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氏名
山西 芳裕 (ヤマニシ ヨシヒロ)
YAMANISHI Yoshihiro
所属専攻講座
大学院情報工学研究院
生命化学情報工学研究系
職名
教授
生年月日
1976年10月06日
研究室住所
(日)福岡県飯塚市川津680-4
研究室電話
(日)0948-29-7821
(英)+81-948-29-7821
研究室FAX
(日)0948-29-7801
(英)+81-948-29-7801
ホームページ
http://labo.bio.kyutech.ac.jp/~yamani/index_J.html
研究分野・キーワード
(日)バイオインフォマティクス
(英)Bioinformatics
取得学位
  • 博士(理学) 、 生物物理学 (Biophysics) 、 京都大学 (Kyoto University) 、 課程 、 2005年03月

学内職務経歴
  • 九州工業大学 大学院情報工学研究院 生命化学情報工学研究系 、 教授 、 2019年04月 ~ 継続中

    Department of Bioscience and Bioinformatics, Faculty of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, Professor, 2019.04 -

  • 九州工業大学 大学院情報工学研究院 生命情報工学研究系 、 教授 、 2018年06月 ~ 2019年03月

    Department of Bioscience and Bioinformatics, Faculty of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, Professor, 2018.06 - 2019.03

所属学会・委員会
  • 日本メディカルAI学会 、 2018年04月 ~ 継続中 、 日本国

  • 日本化学会ケモインフォマティクス部会 、 2018年04月 ~ 継続中 、 日本国

  • 情報計算化学生物学会 、 2016年07月 ~ 継続中 、 日本国

  • 日本バイオインフォマティクス学会 、 2002年09月 ~ 継続中 、 日本国

  • 日本計算機統計学会 、 2000年03月 ~ 継続中 、 日本国

論文(2006.4~)
  • 英語 、 Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm,"jointly worked" 、 Bioinformatics 、 35巻 14号 (頁 i191 ~ i199) 、 2019年07月 、 Iwata, M., Yuan, L., Zhao, Q., Tabei, Y., Berenger, F., Sawada, R., Akiyoshi, S., Hamano, M., and Yamanishi, Y.

    DOI:10.1093/bioinformatics/btz313、 学術雑誌 、 共著

  • 英語 、 Network-based characterization of drug-protein interaction signatures with a space-efficient approach,"jointly worked" 、 BMC Systems Biology 、 13巻 2号 (頁 39 ~ ) 、 2019年04月 、 Tabei, Y., Kotera, M., Sawada, R., and Yamanishi, Y.

    DOI:10.1186/s12918-019-0691-1、 学術雑誌 、 共著

  • 英語 、 Chemoinformatics and Structural Bioinformatics in OCaml,"jointly worked" 、 Journal of Cheminformatics 、 11巻 1号 (頁 10 ~ ) 、 2019年02月 、 Berenger, F., Zhang, K., and Yamanishi, Y.

    DOI:10.1186/s13321-019-0332-0、 学術雑誌 、 共著

  • 英語 、 A Distance-Based Boolean Applicability Domain for Classification of High Throughput Screening Data,"jointly worked" 、 Journal of Chemical Information and Modeling 、 59巻 1号 (頁 463 ~ 476) 、 2019年01月 、 Berenger, F. and Yamanishi, Y.

    DOI:10.1021/acs.jcim.8b00499、 学術雑誌 、 共著

  • 英語 、 Pathway-based drug repositioning for cancers: computational prediction and experimental validation ,"jointly worked" 、 Journal of Medicinal Chemistry 、 61巻 21号 (頁 9583 ~ 9595) 、 2018年10月 、 Iwata, M., Hirose, L., Kohara, H., Liao, J., Sawada, R., Akiyoshi, S., Tani, K., and Yamanishi, Y.

    学術雑誌 、 共著

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著書
  • 英語 、 Systems Chemical Biology, Methods in Molecular Biology Series (Ziegler, S., eds.),"jointly worked" 、 Springer 、 2018年12月 、 Iwata, M. and Yamanishi, Y.

    Systems Chemical Biology, Methods in Molecular Biology Series (Ziegler, S., eds.),"jointly worked" , Springer , 2018.12 , Iwata, M. and Yamanishi, Y.

    単行本(学術書) 、 The use of large-scale chemically-induced transcriptome data acquired from LINCS to study small molecules 、 共著

  • 英語 、 Chemical Information Bulletin, A Publication of the Division of Chemical Information of the ACS (Currano, J.N., eds.), Winter 2018 、 A Publication of the Division of Chemical Information of the ACS 、 2018年12月 、 Yamanishi, Y.

