研究業績 | Yamanishi Lab

PUBLICATIONS研究業績

論文

査読付き論文

Hayashi, H., Ko, T., Dai, Z., Fujita, K., Nomura, S., Kiyoshima, H., Ishihara, S., Hamano, M., Komuro, I., and Yamanishi, Y.,: "TRAITER: Transformer-guided diagnosis and prognosis of heart failure using cell nuclear morphology and DNA damage marker",
Bioinformatics, in press, 2024, Oct 16.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btae610
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "AI-Driven Transcriptome Profile-Guided Hit Molecule Generation",
Artificial Intelligence, in press.
[pdf] [journal site]
DOI:
Matsukiyo, Y., Tengeiji, A. Li, C., and Yamanishi, Y.,: "Transcriptionally Conditional Recurrent Neural Network for De Novo Drug Design",
Journal of Chemical Information and Modeling, 64, 15, 5844–5852, 2024. (Online Publication Date: July 24, 2024)
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.4c00531
Iida, M., Kuniki, Y., Yagi, K., Goda, M., Namba, S., Takeshita, J., Sawada, R., Iwata, M., Zamami, Y., Ishizawa, K., and Yamanishi, Y.,: "A network-based trans-omics approach for predicting synergistic drug combinations",
Communications Medicine, 4(1):154, 2024 Jul 29.
[pdf] [journal website] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1038/s43856-024-00571-2
Ezoe, A., Shimada, Y., Sawada, R., Douke, A., Shibata, T., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.,: "Pathway-based prediction of the therapeutic effects and mode of action of custom-made multiherbal medicines",
Molecular Informatics, 43(11), e202400082, 2024. (15 October 2024)
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.202400108/minf.202400108
Inoue, N., Shibata, T., Tanaka, Y., Taguchi, H., Sawada, R., Goto, K., Momokita, S., Aoyagi, M., Hirao, T., and Yamanishi, Y.,: "Revealing comprehensive food functionalities and mechanisms of action through machine learning",
Journal of Chemical Information and Modeling, 64(14), 5712–5724, 2024 (Published online 2024 July 1).
[pdf] [journal site] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1021/acs.jcim.4c00061
Sawada, R., Sakajiri, Y., Shibata, T., and Yamanishi, Y.,: "Predicting therapeutic and side effects from drug binding affinities to human proteome structures",
iScience, 27(6), 110032, 2024. Jun 21 (Published online 2024 May 20)
[pdf] [journal website] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1016/j.isci.2024.110032
Taniguchi, S., Berenger, F., Doi, Y., Mimura, A., Yamanishi, Y., and Okiyoneda, T.,: "A ligand-based virtual screening identified a novel CFTR ligand that improves the defective cell surface expression of misfolded ABC transporters",
Frontiers in Pharmacology, 15:1370676, 2024. Apr 11.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.3389/fphar.2024.1370676
Yoshimura, H., Takeda, Y., Shirai, Y., Yamamoto, M., Nakatsubo, D., Amiya, S., Enomoto, T., Hara, R., Adachi, Y., Edahiro, R., Yaga, M., Masuhiro, K., Koba, T., Itoh-Takahashi, M., Nakayama, M., Takata, S., Hosono, Y., Obata, S., Nishide, M., Hata, A., Yanagawa, M., Namba, S., Iwata, M., Hamano, M., Hirata, H., Koyama, S., Iwahori, K., Nagatomo, I., Suga, Y., Miyake, K., Shiroyama, T., Fukushima, K., Futami, S., Naito, Y., Kawasaki, T., Mizuguchi, K., Kawashima, Y., Yamanishi, Y., Adachi, J., Nogami-Itoh, M., Ueki, S., and Kumanogoh, A.,: "Galectin-10 in serum extracellular vesicles reflects asthma pathophysiology",
Journal of Allergy and Clinical Immunology, 14:S0091-6749(24)00128-00133, 2024.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1016/j.jaci.2023.12.030
Hamano, M., Nakamura, T., Ito, R., Shimada, Y., Iwata, M., Takeshita, J., Eguchi, R., and Yamanishi, Y.,: "DIRECTEUR: Transcriptome-based prediction of small molecules that replace transcription factors for direct cell conversion",
Bioinformatics, 40(2), btae048, 2024 Jan 25.
[pdf] [journal website] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btae048
Rashid, Md. M., Hamano, M., Iida, M., Iwata, M., Ko, T., Nomura, S., Komuro, I., and Yamanishi, Y.,: "Network-based identification of diagnosis-specific trans-omic biomarkers via integration of multiple omics data",
BioSystems, 236, 105122, 2024.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1016/j.biosystems.2024.105122
Fukunaga, I., Matsukiyo, Y., Kaitoh, K., and Yamanishi, Y.,: "Automatic generation of functional peptides with desired bioactivity and membrane permeability using Bayesian optimization",
Molecular Informatics, 43:e202300148, 2024.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.202300148
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "TenGAN: Pure Transformer Encoders Make an Efficient Discrete GAN for De Novo Molecular Generation",
Proceedings of the 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2024), PMLR 238:361-369, 2024. (546 accepted papers out of 1980 submissions = 27 %)
[pdf] [conference site]
DOI:
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "GxVAEs: Two Joint VAEs Generate Hit Molecules from Gene Expression Profiles",
Proceedings of the 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2024), in press. (2342 accepted papers out of 9862 submissions = 23 %)
[pdf] [conference site]
DOI: 10.1609/aaai.v38i12.29248
Matsukiyo, Y., Yamanaka, C. and Yamanishi, Y.,: "De Novo Generation of Chemical Structures of Inhibitor and Activator Candidates for Therapeutic Target Proteins by a Transformer-Based Variational Autoencoder and Bayesian Optimization",
Journal of Chemical Information and Modeling, 7, 2345–2355, 2024. (Online Publication Date:September 28, 2023)
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.3c00824
Dai, Z., Ko, T., Fujita, K., Nomura, S., Uemura, Y., Onoue, K., Hamano, M., Katoh, M., Yamada, S., Katagiri, M., Zhang, B., Hatsuse, S., Yamada, T., Inoue, S., Kubota, M., Sawami, K., Heryed, T., Ito, M., Amiya, E., Hatano, M., Takeda, N., Morita, H., Yamanishi, Y., Saito, Y., and Komuro, I.,: "Myocardial DNA Damage Predicts Heart Failure Outcome in Various Underlying Diseases",
JACC Heart Failure, S2213-1779(23)00680-7, 2023 Oct 28.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1016/j.jchf.2023.09.027
Schimunek J, Seidl P, Elez K, Hempel T, Le T, Noé F, Olsson S, Raich L, Winter R, Gokcan H, Gusev F, Gutkin EM, Isayev O, Kurnikova MG, Narangoda CH, Zubatyuk R, Bosko IP, Furs KV, Karpenko AD, Kornoushenko YV, Shuldau M, Yushkevich A, Benabderrahmane MB, Bousquet-Melou P, Bureau R, Charton B, Cirou BC, Gil G, Allen WJ, Sirimulla S, Watowich S, Antonopoulos NA, Epitropakis NE, Krasoulis AK, Pitsikalis VP, Theodorakis ST, Kozlovskii I, Maliutin A, Medvedev A, Popov P, Zaretckii M, Eghbal-Zadeh H, Halmich C, Hochreiter S, Mayr A, Ruch P, Widrich M, Berenger F, Kumar A, Yamanishi, Y., Zhang KYJ, Bengio E, Bengio Y, Jain MJ, Korablyov M, Liu CH, Marcou G, Glaab E, Barnsley K, Iyengar SM, Ondrechen MJ, Haupt VJ, Kaiser F, Schroeder M, Pugliese L, Albani S, Athanasiou C, Beccari A, Carloni P, D'Arrigo G, Gianquinto E, Goßen J, Hanke A, Joseph BP, Kokh DB, Kovachka S, Manelfi C, Mukherjee G, Muñiz-Chicharro A, Musiani F, Nunes-Alves A, Paiardi G, Rossetti G, Sadiq SK, Spyrakis F, Talarico C, Tsengenes A, Wade RC, Copeland C, Gaiser J, Olson DR, Roy A, Venkatraman V, Wheeler TJ, Arthanari H, Blaschitz K, Cespugli M, Durmaz V, Fackeldey K, Fischer PD, Gorgulla C, Gruber C, Gruber K, Hetmann M., Kinney, JE, Padmanabha Das, KM, Pandita, S, Singh, A, Steinkellner, G, Tesseyre, G, Wagner, G, Wang Z, Yust RJ, Druzhilovskiy, DS, Filimonov, DA, Pogodin, PV, Poroikov, V, Rudik, AV, Stolbov, LA, Veselovsky, AV, De Rosa, M, De Simone, G, Gulotta, MR, Lombino, J, Mekni, N, Perricone, U, Casini, A, Embree, A, Gordon DB, Lei, D, Pratt, K, Voigt, CA, Chen, K-Y, Jacob, Y, Krischuns, T, Lafaye, P, Zettor, A, Rodríguez, ML, White, KM, Fearon, D, Von Delft, F, Walsh, MA, Horvath, D, Brooks, CL III, Falsafi, B, Ford, B, García-Sastre, A, Lee, SY, Naffakh, N, Varnek, A, Klambauer, G, and Hermans, TM,: "A community effort in SARS-CoV-2 drug discovery",
Molecular Informatics, e202300262, 2023 Oct 13.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.202300262
Tang, H., Li, C., Jiang, S., Huachong Yu, H., Kamei, S. and Yamanishi, Y, and Morimoto, Y.,: "EarlGAN: An enhanced actor–critic reinforcement learning agent-driven GAN for de novo drug design",
Pattern Recognition Letters, 175: 45–51, 2023.
[pdf] [journal site]
DOI: 10.1016/j.patrec.2023.10.001
Zou, Z., Yoshimura, Y., Yamanishi, Y., and Oki, S.: "Elucidating disease-associated mechanisms triggered by pollutants via the epigenetic landscape using large-scale ChIP-Seq data",
Epigenetics & Chromatin, 16(1):34, 2023.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1186/s13072-023-00510-w
Okada, T., Yamabe, K., Jo, M., Sakajiri, Y., Shibata, T., Sawada, R., Yamanishi, Y., Kanayama, D., Mori, H., Mizuguchi, M., Obita, T., Nabeshima, Y., Koizumi, K., and Toyooka, N.,: "Design and structural optimization of thiadiazole derivatives with potent GLS1 inhibitory activity",
Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 93:129438, 2023.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1016/j.bmcl.2023.129438
Yamanaka, C., Uki, S., Kaitoh, K., Iwata, M., and Yamanishi, Y.,: "De novo drug design based on patient gene expression profiles via deep learning",
Molecular Informatics, 42(8-9):e2300064, 2023.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.202300064
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "SpotGAN: A Reverse-Transformer GAN Generates Scaffold-Constrained Molecules with Property Optimization",
Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD 2023), 323-338, 2023. (199 accepted papers out of 830 submissions = 24 %)
[pdf] [conference site]
DOI: 10.1007/978-3-031-43412-9_19
Mitsuboshi, S., Hamano, H., Niimura, T., Ozaki, A.F., Patel, P.M., Lin, T.-J., Tanaka, Y., Kimura, I., Iwata, N., Shiromizu, S., Chuma, M., Koyama, T., Yamanishi, Y., Kanda, Y., Ishizawa, K., and Zamami, Y.,: "Association between immune checkpoint inhibitor-induced myocarditis and concomitant use of thiazide diuretics",
International Journal of Cancer, 153(8):1472-1476, 2023.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/ijc.34616
Yamada, S., Ko, T., Ito, M., Sassa, T., Nomura, S., Okuma, H., Sato, M., Imasaki, T., Kikkawa, S., Zhang, B., Yamada, T., Seki, Y., Fujita, K., Katoh, M., Kubota, M., Hatsuse, S., Katagiri, M., Hayashi, H., Hamano, M., Takeda, N., Morita, H., Takada, S., Toyoda, M., Uchiyama, M., Ikeuchi, M., Toyooka, K., Umezawa, A., Yamanishi, Y., Nitta, R., Aburatani, H., and Komuro, I.,: "TEAD1 trapping by the Q353R-Lamin A/C causes dilated cardiomyopathy",
Science Advances, 9(15):eade7047, 2023.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1126/sciadv.ade7047
Miura, S., Sawada, R., Yorita, A., Kida, H., Kamada, T., and Yamanishi, Y.,: "A trial of topiramate for patients with hereditary spinocerebellar ataxia",
Clinical Case Reports, 11, e6980, 2023.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/ccr3.6980
Iwata, M., Mutsumine, H., Nakayama, Y., Suita, N., and Yamanishi, Y.,: "Pathway trajectory analysis with tensor imputation reveals drug-induced single-cell transcriptomic landscape",
Nature Computational Science, 2, 758–770, 2022.
[pdf] [journal site] [NATURE research briefing] [press release] [pubmed]
DOI: 10.1038/s43588-022-00352-8
Iwata, M., Kosai, K., Ono, Y., Oki, S., Mimori, K., and Yamanishi, Y.,: "Regulome-based characterization of drug activity across the human diseasome",
npj Systems Biology and Applications, 8:44, 2022.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1038/s41540-022-00255-4
Niimura, T., Zamami, Y., Miyata, K., Mikami, T., Asada, M., Fukushima, K., Yoshino, M., Mitsuboshi, S., Okada, N., Hamano, H., Sakurada, T., Matsuoka-Ando, R., Aizawa, F., Yagi, K., Goda, M., Chuma, M., Koyama, T., Izawa-Ishizawa, Y., Yanagawa, H., Fujino, H., Yamanishi, Y., and Ishizawa, K.,: "Characterization of Immune Checkpoint Inhibitor–Induced Myasthenia Gravis Using the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System",
The Journal of Clinical Pharmacology, 2022.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/jcph.2187
Ando-Matsuoka, R., Yagi, K., Takaoka, M., Sakajiri, Y., Shibata, T., Sawada, R., Maruo, A., Miyata, K., Aizawa, F., Hamano, H., Niimura, T., Izawa-Ishizawa, Y., Goda, M., Sakaguchi, S., Zamami, Y., Yamanishi, Y., and Ishizawa, K.,: "Differential effects of proton pump inhibitors and vonoprazan on vascular endothelial growth factor expression in cancer cells",
Drug Development Research, 2022.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/ddr.22013
Nakamura, T., Iwata, M., Hamano, M., Eguchi, R., Takeshita, J., and Yamanishi, Y.,: "Small compound-based direct cell conversion with combinatorial optimization of pathway regulations",
Bioinformatics, 38:ii99-ii105, 2022. (Special Issue of ECCB2022: 25 accepted papers out of 144 submissions = 14 %)
[pdf] [journal website] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btac475
Li, C., Yamanaka, C., Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Transformer-Based Objective-Reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules",
Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2022), 3884-3890, 2022. (681 accepted papers out of 4535 submissions = 15 %)
[pdf] [conference video] [conference site] [pubmed]
DOI: 10.24963/ijcai.2022/539
Namba, S., Iwata, M., and Yamanishi, Y.,: "From drug repositioning to target repositioning: prediction of therapeutic targets using genetically perturbed transcriptomic signatures",
Bioinformatics, 38:i68-i76, 2022. (Special Issue of ISMB2022: 48 accepted papers out of 242 submissions = 19 %)
[pdf] [journal website] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btac240
Eguchi, R., Hamano, M., Iwata, M., Nakamura, T., Oki, S., and Yamanishi, Y.,: "TRANSDIRE: data-driven direct reprogramming by a pioneer factor-guided trans-omics approach",
Bioinformatics, 38(10), 2839-2846, 2022.
[pdf] [journal website] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btac209
Nemoto, W., Yamanishi, Y., Limviphuvadh, V., Fujishiro, S., Shimamura, S., Fukushima, A., and Toh, H.,: "A web server for GPCR-GPCR interaction pair prediction",
Frontiers in Endocrinology, Volume 13, Article 825195, 2022.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.3389/fendo.2022.825195
Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Scaffold-Retained Structure Generator to Exhaustively Create Molecules in an Arbitrary Chemical Space",
Journal of Chemical Information and Modeling, 62(9), 2212–2225, 2022.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.1c01130
Zou, Z., Iwata, M. Yamanishi, Y., and Oki, S.,: "Epigenetic landscape of drug responses revealed through large-scale ChIP-seq data analyses",
BMC Bioinformatics, 23(1):51, 2022.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1186/s12859-022-04571-8
Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "TRIOMPHE: Transcriptome-based Inference and Generation of Molecules with Desired Phenotypes by Machine Learning",
Journal of Chemical Information and Modeling, 61(9), 4303–4320, 2021.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.1c00967
Miura, S. Kamada, T., Fujioka, R. and Yamanishi, Y.,: "Plasma amino acids in patients with essential tremor",
Clinical Case Reports, 9(8):e04580, 2021.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/ccr3.4580
Berenger, F. Kumar, A., Zhang, K. and Yamanishi, Y.,: "Lean-Docking: Exploiting Ligands’ Predicted Docking Scores to Accelerate Molecular Docking",
Journal of Chemical Information and Modeling, 24;61(5):2341-2352, 2021.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.0c01452
Hamano, M., Nomura, S., Iida, M., Komuro, I., and Yamanishi, Y.,: "Prediction of single-cell mechanisms for disease progression in hypertrophic remodelling by a trans-omics approach",
Scientific Reports, 11(1):8112, 2021
[pdf] [journal website] [pubmed]
DOI: 10.1038/s41598-021-86821-y
Fujii, A., Masuda, T., Iwata, M., Tobo, T., Wakiyama, H., Koike, K., Kosai, K., Nakano, T., Kuramitsu, S., Kitagawa, A., Sato, K., Kouyama, Y., Shimizu, D., Matsumoto, Y., Utsunomiya, T., Ohtsuka, T., Yamanishi, Y., Nakamura, M., and Mimori, K.,: "The novel driver gene ASAP2 is a potential druggable target in pancreatic cancer",
Cancer Science, 112(4):1655-1668, 2021
[pdf] [journal website] [pubmed]
DOI: 10.1111/cas.14858
Iida, M., Iwata, M., and Yamanishi, Y.,: "Network-based characterization of disease–disease relationships in terms of drugs and therapeutic targets",
Bioinformatics, 36, i516–i524, 2020. (Special Issue of ISMB2020: 64 accepted papers out of 329 submissions = 19 %)
[pdf] [journal website] [pubmed] [JST press release] [KYUTECH press release]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btaa439
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "Ranking Molecules with Vanishing Kernels and a Single Parameter: Active Applicability Domain Included",
Journal of Chemical Information and Modeling, 60, 9, 4376–4387, 2020.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.9b01075
Tabei, Y., Yamanishi, Y., and Pagh, R.,: "Space-efficient Feature Maps for String Alignment Kernels",
Data Science and Engineering, 5, 168–179, 2020.
[pdf] [journal site]
DOI: 10.1007/s41019-020-00120-6
Amano, Y., Honda, H., Sawada, R., Nukada, Y., Yamane, M., Ikeda, N., Morita, O., and Yamanishi, Y.,: "In silico systems for predicting chemical-induced side effects using known and potential chemical protein interactions, enabling mechanism estimation",
Journal of Toxicological Sciences, 45(3):137-149, 2020.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.2131/jts.45.137
Fukunaga, I., Sawada, R., Shibata, T., Kaitoh, K., Sakai, Y., and Yamanishi, Y.,: "Prediction of the Health Effects of Food Peptides and Elucidation of the Mode-of-action Using Multi-task Graph Convolutional Neural Network",
Molecular Informatics, 39(1-2):e1900134, 2020.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.201900134
Akiyoshi, S., Iwata, M., Berenger, F., and Yamanishi, Y.,: "Omics-based identification of glycan structures as biomarkers for a variety of diseases",
Molecular Informatics, 39(1-2):e1900112, 2020.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.201900112
Harada, S., Akita, H., Tsubaki, M., Baba, Y., Takigawa, I., Yamanishi, Y., and Kashima, H.,: "Dual Graph Convolutional Neural Network for Predicting Chemical Networks",
BMC Bioinformatics, 21, Article number: 94, 2020.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1186/s12859-020-3378-0
Tabei, Y., Yamanishi, Y., and Pagh, R.,: "Space-efficient Feature Maps for Scalable Alignment Kernels",
Proceedings of the 19th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2019), 1312-1317, 2019.
[pdf][journal site]
DOI:
Iwata, M., Yuan, L., Zhao, Q., Tabei, Y., Berenger, F., Sawada, R., Akiyoshi, S., Hamano, M., and Yamanishi, Y.,: "Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm",
Bioinformatics, 35 i191–i199, 2019. (Special Issue of ISMB/ECCB2019: 69 accepted papers out of 366 submissions = 18 %)
[pdf] [journal website] [pubmed] [JST press release] [RIKEN press release] [KYUTECH press release]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btz313
Berenger, F., Zhang, K., and Yamanishi, Y.,: "Chemoinformatics and Structural Bioinformatics in OCaml",
Journal of Cheminformatics, 11(1),10, 2019.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1186/s13321-019-0332-0
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "A Distance-Based Boolean Applicability Domain for Classification of High Throughput Screening Data",
Journal of Chemical Information and Modeling, 59(1), 463-476, 2019.
[pdf][journal site][pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00499
Kamada, T., Miura, S., Kida, H., Irie, K., Yamanishi, Y., Hoshino, T., and Taniwaki, T.,: "MIBG Myocardial Scintigraphy in Progressive Supranuclear Palsy",
Journal of the Neurological Sciences, 396, 3-7, 2019.
[pdf] [journal site][pubmed]
DOI: 10.1016/j.jns.2018.10.019
Tabei, Y., Kotera, M., Sawada, R., and Yamanishi, Y.,: "Network-based characterization of drug-protein interaction signatures with a space-efficient approach",
BMC Systems Biology, 13(Suppl 2):39, 2019. (Special Issue of APBC2019)
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1186/s12918-019-0691-1
Iwata, M., Hirose, L., Kohara, H., Liao, J., Sawada, R., Akiyoshi, S., Tani, K., and Yamanishi, Y.,: "Pathway-based drug repositioning for cancers: computational prediction and experimental validation",
Journal of Medicinal Chemistry, 61(21), 9583−9595, 2018.
[pdf] [journal site][pubmed] [press release]
DOI: 10.1021/acs.jmedchem.8b01044
Sawada, R., Iwata, M., Umezaki, M., Usui, Y., Kobayashi, T., Kubono, T., Hayashi, S., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.,: "KampoDB, database of predicted targets and functional annotations of natural medicines",
Scientific Reports, 8:11216, 2018.
[pdf] [journal site] [pubmed] [press release]
DOI: 10.1038/s41598-018-29516-1
Kida, H., Miura, S., Yamanishi, Y., Takahashi, T., Kamada, T., Yorita, A., Ayabe, M., Kida, H., Hoshino, T., and Taniwaki, T.,: "Cervical dystonia in Parkinson's disease: Retrospective study of later-stage clinical features",
Neurology Asia, 23(3), 245-251, 2018.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI:
Sawada, R., Iwata, M., Tabei, Y., Yamato, H., and Yamanishi, Y.,: "Predicting inhibitory and activatory drug targets by chemically and genetically perturbed transcriptome signatures",
Scientific Reports, 8:156, 2018.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1038/s41598-017-18315-9
Iwata, M., Sawada, R., Iwata, H., Kotera, M., and Yamanishi, Y.,: "Elucidating the modes of action for bioactive compounds in a cell-specific manner by large-scale chemically-induced transcriptomics",
Scientific Reports, 7:40164, 2017.
[pdf] [journal site] [pubmed]
DOI: 10.1038/srep40164
Tabei, Y., Saigo, H., Yamanishi, Y., and Puglisi, S.J.,: "Scalable partial least squares regression on grammar-compressed data matrices",
Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2016), 1875-1884, ACM New York, NY, USA, 2016. (142 accepted papers out of 784 submissions = 18 %)
[pdf]
DOI: 10.1145/2939672.2939864
Nemoto, W., Yamanishi, Y., Limviphuvadh, V., Saito, A., and Toh, H.,: "GGIP: structure and sequence-based GPCR-GPCR interaction pair predictor",
PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics, 84(9), 1224-1233, 2016.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1002/prot.25071
Tabei, Y.*, Yamanishi, Y.*, and Kotera, M. (* Joint first author),: "Simultaneous prediction of enzyme orthologs from chemical transformation patterns for de novo metabolic pathway reconstruction",
Bioinformatics, 32(12), i278-i287, 2016. (Special Issue of ISMB2016: 41 accepted papers out of 187 submissions = 21 %)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btw260
Hizukuri, Y., Sawada, R., and Yamanishi, Y.,: "Predicting target proteins for drug candidate compounds based on drug-induced gene expression data in a chemical structure-independent manner",
BMC Medical Genomics, 8:82 (10 pages), 2015.
[pdf] [pubmed] [pubmed]
DOI: 10.1186/s12920-015-0158-1
Sawada, R., Iwata, H., Mizutani, S., and Yamanishi, Y.,: "Target-based drug repositioning using large-scale chemical-protein interactome data",
Journal of Chemical Information and Modeling, 55(12), 2717–2730, 2015.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.5b00330
Shao, Z. Hirayama, Y., Yamanishi, Y., and Saigo, H.,: "Mining discriminative patterns from graph data with multiple labels and its application to QSAR",
Journal of Chemical Information and Modeling, 55(12), 2519–2527, 2015.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.5b00376
Yamanishi, Y.*, Tabei, Y.*, and Kotera, M. (* Joint first author),: "Metabolome-scale de novo pathway reconstruction using regioisomer-sensitive graph alignments",
Bioinformatics, 31(12), i161-i170, 2015. (Special Issue of ISMB/ECCB2015: 40 accepted papers out of 241 submissions = 20 %; 27 papers accepted at the first round review = 11 %)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btv224
Iwata, H., Sawada, R., Mizutani, S., Kotera, M., and Yamanishi, Y.,: "Large-scale prediction of beneficial drug combinations using drug efficacy and target profiles",
Journal of Chemical Information and Modeling, 55(12), 2705–2716, 2015.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1021/acs.jcim.5b00444
Iwata, H., Sawada, R., Mizutani, S., and Yamanishi, Y.,: "Systematic drug repositioning for a wide range of diseases with integrative analyses of phenotypic and molecular data",
Journal of Chemical Information and Modeling, 55(2), 446–459, 2015.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1021/ci500670q
Sawada, R., Kotera, M., and Yamanishi, Y.,: "Benchmarking a wide range of chemical descriptors for drug-target interaction prediction using a chemogenomic approach",
Molecular Informatics, 33, 719-731, 2014. (Invited review paper)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.201400066
Yamanishi, Y.*, Kotera, M.*, Moriya, Y.*, Sawada, R., Kanehisa, M., and Goto, S. (* Joint first author),: "DINIES: drug-target interaction network inference engine based on supervised analysis",
Nucleic Acids Research, 42, W39-W45, 2014
[pdf] [server] [pubmed]
DOI: 10.1093/nar/gku337
Kotera, M.*, Tabei, Y.*, Yamanishi, Y.*, Muto, A., Moriya, Y., Tokimatsu, T., and Goto, S. (* Joint first author),: "Metabolome-scale prediction of intermediate compounds in multi-step metabolic pathways with a recursive supervised approach",
Bioinformatics, 30, i165-i174, 2014. (Special Issue of ISMB2014: 37 accepted papers out of 191 submissions = 19 %)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btu265
Yamanishi, Y.,: "Inferring chemogenomic features from drug-target interaction networks",
Molecular Informatics, 32(11-12), 991–999, 2013. (Special Issue: Chemogenomics) (Invited review paper)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1002/minf.201300079
Iwata, H., Mizutani, S., Tabei, Y., Kotera, M., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Inferring protein domains associated with drug side effects based on drug-target interaction network",
