches, Alexander Tropsha, Juan Esquivel-Rodriguez, Daisuke Kihara, P. Benjamin Stranges, Ron Jacak, Brian Kuhlman, Sheng-You Huang, Xiaoqin Zou, Shoshana J. Wodak, Joel Janin, David Baker. Community-Wide Assessment of Protein-Interface Modeling Suggests Improvements to Design Methodology, Journal of Molecular Biology, ScienceDirect, Volume 414, Issue 2, pp. 289-302, Nov. 2011.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. Docking-calculation-based Method for Predicting Protein-RNA Interactions, Genome Informatics, Volume 25, Issue 1, pp. 25-39, Aug. 2011.  公式リンク  
  

著書

• 大上雅史. 学振申請書の書き方とコツ DC/PD獲得を目指す若者へ 改訂第２版, 学振申請書の書き方とコツ 改訂第２版, 講談社, Mar. 2021.  公式リンク  
• 生化学若い研究者の会, 大上雅史. 核酸の生化学（第8章）, これだけ!生化学 第２版, 秀和システム, Feb. 2021.  公式リンク  
• 木曽良明, 秋山 泰, 大上 雅史, 吉川 寧, 和久井 直樹. 中分子創薬に適した特性を有する環状ペプチドのインシリコ設計（第8章）, 木曽良明監修「ペプチド創薬の最前線」, シーエムシー出版, pp. 70-78, May 2019.  公式リンク  
• 大上雅史. 学振申請書の書き方とコツ DC/PD獲得を目指す若者へ, 学振申請書の書き方とコツ DC/PD獲得を目指す若者へ, 講談社, Apr. 2016.  公式リンク  
• 生化学若い研究者の会, 大上雅史. 核酸の生化学（第8章）, これだけ!生化学, 秀和システム, Dec. 2014.  公式リンク  

国際会議発表 (査読有り)

• Taisuke Boku, Masatake Sugita, Ryohei Kobayashi, Shinnosuke Furuya, Takuya Fujie, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Improving Performance on Replica-Exchange Molecular Dynamics Simulations by Optimizing GPU Core Utilization, 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP2024), Proceedings of the 53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP2024), Association for Computing Machinery, Page 1082-1091, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• Takafumi Ueki, Masahito Ohue. Antibody Complementarity-Determining Region Sequence Design using AlphaFold2 and Binding Affinity Prediction Model, 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23), In Proceedings of The 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23), IEEE, page 2133-2139, Apr. 2024.  公式リンク  公式リンク  
  
• Koh Sakano, Kairi Furui, Masahito Ohue. Natural Product-like Compound Generation with Chemical Language Models, 30th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’24), In Proceedings of The 30th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’24), Springer Nature, 2024.
• Kusuri Murakumo, Naruki Yoshikawa, Kentaro Rikimaru, Shogo Nakamura, Kairi Furui, Takamasa Suzuki, Hiroyuki Yamasaki, Yuki Nishigaya, Yuzo Takagi, Masahito Ohue. LLM Drug Discovery Challenge: A Contest as a Feasibility Study on the Utilization of Large Language Models in Medicinal Chemistry, AI for Accelerated Materials Design (AI4Mat) NeurIPS 2023 Workshop, In Proceedings of AI for Accelerated Materials Design (AI4Mat) NeurIPS 2023 Workshop, Openview.net, Page 8, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• Apakorn Kengkanna, Masahito Ohue. Enhancing Model Learning and Interpretation Using Multiple Molecular Graph Representations for Compound Property and Activity Prediction, 20th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2023), In Proceedings of The 20th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2023), IEEE, Aug. 2023.  公式リンク  
  
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Faster Lead Optimization Mapper Algorithm for Large-Scale Relative Free Energy Perturbation, 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23), In Proceedings of The 29th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’23), IEEE, page 2126-2132, July 2023.  公式リンク  
  
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain, 19th IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology(IEEE CIBCB2022), In Proceedings of The 19th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2022), IEEE, Aug. 2022.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Kento Aoyama, Yutaka Akiyama. High-performance cloud computing for exhaustive protein-protein docking, The 26th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’20), Advances in Parallel & Distributed Processing, and Applications, Springer,cham, pp. 737-746, Oct. 2021.  公式リンク  
  
• Kazuki Takabatake, Kazuki Izawa, Motohiro Akikawa, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Improved Homology Search for Metagenomic Analysis by Two-Step Seed Search with Reduced Amino Acid Alphabets, The 10th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Science (ICBBS2021), Oct. 2021.  公式リンク  
  
• Shunya Sugita, Masahito Ohue. Drug-target affinity prediction using applicability domain based on data density, 18th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology(IEEE CIBCB2021), In Proceedings of The 18th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2021), IEEE, Page 1-6, Oct. 2021.  公式リンク  
  
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Quantitative estimate of protein-protein interaction targeting drug-likeness, 2021 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), In Proceedings of The 18th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB 2021), IEEE, pp. 1-8, Oct. 2021.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Hiroki Watanabe, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-Web-Mito: human mitochondrial protein-protein interaction prediction database, 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing, and Applications(Accepted), Springer, July 2021.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-GUI: a GUI-based complete cross-docking tool for exploring protein-protein interactions, 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing, and Applications(Accepted), Springer, July 2021.  公式リンク  
  
• Isawa Kazuya, Yanagisawa Keisuke, Ohue Masahito, Akiyama Yutaka. Antisense oligonucleotide activity analysis based on opening and binding energies to targets, Proceedings of The 27th International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA’21), Advances in Parallel & Distributed Processing and Applications, July 2021.
• Masahito Ohue. Re-ranking of computational protein–peptide docking solutions with amino acid profiles of rigid-body docking results, The 21st International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP'20), Advances in Computer Vision and Computational Biology, Springer,cham, pp. 749-758, Mar. 2021.  公式リンク  
  
• Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multiple HPC environments-aware container image configuration workflow for large-scale all-to-all protein-protein docking calculations, The 6th Asian Conference on Supercomputing Frontiers (SCFA2020), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 12082, pp. 23-39, June 2020.  公式リンク  
  
• Keren Jiang, Di Zhang, Tsubasa Iino, Risa Kimura, Tatsuo Nakajima, Kana Shimizu, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama.. A playful tool for predicting protein-protein docking, Mobile and Ubiquitous Multimedia (MUM 2019), In Proceedings of the 18th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia (MUM 2019), ACM, No. 40, Page 1-5, Nov. 2019.
• Masahito Ohue, Marina Yamasawa, Kazuki Izawa, Yutaka Akiyama. Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU and MEGAN, In Proceedings of the 19th annual IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (IEEE BIBE 2019), IEEE, 152-156, Aug. 2019.  公式リンク  
  
• Ohue M, Ii R, Yanagisawa K, Akiyama Y.. Molecular activity prediction using graph convolutional deep neural network considering distance on a molecular graph, Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications （PDPTA'19）, In Proceedings of the 2019 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'19), Page 122-128, July 2019.  公式リンク  
  
• Aoyama K, Yamamoto Y, Ohue M, Akiyama Y.. Performance evaluation of MEGADOCK protein–protein interaction prediction system implemented with distributed containers on a cloud computing environment, Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications （PDPTA'19）, In Proceedings of the 2019 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'19), pp. 175-181, July 2019.
• Takashi Tajimi, Naoki Wakui, Keisuke Yanagisawa, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Computational prediction of plasma protein binding of cyclic peptides from small molecule experimental data using sparse modeling techniques, the 29th International Conference on Genome Informatics (GIW 2018), BMC Bioinformatics, Springer Nature, Volume 19, Dec. 2018.  公式リンク  
  
• Ban T, Ohue M, Akiyama Y. Efficient Hyperparameter Optimization by Using Bayesian Optimization for Drug-Target Interaction Prediction, In Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS 2017), IEEE, Oct. 2017.
• Ohue M, Yamazaki T, Ban T, Akiyama Y. Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a Chemogenomics Approach, Intelligent Computing Theories and Application (In Proceedings of ICIC2017, Lecture Notes in Computer Science), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Cham, Vol. 10362, pp. 549-558, Aug. 2017.  公式リンク  
  
• Shogo Suzuki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Learning-to-rank based compound virtual screening by using pairwise kernel with multiple heterogeneous experimental data, 22nd International Symposium on Artifical Life and Robotics, 114-119, Jan. 2017.
• Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo Suzuki, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition, The 27th International Conference on Genome Informatics (GIW 2016), Oct. 2016.
• Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Shuji Suzuki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-GPU: Acceleration of Protein-Protein Docking Calculation on GPUs, ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine 2013 (ACM-BCB 2013), 2nd International Workshop on Parallel and Cloud-based Bioinformatics and Biomedicine (ParBio2013), Proceedings of the ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine 2013 (ACM-BCB 2013), Association for Computing Machinery, pp. 883-889, Sept. 2013.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Highly Precise Protein-Protein Interaction Prediction Based on Consensus Between Template-Based and de Novo Docking Methods, Great Lakes Bioinformatics Conference 2013, Proceedings of Great Lakes Bioinformatics Conference 2013, pp. 100-109, May 2013.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Improvement of the protein-protein docking prediction by introducing a simple hydrophobic interaction model: an application to interaction pathway analysis., The 7th IAPR International Conference on Pattern Recognition in Bioinformatics (PRIB2012), Lecture Notes in Bioinformatics, Springer Heidelberg, Vol. 7632, Page 178-187, Nov. 2012.  公式リンク  
  

国内会議発表 (査読有り)

• 中嶋悠介, 大上雅史, 越野亮. 配列情報に基づくタンパク質間相互作用予測の構造情報付加による高精度化, FIT2013 第12回情報科学技術フォーラム, FIT2013 第12回情報科学技術フォーラム講演論文集, 第2分冊, RG-001, pp. 63-68, Sept. 2013.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. Development of a Protein-RNA Interaction Prediction Method Based on a Docking Calculation, The 2010 Annual Conference of the Japanese Society for Bioinformatics (JSBi2010), Dec. 2010.
• 大上雅史, 松崎由理, 松崎裕介, 佐藤智之, 秋山泰. MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用, 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）, 情報処理学会, Vol. 3, No. 3, pp. 91-106, Oct. 2010.  公式リンク  
  