    Chemical Information Bulletin, A Publication of the Division of Chemical Information of the ACS (Currano, J.N., eds.), Winter 2018 , A Publication of the Division of Chemical Information of the ACS , 2018.12 , Yamanishi, Y.

    単行本(学術書) 、 Data-driven drug discovery and repositioning by machine learning methods 、 単著

  • 英語 、 Computational Chemogenomics, Methods in Molecular Biology Series (Brown, J.B., eds.) 、 Springer 、 2018年10月 、 Yamanishi, Y.

    Computational Chemogenomics, Methods in Molecular Biology Series (Brown, J.B., eds.) , Springer , 2018.10 , Yamanishi, Y.

    単行本(学術書) 、 Linear and Kernel Model Construction Methods for Predicting Drug–Target Interactions in a Chemogenomic Framework 、 編著

  • 英語 、 Data Mining for Systems Biology, Methods in Molecular Biology Series (Mamitsuka, H., eds.) 、 Springer 、 2018年07月 、 Yamanishi, Y.

    Data Mining for Systems Biology, Methods in Molecular Biology Series (Mamitsuka, H., eds.) , Springer , 2018.07 , Yamanishi, Y.

    単行本(学術書) 、 Sparse modeling to analyze drug-target interaction networks 、 編著

  • 英語 、 Agriculture as a metaphor for creativity in all human endeavors ,"jointly worked" 、 Springer 、 2018年03月 、 Yamanishi, Y., Tabei, Y.,and Kotera, M.

    Agriculture as a metaphor for creativity in all human endeavors ,"jointly worked" , Springer , 2018.03 , Yamanishi, Y., Tabei, Y.,and Kotera, M.

    単行本(学術書) 、 Statistical machine learning for agriculture and human healthcare based on biomedical big data 、 共著

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総説・解説記事
  • 日本語 、 人工知能とビッグデータで安全な薬をつくる 、 科学技術.com 、 科学技術.com 、 2019年04月 、 山西芳裕

    学術雑誌 、 単著

  • 日本語 、 機械学習によるデータ駆動型ドラッグリポジショニング 、 医歯薬出版株式会社 、 医学のあゆみ, 「創薬インフォマティクス」特集 、 268巻 12号 (頁 973 ~ 977) 、 2019年03月 、 山西芳裕

    学術雑誌 、 単著

  • 日本語 、 漢方薬の効能を予測するアルゴリズム/データベースの開発 、 一般財団法人 バイオインダストリー協会 、 バイオサイエンスとインダストリー, 77(2) (頁 126 ~ 127) 、 2019年03月 、 山西芳裕、門脇真

    学術雑誌 、 共著

  • 日本語 、 生命医科学や創薬における機械学習の最前線 、 公益社団法人 日本化学会 、 化学と教育 、 67巻 2号 (頁 66 ~ 79) 、 2019年02月 、 山西芳裕

    学会誌 、 単著

  • 日本語 、 化合物の薬効や副作用をビッグデータから予測する機械学習 、 株式会社 化学工業社 、 化学工業, 70(2) 、 70巻 2号 (頁 64 ~ 68) 、 2019年02月 、 山西芳裕

    学術雑誌 、 化合物の薬効や副作用をビッグデータから予測する機械学習 、 単著

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学術関係受賞
  • 若手科学者賞 、 2014年04月07日 、 日本国 、 国内外の国際的学術賞 、 文部科学省 、 山西芳裕

  • 所長賞 学生奨励賞 、 2003年12月05日 、 日本国 、 その他の賞 、 京都大学科学研究所 、 山西芳裕

研究発表(2006.4~)
  • 第36回和漢医薬学会学術大会, シンポジウム「数理科学・情報科学と生命科学の融合―和漢医薬学研究の新地平へ向けて」 、 その他の会議 (査読無し) 、 2019年08月 ~ 2019年09月 、 富山 、 AI技術による和漢薬の作用機序解析と効能予測 、 口頭(招待・特別)

  • ACS Fall 2019 National Meeting & Exposition, Herman Skolnik Symposium 、 国際会議 (査読無し) 、 2019年08月 、 San Diego, USA 、 Data-driven drug discovery and medical treatment by machine learning 、 口頭(招待・特別)

  • 110周年フォーラムin東京 、 その他の会議 (査読無し) 、 2019年08月 、 東京 、 AI創薬:医薬ビッグデータと機械学習によるヘルスケア 、 口頭(招待・特別)

  • IQVIAメディアセミナー 、 その他の会議 (査読無し) 、 2019年07月 、 東京 、 有効性の再定義データ駆動型ドラッグリポジショニング 、 口頭(招待・特別)

  • The 27rd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 18th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2019) 、 国際会議 (査読無し) 、 2019年07月 、 Basel, Switzerland 、 Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm 、 口頭(一般)

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2019/09/06 更新