BMC Systems Biology, 7(Suppl 6):S18, 2013 (Special Issue of GIW2013)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1186/1752-0509-7-S6-S18
Tabei, Y. and Yamanishi, Y.,: "Scalable prediction of compound-protein interactions using minwise hashing",
BMC Systems Biology, 7(Suppl 6):S3, 2013 (Special Issue of GIW2013)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1186/1752-0509-7-S6-S3
Kotera, M.*, Tabei, Y.*, Yamanishi, Y.*, Moriya, Y., Tokimatsu, T., Kanehisa, M., and Goto, S. (* Joint first author),: "KCF-S: KEGG Chemical Function and Substructure for improved interpretability and prediction in chemical bioinformatics",
BMC Systems Biology, 7(Suppl 6):S2, 2013 (Special Issue of GIW2013)
DOI: 10.1186/1752-0509-7-S6-S2
Tabei, Y., Kishimoto, A., Kotera, M., and Yamanishi, Y.,: "Succinct Interval Splitting Tree for Scalable Similarity Search of Compound-Protein Pairs with Property Constraints",
Proceedings of the 19th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2013), 176-184, ACM New York, NY, USA, 2013.(126 accepted papers out of 726 submissions = 17 %)
[pdf] [supplements]
DOI: 10.1145/2487575.2487637
Kotera, M.*, Tabei, Y.*, Yamanishi, Y.*, Tokimatsu, T., and Goto, S. (* Joint first author),: "Supervised de novo reconstruction of metabolic pathways from metabolome-scale compound sets",
Bioinformatics, 29(13), i135-i144, 2013.(Special Issue of ISMB/ECCB2013: 40 accepted papers out of 247 submissions = 16 %)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btt244
Nakaya, A., Katayama, T., Itoh, M., Hiranuka, K., Kawashima, S., Moriya, Y., Okuda, S., Tanaka, M., Tokimatsu, T., Yamanishi, Y., Yoshizawa, A., Kanehisa, M., and Goto, S.,: "KEGG OC: A large-scale automatic construction of taxonomy-based ortholog clusters",
Nucleic Acids Research, 41, D353-D357, 2013.
[pdf] [database] [pubmed]
DOI: 10.1093/nar/gks1239
Yamanishi, Y., Pauwels, E., and Kotera, M.,: "Drug side-effect prediction based on the integration of chemical and biological spaces",
Journal of Chemical Information and Modeling, 52, No.12, 3284-3292, 2012.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1021/ci2005548
Nakajima, N., Tamura, T., Yamanishi, Y., Horimoto, K. and Akutsu, T.,: "Network completion using dynamic programming and least-squares fitting",
The Scientific World Journal, 957620 (8 pages), 2012.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1100/2012/957620
Takarabe, M., Kotera, M., Nishimura, Y., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Drug target prediction using adverse event report systems: a pharmacogenomic approach",
Bioinformatics, 28, i611-i618, 2012. (Special Issue of ECCB2012: 48 accepted papers out of 341 submissions = 14 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/bts413
Mizutani, S., Pauwels, E., Stoven, V., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Relating drug-protein interaction network with drug side-effects",
Bioinformatics, 28, i522-i528, 2012. (Special Issue of ECCB2012: 48 accepted papers out of 341 submissions = 14 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI:　10.1093/bioinformatics/bts383
Tabei, Y., Pauwels, E., Stoven, V., Takemoto, K., and Yamanishi, Y.,: "Identification of chemogenomic features from drug-target interaction networks using interpretable classifiers",
Bioinformatics, 28, i487-i494, 2012. (Special Issue of ECCB2012: 48 accepted papers out of 341 submissions = 14 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/bts412
Kotera, M.*, Yamanishi, Y.*, Moriya, Y.*, Kanehisa, M., and Goto, S. (* Joint first author),: "GENIES: gene network inference engine based on supervised analysis",
Nucleic Acids Research, 40, W162-W167, 2012.
[pdf] [server] [pubmed]
DOI: 10.1093/nar/gks459
Pauwels, E., Stoven, V., and Yamanishi, Y.,: "Predicting drug side-effect profiles: a chemical fragment-based approach",
BMC Bioinformatics, 12:169, 2011.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1186/1471-2105-12-169
Yamanishi, Y., Pauwels, E., Saigo, H. and Stoven, V.,: "Extracting sets of chemical substructures and protein domains governing drug-target interactions",
Journal of Chemical Information and Modeling, 51(5), 1183-1194, 2011.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1021/ci100476q
Kashima, H., Oyama, S., Yamanishi, Y., and Tsuda, K.: "Cartesian Kernel: An Efficient Alternative to the Pairwise Kernel",
IEICE Transaction on Information and Systems, E93-D, No. 10, 2672-2679, 2010.
DOI:
Tamura, T., Yamanishi, Y., Tanabe, M., Goto, S., Kanehisa, M., Horimoto, K., and Akutsu, T.,: "Integer programming-based method for completing signaling pathways and its application to analysis of colorectal cancer",
Genome Informatics, 24, 193-203, 2010. (Special Issue of IBSB2010)
[pubmed]
DOI:
Yamanishi, Y., Kotera, M., Kanehisa, M., and Goto, S.,: "Drug-target interaction prediction from chemical, genomic and pharmacological data in an integrated framework",
Bioinformatics, 26, i246-i254, 2010. (Special Issue of ISMB2010: 46 accepted papers out of 240 submissions = 19 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btq176
Kashima, H., Yamanishi, Y., Kato, T., Sugiyama, M., and Tsuda, K.,: "Simultaneous Inference of Biological Networks of Multiple Species from Genome-wide Data and Evolutionary Information: A Semi-supervised Approach",
Bioinformatics, 25, 2962-2968, 2009.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btp494
Bleakley, K. and Yamanishi, Y.,: "Supervised prediction of drug-target interactions using bipartite local models",
Bioinformatics, 25, 2397-2403, 2009.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btp433
Yamanishi, Y.*, Hattori, M.*, Kotera, M.*, Goto, S., and Kanehisa, M. (* Joint first author),: "E-zyme: predicting potential EC numbers from the chemical transformation pattern of substrate-product pairs",
Bioinformatics, 25, i179-i186, 2009. (Special Issue of ISMB/ECCB2009: 46 accepted papers out of 242 submissions = 18 %)
[pdf] [server] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btp223
Kashima, H., Oyama, S., Yamanishi, Y., and Tsuda, K.: "On Pairwise Kernels: An Efficient Alternative and Generalization Analysis",
Proceedings of the 13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), Lecture Notes in Artificial Intelligence, 5476, 1030-1037, 2009.
DOI: 10.1007/978-3-642-01307-2_110
Kashima, H., Kato, T., Yamanishi, Y., Sugiyama, M., and Tsuda, K.: "Link Propagation: A Fast-semi Supervised Learning Algorithm for Link Prediction",
Proceedings of the 9th SIAM Conference on Data Mining (SDM), 1099-1110, 2009.
DOI: 10.1137/1.9781611972795.94
Yamanishi, Y.,: "Supervised Bipartite Graph Inference",
Advances in Neural Information Processing Systems 21 (Koller, D., Schuurmans, D., Bengio, Y. and Bottou, L. eds.), 1841-1848, MIT Press, Cambridge, MA, 2009. (Proceedings of NIPS2008: 123 oral presentations and 250 accepted papers out of 1022 submissions = 12 %)
[pdf]
DOI:
Yamanishi, Y., Araki, M., Gutteridge, A., Honda, W., and Kanehisa, M.,: "Prediction of drug-target interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces",
Bioinformatics, 24, i232-i240, 2008. (Special Issue of ISMB2008: 49 accepted papers out of 287 submissions = 17 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btn162
Kanehisa, M., Araki, M., Goto, S., Hattori, M., Hirakawa, M., Itoh, M., Katayama, T., Kawashima, S., Okuda, S., Tokimatsu, T., and Yamanishi, Y.,: "KEGG for linking genomes to life and the environment",
Nucleic Acids Res., 36, D480-D484, 2008.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1093/nar/gkm882
Suga, A., Yamanishi, Y., Hashimoto, K., Goto, S., and Kanehisa, M.,: "An improved scoring scheme for predicting glycan structures from gene expression data",
Genome Informatics, 18(1), 237-246, 2007. (Special Issue of IBSB2007)
[pdf] [pubmed]
DOI:
Sato, T., Yamanishi, Y., Horimoto, K., Kanehisa, M., and Toh, H.,: "Inference of Protein-Protein Interactions by Using Co-evolutionary Information",
Proceedings of the 2nd international conference on Algebraic Biology (Anai, H., Horimoto, K. and Kutsia, T. eds.), Lecture Notes in Computer Science 4545, p.322-333, Springer, Heidelberg, 2007.
DOI:
Yamanishi, Y. and Vert, J.-P.,: "Kernel matrix regression",
Proceedings of the 12th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2007), 2007.
The longer version is found in Technical Report HAL-00133355, 2007.
[html]
DOI:
Yamanishi, Y., Bach, F., and Vert, J.-P.,: "Glycan Classification with Tree Kernels",
Bioinformatics, 23(10), 1211-1216, 2007.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btm090
Yamanishi, Y., Mihara, H., Osaki, M., Muramatsu, H., Esaki, N., Sato, T., Hizukuri, Y., Goto, S., and Kanehisa, M.,: "Prediction of missing enzyme genes in a bacterial metabolic network: Reconstruction of the lysine-degradation pathway of Pseudomonas aeruginosa",
FEBS Journal, 274, 2262-2273, 2007.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1111/j.1742-4658.2007.05763.x
Okamoto, S., Yamanishi, Y., Ehira, S., Kawashima, S., Tonomura, K., and Kanehisa, M.,: "Prediction of nitrogen metabolism-related genes in Anabaena by kernel-based network analysis",
Proteomics, 7(6), 900-909, 2007.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1002/pmic.200600862
Sato, T., Yamanishi, Y., Horimoto, K., Kanehisa, M., and Toh, H.,: "Partial correlation coefficient between distance matrices as a new indicator of protein-protein interactions",
Bioinformatics, 22(20), 2488-2492, 2006.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btl419
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Sensitivity Analysis in Kernel Principal Component Analysis",
Compstat 2006: Proceedings in Computational Statistics, Rizzi, A. and Vichi, M. (Eds.), 787-794, Physica-Verlag/Springer, 2006.
[pdf]
DOI:
Yamanishi, Y. and Vert, J.-P.,: "Estimating Protein Network from Multiple Genomic Data by Kernel Methods",
Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics, 54-2, 357-373, 2006. (in Japanese)
[pdf]
DOI:
Hizukuri, Y., Yamanishi, Y., Nakamura, O., Yagi, F., Goto, S., and Kanehisa, M.,: "Extraction of leukemia specific glycan motifs by computational comparative glycomics",
Carbohydrate Research, 340-14, 2270-2278, 2005.
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1016/j.carres.2005.07.012
Sato, T., Yamanishi, Y., Kanehisa, M., and Toh, H.,: "The inference of protein-protein interactions by co-evolutionary analysis is improved by excluding phylogenetic relationships",
Bioinformatics, 21-17, 3482-3489, 2005.
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/bti564
Yamanishi, Y., Vert, J.-P. and Kanehisa, M.,: "Supervised Enzyme Network Inference from the Integration of Genomic Data and Chemical Information",
Bioinformatics, 21, i468-i477, 2005. (Special Issue of ISMB2005: 56 accepted papers out of 428 submissions = 13 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/bti1012
Tamori, A., Yamanishi, Y., Kawashima, S., Kanehisa, M., Enomoto, M., Tanaka, H., Kubo, S., Shiomi, S., and Nishiguchi, S.,: "Alteration of Gene Expression in Hepatitis B Virus DNA integrated human hepatocellular carcinoma",
Clinical Cancer Research, 11-16, 5821-5826, 2005.
[pubmed]
DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-04-2055
Vert, J.-P. and Yamanishi, Y.,: "Supervised graph inference",
Advances in Neural Information Processing Systems 17, Lawrence K. Saul and Yair Weiss and Leon Bottou (Eds.), 1433-1440, 2005. (Proceedings of NIPS2004: Oral presentation, 24 accepted papers as oral out of 882 = 3%)
[pdf]
DOI:
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Sensitivity Analysis in Functional Principal Component Analysis",
Computational Statistics, 20-2, 313-329, 2005.
[pdf]
DOI: 10.1007/BF02789706
Yamanishi, Y., Vert, J.-P. and Kanehisa, M.,: "Protein Network Inference from Multiple Genomic Data: A Supervised Approach",
Bioinformatics, 20, i363-i370, 2004. (Special Issue of ISMB2004: 50 accepted papers out of 492 submissions = 10 %)
[pdf] [supplements] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/bth910
Hizukuri, Y., Yamanishi, Y., Hashimoto, K. and Kanehisa, M.,: "Extraction of Species-specific Glycan Substructures",
Genome Informatics, 15, 69-81, 2004. (Special Issue of IBSB2004)
[pdf] [pubmed]
DOI:
Yamanishi, Y., Vert, J.-P., Nakaya, A. and Kanehisa, M.,: "Extraction of Correlated Gene Clusters from Multiple Genomic Data by Generalized Kernel Canonical Correlation Analysis",
Bioinformatics, 19, i323-i330, 2003. (Special Issue of ISMB2003: 35 accepted papers out of 242 submissions = 14 %)
[pdf] [pubmed]
DOI: 10.1093/bioinformatics/btg1045
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Geographically Weighted Functional Multiple Regression Analysis: A Numerical Investigation",
Journal of Japanese Society of Computational Statistics, 15(2), 307-317, 2003.
[pdf]
DOI:
Yamanishi, Y., Itoh, M. and Kanehisa, M.,: "Extraction of Organism Groups from Phylogenetic Profiles Using Independent Component Analysis",
Genome Informatics, 13, 61-70, 2002. (Special Issue of GIW2002)
[pdf] [pubmed]
DOI:

著書

著書や本の章（英語）

Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and repositioning by machine learning methods",
Chemical Information Bulletin, A Publication of the Division of Chemical Information of the ACS (Currano, J.N., eds.), Winter 2018, 70(4), 48-52, 2018.
Iwata, M. and Yamanishi, Y.,: "The use of large-scale chemically-induced transcriptome data acquired from LINCS to study small molecules",
Systems Chemical Biology, Methods in Molecular Biology Series (Ziegler, S. and Waldmann, H., eds.), Springer, 189-203, 2018.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y.,: "Linear and Kernel Model Construction Methods for Predicting Drug–Target Interactions in a Chemogenomic Framework",
Computational Chemogenomics, Methods in Molecular Biology Series (Brown, J.B., eds.), Springer, 355-368, 2018.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y.,: "Sparse modeling to analyze drug-target interaction networks",
Data Mining for Systems Biology, Methods in Molecular Biology Series (Mamitsuka, H., eds.), Springer, 181-193, 2018.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y., Tabei, Y.,and Kotera, M.,: "Statistical machine learning for agriculture and human healthcare based on biomedical big data",
Agriculture as a metaphor for creativity in all human endeavors (Proceedings of Forum "Math-for-Industry" 2016), 111-124, Springer, 2018.
[pdf]
Yamanishi, Y.,: "Statistical Methods to Predict Drug Side-Effects",
Post-Genomic Approaches in Drug and Vaccine Development (Sakharkar, K.R., Sakharkar, M.K, and Chandra, R. eds.), River Publishers, 381-395, 2015.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y.,: "Chemogenomic approaches to infer drug-target interaction networks",
Data Mining for Systems Biology, Methods in Molecular Biology Series (DeLisi, C., Kanehisa, M. and Mamitsuka, H., eds.), Springer, 97-113, 2012.
[link to publisher] [link to amazon]
Lodhi, H. and Yamanishi, Y.,: "Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives: Complex Computational Methods and Collaborative Techniques", IGI Global, 2010.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y. and Kashima, H.: "Prediction of compound-protein interactions with machine learning methods",
Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives: Complex Computational Methods and Collaborative Techniques (Lodhi, H. and Yamanishi, Y., eds.), 304-317, 2010.
[link to publisher] [link to amazon]
Sato T., Yamanishi, Y., Kanehisa M., Horimoto K. and Toh H.,: "Improvement of the mirrortree method by extracting evolutionary information",
Sequence and Genome Analysis: Methods and Applications (Zhao, Z., eds.), 129-139, iConcept Press, 2010.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y.,: "Supervised inference of metabolic networks from the integration of genomic data and chemical information",
Elements of Computational Systems Biology (Lodhi, H. and S. Muggleton, S., eds.), 189-212, Wiley, 2010.
[link to publisher] [link to amazon]
Yamanishi, Y., Vert, J.-P., and Kanehisa, M.,: "Heterogeneous data comparison and gene selection with kernel canonical correlation analysis",
Kernel Methods in Computational Biology (Schoelkopf, B. and Tsuda, K. and Vert, J.-P., eds.), 209-230, MIT Press, 2004.
[link to publisher] [pdf]

著書や本の章（日本語）

飯田緑, 山西芳裕: "分子ネットワークを有効活用したAI創薬手法", 革新的AI創薬（小長谷明彦監修）, 113-124, 2022,
エヌ・ティー・エス, 2022. [link]
江口凌平, 濱野桃子, 岩田通夫, 中村透, 沖真弥, 山西芳裕: "データ駆動型ダイレクトリプログラミング", ダイレクトリプログラミング最前線（鈴木淳史監修）, 239-245, 2020,
エヌ・ティー・エス, 2020. [link]
山西芳裕: "人工知能を活用した医薬品化合物の効能および副作用の予測", 人工知能を活用した研究開発の効率化と導入・実用化《事例集》（執筆者：66名、編集：技術情報協会）, 477-488,
技術情報協会, 2019. [link]
山西芳裕: "in-silicoを用いた薬効・副作用の予測", iｎｓｉｌｉｃｏ創薬におけるスクリーニングの高速化・高精度化技術2018（執筆者：79名、編集：技術情報協会）, 296-305,
技術情報協会, 2018. [link]
山西芳裕: "ファーマコインフォマティクス", ゲノム創薬科学（田沼靖一編集）, 159-182,
裳華房, 2017. [link]
山西芳裕: "バイオインフォマティクス事典"（２つの章を執筆）（日本バイオインフォマティクス学会編集）,
共立出版, 2006. [link]

総説や解説（日本語）

濱野桃子、岩田通夫、山西芳裕: "マルチオミクス解析による細胞リプログラミング誘導因子の推定：パイオニア因子を考慮したデータ駆動型ダイレクトリプログラミング" ,
実験医学, 9月増刊号「マルチオミクス　データ駆動時代の疾患研究」, Vol.41, No.15, 106-112, 2023.
難波里子、岩田通夫、山西芳裕: "遺伝子摂動応答オミックスデータを用いた治療標的予測：疾患横断解析によるターゲットリポジショニング" ,
実験医学, 4月増刊号「ポストGWAS時代の遺伝統計学」, Vol.41, No.7, 181-187, 2023.
岩田通夫, 山西芳裕: "機械学習による薬物応答とランスクリプトームの解析と治療薬の探索", 連載「バイオインフォマティクスの世界」,
医学のあゆみ Vol.281, No.11, 22691-22696, 2022.
飯田緑, 岩田通夫, 山西芳裕: "ネットワーク医学による創薬の実際", 特集「Technics Guide」,
Diabetes Journal, Vol.49, No.2, 31-34, 2022.
山西芳裕: "AIが拓くデータ駆動型創薬とヘルスケア：医薬品や食品のビッグデータ解析の最前線", 特集「デジタル革命や数理科学を駆使したDisease-Free Societyの実現に向け得ての取り組み」,
糖尿病・内分泌代謝科, Vol.54, No.1, 26-34, 2022.
山西芳裕: "機械学習によるデータ駆動型創薬とヘルスケア：医薬品や食品のインシリコ解析", 特集「デジタルトランスフォーメーションで変わる医療」,
PHARM TECH JAPAN, Vol.38, No.1, 69-74, 2022.
海東和麻、山西芳裕: "化学ビッグデータから薬を生み出すー構造生成器の基礎と実例" ,
実験医学, 12月号「みんなのバイオDX」, Vol.39, No.19, 3024-3028, 2021.
山西芳裕: "薬剤群のシナジー効果の機序を解明する" ,
実験医学, 5月号「学術変革領域研究採択領域代表者に聞きました」, vol.39., no.8, 1257-1257, 2021.
岩田通夫、Longhao Yuan、Qibin Zhao、田部井靖生、山西芳裕: "テンソル分解による薬物応答トランスクリプトームの予測と創薬応用" ,
実験医学, 12月増刊号「生命科学研究を加速する機械学習」, 95-101, 2020.
三浦史郎、山西芳裕、大八木保政: "特異的症状の症候学・診断学と AI：認知機能障害" ,
Clinical Neuroscience, Vol.38, No.11 「神経症候学と神経診断学―AIは味方か敵か？」, 1389-1390, 2020.
海東和麻、山西芳裕: "人工知能を活用した創薬やヘルスケアへの展開" ,
実験医学, 9月増刊号「ゲノム医療時代のがん分子標的薬開発研究」, 177-183, 2020.
山西芳裕: "AIが拓くデータ駆動型創薬とリポジショニング" ,
医学のあゆみ, 「AI技術が切り拓く未来の医療」特集, 843-847, 2020.
海東和麻、山西芳裕: "深層学習によるデータ駆動型創薬" ,
Precision Medicine, 3(5), 1-4, 2020.
[pdf]
山西芳裕: "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, 2019.
[pdf]
山西芳裕: "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" ,
化学工業, 70(2), 64-68, 2019.
[pdf]
山西芳裕、門脇真: "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" ,
バイオサイエンスとインダストリー, 77(2), 126-127, 2019.
[pdf]
山西芳裕: "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" ,
医学のあゆみ, 「創薬インフォマティクス」特集, 268(12), 973-977, 2019.
[pdf]
山西芳裕: "生命医科学や創薬における機械学習の最前線" ,
化学と教育, 67(2), 66-79, 2019.
[pdf]
山西芳裕: "一般化合物の毒性予測",
日本化学会情報化学部会誌 CICSJ Bulletin, 36(3), 42, 2018.
[pdf]
山西芳裕: "データ駆動型ドラッグリポジショニング" ,
Precision Medicine, 1(1), 36-39, 2018.
[pdf]
山西芳裕: "In silico解析を活用したドラッグリポジショニングによる創薬" ,
薬剤学, 78(2), 77-81, 2018.
[pdf]
山西芳裕: "インシリコによるドラッグリポジショニング研究" ,
PHARMSTAGE, 11月号「『AI，インシリコ』による創薬研究，化合物評価の最前線」, 17(8), 15-19, 2017.
[pdf]
山西芳裕: "データ駆動型の創薬～統計的手法を用いて" ,
実験医学, 35(5), 増刊号, 231-234, 2017.
[pdf]
山西芳裕: "ビッグデータに基づくインシリコDRスクリーニング" ,
実験医学, 33(11), ７月号, 1824-1828, 2015.
[pdf]
山西芳裕: "バイオインフォマティクスやケモインフォマティクスにおける機械学習" ,
人工知能 30(2), 224-229, 2015.
[pdf]
山西芳裕: "薬物・標的タンパク質間相互作用ネットワークの予測" ,
日本化学会情報化学部会誌 CICSJ Bulletin, 31(2), 26-29, 2013.
[pdf]
山西芳裕: "創薬科学におけるバイオインフォマティクス",
日本化学会情報化学部会誌 CICSJ Bulletin, 31(2), 25, 2013.
[pdf]
山西芳裕、 Vert, J.-P.: "カーネル法による複数のゲノムデータからのタンパク質間機能ネットワークの推定",
統計数理, 54(2), 357-373, 2006.
[pdf]
佐藤哲也、山西芳裕、金久實、藤博幸: "タンパク質間相互作用の共進化情報に基づく予測",
生物物理, 47(1), 4-11, 2005.
[pdf]