国際会議発表 (査読なし・不明)

• Masatake Sugita, Takuya Fujie, Yudai Noso, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development and Application of a Protocol for Predicting Membrane Permeability of Cyclic Peptides Based on Molecular Dynamics Simulations, 21st IUPAB and 62nd BSJ joint congress 2024, American Chemical Society, June 2024.  公式リンク  
  
• Masaya Inagaki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Fragment Linking with DQN, The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design, Mar. 2020.
• Takuya Fujie, Masatake Sugita, Satoshi Sugiyama, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Conformational Sampling with Molecular Dynamics Simulation for Prediction of Membrane Permeability of Cyclic Peptide, The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design, Mar. 2020.
• Kazuki Izawa, K Shibayama, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama. The shifts in bacterial community and gene category composition between healthy sites and periodontal disease sites, The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design, Mar. 2020.
• Masahito Ohue. Supercomputing-based exhaustive protein-protein interaction prediction with MEGADOCK, The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design, Mar. 2020.
• Yuki Tsushima, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development of fragment linking method for beyond rule of five, The 5th IITM-Tokyo Tech Joint Symposium-Current trends in Bioinformatics: Big data analysis, machine learning and drug design, Mar. 2020.
• Masahito Ohue, Shogo D. Suzuki, Yutaka Akiyama. PKRank & SPDRank - Learning-to-rank methods for machine-learning-based drug discovery, Biophysical Society 64th Annual Meeting, Feb. 2020.  公式リンク  
  
• Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Exhaustive protein-protein interaction prediction using MEGADOCK on a large-scale HPC environment, 2nd RWBC-OIL Workshop, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multiple HPC Environments-Aware Container Image Configuration Workflow for Large-Scale All-to-All Protein-Protein Docking Calculations, 2nd RWBC-OIL Workshop, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Shunpei Matsuno, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multidomain protein structure prediction using information about residues interacting on multimeric protein interfaces, 2nd RWBC-OIL Workshop, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Li Jianan, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Prediction of plasma protein binding for cyclic peptides by deep learning and molecular docking, 2nd RWBC-OIL Workshop, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Max Druyvesteyn, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Improved protein-protein docking using arbitrary docking-derived protein interface predictions, 2nd RWBC-OIL Workshop, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Satoshi Sugiyama, Yasushi Yoshikawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development of Membrane Permeability Prediction System for Cyclic Peptide: Large-Scale Molecular Dynamics Simulations, 2nd RWBC-OIL Workshop, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multiple HPC Environments-Aware Container Image Configuration for Bioinformatics Application, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis (SC'19), Nov. 2019.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue. Learning-to-rank for ligand-based virtual screening, AHeDD2019/IPAB2019 Joint Symposium, Nov. 2019.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Takanori Hayashi, Yuri Matsuzaki, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama. Megadock-Web: An Integrated Database of High-Throughput Structure-Based Protein-Protein Interaction Predictions, Biophysical Society 63rd Annual Meeting, Mar. 2019.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue. High Performance Computing Drug Discovery - Toward Targeting Protein-Protein Interactions, Advances in Neuroinformatics 2018 (AINI2018), Dec. 2018.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue. Exploring Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database, KAUST CBRC Seminar, Nov. 2018.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Takanori Hayashi, Hiroki Watanabe, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Yutaka Akiyama. Supercomputing-based exhaustive protein-protein interaction prediction and its open database., The 56th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan, Sept. 2018.
• Masahito Ohue. Prediction of Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database, Asia Hub e-Drug Discovery Symposium (AHeDD2018), Sept. 2018.
• Masahito Ohue. Supercomputing-based exhaustive protein-protein interaction prediction and its open database, The 56th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan, Sept. 2018.
• Masahito Ohue. Prediction of Protein-Protein Interactions with MEGADOCK: Parallelization, Application, and Open Database, 4th IIT Madras-Tokyo Tech Joint Symposium on Frontiers in Bioinformatics: Large Scale Data Analysis, Resources and Drug Design, Nov. 2017.
• Naoki Wakui, Ryunosuke Yoshino, Nobuaki Yasuo, Masahito Ohue, Masakazu Sekijima. Exploring the selectivity of inhibitor complexes with Bcl-2 and Bcl-XL: a molecular dynamics simiulation approach, 4th IIT Madras-Tokyo Tech Joint Symposium on Frontiers in Bioinformatics: Large Scale Data Analysis, Resources and Drug Design, Nov. 2017.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Yuki Yamamoto, Kento Aoyama, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-Azure: high-performance protein-protein docking on Microsoft Azure HPC, 4th IIT Madras-Tokyo Tech Joint Symposium on Frontiers in Bioinformatics: Large Scale Data Analysis, Resources and Drug Design, Nov. 2017.
• Masahito Ohue, Yamamoto, Yuki, Hayashi, Takanori, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. Cloud Computing for All-To-All Protein-Protein Docking on Azure HPC, 58th Annual Meeting of the Biophysical-Society, BIOPHYSICAL JOURNAL, CELL PRESS, Vol. 112, No. 3, pp. 451A-451A, Feb. 2017.
• Uchikoga, Nobuyuki, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Interaction Surfaces of Proteins Involved in Bacterial Chemotaxis with Rigid-Body Docking Decoys, 58th Annual Meeting of the Biophysical-Society, BIOPHYSICAL JOURNAL, CELL PRESS, Vol. 112, No. 3, pp. 290A-290A, Feb. 2017.
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Analysis of Physico-Chemical Properties of Protein Docking Decoys Generated by Rigid-Body Docking, Biophysical Society 60th Annual Meeting, Feb. 2016.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK 4.0: an ultra-high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers, Biophysical Society 60th Annual Meeting, Feb. 2016.
• Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. A rescoring method of protein-peptide docking prediction with amino acid profiles of rigid-body search results, The Fourteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2016), Jan. 2016.
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. Analysis of protein docking decoys in terms of physicochemical properties of protein surfaces using rigid-body docking process, 3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics, Nov. 2015.  公式リンク  
  
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: A high-performance protein-protein interaction prediction software for petascale supercomputing environments, 3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics, Nov. 2015.
• Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. A comparative study of GPU and MIC accelerations in fast Fourier transform-based protein-protein docking, 3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics, Nov. 2015.
• Tomohiro Ban, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Improving protein-ligand docking and inverse docking prediction by deepening conformation search on multiple grids, 3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics, Nov. 2015.
• Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Fast pre-filtering for virtual screening based on compound fragmentation, 3nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Algorithms and Applications of Bioinformatics, Nov. 2015.
• Uchikoga, Nobuyuki, Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. Post-docking analysis by physicochemical properties of protein-protein interactions generated from rigid-body docking processes, 29th Annual Symposium of the Protein-Society, PROTEIN SCIENCE, WILEY-BLACKWELL, Vol. 24, pp. 253-253, Oct. 2015.
• Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Prediction of human-virus protein-protein interactions by exhaustive rigid docking., Biophysical Society 59th Annual Meeting, Feb. 2015.
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. Analysis of amino acid properties in interaction surfaces of decoys generated by re-docking, Biophysical Society 59th Annual Meeting, Feb. 2015.
• Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers, APBC 2015: The Thirteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference, Jan. 2015.
• Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers, GIW/ISCB-Asia 2014, Dec. 2014.
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. Re-docking scheme to explore docking search space by using interaction profiles, Biophysical Society 58th Annual Meeting, Feb. 2014.
• Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Prediction of protein-protein interactions based on tertiary structures and transcription information, Biophysical Society 58th Annual Meeting, Feb. 2014.
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Structure based protein-protein interaction network prediction of EGFR signaling related proteins using MEGADOCK, 2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics, Sept. 2013.
• Masahito Ohue. MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structure data, ACLS International Summer School 2013, Sept. 2013.  公式リンク  
  
• Takehiro Shimoda, Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takayuki Fujiwara, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. The MEGADOCK project: Ultra-high-performance protein-protein interaction prediction tools on supercomputing environments, ACM Conference on Bioinformatics, Computatioal Biology and Biomedical Informatics (ACM-BCB2013), p. 668, Sept. 2013.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Improvement of protein-protein interaction prediction by integrating template-based and template-free protein docking, ACM Conference on Bioinformatics, Computatioal Biology and Biomedical Informatics (ACM-BCB2013), p. 667, Sept. 2013.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Highly precise protein-protein interaction prediction by integrating template-based and template-free protein docking, 2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics, P08, Sept. 2013.
• Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Shuji Suzuki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-GPU: Acceleration of Protein-Protein Docking Calculation on GPUs, 2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics, P13, Sept. 2013.
• Nobuyuki Uchikoga, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Takatsugu Hirokawa, Yutaka Akiyama. Re-docking scheme of protein-protein interactions for generating near-native interaction patterns in difficult docking cases, 2nd IIT Madras – Tokyo Tech Joint Symposium on Techniques and Applications of Bioinformatics, Sept. 2013.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Kohei Yamamoto, Takayuki Fujiwara, Takehiro Shimoda, Toshiyuki Sato, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Protein-protein interaction prediction based on rigid-body docking with ultra-high-performance computing technique: applications to affinity prediction on CAPRI round 21 and interactome analyses, CAPRI 2013 5th Evaluation Meeting, Apr. 2013.
• Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Protein-protein interaction network prediction by using rigid-body docking tool MEGADOCK, Biophysical Society 57th Annual Meeting, Feb. 2013.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: A rapid screening system of protein-protein interactions with all-to-all physical docking., International Society for Computational Biology, ISCB-Asia 2012, Dec. 2012.
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Application of exhaustive protein-protein interaction prediction system by using protein docking to signal transduction pathways., International Society for Computational Biology, ISCB-Asia 2012, Dec. 2012.
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Application of exhaustive protein-protein interaction prediction system by using protein docking to signal transduction pathways., 3DSIG: The 8th structural bioinformatics and computational biophysics meeting, July 2012.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: A rapid screening system of protein-protein interactions with all-to-all physical docking., 3DSIG: The 8th structural bioinformatics and computational biophysics meeting, July 2012.
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Application of exhaustive protein-protein interaction prediction system by using protein docking to signal transduction pathways., 20th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2012), July 2012.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: A rapid screening system of protein-protein interactions with all-to-all physical docking., 20th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2012), July 2012.
• Masahito Ohue. MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structures, BGI Shenzhen Young Researchers' Presentation, Mar. 2012.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Protein Complex Structure Prediction with Normal Mode Ensemble and Physical Docking, Bioinformatics week in Odaiba 2011 (BiWO2011), Bioinformatics week in Odaiba 2011 (BiWO2011), P-01, Jan. 2012.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Bound state structure estimation of protein-protein complex using rigid-body protein-protein docking method, The 10th Asia-Pacific Bioinformatics Conference (APBC2012), The 10th Asia-Pacific Bioinformatics Conference (APBC2012), P-50, Jan. 2012.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Binding Conformation Prediction of a Protein Complex Using Physical Docking, GCOE Compview Final Symposium (Preliminary event of ISAAC 2011), Dec. 2011.
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: a Fast Protein-protein Interaction Prediction System by Exhaustive Docking, 12th International Conference on Systems Biology (ICSB 2011), Sept. 2011.
• Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: A fast protein-protein interaction prediction system by exhaustive docking, The 9th International Workshop on Advanced Genomics, July 2011.
• Masahito Ohue. MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system based on tertiary structures information, IIT Madras-Tokyo Tech Joint Workshop on Bioinformatics and Large Scale Data Analysis, Proc. of IIT Madras-Tokyo Tech Joint Workshop on Bioinformatics and Large Scale Data Analysis, July 2011.
• Matsuzaki Yuri., Uchikoga Nobuyuki., Ohue Masahito., Ishida Takashi., Akiyama Yutaka. Exhaustive protein-protein interaction prediction with MEGADOCK and its application to signaling pathway estimation, Asia Hub for e-Drug Discovery (AHeDD) Symoposium 2010, Dec. 2010.
• Matsuzaki Yuri., Ohue Masahito., Matsuzaki Yusuke., Sato Toshuyuki, Akiyama Yutaka. A computational screening system of protein-protein interactions: connecting protein structural information to biological pathway estimation, 11th International Conference on Systems Biology (ICSB), Oct. 2010.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama. n silico prediction of PPI network with structure-based all-to-all docking, InCoB2010 - the 9th International Conference on Bioinformatics, Sept. 2010.
• Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Masahito Ohue, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama. A computational screening system of protein-protein interactions: connecting structural information to pathway estimation., The 2nd Biosupercomputing Symposium, Mar. 2010.
• Masahito Ohue, Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama. MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system -- Improving the accuracy using boosting and binding energy reranking., The 2nd Biosupercomputing Symposium, Mar. 2010.
• Masahito Ohue, Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. Improvement of all-to-all protein-protein interaction prediction system MEGADOCK, The 20th International Conference on Genome Informatics Workshop(GIW2009), The 20th International Conference on Genome Informatics Workshop Poster Proceedings, P033, Dec. 2009.
• Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Masahito Ohue, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama. A computational screening system of protein-protein interactions using tertiary structure data: an application to signaling pathway analysis., BIOINFO 2009 CBI-KSBSB Joint Conference, Proc. BIOINFO 2009 CBI-KSBSB Joint Conference, P11-114, Nov. 2009.
• Masahito Ohue, Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama. Improvement of all-to-all protein-protein interaction prediction system MEGADOCK, BIOINFO 2009 CBI-KSBSB Joint Conference, Proc. BIOINFO 2009 CBI-KSBSB Joint Conference, P10-101, Nov. 2009.
• Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Masahito Ohue, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama. In silico screening of protein-protein interactions with all-to-all rigid docking and clustering: an application to pathway analysis, The 10th International Conference on Systems Biology (ICSB 2009), Sept. 2009.  公式リンク  
  

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 大上雅史. PROTAC Linker Design Using Structural Information, MOE Forum 2024, Sept. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで創薬はラクになったのか?, Laboratory Automation Developers Conference 2024 (LADEC 2024), Sept. 2024.
• 大上雅史. AIとシミュレーション計算が駆動する分子設計, 情報処理学会第79回バイオ情報学研究会, Sept. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. アンテナを広げて～インターネット世代の研究とSNS, 生物物理夏の学校2024, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIとシミュレーション計算が駆動する分子設計, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-79, 7, 1-1, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 学術変革領域研究(A)潜在空間分子設計第１回領域シンポジウム, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 第12回 CBI若手の会講演会 ～若手の眼差しで迫る創薬研究の最先端 ～, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIによるペプチドデザイン, 第56回若手ペプチド夏の勉強会, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIによるタンパク質構造予測と創薬支援計算, 第458回CBI学会講演会「創薬の多様化に対応するタ ンパク質構造観察技術の進化」, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 第76回日本細胞生物学会大会, WS1 シンポジウム 「創る」が織りな す未来の細胞生物学者と若手研究者へのメッセージ, July 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIとシミュレーションが駆動する分子設計, 令和4～8年度 学術変革領域研究(A) 生体反応の集積・ 予知・創出を基盤としたシステム生物合成科学「予知生合成科学」 第4回公開シンポジウム, July 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. Beyond Rule-of-Five空間のAI分子設計, 学術変革領域研究(A)天然物が織り成す化合物潜在空間が 拓く生物活性分子デザイン第2回公開シンポジウム, June 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldによる標的結合型直鎖／環状ペプチドの計算設計, 第24回日本蛋白質科学会年会 WS3 ペ プチド設計の現在と未来, June 2024.  公式リンク  
  
• 杉田 昌岳, 藤江 拓哉, 能祖 雄大, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. 拡張アンサンブル分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過性予測技術の開発と応用, 第24回日本蛋白質科学会年会, June 2024.
• 安光夕輝, 大上雅史. タンパク質立体構造予測モデルの転移学習によるバーチャルスクリーニング至適構造の生成, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 17, 1-3, June 2024.  公式リンク  
  
• 内河慶輔, 古井海里, 大上雅史. 構造ベーススクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質構造生成の最適化, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 16, 1-7, June 2024.  公式リンク  
  
• 青木滉志郎, Apakorn Kengkanna, 大上雅史. 対照学習を用いたグラフニューラルネットワークによる化合物 の特性予測の最適化, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 15, 1-7, June 2024.  公式リンク  
  
• 坂野晃, 古井海里, 大上雅史. 化学言語モデルに基づく天然物様化合物生成, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-78, 14, 1-8, June 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldで探る分子間相互作用, 日本プロテオーム学会2024年大会・第20回日本臨床プロテオゲ ノミクス学会合同大会, June 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 創薬情報研究の最前線, 2024年第1回IPABセミナー, May 2024.  公式リンク  
  
• 坂野晃, 古井海里, 大上雅史. 天然物様化合物を生成する化学言語モデルの開発, 情報処理学会第86回全国大会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 青木滉志郎, 大上雅史, Kengkanna Apakorn. 対照学習を用いたGNNによる化合物特性予測, 情報処理学会第 86回全国大会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. Beyond Rule-of-Five化合物空間を探る情報科学, 日本薬学会第144年会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 天然物ケミカルバイオロジーを加速する深層学習技術基盤, 日本農芸化学会2024年度大会, Mar. 2024.  公式リンク  
  
• 冨樫慧乃辰, 小杉孝嗣, 大上雅史. AlphaFoldを用いたタンパク質-特殊環状ペプチド複合体予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-77, 14, 1-8, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, 生命と情報の新たなる融和：超階層生物学とＡＩ・数理ワークショッ プ, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• 石沢涼太, 大上雅史. 複合体構造予測とフラグメントリンキングによるPROTAC設計手法の開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2024-BIO-77, 32, 1-8, Feb. 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. beyond Rule-of-Five化合物の潜在空間学習と分子設計を支えるAI技術, 日本化学会第104春季年会 併催シンポジウム, 2024.
• 大上雅史. 生成AIが加速する創薬・生命科学～AlphaFold2の衝撃とTransformerアルゴリズム～, 日本学術会 議公開シンポジウム「第13回計算力学シンポジウム」, Dec. 2023.  公式リンク  
  
• 内河 慶輔, 古井 海里, 大上 雅史. バーチャルスクリーニングに適した AlphaFold2 タンパク質立体構造モデルの選択, 第61回日本生物物理学会年会, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• 石沢 涼太, 大上 雅史. PROTAC molecular linker design using fragment linking method, 第61回日本生物物理学会年会, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• 冨樫 慧乃辰, 小杉 孝嗣, 大上 雅史. Docking prediction of cyclic peptide- protein complex by AlphaFold Multimer with cyclic offset, 第61回日本生物物理学会年会, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• 古井 海里, 大上 雅史. Study of efficient perturbation map construction for large-scale free energy perturbation calculations, 第61回日本生物物理学会年会, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIが加速する創薬・生命科学～AlphaFold2の衝撃とTransformerアルゴリズム～, 第92回関西CAE懇話会, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• Masatake Sugita, Takuya Fujie, Keisuke Yanagisawa, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development of a Protocol for Predicting Membrane Permeability of Cyclic Peptides Based on Molecular Dynamics Simulations, The 61st Annual Meeting of The Biophysical Society of Japan, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• 古井 海里, 大上 雅史. Design of scalable perturbation maps for relative binding free energy calculations, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• Kengkanna Apakorn, 大上 雅史. Enhancing Model Learning and Interpretation Using Multiple Molecular Graph Representations for Compound Property and Activity Prediction, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 内河 慶輔, 古井 海里, 大上 雅史. Identifying suitable AlphaFold2 protein structure models for improved structure-based virtual screening, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 冨樫 慧乃辰, 小杉 孝嗣, 大上 雅史. Docking prediction of cyclic peptide- protein complex by AlphaFold Multimer with cyclic offset, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFold2を活用した分子設計, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 小杉 孝嗣, 大上 雅史. Design of Cyclic Peptides Targeting Protein-Protein Interactions using AlphaFold, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 石沢 涼太, 大上 雅史. PROTAC molecular linker design using fragment linking method, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• HU Wenxing, 大上 雅史. Spatial Predictions of Protein-Protein Interaction with AlphaFold Multimer, CBI学会2023年大会, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIが加速する創薬・生命科学, 蔵前工業会 第46回蔵前科学技術セミナー, Oct. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 計算創薬・バイオインフォマティクスを支える情報技術とGPU, 第12回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2023), Sept. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIで広がる分子設計の可能性, Visionary 農芸化学100シンポジウム / 第50回 農芸化学「化学と生 物」シンポジウム, July 2023.  公式リンク  
  