学会発表

国内学会での口頭発表

松清優樹、天花寺厚、李晨、山西芳裕山西芳裕: "細胞応答情報を考慮した再帰型ニューラルネットワークによる標的タンパク質に対するリガンド生成",
第47回ケモインフォマティクス討論会, 金沢, 12/17-12/18（発表日12/17）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習によるデータ駆動型細胞リプログラミング",
第97回日本生化学会大会シンポジウム3S12e「データ駆動型生化学の未来」, 横浜, 11/7-11/9（発表日11/9）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習・シミュレーションを活用した医薬品の作用・副作用の予測",
第34回日本医療薬学会年会シンポジウム28「化学構造情報に基づく医薬品の作用・副作用研究の新展開」, 千葉（幕張メッセ）, 11/2-11/4（発表日10/28）, 2024.【招待講演】
Syunya Suzuki, Kazuma Kaitoh, and Yoshihiro Yamanishi: "Machine learning approach to analyze DNA-encoded library screening data for hit identification",
CBI学会2024年大会, 東京, 10/28-10/31（発表日10/29）, 2024.
Tsuyoshi Kimura, and Yoshihiro Yamanishi: "3D structure-based chemical foundation model to predict the bioactivity and toxicity",
CBI学会2024年大会, 東京, 10/28-10/31（発表日10/29）, 2024.
Hideto Hoshino, Chen Li, and Yoshihiro Yamanishi: "Efficient docking simulation-based generation of bioactive compounds with deep generative models",
CBI学会2024年大会, 東京, 10/28-10/31（発表日10/29）, 2024.
Yuga Moriyama, Sae Okamoto, Tomokazu Shibata, Ryusuke Sawada, and Yoshihiro Yamanishi: "AlphaFold protein 3D structures enhance genome-wide scale compound-protein interaction prediction with deep learning",
CBI学会2024年大会, 東京, 10/28-10/31（発表日10/29）, 2024.
Yuki Matsukiyo, Yuko Sakajiri, Kaho Yamabe, Saki Ohshima, Chika Tohzawa, Tomokazu Shibata, Ryusuke Sawada, Takuya Okada, Hisashi Mori, Naoki Toyooka, and Yoshihiro Yamanishi: "Scaffold-retained molecule generation considering gene expression profiles with deep learning",
CBI学会2024年大会, 東京, 10/28-10/31（発表日10/29）, 2024.
山西芳裕: "バイオインフォマティクスが拓く医療と創薬",
CBI学会2024年大会, 東京, 10/28-10/31（発表日10/28）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "マルチオミックスデータとAIを活用した創薬",
第6期バイオインベストメントギルド第2回セミナー, オンライン, 9/13-9/13（発表日9/13）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習による細胞システム解析と医療・創薬応用",
第8回バイオインフォマティクス分科会「データサイエンス」, 東京, 9/6-9/6（発表日9/6）, 2024.【招待講演】
新井大貴、土居英男、奥脇弘次、平野秀典、山本詠士、泰岡顕治、海東和麻、山西芳裕、望月祐志: "MD/FMO連携によるPPAR-γに結合するチアゾリジン系リガンドの相互作用解析",
日本コンピュータ化学会2024年春季年会, 東京, 6/6-6/7（発表日6/7）, 2024.
吉本修人、亀淵由乃、難波里子、山西芳裕、古屋茂樹、濱野桃子: "統合失調症様モデルマウスに対する新規治療標的と治療薬候補の予測",
第61回化学関連支部合同九州大会, 北九州, 6/29-6/29（発表日6/29）, 2024.
山西芳裕: "オミクス情報を含む多階層データを考慮した創薬AI",
産学連携による次世代創薬AI開発（DAIIA）公開シンポジウム～産学協働で拓くAI創薬の未来～, 東京, 7/26-7/26（発表日7/26）, 2024.
山西芳裕: "機械学習による新薬候補の探索と構造設計",
日本薬学会第144年会, シンポジウム「AIで切り拓く未来の創薬・医療」, 横浜, 3/28-3/31（発表日3/31）, 2024.【招待講演】
石原慎也, 岩田通夫, 林広夢, 濱野桃子, 霜古田一優, 木谷晃広, 吹田直政, 山西芳裕: "細胞形態画像から医薬品候補化合物の標的分子を予測する機械学習手法の開発",
日本薬学会第144年会, 一般口頭発表セッション, 横浜, 3/28-3/31（発表日3/30）, 2024.
一ノ瀬音葉, 関谷拓海, 澤田隆介, 大谷則子, 山西芳裕: "大規模な臨床ビッグデータの解析による疾患予防薬とメカニズムの推定",
日本薬学会第144年会, 一般口頭発表セッション, 横浜, 3/28-3/31（発表日3/30）, 2024.
山中知茂, 岩田通夫, 海東和麻, 山西芳裕: "遺伝子発現プロファイルの細胞特異性を考慮した疾患治療薬の探索と設計",
日本薬学会第144年会, 一般口頭発表セッション, 横浜, 3/28-3/31（発表日3/30）, 2024.
山西芳裕: "多層オミクスデータを活用したAI創薬",
第113回日本病理学会総会, シンポジウム「仮説駆動型、データ駆動型病理学研究」, 名古屋, 2/28-3/30（発表日2/29）, 2024.【招待講演】
濱野桃子, 川崎瞭太, 廣瀨昌樹, 山西芳裕,: "シングルセルマルチオミクスデータを用いた生体内リプログラミング誘導転写因子の予測",
第23回日本再生医療学会, 口頭発表セッション, 新潟, 3/21-3/23（発表日3/23）, 2024.
三枝奈々子, 柴田友和, 澤田隆介, 関谷拓海, 山西芳裕: "機械学習とビッグデータを用いた食品の機能性および微生物を介した作用メカニズムの推定",
日本農芸化学会 2024年度大会（創立100周年記念大会）, 口頭発表セッション, 東京, 3/24-3/27（発表日3/27）, 2024.
山西芳裕: "AI・ビッグデータ駆動型研究が拓く医療と創薬",
第18回バイオメディカル研究所インタラクティブセミナー, オンライン, 3/5-3/5（発表日3/5）, 2024.【招待講演】
Daiki Arai, Shun Kitahara, Hideo Doi, Koji Okuwaki, Yoshinori Hirano, Eiji Yamamoto, Kenji Yasuoka, Kazuma Kaitoh, Yoshihiro Yamanishi, and Yuji Mochizuki: "PPAR-γに結合するチアゾリジン系リガンドのMD/FMO連携による相互作用解析",
第71回応用物理学会春季学術講演会, 東京, 3/22-3/25（発表日3/23）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "人工知能が拓く創薬と医療",
第17回健康医療開発機構シンポジウム「デジタルメディシン-その現状と未来-」, 東京, 3/2（発表日3/2）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "AI・ビッグデータ時代の創薬や医療の可能性",
第10回CBI学会個別化医療研究会, 岐阜, 2/27（発表日2/27）, 2024.【特別講演】
難波里子, 李晨, 大谷則子, 山西芳裕: "機械学習による治療標的分子の予測と希少疾患への応用",
第10回CBI学会個別化医療研究会, 岐阜, 2/27（発表日2/27）, 2024.
山西芳裕: "AI・ビッグデータ時代の創薬の可能性",
医療産業イノベーションフォーラム「製薬業界でのAI活用の現在地」, 東京, 2/14（発表日2/14）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型創薬と医療",
日本学術会議薬学委員会生物系薬学分科会　公開シンポジウム「AIが拓く創薬と医療の未来」, 東京, 1/12（発表日1/12）, 2024.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習によるデータ駆動型細胞リプログラミング",
第14回がんゲノム・エピゲノム、数理統計解析についての研究会, 別府, 12/16（発表日12/16）, 2023.【依頼講演】
濱野桃子, 廣瀨昌樹, 江口凌平, 岩田通夫, 沖真弥, 山西芳裕: "シングルセルマルチオミクスデータを用いたダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測",
第46回日本分子生物学会年会, シンポジウム「細胞デジタル社会が織りなす高次生命現象の理解」,　神戸, 12/6-12/8（発表日12/6）, 2023.
髙田慎之助, 海東和麻, 津田宏治, 山西芳裕: "深層学習モデルによる所望の特性を持つ合成可能な化学構造の生成",
第46回ケモインフォマティクス討論会, 口頭発表セッション, 東京, 11/21-11/22（発表日11/22）, 2023.
安田花純、李晨、海東和麻, 山西芳裕: "複数の治療標的分子にデュアルで作用する医薬品化合物を構造生成するAI開発",
第46回ケモインフォマティクス討論会, 口頭発表セッション, 東京, 11/21-11/22（発表日11/21）, 2023.
松清優樹、山中知茂, 山西芳裕: "深層学習による遺伝子発現プロファイルからの医薬品の構造設計",
第46回ケモインフォマティクス討論会, 口頭発表セッション, 東京, 11/21-11/22（発表日11/21）, 2023.
山西芳裕: "AI・ビッグデータ時代の創薬の可能性",
第５１回構造活性相関シンポジウム, 東京, 11/20-21（発表日11/20）, 2023.【招待講演】
海東和麻, 山西芳裕: "DNA-encoded library 設計を指向したケミカルスペースの可視化",
第40回メディシナルケミストリーシンポジウム, 名古屋, 11/13-15, 2023.
Shinya Ishihara, Michio Iwata, Hiromu Hayashi, Momoko Hamano, Kazumasa Shimofuruta, Akihiro Kitani, Naomasa Suita, and Yoshihiro Yamanishi: "Computational prediction of target molecules of drug candidate compounds from cell morphology images",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
髙田慎之助, 海東和麻, 津田宏治, 山西芳裕: "Generating Synthesizable Compound Structures with Desired Properties via Deep Learning Models",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
安田花純、李晨、海東和麻, 山西芳裕: "Transformer Encoder-based Generative Adversarial Network for Design of Polypharmacological Drugs",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
松清優樹、山中知茂, 山西芳裕: "De novo inhibitor and activator design from gene expression profiles via deep learning and Bayesian optimization",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
Chen Li and Yoshihiro Yamanishi: "Scaffold-Retained Transformer GAN for Molecular Generation with Chemical Property Optimization",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型が拓く生命医科学と創薬",
トーゴーの日シンポジウム2023, 東京, 10/5（発表日10/5）, 2023.【招待講演】
濱野桃子, 中村透, 岩田通夫, 江口凌平, 竹下潤一, 山西芳裕: "ダイレクトリプログラミングを誘導するパスウェイ制御機構の同定と最適な低分子化合物の組み合わせ予測",
第12回生命医薬情報学連合大会, ハイライトセッション,　柏, 9/7-9/9（発表日9/8）, 2023.
難波里子、岩田通夫、山西芳裕: "GWASとTWASの融合による希少疾患に対する治療標的分子の予測",
第12回生命医薬情報学連合大会, 口頭発表セッション,　柏, 9/7-9/9（発表日9/8）, 2023.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型創薬",
第33回新薬創製談話会「新薬創製に向けて―創発的学際融合・産学連携―」, 京都, 9/4-9/5（発表日9/4）, 2023.【招待講演】
山西芳裕: "バイオインフォマティクスが拓く医療と創薬",
令和5年度健康・医療データサイエンス人材育成事業シンポジウム「沖縄ならではのSociety5.0実現に向けて」, 那覇, 8/9-8/9（発表日8/9）, 2023.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習モデルによるデータ駆動型創薬と医療",
第5回日本メディカルAI学会学術集会, シンポジウム「先進的モデル化技術による生体情報の予測と発見」, 東京, 6/17-6/18（発表日6/18）, 2023.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習を活用した化合物の大規模解析と創薬応用",
AMED AIMGAINキックオフシンポジウム「革新的スクリーニング技術 DNA-encoded Libraryの産官学共創」, 東京, 6/2-6/2（発表日6/2）, 2023.【招待講演】
山西芳裕: "多階層データを活用したAI創薬",
理研DMP創薬セミナー, オンライン, 5/18-5/18（発表日5/18）, 2023.【招待講演】
山西芳裕: "シナジー創薬学：情報・物質・生命の協奏による化合物相乗効果の統合理解と設計",
日本薬学会第143年会, シンポジウム「進展する創薬・医療AI」, 札幌, 3/25-3/28（発表日3/26）, 2023.【招待講演】
海東和麻、岩田通夫、平野圭一、内山真伸、山西芳裕: "特異構造を有する化合物の生物応答理解を指向したトランスクリプトーム解析",
日本薬学会第143年会, 口頭発表セッション, 札幌, 3/25-3/28（発表日3/27）, 2023.
濱野桃子, 中村透, 岩田通夫, 江口凌平, 竹下潤一, 山西芳裕,: "ダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物組み合わせのin silico予測",
第22回日本再生医療学会, 口頭発表セッション, 京都, 3/23-3/25（発表日3/25）, 2023.
山西芳裕: "AIが拓く創薬と医療：循環器疾患への応用に向けて",
第52回日本心脈管作動物質学会, シンポジウム「最先端の研究技術を基盤とした心脈管作動物質研究の未来」, 北九州, 2/10-2/11（発表日2/10）, 2023.【招待講演】
山西芳裕: "バイオインフォマティクスが拓く生命科学と医療・創薬",
GEAR5.0 ライフサイエンス・カンファレンス, 「～生命科学と情報科学の双方を活用して社会実装を～」, 恩納村, 12/26-12/27（発表日12/26）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "ヒト全タンパク質に対する結合親和性を考慮した医薬品化合物の薬理作用予測",
第43回日本臨床薬理学会学術総会（JPW2022）, シンポジウム「データサイエンスで切り拓くエビデンス創出のための臨床薬理学研究」, 横浜, 11/30-12/3（発表日12/2）, 2022.【招待講演】
濱野桃子、江口凌平、岩田通夫、中村透、沖真弥、山西芳裕: "パイオニア転写因子を考慮したトランスオミクスアプローチによるデータ駆動型ダイレクトリプログラミング",
第45回日本分子生物学会年会, ワークショップ「細胞ヘテロ可塑性」, 幕張メッセ, 11/30-12/2（発表日11/30）, 2022.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
第96回日本薬理学会年会サテライト企画新薬理学セミナー Digital Pharmacology Conference「DPC S3 シンポジウム３」, 横浜, 11/30-11/30（発表日11/30）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型創薬の可能性",
第23回協和キリン腎臓シンポジウム, オンライン, 11/26-11/26（発表日11/26）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型創薬の可能性",
東京大学創薬機構イノベーション人材育成セミナー, 東京, 11/22-11/22（発表日11/22）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
日本動物実験代替法学会第35 回大会, 特別講演３, 静岡, 11/18-11/20（発表日11/20）, 2022.【特別講演】
関谷拓海, 岩田通夫, 亀淵由乃, 石原慎也, 山西芳裕: "オミックスデータに基づく薬物の標的分子予測とケミカル空間との相関解析",
第45回ケモインフォマティクス討論会, 口頭発表セッション, 福岡, 11/18-11/19（発表日11/19）, 2022.
三枝奈々子, 柴田友和, 田中由祐, 田口大夢, 澤田隆介, 青柳守紘, 平尾宜司, 山西芳裕: "ケミカル情報とパスウェイ情報による食品の機能性の大規模予測",
第45回ケモインフォマティクス討論会, 口頭発表セッション, 福岡, 11/18-11/19（発表日11/19）, 2022.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
日本薬物動態学会第37回年会, シンポジウム「デジタル解析技術を活用した疾患の予防・治療戦略」, 横浜, 11/7-11/10（発表日11/9）, 2022.【招待講演】
Chikashige Yamanaka, Shunya Uki, Kazuma Kaitoh, 山西芳裕: "De novo generation of drug candidate compounds from disease-specific transcriptome data using deep learning",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2022年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/25-10/27（発表日10/26）, 2022.
Chen Li, 山西芳裕: "Molecular Generation using Sequence-based Transformer Generative Adversarial Network",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2022年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/25-10/27（発表日10/25）, 2022.
Midori Iida, Yurika Kuniki, Kenta Yagi, Mitsuhiro Goda, Satoko Namba, Jun-ichi Takeshita, Ryusuke Sawada, Michio Iwata, Yoshito Zamami, Keisuke Ishizawa, and 山西芳裕: "Developing a network-based combination therapy approach for complex diseases",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2022年大会, 口頭発表セッション, 東京, 10/25-10/27（発表日10/25）, 2022.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型創薬と医療",
第81回日本癌学会学術総会, シンポジウム「AIサイエンスによるがん研究の臨床応用と創薬にむけて」「Clinical application of cancer research and its application to drug discovery based on AI science」, 横浜, 9/29-10/1（発表日9/29）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
⽇本化学会関東⽀部 2022 年度講演会「化学分野におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の現状ならびに今後の展望」, オンライン, 9/16, 2022.【招待講演】
濱野桃子, 江口凌平, 岩田通夫, 中村透, 沖真弥, 山西芳裕: "TRANSDIRE:パイオニア転写因子を考慮したトランスオミクス手法によるデータ駆動型ダイレクトリプログラミング",
第11回生命医薬情報学連合大会, ハイライトセッション,　大阪, 9/13-9/15（発表日9/15）, 2022.
難波里子、岩田通夫、山西芳裕: "ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた治療標的予測",