• 冨樫慧乃辰, 小杉孝嗣, 大上雅史. Cyclic offsetを導入したAlphaFold multimerによる環状ペプチド複合体構造予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-74, 41, 1-6, June 2023.  公式リンク  
  
• 内河慶輔, 古井海里, 大上雅史. バーチャルスクリーニングに適したAlphaFold2タンパク質立体構造モデルの 選択, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-74, 40, 1-7, June 2023.  公式リンク  
  
• 石沢涼太, 大上雅史. フラグメントリンキング法に基づくタンパク質分解誘導キメラ分子のリンカー設計, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-74, 42, 1-6, June 2023.  公式リンク  
  
• 李 佳男, 柳澤 渓甫, 杉田 昌岳, 藤江 拓哉, 大上 雅史, 秋山 泰. CycPeptMPDB：包括的な環状ペプチド膜透過率データベースの開発, 情報処理学会 第143回MPS・第74回BIO合同研究発表会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-74, 38, 1-8, June 2023.  公式リンク  公式リンク  
  
• 古井海里, 大上雅史. 大規模自由エネルギー摂動法計算のための摂動マップ構築アルゴリズムの高速化, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-74, 39, 1-7, June 2023.  公式リンク  
  
• 植木 孝史, 大上 雅史. AlphaFold2を用いた抗体配列設計の評価, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-73, 21, 1-4, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• Apakorn Kengkanna, Masahito Ohue. Enhancing Ligand Property and Activity Prediction and Interpretation Using Multiple Molecular Graph Representations, 研究報告バイオ情報学（BIO）, ISPJ, 2023-BIO-73, 35, 1-4, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• 植木孝史, 大上雅史. AlphaFoldを用いた抗体配列の設計性能の検証, 情報処理学会第85回全国大会, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• 内河慶輔, 古井海里, 大上雅史.. バーチャルスクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質立体構造モデルの選択, 情報処理学会第85回全国大会, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• 杉田駿也, 大上雅史. 親和性閾値を考慮した適用領域による薬剤標的親和性予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-73, 16, 1-6, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• 古井 海里, 大上 雅史. 2種類の言語モデルを用いたタンパク質-化合物相互作用予測手法の開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2023-BIO-73, 19, 1-3, Mar. 2023.  公式リンク  
  
• Keisuke Uchikawa, Kairi Furui, Masahito Ohue. Investigation of AlphaFold2 predictive structure generation method suitable for structure-based virtual screening, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• Apakorn Kengkanna, 大上雅史. Multiple Molecular Graph Representation Learning and Interpretation for Molecular Property/Activity Prediction in Drug Discovery, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 兒嶋佑季, 小杉孝嗣, 大上雅史. タンパク質間相互作用阻害化合物ライブラリ構築のための分子生成手法の開発, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• Takafumi Ueki, Masahito Ohue. Improvement of physical properties by redesigning antibody sequences using AfDesign, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 冨樫慧乃辰, 大上雅史. 環状ペプチド複合体の構造データベース構築と相互作用解析, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 杉田駿也, 大上雅史. 予測モデルの性質を考慮した適用領域による薬剤標的親和性予測, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 石沢涼太, 大上雅史. フラグメントリンキング法に基づくPROTAC分子リンカー設計, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain, 第6回Tokyo Bioinformatics Meeting, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AI創薬・生命科学関連技術の進展とそれを支えるGPUソリューション, CBI学会2022年大会, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• Yuki Kojima, Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Molecular Generation for Protein-Protein Interaction Inhibitor Design focusing on Physicochemical Properties, CBI学会2022年大会, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 創薬研究におけるAI技術, 名古屋大学Online Sience Club, Oct. 2022.
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Lead optimization through active learning using free energy perturbation, CBI学会2022年大会, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. タンパク質間相互作用を狙う創薬インフォマティクス, 筑波大学計算科学研究センター 計算メディカルサイエンスワークショップ2022, Oct. 2022.  公式リンク  
  
• Wenxing Hu, Masahito Ohue. Protein-Protein Interaction Prediction Based On Atomic Volume Distributions With AlphaFold Multimer, IIBMP2022, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• Shunya Sugita, Masahito Ohue. Drug-target affinity prediction using applicability domain considering the characteristics of the prediction model, IIBMP2022, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Solubility-Aware Protein Binding Peptide Design Using AlphaFold, IIBMP2022, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 情報学で挑むバイオ・創薬イノベーション, 生物物理夏の学校2022, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• 大上 雅史. 博士人材の多様なキャリアパス, 第11回生命医薬情報学連合大会, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• Yuki Kojima, Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Molecular Generation for Protein-Protein Interaction Inhibitor Design focusing on Physicochemical Properties, IIBMP2022, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios, IIBMP2022, Sept. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIが加速する創薬・生命科学, NVIDIA/湘南アイパーク共催 メンバーシップ入会記念オンラインセミナー 「NVIDIA AI Colloquim」, Aug. 2022.  公式リンク  
  
• 古井海里, 大上雅史. 多様な実験設定におけるランク学習を用いた化合物スクリーニングの性能評価, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-70, 49, 1-6, June 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. タンパク質の理解と制御のための構造インフォマティクス, 第65回日本腎臓学会学術総会, June 2022.  公式リンク  
  
• 能祖雄大, 杉田昌岳, 藤江拓哉, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 分子動力学シミュレーション軌跡データからの環状ペプチドの膜透過性と相関が高い特徴量の抽出, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-70, 50, 1-8, June 2022.  公式リンク  
  
• 兒嶋佑季, 小杉孝嗣, 大上雅史. 物理化学的特性に着目したタンパク質間相互作用阻害候補化合物の生成, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-70, 48, 1-6, June 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldの計算創薬への応用と今後, 第434回CBI学会講演会 「タンパク質立体構造予測の最前線～AlphaFold2は創薬に真のブレークスルーをもたらすのか～」, May 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. タンパク質間相互作用の理解と制御のための構造インフォマティクス, 第32回バイオメディカル研究会「最先端構造解析の現状と課題」, May 2022.  公式リンク  
  
• 山崎眞拓, 伊澤和輝, 平田稜, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 結合エネルギーを考慮したゲノムワイドな高速短鎖核酸配列検索手法の開発, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-69, 8, 1-8, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 稲垣雅也, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. フラグメント化された化合物立体構造データベースの構築, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-69, 15, 1-8, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 津嶋佑旗, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 新たなデータセットによる長距離フラグメントリンキング手法の再評価, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-69, 16, 1-8, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 杉田駿也, 大上雅史. 適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-69, 4, 1-6, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AI・計算科学が加速する生命科学, 「機能タンパク質の構造と機能のダイナミクスと、それに基づく細胞・生体システム作動機構の研究拠点の形成」最終成果報告会, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 古井海里, 大上雅史. ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略, 第26回オープンバイオ研究会, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 古井海里, 大上雅史. ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略, 情報処理学会第84回全国大会, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 兒嶋佑季, 小杉孝嗣, 大上雅史. タンパク質間相互作用阻害剤設計のための分子生成手法の開発, 第26回オープンバイオ研究会, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 兒嶋佑季, 小杉孝嗣, 大上雅史. タンパク質間相互作用阻害剤設計のための分子生成手法の開発, 情報処理学会第84回全国大会, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 玉野史結, 伊澤和輝, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. Gapmer型ASOにおけるオフターゲット効果のリスク評価手法の提案, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2022-BIO-69, 7, 1-7, Mar. 2022.  公式リンク  
  
• 杉田駿也, 大上雅史. 自由エネルギー摂動法計算における化合物ネットワーク構造の効率化, 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）, 情報処理学会, 2022-MPS-137, 12, 1-6, Feb. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AI・計算科学が加速する生命科学, 日本農芸化学会 産学官若手交流会 第37回さんわかセミナー「生命科学のDX：農化系ラボのデジタル展開を探る」, Jan. 2022.
• 大上雅史. バイオインフォマティクス分野のAI事情, ACLSガンマクラブ2021年度総会, Dec. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史. タンパク質構造予測法AlphaFold2の可能性, 中分子創薬に関わる次世代産業研究会(IMD2) 第3回基礎講座, Dec. 2021.
• 杉田昌岳, 杉山聡, 藤江拓哉, 吉川寧, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過率の大規模予測, 第58回日本生物物理学会年会, Nov. 2021.
• Shunya Sugita, Masahito Ohue. Drug-target affinity prediction using applicability domain of feature learning, 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, Nov. 2021.
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Quantitative Estimate Index for Early-Stage Screening of Compounds Targeting Protein-Protein Interactions, 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, Nov. 2021.
• Kairi Furi, Masahito Ohue. Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement, 第5回Tokyo Bioinformatics Meeting, Nov. 2021.
• 杉田昌岳, 杉山聡, 藤江拓哉, 吉川寧, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過率の大規模予測, 第58回日本生物物理学会年会, Nov. 2021.
• 大上雅史. 情報技術による低分子・中分子創薬SX, Tokyo Tech Research Festival（TTRF）2021, Nov. 2021.
• Sugita M, Sugiyama S, Takuya Fujie, Yoshikawa Y, Yanagisawa K, Ohue M, Akiyama Y.. Large-scale membrane permeability prediction of cyclic peptides crossing a lipid bilayer based on enhanced sampling molecular dynamics simulations, CBI学会2021年大会, Oct. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史. TSUBAME 3.0 による Cresset Flare FEP 計算の展開, CBI学会2021年大会, Oct. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 情報学で挑むバイオ・創薬イノベーション, ヒューマンネットワーク高専(HNK) 月例会(2021年10月度), Oct. 2021.  公式リンク  
  
• 杉田昌岳, 杉山聡, 藤江拓哉, 吉川寧, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 分子動力学シミュレーションに基づいた環状ペプチドの膜透過率の大規模予測, 第43回溶液化学シンポジウム, Oct. 2021.
• 大上雅史. 計算によるタンパク質間相互作用予測と複合体構造予測, MED BINDS 長浜バイオ大学におけるBINDSユニット連携講習会 創薬のためのタンパク質構造インフォマティクス２, Sept. 2021.
• Takatsugu Kosugi, Masahito Ohue. Development of a Quantitative Estimate Index for Early-Stage Screening of Compounds Targeting Protein-Protein Interactions, 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, Sept. 2021.  公式リンク  
  
• Kairi Furi, Masahito Ohue. Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement, 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, Sept. 2021.  公式リンク  
  
• Shunya Sugita, Masahito Ohue. Drug-target affinity prediction using applicability domain of feature learning, 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, Sept. 2021.  公式リンク  
  
• 津嶋佑旗, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰.. タンパク質表面との結合親和性を考慮した長距離フラグメントリンキング手法の開発, 第67回BIO研究発表会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2021-BIO-67, 1, Page 1-8, Sept. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFold2の登場とオープンサイエンス, 第10回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2021）, Sept. 2021.  公式リンク  
  
• 杉田駿也, 大上雅史. 適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測, 情報処理学会第83回全国大会, Mar. 2021.  公式リンク  
  
• 井澤和也, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 標的配列との結合・開放エネルギー推定に基づくアンチセンス核酸の阻害活性モデルの研究, 情報処理学会研究報告, Vol. 2021-BIO-65, No. 7, pp. 1-7, Mar. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 古井海里. GBDTによる化合物の血液胎盤関門透過性予測, 研究報告バイオ情報学（BIO), Vol. 2021-BIO-65, No. 8, pp. 1-3, Mar. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 並列計算を駆使したタンパク質間相互作用予測, 第43回日本分子生物学会年会, Dec. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 山本一樹. フォーラム2F-11/インシリコ創薬を支える最先端情報科学, 第43回日本分子生物学会年会, Dec. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 超並列計算と機械学習による創薬支援インフォマティクス, 第418回CBI学会講演会, Nov. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 創薬・生命科学研究を加速するインフォマティクス技術, 第1回 先端生物物理学セミナー, Oct. 2020.  公式リンク  
  
• 杉田駿也, 大上雅史. 自由エネルギー計算を利用した薬剤標的相互作用予測手法の検討, 第9回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2020）, Sept. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 薬のタネを探すインフォマティクス技術, 生物工学フォーラム「情報解析が切り拓く創薬・生物工学研究の新展開」, Aug. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 青山建人, 秋山泰. GPUスパコンによる細胞スケールのタンパク質間相互作用予測, 生命情報科学若手の会第12回研究会, Aug. 2020.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Kento Aoyama, Yutaka Akiyama. High-performance cloud computing for exhaustive protein-protein docking, IPSJ Technical Report, Vol. 2020-MPS-129, No. 6, pp. 1-4, July 2020.  公式リンク  
  
• 村田翔太朗, 山田雄太, 吉川寧, 大上雅史, 秋山泰. 二次元分子記述子を用いた機械学習による環状ペプチドの細胞膜透過性予測, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2020-BIO-61, No. 5, pp. 1-7, Mar. 2020.  公式リンク  
  
• 高畠和輝, 伊澤和輝, 秋川元宏, 大上雅史, 秋山泰. 圧縮アミノ酸を利用した二段階のシード探索によるメタゲノム配列相同性検索の改良, 研究報告バイオ情報学（BIO）, Vol. 2020-BIO-61, No. 10, pp. 1-6, Mar. 2020.  公式リンク  
  
• 渡辺紘生, 大上雅史, 秋山泰. マルチノード・マルチGPU上での網羅的なタンパク質間相互作用予測の高速化, 情報処理学会研究報告, 情報処理学会, Vol. 2020-BIO-61, No. 3, pp. 1-8, Mar. 2020.  公式リンク  
  
• 久保田陸人, 柳澤渓甫, 吉川寧, 大上雅史, 秋山泰. 共通な部分構造の再利用による高速なタンパク質リガンドドッキング手法の開発, 情報処理学会研究報告, Vol. 2020-BIO-61, No. 4, pp. 1-8, Mar. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 薬のタネ探しを支援する計算技術, LiHub創薬技術革新グループ ワークショップ 異分野融合による創薬研究, Jan. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 薬のタネを探すインフォマティクス技術, 第42回日本分子生物学会年会, [1F-06]フォーラム 薬効評価・予測技術の進歩による創薬研究の加速, Dec. 2019.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 鈴木翔吾, 秋山泰. PKRank & SPDRank 化合物選別のためのランク学習法, 生命情報科学若手の会第11回研究会, Oct. 2019.  公式リンク  
  
• Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Accelerating MEGADOCK: protein-protein interaction prediction software on multiple nodes and multiple GPUs environment, 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), Sept. 2019.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Hiroki Watanabe, Kento Aoyama, Yutaka Akiyama. Acceleration and virtualization of parallel protein-protein interaction prediction system MEGADOCK, The 57th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan, Sept. 2019.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Shogo D. Suzuki, Yutaka Akiyama. PKRank & SPDRank: Learning-to-rank methods for ligand-based virtual screening, 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), Sept. 2019.  公式リンク  
  
• Kento Aoyama, Hiroki Watanabe, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multiple HPC Environments-Aware Container Image Configuration for Bioinformatics Application, 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), Sept. 2019.  公式リンク  
  
• Shumpei Matsuno, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multidomain protein structure prediction using multimeric interaction residue pair information, 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), Sept. 2019.  公式リンク  
  
• Kazuki Izawa, Kazuki Shibayama, Masahito Ohue, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama. Bacterial community and gene category composition analysis with high-speed homology search tool suggests the difference between periodontal disease and healthy sites, 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), Sept. 2019.  公式リンク  
  
• Yuta Yamada, Yasushi Yoshikawa, Naoki Wakui, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Development of Membrane Permeability Prediction Method for Cyclic Peptids with Machine Learning, 第8回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2019), Sept. 2019.  公式リンク  
  
• 大上雅史. バイオデ―タと戦う情報学, 情報学の次世代検討会Ⅰ, Aug. 2019.  公式リンク  
  
• Aoyama K, Yamamoto Y, Ohue M, Akiyama Y.. Performance evaluation of MEGADOCK protein–protein interaction prediction system implemented with distributed containers on a cloud computing environment, IPSJ SIG Technical Report, Vol. 2019-MPS-124, No. 13, pp. 1-4, July 2019.  公式リンク  
  
• Ohue M, Ii R, Yanagisawa K, Akiyama Y.. Molecular activity prediction using graph convolutional deep neural network considering distance on a molecular graph, IPSJ SIG Technical Report, Vol. 2019-MPS-124, No. 3, pp. 1-4, July 2019.  公式リンク  
  
• 松野駿平, 大上雅史, 秋山泰.. マルチドメインタンパク質の相互作用残基ペア予測を用いた立体構造予測手法の改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2019-BIO-58, No. 53, pp. 1-7, June 2019.  公式リンク  
  
• 李佳男, 吉川寧, 大上雅史, 秋山泰.. 機械学習を用いた環状ペプチドの体内安定性予測手法の改良, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, Vol. 2019-BIO-58, No. 52, pp. 1-8, June 2019.  公式リンク  
  
• 山田 雄太, 吉川 寧, 和久井 直樹, 大上 雅史, 秋山 泰. 機械学習を用いた環状ペプチドの膜透過性予測手法の開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2019-BIO-57, No. 13, pp. 1-8, Mar. 2019.  公式リンク  
  
• 林 孝紀, 大上 雅史, 秋山 泰.. 代表タンパク質構造群との構造アラインメントスコアプロファイルに基づくタンパク質間相互作用予測の高速化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2019-BIO-57, No. 12, pp. 1-8, Mar. 2019.  公式リンク  
  
• 伊井 良太, 柳澤 渓甫, 大上 雅史, 秋山 泰. 分子グラフ上の距離を考慮したグラフ畳込みニューラルネットワークによる化合物活性予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2019-BIO-57, No. 11, pp. 1-8, Mar. 2019.  公式リンク  
  
• 大上雅史. ペプチド創薬時代を支える大規模分子シミュレーション技術および機械学習技術の最新動向, ファーマIT&デジタルヘルスエキスポ2019, Mar. 2019.
• 黄毅聰, 吉川寧, 和久井直樹, 大上雅史, 秋山泰.. 拡張サンプリング法による環状ペプチドの膜透過性予測システムの構築, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2019-BIO-57, No. 10, pp. 1-8, Mar. 2019.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 知的創薬基盤：創薬支援のためのタンパク質結合予測システム「ペプチド創薬支援システム」の開発, 2018年度リサーチコンプレックス融合研究報告会, Mar. 2019.
• 青山健人, 大上雅史, 秋山泰. 生命情報解析分野におけるコンテナ型仮想化技術の動向と性能検証, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2018-BIO-54, 47, 1-7, June 2018.  公式リンク  
  