第11回生命医薬情報学連合大会, ハイライトセッション,　大阪, 9/13-9/15（発表日9/14）, 2022.
林広夢,候聡志,戴哲皓, 藤田寛奈, 野村征太郎, 清島拓樹, 濱野桃子, 小室一成, 山西芳裕: "心筋細胞核およびDNA損傷マーカーの染色画像を用いたVision Transformerによる心不全の治療予後予測",
第11回生命医薬情報学連合大会, 口頭発表セッション,　大阪, 9/13-9/15（発表日9/14）, 2022.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
日本オミックス医学会シンポジウム『AI創薬の最新の展開』, オンライン, 9/6, 2022.【招待講演】
島田祐樹, 江副晃洋, 澤田隆介, 柴田友和, 門脇真, 山西芳裕: "生薬比率を考慮した漢方薬の作用機序や効能のin silico予測",
第39回和漢医薬学会学術大会, 口頭発表セッション,　オンライン, 8/27-8/28（発表日オンデマンド）, 2022.
山西芳裕: "ヒト全タンパク質に対する結合親和性を考慮した化学物質の薬理作用予測",
第49回日本毒性学会学術年会, シンポジウム「リードアクロス研究の新機軸：安全性評価・規制利用からドラッグリポジショニングへ」, 札幌, 6/30-7/2（発表日7/2）, 2022.【招待講演】
乾拓海, 原田将之介, 劉洋, 竹内孝, 瀧川一学, 山西芳裕, 鹿島久嗣: "観測バイアスを考慮した化合物ネットワークのリンク予測",
2022年度人工知能学会全国大会（第36回）, 京都国際会館＋オンライン, 6/14-6/17, 2022.
[pdf]
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く生命医科学と創薬",
第95回日本内分泌学会学術総会, YECシンポジウム「機械学習、人工知能による医学研究」, 別府, 6/2-6/4（発表日6/2）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬",
第25回ケムステVシンポ「データサイエンスが導く化学の最先端」, オンライン, 5/20, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
第765回新潟医学会例会シンポジウム「メディカルAIの最前線」, オンライン, 5/19-5/19（発表日5/19）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型創薬と分子設計",
日本薬学会第142年会, シンポジウム「創薬・医療における人工知能の活用」, 名古屋（オンラインに変更）, 3/25-3/28（発表日3/28）, 2022.【招待講演】
柴田友和、田中由祐、田口大夢、澤田隆介、青柳守紘、平尾宜司, 山西芳裕: "機械学習による食品の機能性の網羅的な予測と作用機序の解明",
日本薬学会第142年会, 口頭発表セッション, 名古屋（オンラインに変更）, 3/25-3/28（発表日3/27）, 2022.
澤田隆介, 坂尻由子, 柴田友和, 山西芳裕: "AlphaFold2より得られたヒト全タンパク質立体構造との結合親和性に基づく医薬品化合物の副作用予測, 日本薬学会第142年会, 口頭発表セッション, 名古屋（オンラインに変更）, 3/25-3/28（発表日3/26）, 2022.
坂尻由子, 柴田友和, 澤田隆介, 山西芳裕: "AlphaFold2から得られたヒト全タンパク質立体構造への結合親和性を考慮したドラッグリポジショニング, 日本薬学会第142年会, 口頭発表セッション, 名古屋（オンラインに変更）, 3/25-3/28（発表日3/26）, 2022.
海東和麻, 山西芳裕: "新奇化学構造を重点的に発生させる構造生成器, 日本薬学会第142年会, 口頭発表セッション, 名古屋（オンラインに変更）, 3/25-3/28（発表日3/26）, 2022.
濱野桃子, 江口凌平, 岩田通夫, 中村透, 山西芳裕,: "トランスオミクス解析によるダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測",
第21回日本再生医療学会, オンライン, 3/17-3/19（発表日3/19）, 2022.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く生命医科学と創薬",
第1393回生物科学セミナー, オンライン, 3/14, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く医薬品・食品開発",
生物資源と触媒技術に基づく食・薬・材創生コンソーシアム第5回シンポジウム, オンライン, 3/2-3/2（発表日3/2）, 2022.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
第26回 AI・データ利活用研究会, オンライン, 12/17, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く生命医科学と創薬",
バイオDXの最前線　- JST戦略的創造研究推進事業 CREST「データ駆動・AI駆動を中心としたデジタルトランスフォーメーションによる生命科学研究の革新[バイオDX]」キックオフシンポジウム, オンライン, 11/21-11/22（発表日11/22）, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "in silico解析（BD/機械学習）をつかった創薬/ドラッグリポジショニング",
サイエンス&テクノロジーセミナー, オンライン, 11/19, 2021.【招待講演】
坂尻由子, 柴田友和, 澤田隆介, 山西芳裕: "AlphaFold2より得られたヒト全タンパク質立体構造に基づくドッキングシミュレーションと薬効予測",
第49回構造活性相関シンポジウム, 口頭発表セッション, オンライン, 11/18-11/19（発表日11/19）, 2021.
海東和麻, 山西芳裕: "遺伝子発現プロファイルから医薬候補化合物を設計する構造生成器",
第49回構造活性相関シンポジウム, 口頭発表セッション, オンライン, 11/18-11/19（発表日11/18）, 2021.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
技術士CPD研鑽会, 北九州, 11/13（発表日11/13）, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
薬物動態談話会第44年会, オンライン, 11/11-11/12（発表日11/12）, 2021.【特別講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
ゲノム創薬・創発フォーラム第8回シンポジウム, オンライン, 11/4-11/4（発表日11/4）, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2021年大会, シンポジウム「国内 AI 創薬の最前線」, オンライン, 10/26-10/28（発表日10/28）, 2021.【プレナリー講演】
Chen Li, 海東和麻, 山西芳裕: "Transformer-based Generative Adversarial Networks for Generating Molecules with Desired Properties",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2021年大会, 口頭発表セッション, オンライン, 10/26-10/28（発表日10/27）, 2021.
柴田友和、田中由祐、田口大夢、澤田隆介、青柳守紘、平尾宜司, 山西芳裕: "Food digital transformation: large-scale prediction of food functions and elucidation of the mode-of-action",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2021年大会, 口頭発表セッション, オンライン, 10/26-10/28（発表日10/27）, 2021.
難波里子、岩田通夫、山西芳裕: "From drug repositioning to target repositioning: omics-based prediction of therapeutic targets for a variety of diseases",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2021年大会, 口頭発表セッション, オンライン, 10/26-10/28（発表日10/27）, 2021.
岡本紗枝、澤田隆介, 山西芳裕: "Estimation of disease preventive drugs and therapeutic targets using clinical big data ",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2021年大会, 口頭発表セッション, オンライン, 10/26-10/28（発表日10/27）, 2021.
海東和麻, 山西芳裕: "Omics-based Generation of Drug Candidate Molecules with Desired Phenotypes by Machine Learning",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2021年大会, 口頭発表セッション, オンライン, 10/26-10/28（発表日10/26）, 2021.
山西芳裕: "シナジー創薬学：情報・物質・生命の協奏による化合物相乗効果の統合理解と設計", 第11回化学フェスタ, 特別企画：「重水素学」の今 × 学術変革(B)「革新ラマン」「高分子精密分解」「シナジー創薬学」座談会, オンライン, 10/21, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
第80回日本癌学会学術総会, Symposia「AIによる創薬・診断の強化」「Drug discovery and diagnosis enhanced with AI」, 横浜, 9/30-10/2（発表日10/2）, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "シナジー創薬学：情報・物質・生命の協奏による化合物相乗効果の統合理解と設計", 企画セッション「学術変革B「シナジー創薬学」」,
第10回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/27-9/29, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習によるデータ駆動型研究が拓くヘルスケア", ワークショップ「人工知能と生命誌に基づく生命医科学のためのバイオインフォマティクス」,
第10回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/27-9/29, 2021.【招待講演】
Hiroki Kiyoshima, Momoko Hamano, Kanna Fujita, Satoshi Ko, Seitarou Nomura, Issei Komuro, and Yoshihiro Yamanishi: "心筋細胞の核形態画像を用いた機械学習による心不全の診断モデルの構築", 口頭発表セッション,
第10回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/27-9/29, 2021.
Michio Iwata, Hiroaki Mutsumine, Yusuke Nakayama, Naomasa Suita, and Yoshihiro Yamanishi: "テンソル分解による化合物応答シングルセルトランスクリプトームの予測を介したパスウェイ軌道解析", 口頭発表セッション,
第10回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/27-9/29, 2021.
濱野桃子, 野村征太郎, 小室一成, 山西芳裕: "トランスオミクスアプローチによる一細胞レベルの心不全分子メカニズムの解明",
第65回日本薬学会学術年会関東支部大会, シンポジウム「計算科学が拓く薬学の未来」, オンライン, 9/11-9/11, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬開発－データ駆動型創薬の最新技術動向と今後の展望",
情報機構セミナー, オンライン, 9/8, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "説明可能な機械学習モデルによる化合物の毒性・副作用予測",
第48回日本毒性学会学術年会, シンポジウム「化学物質の安全性評価にかかわるAIとインフォマティクス」, 神戸, 7/7-7/9（発表日7/8）, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬",
第 25 回日本がん分子標的治療学会学術集会日本薬学会, シンポジウム「AI」, 東京（オンラインに変更）, 5/26-5/28（発表日5/27）, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習によるデータ駆動型創薬",
日本薬学会第141年会, シンポジウム「創薬・創剤における人工知能の活用」, 広島（オンラインに変更）, 3/27-3/29, 2021.【招待講演】
海東和麻, 山西芳裕: "新しい化合物表現法による医薬候補化合物設計を志向した深層生成モデルの構築",
日本薬学会第141年会, 広島（オンラインに変更）, 3/27-3/29, 2021.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬や医療",
第58回日本糖尿病学会関東甲信越地方会, 東京（オンラインに変更）, 1/30-1/31, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬や医療",
ALDOCKセミナー, オンライン, 1/19, 2021.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬や医療",
Science Pioneers Consortium (SPC) 2020, 東京（オンラインに変更）, 12/19, 2020.【特別講演】
岩田通夫, 沖真弥, 山西芳裕: "Multiple omics-based diseasome analysis on gene expression machinery toward understanding disease–disease relationships and drug discovery" "多層オミクス解析による遺伝子発現機構のディジーゾーム解析と治療薬探索",
第43回日本分子生物学会年会, シンポジウム「Frontiers in Omics-triggered Life Sciences」「オミクス解析を起点とする生命科学の最前線」, オンライン, 12/2-4, 2020.【招待講演】
山西芳裕: "AIによる漢方薬の作用機序解析と効能予測",
第2回日本東洋医学会福岡県部会, 福岡, 10/24, 2020.【招待講演】
山西芳裕: "オミックスデータから創薬ターゲットを予測する機械学習",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.【招待講演】
飯田緑, 岩田通夫, 山西芳裕: "Network-based characterization of disease–disease relationships in terms of drugs and therapeutic targets",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
濱野桃子, 野村征太郎, 小室一成, 山西芳裕,: "A trans-omics approach to elucidate the mechanisms for disease progression in heart failure at the single-cell level",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬や医療",
日本薬学会第140年会, シンポジウム「医療ビッグデータを薬物治療と創薬に活かす」, 京都, 3/25-3/28, 2020.【招待講演】
海東和麻, 山西芳裕: "深層学習を活用した新規医薬候補化合物の構造生成",
日本薬学会第140年会, 京都, 3/25-3/28, 2020.
山西芳裕: "Data-driven drug discovery and healthcare by artificial intelligence",
第97回日本生理学会大会, シンポジウム「データ駆動型研究とは」, 別府, 3/17-3/19, 2020.【招待講演】
山西芳裕: "AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬と医療",
JST-NSF-DATAIA 国際連携シンポジウム「AI 研究の最前線～超スマート社会実現に向けて～」, 東京, 12/19-12/19, 2019.【依頼講演】
山西芳裕: "AI創薬：医薬ビッグデータと機械学習によるヘルスケア",
日本バイオインフォマティクス学会（JSBi）九州地域部会セミナー, 長崎, 12/10, 2019.
海東和麻, 山西芳裕: "深層学習を利用した分子設計システムの構築",
第37回メディシナルケミストリーシンポジウム, 八王子, 11/27-28, 2019.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, 山西芳裕: "Tensor-train分解アルゴリズムによる薬物応答遺伝子発現データの解析と創薬応用",
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019), 名古屋, 11/20-23, 2019.
海東和麻, 山西芳裕: "医薬品設計を志向した深層学習モデルの開発",
日本薬学会九州支部大会, 長崎, 11/16-17, 2019.
濱野桃子, 野村征太郎, 油谷浩幸, 小室一成, 山西芳裕,: "一細胞解析による心不全の分子病態メカニズムの解明",
第42回日本分子生物学会年会, 福岡, 12/4, 2019.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, Francois Berenger, 澤田隆介, 秋好紗弥香, 濱野桃子, 山西芳裕: "新規のTensor-train分解アルゴリズムによる、多様なヒト細胞における薬物応答トランスクリプトームの予測",
第42回日本分子生物学会年会, フォーラム「テンソル分解 -ヘテロなバイオデータを繋ぐ次世代型データ解析技術-」, 福岡, 12/4, 2019.【依頼講演】
Sawada, R., Tabei, Y., and Yamanishi, Y.,: "Predicting drug indications and therapeutic target modules based on disease similarity by interpretable machine learning models",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "Classification QSAR with Vanishing Kernels and a single parameter",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
Fukunaga, I., Sawada, R., Shibata, T., Kaitoh, K., Sakai, Y., and Yamanishi, Y.,: "Prediction of Health Effects of Food Peptides and Elucidation of The Mode-of-action Using Multi-task Graph Convolutional Neural Networks",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
濱野桃子, 野村征太郎, 油谷浩幸, 小室一成, 山西芳裕,: "Identification of a biomarker for disease progression in heart failure using single-cell RNA sequencing data",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, Francois Berenger, 澤田隆介, 秋好紗弥香, 濱野桃子, 山西芳裕,: "Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
山西芳裕: "AIを用いた抗がん作用薬の同定",
第78回日本癌学会学術総会, シンポジウム「がん予防〜大腸がん予防の今後を考える〜」, 京都, 9/26-9/28, 2019.【招待講演】
中村透, 岩田通夫, 濱野桃子, 江口凌平, 山西芳裕: "低分子化合物によるデータ駆動型ダイレクトリプログラミング",
第8回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/9-9/11, 2019.
江口凌平, 濱野桃子, 岩田通夫, 中村透, 沖真弥, 山西芳裕: "トランスクリプトーム情報とエピゲノム情報の融合解析によるインシリコ・ダイレクトリプログラミング",
第8回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/9-9/11, 2019.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, Francois Berenger, 澤田隆介, 秋好紗弥香, 濱野桃子, 山西芳裕: "新規のTensor-train分解アルゴリズムによる、多様なヒト細胞における薬物応答トランスクリプトームの予測",
第8回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/9-9/11, 2019.
山西芳裕: "AI技術による和漢薬の作用機序解析と効能予測",
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」, 富山, 8/31-9/1, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：医薬ビッグデータと機械学習によるヘルスケア",