• 渡辺紘生, 林孝紀, 大上雅史, 秋山泰. ミトコンドリアに関連したヒトタンパク質間相互作用予測データベースMEGADOCK-Web-Mitoの開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2018-BIO-54, 46, 1-8, June 2018.  公式リンク  
  
• 多治見隆志, 和久井直樹, 大上雅史, 秋山泰. 複数のLasso回帰解に基づく解釈性の良い予測モデルを目指した環状ペプチド医薬品の体内安定性予測, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2018-BIO-54, 45, 1-8, June 2018.  公式リンク  
  
• 久保田陸人, 柳澤渓甫, 大上雅史, 秋山泰. 共通な部分構造の再利用アルゴリズムを用いたタンパク質リガンドドッキング手法の開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2018-BIO-54(42), 1-8, June 2018.
• Masahito Ohue. MEGADOCK: a supercomputing bioinformatics application for protein-protein interaction prediction, 第1回 RWBC-OIL Workshop, May 2018.  公式リンク  
  
• 後藤公太, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. 配列相同性検索ツールGHOSTZ-GPUのMPI環境における高速化, 情報処理学会 第53回バイオ情報学研究会, 情報処理学会研究報告, 2017-BIO-53, 7, 1-8, Mar. 2018.
• 大上雅史. 出会い系タンパク質を探す旅, 情報処理学会第80回全国大会, Mar. 2018.
• 山本悠生, 大上雅史, 秋山泰. クラウド上の分散GPU環境におけるタンパク質間相互作用予測計算フレームワークの開発, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 2018-BIO-53(8), Mar. 2018.
• 後藤公太, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. 配列相同性検索ツールGHOSTZ-GPUのMPI環境における高速化, 情報処理学会研究報告 バイオ情報学（BIO）, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2018-BIO-53, 7, 1-8, Mar. 2018.  公式リンク  
  
• 山本悠生, 大上雅史, 秋山泰.. クラウド上の分散GPU環境におけるタンパク質間相互作用予測計算フレームワークの開発, 情報処理学会 第53回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2017-BIO-53, 8, 1-8, Mar. 2018.  公式リンク  
  
• 山澤 まりな, 伊澤 和輝, 大上 雅史, 石田 貴士, Kazuyuki Ishihara, 秋山 泰. 高速相同性解析ツールGHOSTXを用いた口腔内メタゲノム解析, 情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2017-BIO-50, 41, 1-7, June 2017.  公式リンク  
  
• 林孝紀, 山本悠生, 松崎由理, 大上雅史, 秋山泰. タンパク質間相互作用予測統合データベースMEGADOCK-WEBの改良とクラウド計算環境との連携, 情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2017-BIO-50, 39, 1-8, June 2017.  公式リンク  
  
• 伊澤 和輝, 山澤 まりな, 大上 雅史, 石田 貴士, 秋山 泰. 歯周病の発症要因の特定に向けた口腔内細菌叢解析, 情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2017-BIO-50, 40, 1-6, June 2017.  公式リンク  
  
• 柳澤渓甫, 小峰駿汰, 久保田陸人, 大上雅史, 秋山泰. フラグメント伸長型化合物ドッキング計算のための重み付きオフラインキャッシュ問題の厳密解アルゴリズム, 情報処理学会 第50回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2017-BIO-50, 38, 1-8, June 2017.  公式リンク  
  
• 大上 雅史, 山本 悠生, 秋山 泰. Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価, 情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-49, 4, 1-3, Mar. 2017.  公式リンク  
  
• 青山 健人, 山本 悠生, 大上 雅史, 秋山 泰. コンテナ型仮想化による分散計算環境におけるタンパク質間相互作用予測システムの性能評価, 情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2017-BIO-49, 3, 1-8, Mar. 2017.  公式リンク  
  
• 柳澤渓甫, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. 標的タンパク質の立体構造を用いたリガンド候補化合物の上限サイズの推定による化合物フィルタリング, 情報処理学会 第49回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 2017-BIO-49, 6, 1-7, Mar. 2017.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 構造情報に基づくタンパク質間相互作用予測システムMEGADOCK, CBI学会2016年大会, Oct. 2016.
• Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo Suzuki, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method with segmented compounds, Chem-Bio Informatics Society(CBI) Annual Meeting 2016, Oct. 2016.
• Kazuki Yamamoto, Yoshitaka Moriwaki, Keita Oda, Masahito Ohue, Itsuo Nakane, Ryunosuke Yoshino, Hayase Hakariya, Tadaaki Mashimo, Mitsuhito Wada, Yoshifumi Fukunishi. Human insight in drug discovery: docking pose selection in protein-ligand docking and hit-compounds selection in structure-based virtual screening, Chem-Bio Informatics Society(CBI) Annual Meeting 2016, Oct. 2016.
• Shogo Suzuki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Learning to Rank with Ignoring Meaningless Order and Its Application to Virtual Screening for Drug Discovery, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Shogo Suzuki, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method based on compound segmentation, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• Kazuki Yamamoto, Yoshitaka Moriwaki, Keita Oda, Masahito Ohue, Itsuo Nakane, Ryunosuke Yoshino, Hayase Hakariya, Tadaaki Mashimo, Mitsuhito Wada, Yoshifumi Fukunishi. Human insight in drug discovery: docking pose selection in protein-ligand docking and hit-compounds selection in structure-based virtual screening, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• Masahito Ohue, Yuki Yamamoto, Hiroyuki Sato, Takashi Matsushita, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-Azure: High-performance protein-protein interaction prediction system on Microsoft Azure HPC, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• 大上雅史. 薬のタネ発見のための計算技術と創薬知BoF, 第5回生命医薬情報学連合大会, Sept. 2016.
• Kota Goto, Kota Kasahara, Masahito Ohue, Haruki Nakamura, Yutaka Akiyama. Accelerating SHAKE Calculation of myPresto/omegagene Molecular Dynamics Simulation on CPU/GPU heterogeneous environment, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• Marina Yamasawa, Tomoya Fujii, Kota Goto, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Kazuyuki Ishihara, Yutaka Akiyama. GPU/MPI Parallelization of Metagenomic Sequence Homology Search Tool and Its Application to Oral Metagenomics, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• Takanori Hayashi, Kazuki Nagasawa, Yuri Matsuzaki, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. MEGADOCK-WEB: a database of predicted protein-protein interactions and its web interface, Informatics in Biology, Medicine and Pharmacology 2016 (IIBMP2016), Sept. 2016.
• 大上雅史. 計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク, FIT2016 第15回情報科学技術フォーラム, Sept. 2016.
• 柳澤 渓甫, 小峰 駿汰, 鈴木 翔吾, 大上 雅史, 石田 貴士, 秋山 泰. フラグメント分割に基づく超高速化合物プレスクリーニング手法ESPRESSO, 情報処理学会 第46回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2016-BIO-46, 18, 1-7, June 2016.  公式リンク  
  
• 鈴木 翔吾, 大上 雅史, 秋山 泰. 活性値情報のグループ化とランク学習による化合物スクリーニング, 情報処理学会 第46回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2016-BIO-46, 26, 1-7, June 2016.  公式リンク  
  
• 後藤 公太, 笠原 浩太, 大上 雅史, 中村 春木, 秋山 泰. SHAKE法に着目した分子動力学ソフトウェアmyPresto/OmegageneのCPU・GPU混在環境における高速化, 情報処理学会 第46回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2016-BIO-46, 17, 1-7, June 2016.  公式リンク  
  
• 内古閑伸之, 松崎由理, 大上雅史, 秋山泰. 細菌走化性におけるタンパク質間相互作用面の解析, 第16回日本蛋白質科学会年会, June 2016.
• 長澤一輝, 松崎由理, 大上雅史, 秋山泰. タンパク質間相互作用予測結果データベース及び表示系の構築, 情報処理学会 第45回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2016-BIO-45, 2, 1-4, Mar. 2016.  公式リンク  
  
• 山崎卓朗, 大上雅史, 秋山泰. タンパク質-化合物相互作用ネットワークのリンクマイニング, 情報処理学会 第45回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2016-BIO-45, 9, 1-7, Mar. 2016.  公式リンク  
  
• 藤井智也, 角田将典, 大上雅史, 石田貴士, 石原和幸, 秋山泰. GPUを用いたメタゲノム配列相同性解析ツールのMPI並列化と応用, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2016-BIO-45, 3, 1-4, Mar. 2016.  公式リンク  
  
• 柳澤 渓甫, 小峰 駿汰, 大上 雅史, 石田 貴士, 秋山 泰. Fast pre-filtering for virtual screening based on ligand decomposition, 第21回創剤フォーラム若手研究会, Nov. 2015.
• 鈴木翔吾, 大上雅史, 秋山泰. 活性値情報のグループ化を用いたランク学習による化合物スクリーニング, 第21回創剤フォーラム若手研究会, Nov. 2015.
• 大上雅史. 数学と計算で探るタンパク質の出会いとネットワーク, サイエンスアゴラ2015 数学協働プログラ ム, Nov. 2015.  公式リンク  
  
• 鈴木翔吾, 大上雅史, 秋山泰. 活性値情報のグループ化とランク学習による活性化合物予測, 第18回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2015), Nov. 2015.
• 大上雅史. 数学と計算で探るタンパク質の出会いとネットワーク, サイエンスアゴラ2015 数学協働プログラム, Nov. 2015.
• 伴 兼弘, 大上 雅史, 秋山 泰. Multiple Grids Arrangement for Improving Conformational Search of Protein-Ligand Docking and Its Application to Inverse Docking Problem, 第21回創剤フォーラム若手研究会, Nov. 2015.
• 大上雅史, 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰. タンパク質間相互作用予測システムMEGADOCKによるEGFRパスウェイ解析, 第21回創剤フォーラム若手研究会, Nov. 2015.
• Keisuke Yanagisawa, Shunta Komine, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Fast pre-filtering for virtual screening based on compound decomposition, IIBMP2015, Oct. 2015.
• Tomohiro Ban, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama. Multiple Grids Arrangement for Ligand Docking and Its Application to Inverse Docking Problem, IIBMP2015, Oct. 2015.
• 内古閑伸之, 松崎由理, 大上雅史, 秋山泰. 剛体アンサンブルドッキングによって得られた候補構造群における相互作用残基ペアの特徴の解析, 第53回日本生物物理学会年会, Sept. 2015.
• 大上雅史, 内古閑伸之, 松崎由理, 秋山泰. アミノ酸プロファイルによるタンパク質ペプチド複合体のポストドッキング解析, 第53回日本生物物理学会年会, Sept. 2015.
• 大上雅史. 大規模タンパク質間相互作用予測によるEGFR系解析, 第4回育志賞研究発表会, Aug. 2015.
• 和久井直樹, 大上雅史, 千葉峻太朗, 石田貴士, 岩﨑博史, 秋山泰. 既知の活性／非活性化合物のドッキング解析によるバーチャルスクリーニングに適したタンパク質立体構造モデルの選択, 情報処理学会 第42回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2015-BIO-42, 60, 1-4, June 2015.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 内古閑伸之, 松崎由理, 秋山泰. タンパク質間相互作用残基の物理化学的性質による単純化プロファイルを用いたポストドッキング解析, 第15回日本蛋白質科学会年会, June 2015.
• 鈴木翔吾, 柳澤渓甫, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. SVMとDeep Learningに基づくヒトc-Yesキナーゼ阻害化合物の予測, 情報処理学会 第42回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2015-BIO-42, 36, 1-7, June 2015.  公式リンク  
  
• Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. The MEGADOCK Project: high-performance protein-protein interaction prediction tools on supercomputing environments, The Asia hub for e-drug discovery symposium 2014 (AHeDD' 2014), Nov. 2014.
• Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK 4.0: an ultra-high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers, IIBMP2014, Bioinformatics, Volume 30, Issue 22, page 3281-3283, Nov. 2014.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰. タンパク質とペプチドのドッキング計算, 生命情報科学若手の会 第6回研究会, Oct. 2014.
• 大上雅史, 松崎由理, 内古閑伸之, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCK: a high-performance protein-protein interaction prediction tool on supercomputing environments, 第52回日本生物物理学会年会, Sept. 2014.
• Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. The MEGADOCK Project: high-performance protein-protein interaction prediction tools on supercomputing environments, Biophysical Society Thematic Meeting Modeling of Biomolecular Systems Interactions, Dynamics, and Allostery: Bridging Experiments and Computations, Sept. 2014.
• 内古閑伸之, 松崎由理, 大上雅史, 広川貴次, 秋山泰. Analysis of properties of protein-protein interaction surface areas involved in more near-native conmplexes by Re-docking scheme, 第52回日本生物物理学会年会, Sept. 2014.
• 大上雅史. 立体構造情報に基づくタンパク質間相互作用ネットワーク予測, 第3回育志賞研究発表会, Aug. 2014.
• 大上雅史, 下田 雄大, 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰. 大規模GPUクラスタによるタンパク質ドッキング計算システム, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 一般社団法人情報処理学会, Vol. 2014-BIO-38, No. 32, pp. 1-4, June 2014.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 下田雄大, 松崎由理, 内古閑伸之, 鈴木脩司, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCK 4.0: mega-dock per dayへの道のり, 生命情報科学若手の会 第5回研究会, Feb. 2014.
• Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Takehiro Shimoda, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Highly precise protein-protein interaction prediction by integrating template-based and template-free protein docking, The 2013 Annual Conference of the Japanese Society for Bioinformatics (JSBi2013), P077, Nov. 2013.
• 大上雅史. MEGADOCK：de novoドッキング計算の可能性を探る, 第53回生物物理若手の会夏の学校, Sept. 2013.  公式リンク  
  
• 大上雅史. MEGADOCK：de novoドッキング計算の可能性を探る, 第53回生命科学夏の学校, Aug. 2013.  公式リンク  
  
• 下田雄大, 石田貴士, 鈴木脩司, 大上雅史, 秋山泰. MEGADOCK-GPU: GPUによるタンパク質間ドッキング計算の高速化, GTC Workshop Japan 2013, No. 1, July 2013.
• 大上雅史. MEGADOCK：de novoドッキング計算の可能性を探る, 第31回タンパク質・核酸構造理論勉強会, July 2013.
• 大上雅史, 松崎由理, 内古閑伸之, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCK：構造ドッキング計算を用いたタンパク質間相互作用の大規模予測, 第13回日本蛋白質科学会年会, 1P-059, June 2013.
• 松崎由理, 大上雅史, 石田貴士, 内古閑伸之, 秋山泰. 大規模タンパク質間ネットワーク推定に関する研究, 平成24年度「京」を中核とするHPCIシステム利用研究課題中間報告会, Mar. 2013.
• 秋山泰, 松崎由理, 石田貴士, 大上雅史, 内古閑 伸之. 網羅的タンパク質ドッキング予測プログラムMEGADOCKの開発と応用, 文部科学省「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ （HPCI） の構築」HPCI戦略プログラム「グランドチャレンジ・アプリケーションの研究開発」公開シンポジウム, Mar. 2013.
• 大上雅史, 松崎由理, 内古閑伸之, 山本航平, 下田雄大, 藤原隆之, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCK 3.0：超並列タンパク質間相互作用予測システム, 生命情報科学若手の会 第4回研究会, Mar. 2013.
• 大上雅史, 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCK: 大規模タンパク質間相互作用予測システムとその応用, HPCS2013 ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム, Jan. 2013.
• 秋山泰, 松崎由理, 大上雅史, 石田貴士, 内古閑伸之. 網羅的タンパク質ドッキング解析プログラムMEGADOCKの開発と応用, ISLiMソフトウェア研究開発報告会, Jan. 2013.
• 大上雅史, 松崎由理, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCKを用いたタンパク質間相互作用予測のヒトアポトーシスパスウェイ解析への応用, 第32回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2012-BIO-32, No. 13, pp. 1-8, Nov. 2012.  公式リンク  
  
• 山本航平, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. 構造情報に基づくタンパク質間相互作用ネットワーク予測精度の改善, 第32回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, vol. 2012-BIO-32, no. 14, pp. 1-7, Nov. 2012.  公式リンク  
  
• 大上雅史. MEGADOCK：タンパク質ドッキング予測から相互作用ネットワーク予測へ, 第52回生物物理若手の会夏の学校, Aug. 2012.  公式リンク  
  
• 大上雅史. MEGADOCK：タンパク質剛体ドッキング計算の秘めたる可能性, 第52回生命科学夏の学校, Aug. 2012.  公式リンク  
  
• 大上雅史. MEGADOCK：タンパク質ドッキング予測から相互作用ネットワーク予測へ, 第30回タンパク質・核酸構造理論勉強会, July 2012.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. 簡易疎水性相互作用モデルによるタンパク質間ドッキング予測の高精度化, 第29回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, vol. 2012-BIO-29, no. 21, p. 1-3, June 2012.  公式リンク  
  
• 松崎 由理, 内古閑 伸之, 大上 雅史, 秋山 泰. 網羅的タンパク質ドッキング解析プログラムMEGADOCKの開発と応用, 文部科学省「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）の構築」（※1） 次世代ナノ統合シミュレーションソフトウェアの研究開発（ナノ）（※2） 次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発（ライフ） 公開シンポジウム, Mar. 2012.
• 秋山 泰, 松崎 由理, 内古閑 伸之, 石田 貴士, 大上 雅史. 網羅的タンパク質ドッキング解析プログラムMEGADOCKの開発と応用, 次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発成果報告会 ISLiM成果報告会2011, Dec. 2011.
• 大上雅史. MEGADOCK：タンパク質構造から相互作用ネットワーク予測へ, バイオスーパーコンピューティングサマースクール2011, Sept. 2011.  公式リンク  公式リンク  
  
• 松崎由理, 内古閑伸之, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCK: 網羅的な立体構造のドッキングによるタンパク質間相互作用予測アプリケーション, バイオスーパーコンピューティング サマースクール2011バイオスーパーコンピューティング, Sept. 2011.
• 内古閑 伸之, 松崎 由理, 大上 雅史, 広川 貴次, 秋山 泰. 相互作用プロファイルを用いたタンパク質間ドッキングの代表相互作用の探索, 第49回日本生物物理学会年会, Sept. 2011.
• 大上雅史. 立体構造情報に基づく網羅的タンパク質間相互作用予測, 第51回生命科学夏の学校, Sept. 2011.  公式リンク  
  