110周年フォーラムin東京, 東京, 8/23, 2019.【依頼講演】
山西芳裕: "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",
IQVIAメディアセミナー, 東京, 7/30, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "人工知能とビッグデータで新薬を開発する",
夢ナビライブ, 名古屋, 7/20, 2019.【依頼講演】
山西芳裕: "AI創薬：化合物の薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第46回日本毒性学会学術年会, シンポジウム「エピジェネティクス解析と人工知能による毒性オミクスの展開」, 徳島, 6/28, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第66回日本実験動物学会, シンポジウム「AIと動物実験」, 福岡, 5/15-17, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第63回日本リウマチ学会総会・学術集会, シンポジウム「新しい解析技術と今後のリウマチ学の発展」, 京都, 4/16, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "オミックスデータ解析と機械学習による医療・創薬",
第83回日本循環器学会学術集会, シンポジウム「AMED（ゲノムプロジェクト）：多因子疾患におけるゲノム医療の実現を目指して」, 横浜, 3/29-31, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：化合物の薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
ファーマIT＆デジタルエキスポ2019, 東京, 3/18-20, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習によるデータ駆動型創薬とパスウェイ創薬",
第92回日本薬理学会年会, シンポジウム「ネットワーク・オミクス解析によるデータ駆動型創薬研究」, 大阪, 3/14-16, 2019.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：化合物の薬効を予測するデータ駆動型アプローチ",
第1回日本メディカルAI学会学術集会, 東京, 1/25-26, 2019.
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第10回がんゲノム・エピゲノム、数理統計解析についての勉強会, 別府, 12/15, 2018.【依頼講演】
山西芳裕: "コスト低減を狙ったエコ創薬、AIによる新薬開発",
第2回さきがけ研究者トーク・イベント, 東京, 12/6, 2018.
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第31回日本動物実験代替法学会, シンポジウム「薬物動態・薬効のall-in-one予測の最前線」, 熊本, 11/23-25, 2018.【招待講演】
水谷紗弥佳, Edouard Pauwels, Veronique Stoven, 五斗進, 山西芳裕: "標的分子を考慮した医薬品化合物の副作用プロファイルの予測",
第41回ケモインフォマティクス討論会, 熊本, 10/26-10/27, 2018.
Francois Berenger，山西芳裕: "Combining a bisector tree with the Tanimoto distance for similarity searches and beyond",
第41回ケモインフォマティクス討論会, 熊本, 10/26-10/27, 2018.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生，山西芳裕: "Tensor-train分解アルゴリズムによる薬物応答遺伝子発現データからの創薬",
第41回ケモインフォマティクス討論会, 熊本, 10/26-10/27, 2018.
澤田隆介, 岩田通夫, 梅崎雅人, 臼井義比古, 小林敏一, 窪野孝貴, 林周作, 門脇真，山西芳裕: "漢方薬リポジショニング: ビッグデータと機械学習による漢方薬の効能予測",
第41回ケモインフォマティクス討論会, 熊本, 10/26-10/27, 2018.
山西芳裕: "ディジーゾーム解析による疾患間の関連性理解と創薬応用",
第12回メタボロームシンポジウム, 鶴岡, 10/19, 2018.【依頼講演】
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第39回　富山大学和漢医薬学総合研究所特別セミナー　-数理科学・情報科学と生命科学の融合による未病創薬・未病医療への展開 -, 富山, 10/2, 2018.【招待講演】
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, 山西芳裕: "Tensor-train分解アルゴリズムによる高次テンソル解析：薬物応答遺伝子発現データからの創薬",
2018年度統計関連学会連合大会, 東京, 9/9-9/13, 2018.
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第二回学際的がん研究夏の学校, 別府, 7/20-21, 2018.【依頼講演】
山西芳裕: "AI創薬：化合物の薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
新学術領域（研究領域提案型）「化学コミュニケーションのフロンティア」第1回若手シンポジウム, 東京, 6/28, 2018.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
構造活性フォーラム2018「創薬におけるビッグデータの活用とAI戦略」, 京都, 6/15, 2018.【招待講演】
原田将之介, 秋田大空, 椿真史, 馬場雪乃, 瀧川一学, 山西芳裕, 鹿島久嗣: "Graph of Graphsに対する二重畳み込みニューラルネットワーク",
2018年度人工知能学会全国大会 (第32回), 鹿児島, 6/5-8, 2018.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, 山西芳裕: "Tensor-train分解アルゴリズムによる高次テンソルデータ解析：薬物応答遺伝子発現データへの応用",
日本計算機統計学会第32回大会, 山口, 5/26-5/27, 2018.
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
九州大学－理化学研究所－福岡市三者連携シンポジウム, 福岡, 5/15, 2018.【依頼講演】
山西芳裕: "AI創薬：薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
第2回Pharma AI Forum(PHAIFO)～ビッグデータ利活用の革新的枠組み及びAI創薬の新たなアプローチ～, 東京, 3/22, 2018.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：多様な疾患に対するデータ駆動型の新薬開発",
異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」, 生駒, 3/13-14, 2018.【招待講演】
山西芳裕: "AI創薬：化合物の薬効や副作用を予測するデータ駆動型アプローチ",
「九州大学」産・学・官交流促進シーズ発表会In大阪2018, 大阪, 3/1, 2018.【依頼講演】
山西芳裕: "AI創薬：機械学習による様々な疾患に対するデータ駆動型の新薬開発",
2017年度科研費シンポジウム「生命・自然科学における複雑現象解明のための統計的アプローチ」, 彦根, 2/16-17, 2018.【依頼講演】
山西芳裕: "機械学習による様々な疾患に対するデータ駆動型の創薬",
JST・NSF国際連携シンポジウム「未来への挑戦〜AIをとりまくフロンティア研究〜」, 東京, 12/20, 2017.【依頼講演】
山西芳裕: "医薬ビックデータを活用した創薬研究とドラッグリポジショニング",
サイエンス＆テクノロジーセミナー, 東京, 11/22, 2017.【招待講演】
山西芳裕: "医薬ビッグデータに基づくAI創薬",
第４回Hongo Heart Club, 東京, 10/25, 2017.【招待講演】
山西芳裕: "医薬ビッグデータに基づくAI創薬",
岡山大学環境理工学部第87回教員研修会, 岡山, 10/25, 2017.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習とデータ駆動型ドラッグリポジショニングによる創薬",
情報計算化学生物学会2017年大会, 東京, 10/3-10/5, 2017.【招待講演】
岩田通夫, 山西芳裕: "遺伝子発現プロファイルのディジーゾーム解析による疾患間の関連性理解と創薬応用",
情報計算化学生物学会2017年大会「第5回オミックス解析における実務者意見交換会」フォーカストセッション, 東京, 10/3-10/5, 2017.【依頼講演】
澤田　隆介, 山西芳裕: "異種オミックスデータに基づく医薬品候補化合物の標的分子や効能の予測",
情報計算化学生物学会2017年大会「オミックスを原理的なところから考える―創薬の未来のために―」フォーカストセッション, 東京, 10/3-10/5, 2017.【依頼講演】
山西芳裕: "KEGGデータベースを用いたAI創薬",
トーゴーの日シンポジウム2017, 東京, 10/4-10/5, 2017.【依頼講演】
山西芳裕: "ケモインフォマティクスによる代謝パスウェイ解析と創薬",
第6回生命医薬情報学連合大会「質量分析とケモインフォマティクスの実りある連携」BoFセッション, 札幌, 9/27-9/29, 2017.【依頼講演】
岩田通夫, 澤田隆介, 田部井靖生, 山西芳裕: "遺伝子発現プロファイルのディジーゾーム解析による疾患間の関連性理解と創薬応用",
第6回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/27-9/29, 2017.
山西芳裕: "AI創薬：高速かつ低コストな医薬品開発手法",
よこはまＮＭＲ研究会第58回ワークショップ「AI創薬と計算機科学」, 横浜, 9/26, 2017.【招待講演】
山西芳裕: "医薬ビッグデータと機械学習による高速かつ省エネ創薬",
計測自動制御学会ライフエンジニアリング部門シンポジウム2017, 岐阜, 9/4-9/5, 2017.【招待講演】
山西芳裕: "パスウェイデータベースの紹介と疾患研究への応用",
統合データベース講習会：AJACS河内, 大阪, 8/24, 2017.【依頼講演】
山西芳裕: "データ駆動型ドラッグリポジショニングによるシステム創薬",
第24回HAB研究機構学術年会, 東京, 6/1-6/3, 2017.【招待講演】
山西芳裕: "データ駆動型ドラッグリポジショニングによるシステム創薬",
日本バイオインフォマティクス学会（JSBi）九州地域部会セミナー, 下関, 3/10-11, 2017.
山西芳裕: "オミックス解析とドラッグリポジショニングによるシステム創薬",
第29回日本動物実験代替法学会「分子―細胞―個体の視点からのシステムバイオロジー」, 福岡, 11/16-18, 2016.【招待講演】
山西芳裕: "機械学習とデータ駆動型ドラッグリポジショニングによる創薬",
生命情報と人工知能セミナー（東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学特別講義Ⅲ）, 東京, 10/28, 2016.【招待講演】
Sawada, R., Iwata, M., Tabei, Y., and Yamanishi, Y.: "Predicting inhibitory and activatory effects of drug candidate compounds from chemically-induced transcriptome data by a multitask learning with gene perturbation similarity",
情報計算化学生物学会2016年大会, 東京, 10/25-10/27, 2016.
山西芳裕: "リガンド情報に基づくバーチャルスクリーニング",
第5回生命医薬情報学連合大会「薬のタネ発見のための計算技術と創薬知」BoFセッション, 東京, 9/29-10/1, 2016.【依頼講演】
岩田通夫, 澤田隆介, 小寺正明，山西芳裕: "パスウェイ情報と化合物応答トランスクリプトーム解析によるドラッグリポジショニング：計算機的予測と実験的検証",
第5回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/29-10/1, 2016. (IIBMP2016研究奨励賞)
澤田隆介, 岩田通夫, 田部井靖生, 山西芳裕: "遺伝子摂動類似性に基づくマルチタスク学習と化合物応答トランスクリプトーム解析による医薬品候補化合物の阻害・活性化作用の予測",
第5回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/29-10/1, 2016. (IIBMP2016研究奨励賞)
山西芳裕: "大規模な医療情報と分子情報のスパースモデリング",
第32回大規模データ科学に関する研究会第1回研究集会「大規模医療情報に対する高度統計技法の開発と可視化」, 札幌, 9/23, 2016.
山西芳裕: "人工知能でくすりをつくる？！見つける？！",
日本科学未来館サイエンティスト・クエスト―あなたと考えるあたらしい科学とくらし, 東京, 9/17, 2016.【依頼講演】
山西芳裕: "医薬ビッグデータと機械学習によるインシリコ創薬",
新生命科学分野開拓とスーパーコンピュータ「京」, 福岡, 12/17, 2015.【招待講演】
岩田通夫, 澤田隆介, 山西芳裕: "化合物応答遺伝子発現プロファイルの大規模解析による生理活性化合物の作用機序推定と創薬への応用",
BMB2015（第38回分子生物学会・第88回生化学会合同大会）, 神戸, 12/1-4, 2015.
山西芳裕: "医薬ビッグデータと機械学習によるインシリコ創薬",
日本計算機統計学会第29回シンポジウム, 講演論文集pp.151-152, 釧路, 11/27-28, 2015.【依頼講演】
山西芳裕: "医薬ビッグデータと機械学習によるインシリコ創薬",
第19回バイオメディカル研究会「人工知能のバイオメディカル応用」, 大阪, 10/30, 2015.【招待講演】
澤田隆介, 岩田通夫, 山西芳裕: "化合物摂動と遺伝子摂動の遺伝子発現プロファイルを用いた医薬品候補化合物の標的タンパク質予測",
第4回生命医薬情報学連合大会, 宇治, 10/29-31, 2015. (IIBMP2015研究奨励賞)
岩田浩明, 澤田隆介, 水谷紗弥佳，山西芳裕: "表現型データと分子データの融合解析による幅広い疾患に対する体系的ドラッグリポジショニング",
第4回生命医薬情報学連合大会, 宇治, 10/29-31, 2015.
澤田隆介, 岩田通夫, 山西芳裕: "化合物・タンパク質間インターラクトーム情報とオミックスデータに基づくドラッグリポジショニング",
情報計算化学生物学会2015年大会, 東京, 10/27-29, 2015.
山西芳裕: "医薬ビッグデータ解析に基づくインシリコ創薬",
HPCIセミナー「予測する生命科学・医療および創薬基盤」, 東京, 10/23, 2015.【招待講演】
山西芳裕: "医薬ビッグデータに基づくインシリコ創薬：がんへのドラッグリポジショニング",
第２回次世代がんインフォマティクス研究会, 岡山, 9/11, 2015.【招待講演】
山西芳裕: "医療ビッグデータの創薬応用のための機械学習法",
第31回大規模データ科学に関する研究会第1回研究集会「医療情報のコンテンツ化と統計技法の研究開発」, 札幌, 8/24, 2015.
立川仁典，山西芳裕，梅嵜雅人，門脇真: "和漢薬のターゲットタンパク質のインシリコ探索",
富山大学和漢医薬学総合研究所平成26年度共同研究報告セミナー, 富山, 3/3, 2015.
山西芳裕: "オミックスデータ解析と機械学習によるインシリコ創薬",
平成２6年度九州大学高等研究院-公益財団法人九州先端科学技術研究所研究交流会, 福岡, 12/1, 2014.【招待講演】
山西芳裕: "薬物の潜在標的分子と新規効能のインシリコ予測",
日本化学会情報化学部会主催第二回若手の会, 東京, 11/29, 2014.
山西芳裕: "オミックスデータ解析と機械学習によるインシリコ創薬",
第23回BMIRC研究会, 飯塚, 10/8, 2014.【招待講演】
山西芳裕: "オミックスデータに基づく分子間相互作用ネットワークの予測と創薬への応用",
第3回生命医薬情報学連合大会, 仙台, 10/2-4, 2014.【招待講演】
小寺正明，田部井靖生，山西芳裕，武藤愛，守屋勇樹, 時松敏明，五斗進: "再帰的教師付き学習によるメタボロームスケールでの代謝反応中間代謝物予測",
第3回生命医薬情報学連合大会, 仙台, 10/2-4, 2014.
山西芳裕: "ケモゲノミクスや薬理ゲノミクスに基づくインシリコ創薬",
天然薬物研究方法論アカデミー第17回シンポジウム, 富山, 7/26-27, 2014.【招待講演】
山西芳裕: "ネットワーク解析に基づくドラッグリポジショニング",
日本薬剤学会第29年会, 学術シンポジウム5「システム指向科学に基づくPKPDモデリング&シミュレーションの新展開」, さいたま, 5/20-22, 2014.【招待講演】
山西芳裕: "ドラッグ・リポジショニングのためのイン・シリコ手法",
千里ライフサイエンス振興財団専門実務セミナー「新規効能治療薬の創製～ドラッグ・リポジショニングを用いて～」, 大阪, 3/20, 2014.【招待講演】
山西芳裕: "薬物の潜在標的分子と新規効能のインシリコ予測",
共進化社会システム創成拠点フォーラム, 東京, 3/12-13, 2014.【依頼講演】
岩田浩明, 吉原美奈子, 山西芳裕: "ドラッグリポジショニングのためのイン・シリコ手法の開発",
第41回構造活性相関シンポジウム, 西宮, 11/7-8, 2013.
山西芳裕: "機械学習による薬物の標的分子や副作用の網羅的予測",
第41回構造活性相関シンポジウム, 西宮, 11/7-8, 2013.【招待講演】
山西芳裕: "異種オミックスデータの融合に基づく分子間相互作用ネットワークの予測",
第2回生命医薬情報学連合大会「第2回オミックス解析における実務者意見交換会」フォーカストセッション, 東京, 10/28-31, 2013.【依頼講演】
小寺正明，田部井靖生，山西芳裕，時松敏明，五斗進: "化学構造に基づいたメタボロームスケール酵素反応ネットワーク予測",
第8回メタボロームシンポジウム, 福岡, 10/4-5, 2013.
山西芳裕: "ケモゲノミクスや薬理ゲノミクスの手法による薬物・標的タンパク質間相互作用ネットワークの予測",
第2回生命システム理論研究会, 東京, 9/13, 2013.【招待講演】
山西芳裕: "ゲノム情報、ケミカル情報、薬理情報から薬物標的分子を予測する統計手法",
2013年度統計関連学会連合大会, 大阪, 9/8-11, 2013.【依頼講演】
山西芳裕: "オミックスデータから薬物標的分子を網羅的に予測するためのバイオインフォマティクス",
第3回NGS現場の会, 神戸, 9/4-5, 2013.【招待講演】
岩田浩明, 山西芳裕: "スパース統計モデルによる薬物-疾患ネットワークの予測",
第34回バイオ情報学研究会, 恩納村（沖縄）, 6/27-28, 2013.
山西芳裕: "薬物の標的分子や副作用の予測におけるバイオインフォマティクス",
京都大学化学研究所シンポジウム／JSBi 第1回生命システム理論研究会, 宇治, 1/15, 2013.【招待講演】
山西芳裕: "医薬品の標的分子や副作用の予測における機械学習",
第15回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2012), 東京, 11/7-9, 2012.【招待講演】
Takarabe, M., Kotera, M., Nishimura, Y., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Prediction of drug-target interaction network using adverse event report systems",
第1回生命医薬情報学連合大会 (JSBi2012), 東京, 10/14-17, 2012.
山西芳裕: "オミックスデータの融合に基づく分子間相互作用ネットワークの予測",
CMRU研究会「ネットワーク科学の数理と展開」, 仙台, 9/13-14, 2012.【招待講演】
山西芳裕, 佐藤哲也, Jean-Philippe Vert, 大崎元晴, 村松久司, 三原久明, 江崎信芳, 檜作好之, 五斗進, 金久實,: "カーネル法を用いた複数の異質なゲノムデータからのタンパク質ネットワークの推定",
第27回日本分子生物学会年会, ワークショップ「相互作用のバイオインフォマティクス」, 神戸ポートアイランド, 12/8-11, 2004.【依頼講演】
山西芳裕，Jean-Philippe Vert, 金久實,: "カーネル正準相関分析による複数の異質なゲノムデータの解析",
第72回日本統計学会大会 (統計関連学会連合大会), 講演報告集 pp.389-390, 富士大学, 9/3-6, 2004.【依頼講演】
大井手寛浩，山西芳裕，田中豊,: "関数主成分分析における影響分析",
第30回日本行動計量学会, 抄録集 pp.180-183 , 多摩大学, 9/19-21, 2002.
山西芳裕，大井手寛浩、田中豊,: "スカラー応答の関数重回帰における空間的非定常性のモデリング",
第16回日本計算機統計学会大会, 論文集 pp.122-125, 高知大学, 5/17-18, 2002.
山西芳裕，田中豊,: "空間的非定常性を考慮した関数重回帰分析の評価",
第69回日本統計学会大会, 講演報告集 pp.324-325 , 西南学院大学, 9/1-4, 2001.
山西芳裕，田中豊,: "関数データのペナルティ付き正準判別分析",
第15回日本計算機統計学会シンポジウム, 論文集 pp.97-100 , 大阪大学コンベンションセンター, 8/30-31, 2001.
山西芳裕，田中豊,: "関数データの地理的重みつき重回帰分析",
第15回日本計算機統計学会大会, 論文集 pp.1-4 , 岡山大学, 5/17-18, 2001.
山西芳裕，田中豊,: "関数データの主成分分析：感度分析と数値的検討",
第14回日本計算機統計学会大会, 論文集 pp.92-95 , 鹿児島県市町村自治会館, 5/25-26, 2000.