• 大上雅史. MEGADOCK：タンパク質構造からネットワーク予測へ, 第51回生物物理若手の会夏の学校, Aug. 2011.  公式リンク  
  
• 山本航平, 大上雅史, 内古閑伸之, 松崎由理, 石田貴士, 秋山 泰. タンパク質間相互作用予測における可視化手法の開発および予測精度の改善, 情報処理学会 第25回バイオ情報学研究会, 研究報告 バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, vol. 2011-BIO-25, 31, pp. 1-7, June 2011.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 松崎由理, 内古閑伸之, 石田貴士, 秋山 泰. ドッキング計算に基づく網羅的タンパク質-RNA間相互作用予測, 情報処理学会 第25回バイオ情報学研究会, 研究報告 バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, vol. 2011-BIO-25, 30, pp. 1-8, June 2011.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 松崎由理, 秋山 泰. 立体構造情報を用いたドッキング計算による大規模タンパク質-RNA間相互作用予測手法, 情報処理学会 第73回全国大会, Mar. 2011.
• 山本航平, 大上雅史, 松崎由理, 石田貴士, 秋山 泰. タンパク質ドッキング計算結果の可視化とその解析, 情報処理学会 第73回全国大会, Mar. 2011.
• 大上雅史. ファンド獲得への第一歩を踏み出すために, 生物物理若手の会関東支部セミナー, Mar. 2011.
• 松崎由理, 内古閑伸之, 大上雅史, 石田貴士, 秋山泰. MEGADOCKを用いたタンパク質間相互作用予測のシグナル伝達系への応用, 第3回 バイオスーパーコンピューティングシンポジウム, Feb. 2011.
• 大上雅史. サクソフォンカルテットの世界, 高専カンファレンス2010秋 in 東京(kosenconf-014), Oct. 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史. タンパク質ドッキング計算を利用した網羅的タンパク質間相互作用予測, 第50回生物物理若手の 会夏の学校, Sept. 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史. バイオ高専, 高専カンファレンス in 石川(kosenconf-017), Aug. 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史. MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的PPI予測, 生命体統合シミュレーションサマースクール 2010, July 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 立体構造情報に基づく網羅的タンパク質間相互作用予測, 第29回タンパク質・核酸構造理論勉強会, July 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 松崎由理, 松崎裕介, 佐藤智之, 秋山泰. MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用, 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会, 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）, 情報処理学会, Vol. 2010-MPS-78, No. 3, pp. 1-9, May 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 松崎裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山 泰. エネルギー計算に基づくリランキングとクラスタリングを用いた網羅的タンパク質間相互作用予測手法の提案, 第2回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2010), 第2回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2010), E4-4, Mar. 2010.
• 大上雅史. MEGADOCKにおける評価関数の改良とリランキングの導入, 第１０回データ解析融合ワークショップ, Mar. 2010.
• 大上雅史, 松崎裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山泰. リランキングを用いたタンパク質ドッキングの精度向上と網羅的タンパク質間相互作用予測への応用, 情報処理学会 第20回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2010-BIO-20, No. 3, pp. 1-8, Feb. 2010.  公式リンク  
  
• 松崎裕介, 大上雅史, 松崎由理, 佐藤智之, 関嶋政和, 秋山泰. タンパク質の特性に基づくunboundドッキングのための剛体予測手法の改良, 情報処理学会 第20回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2010-BIO-20, No. 4, pp. 1-8, Feb. 2010.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 松崎裕介, 松崎由理, 秋山泰. 網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良, 情報処理学会 第18回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, Vol. 2009-BIO-18, No. 3, pp. 1-8, Sept. 2009.  公式リンク  
  
• Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Masahito Ohue, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama. A computational screening system of protein-protein interactions using tertiary structure data: with application to pathway analysis, Joint Computational Science Workshop 2009, July 2009.
• 大上雅史, 松崎裕介, 松崎由理, 佐藤智之, 秋山泰. 物理化学的相互作用の導入による網羅的タンパク質間相互作用予測システムの高精度化, 情報処理学会 第17回バイオ情報学研究会, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 情報処理学会, 2009-BIO-17, 11, 1-8, May 2009.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 物理化学的相互作用の導入によるタンパク質間相互作用予測システムの高精度化, 第8回データ解析融合ワークショップ（公開ワークショップ）, Mar. 2009.
• 松崎 由理, 松崎 裕介, 大上雅史, 佐藤 智之, 秋山 泰. ドッキング後処理によるPPI検出システムの応用と評価～EGFRシグナル伝達系への適用にむけて, 第8回データ解析融合ワークショップ（公開ワークショップ）, Mar. 2009.
• 大上雅史, 越野亮. 遺伝子発現データ解析のための新しい属性選択手法の提案, 電気関係学会北陸支部学生会主催平成18年度学生による研究発表会, F-1, Mar. 2007.
• 大上雅史, 越野亮. 遺伝子発現データ解析における遺伝子偏差を用いた前処理方法の提案, 第69回情報処理学会全国大会, 第69回情報処理学会全国大会講演論文集, 1M-7, Mar. 2007.
• 大上雅史, 越野亮. 決定木による白血病遺伝子の自動分類ルールの抽出, 平成18年度電気関係学会北陸支部連合大会, 平成18年度電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集, No. F-57, Sept. 2006.

その他の論文・著書など

• 大上雅史. AlphaFold3で何ができる？, 現代化学 2024年7月号, 東京化学同人, No. 640, page 18, June 2024.  公式リンク  
  
• Midori Arai, Yoshinori Makita, Shun Saito, Shiina Suzuki, Yuki Narushima, Nanoha Izawa, Yuki Tanaka, Kairi Furui, Masahito Ohue, Masami Ishibashi. The Indole Rocaglamide Induces S and G2/M Phase Cell Cycle Arrest in Small Cell Lung Cancer Cells Through ASCL1 Translation Inhibition, SSRN preprint, 2024.  公式リンク  
  
• Kairi Furui, Masahito Ohue. Active learning for energy-based antibody optimization and enhanced screening, arXiv preprint, 2024.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldによる高精度なタンパク質立体構造予測と創薬への活用, PHARMSTAGE 2023年11月号, 技術情報協会, 23, 8, 24-28, Nov. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldによるタンパク質立体構造予測（実践編）, 生物工学会誌 2023年8月号, 日本生物工学会, 101, 8, 443-446, Aug. 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. PPI（タンパク質間相互作用）を標的とするドラッグデザイン, タンパク質の構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例, 技術情報協会, 402-410, July 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AIによって変わる生命科学, 現代化学 2023年8月号, 東京化学同人, 28-30, July 2023.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 中分子ペプチド創薬のインフォマティクス, 実験医学2023年1月号, 羊土社, 41, 1, 20-26, Dec. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFold2の登場と創薬への影響, 革新的AI創薬～医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像～, 株式会社エヌ・ティー・エス, July 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFoldのタンパク質立体構造予測の性能, 実験医学2022年2月号, 羊土社, Vol. 40, No. 2, pp. 427-430, Jan. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. AlphaFold利用のすすめ, 実験医学2022年2月号, 羊土社, Vol. 40, No. 2, pp. 433-438, Jan. 2022.  公式リンク  
  
• 大上雅史. Oxford Journals-JSBi Prize受賞報告, 日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター, 特定非営利活動法人日本バイオインフォマティクス学会, 39, pp. 12-13, Mar. 2021.  公式リンク  
  
• 大上雅史. 構造情報に基づくタンパク質間相互作用の計算予測, ファインケミカル2020年10月号, シーエムシー出版, Vol. 49, No. 10, pp. 25-31, Oct. 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史. ほにゃららインフォマティクスの未来, バイオサイエンスとインダストリー（Ｂ＆Ｉ）, Vol. 78, No. 2, p. 132, 2020.  公式リンク  
  
• 大上雅史, 林孝紀, 秋山泰. タンパク質間相互作用と複合体構造の予測結果を検索できるウェブサイト「MEGADOCK-Web」, 実験医学 2019年6月号, 羊土社, Vol. 37, No. 9, pp. 1469-1474, May 2019.  公式リンク  
  
• 高橋 聡, 新井 宗仁, 大上雅史, 広瀬 恵子. 日本生物物理学会第54回年会報告　日本生物物理学会学生発表賞, 生物物理, 一般社団法人 日本生物物理学会, Vol. 57, No. 3, pp. 159-160, 2017.
• 大上雅史. 凄い生命情報科学研究を目指して－特集:次世代の生命情報科学に向けて - 若手研究者からの視点・論点, 日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター, 日本バイオインフォマティクス学会, 第25号, pp. 4-5, Sept. 2012.  公式リンク  
  
• Yutaka Akiyama, Yuri Matsuzaki, Nobuyuki Uchikoga, Masahito Ohue. Exhaustive protein-protein interaction network prediction by using MEGADOCK, BioSupercomputing Newsletter, Computational Science Research Program, RIKEN Research Cluster for Innovation, Vol. 3, pp. 8, Dec. 2010.
• 松崎由理, 大上雅史, 内古閑伸之, 石田貴士, 秋山 泰. MEGADOCKによるタンパク質間相互作用予測～システム生物学への応用～, TSUBAME e-Science Journal, 東京工業大学 学術国際情報センター, vol. 2, No. 2, pp. 14-18, Nov. 2010.
• 大上雅史. 日本のバイオインフォマティクス研究室, 日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター, 第20号, pp.16-17, 2010.

特許など

• 秋山泰, 大上雅史, 柳澤渓甫, 吉川寧, 李佳男. 予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム. 特許. 登録. 国立大学法人東京工業大学. 2021/03/05. 特願2021-035648. 特許第7057004号. 2022/04/11 2022.
• 秋山泰, 大上雅史, 柳澤渓甫, 吉川寧, 杉田昌岳, 藤江　拓哉, 杉山聡, 村田翔太朗. 予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム. 特許. 登録. 国立大学法人東京工業大学. 2021/02/26. 特願2021-031234. 特許第7057003号. 2022/04/11 2022.
• 秋山泰, 大上雅史, 柳澤渓甫, 吉川寧. 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理システム. 特許. 登録. 国立大学法人東京工業大学. 2021/02/17. 特願2021-023750. 2022/05/25. 特開2022-078924. 特許第7125575号. 2022/08/17 2022.

学位論文

• Protein-Protein Interaction Network Prediction Based on Tertiary Structure Data,  Summary,  Doctor (Engineering),  Tokyo Institute of Technology,  2014/03/26,   
• Protein-Protein Interaction Network Prediction Based on Tertiary Structure Data,  Thesis,  Doctor (Engineering),  Tokyo Institute of Technology,  2014/03/26,   
• Protein-Protein Interaction Network Prediction Based on Tertiary Structure Data,  Exam Summary,  Doctor (Engineering),  Tokyo Institute of Technology,  2014/03/26,   
• 立体構造情報に基づく網羅的タンパク質間相互作用予測に関する研究,  修士(工学),  東京工業大学,  2011/03/--, 
• 物理化学的相互作用の導入によるタンパク質間相互作用予測の高精度化,  東京工業大学,  2009/03/--, 

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