国内学会でのポスター発表

新井大貴、土居英男、奥脇弘次、平野秀典、山本詠士、泰岡顕治、海東和麻、山西芳裕、望月祐志: "モノアミン酸化酵素(MAO)BとリガンドのFMO相互作用解析",
2024年第85回応用物理学会秋季学術講演会, 新潟, 9/16-9/20（発表日9/20）, 2024.
Kenshin Goto, Yuki Matsukiyo, Kazuma Kaitoh, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi: "Drug structure design by deep learning to avoid hepatotoxicity",
第51回日本毒性学会学術年会, 福岡, 7/3-7/5（発表日7/4）, 2024.
Shogo Momokita, Shinya Ishihara, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi: "Development of machine learning models to predict drug-induced liver injury from various biomedical bigdata",
第51回日本毒性学会学術年会, 福岡, 7/3-7/5（発表日7/4）, 2024.
新井大貴、土居英男、奥脇弘次、平野秀典、山本詠士、泰岡顕治、海東和麻、山西芳裕、望月祐志: "PPAR-γに結合するチアゾリジン系リガンドのMD/FMO連携による相互作用解析",
2024年第71回応用物理学会春季学術講演会, 東京, 3/22-3/25（発表日3/22）, 2024.
亀淵由乃, 難波里子, 関谷拓海, 大谷則子, 岩田通夫, 山西芳裕: "機械学習による薬剤標的分子予測と薬剤組み合わせ効果の検討",
日本薬学会第144年会, 横浜, 3/28-3/31（発表日3/31）, 2024.
亀淵由乃, 難波里子, 関谷拓海, 大谷則子, 岩田通夫, 山西芳裕: "シナジー効果を高める薬物の組み合わせを予測する情報技術の開発",
第97回日本薬理学会年会・第44回日本臨床薬理学会学術総会,　神戸, 12/14-12/16（発表日12/14）, 2023.
一ノ瀬音葉, 関谷拓海, 澤田隆介, 大谷則子, 山西芳裕: "臨床ビッグデータ解析による疾患予防メカニズムの推定",
第97回日本薬理学会年会・第44回日本臨床薬理学会学術総会,　神戸, 12/14-12/16（発表日12/14）, 2023.
廣瀨昌樹, 濱野桃子, 岩田通夫, 沖真弥, 山西芳裕: "一細胞オミックスデータに基づくダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測",
第46回日本分子生物学会年会,　神戸, 12/6-12/8（発表日12/6）, 2023.
山中知茂, 岩田通夫, 海東和麻, 山西芳裕: "細胞特異性を考慮した遺伝子発現プロファイルによる疾患治療薬の探索",
第46回日本分子生物学会年会, 　神戸, 12/6-12/8（発表日12/6）, 2023.
山辺果歩, 金山大介, 岡田卓哉, 条美智子, 小泉桂一, 坂尻由子, 柴田友和, 澤田隆介, 山西芳裕, 豊岡尚樹: "未病に焦点を当てた創薬：チアジアゾール骨格を有する新規GLS1阻害剤の創製",
第40回メディシナルケミストリーシンポジウム, 名古屋, 11/13-15, 2023.
Kazuma Kaitoh and Yoshihiro Yamanishi: "Chemical Space Analysis for Cytochrome P450–Induced Orphan Nuclear Receptors Ligands",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, ポスターセッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
Yohey Kamijo, Mari N Itoh, Yoshito Takeda, Masataka Kuroda, Jun Adachi, Yayoi Natsume-Kitatani, Kenji Mizuguchi, Atsushi Kumanogoh, and Yoshihiro Yamanishi: "Automatic biomarker discovery for idiopathic pulmonary fibrosis by correlation analysis of serum extracellular vesicles proteomic data and clinical data",
情報計算化学生物学会（CBI学会）2023年大会, ポスターセッション, 東京, 10/23-10/26（発表日10/24）, 2023.
難波里子、岩田通夫、山西芳裕: "GWASとTWASの融合による希少疾患に対する治療標的分子の予測",
第12回生命医薬情報学連合大会, ポスターセッション,　柏, 9/7-9/9（発表日9/8）, 2023.
伊藤緑風，濱野桃子, 山西芳裕: "シングルセルレベルの細胞変換過程を考慮したダイレクトリプログラミング誘導化合物の予測",
第12回生命医薬情報学連合大会, ポスターセッション,　柏, 9/7-9/9（発表日9/7-8）, 2023.
三枝奈々子, 柴田友和, 澤田隆介, 関谷拓海, 山西芳裕: "腸内細菌代謝物質と疾患の相関解析と食品による制御手法の開発",
第12回生命医薬情報学連合大会, ポスターセッション,　柏, 9/7-9/9（発表日9/7-8）, 2023.
山辺果歩, 金山大介, 岡田卓哉, 条美智子, 小泉桂一, 坂尻由子, 柴田友和, 澤田隆介, 山西芳裕, 豊岡尚樹: "未病に焦点を当てた創薬：GLS1 阻害に基づく新規抗肥満薬の開発研究",
2022年度有機合成化学北陸セミナー, ポスターセッション,　福井, 10/7-8, 2022.
Yuki Shimada, Akihiro Ezoe, Ryusuke Sawada, Tomokazu Shibata, Makoto Kadowaki, and Yoshihiro Yamanishi: "パスウェイを考慮した漢方薬の作用機序解析と効能予測",
第11回生命医薬情報学連合大会, ポスターセッション,　大阪, 9/13-9/15, 2022.
山西芳裕: "学術変革B「シナジー創薬学」：情報・物質・生命の協奏による化合物相乗効果の統合理解と設計",
日本科学振興協会第1回総会・キックオフミーティング, ポスターセッション,　東京, 6/18-6/19, 2022.
福永一貴、海東和麻、山西芳裕: "生物活性と物性の同時最適化を志向したペプチドの自動設計",
日本ケミカルバイオロジー学会第16回年会, ポスターセッション,　富山, 5/30-6/1, 2022.
難波里子、岩田通夫、山西芳裕: "ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的予測",
第10回生命医薬情報学連合大会, ポスターセッション,　オンライン, 9/27-9/29, 2021.
岡本紗枝、澤田隆介, 山西芳裕: "臨床ビッグデータからの疾患予防薬の探索と治療標的の推定",
第10回生命医薬情報学連合大会, ポスターセッション,　オンライン, 9/27-9/29, 2021.
濱野桃子、中村透、岩田通夫、江口凌平, 山西芳裕: "トランスクリプトームデータを用いたダイレクトリプログラミングを誘導する低分子化合物の組み合わせ予測", ポスターセッション,
第10回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/27-9/29, 2021.
中村透, 岩田通夫, 濱野桃子, 江口凌平, 山西芳裕,: "大規模オミクスデータ解析を介した低分子化合物によるダイレクトリプログラミング" "Small Molecule-based Direct Reprogramming by Large-scale Omics Data Analyses",
第43回日本分子生物学会年会, オンライン, 12/3, 2020.
江口凌平, 濱野桃子, 岩田通夫, 中村透, 沖真弥, 山西芳裕,: "パイオニア転写因子を考慮したデータ駆動型ダイレクトリプログラミング" "Data-driven Direct Reprogramming based on Pioneer Factors via Large-scale Omics Analyses",
第43回日本分子生物学会年会, オンライン, 12/3, 2020.
難波里子, 岩田通夫, 飯田緑, 山西芳裕: "摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的分子と治療薬の探索",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
中村透, 岩田通夫, 濱野桃子, 江口凌平, 山西芳裕: "低分子化合物によるパスウェイ制御を介したデータ駆動型ダイレクトリプログラミング",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
江口凌平, 濱野桃子, 岩田通夫, 中村透, 沖真弥, 山西芳裕: "パイオニア転写因子を考慮したデータ駆動型ダイレクトリプログラミング",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
Fukunaga, I., Sawada, R., Shibata, T., Kaitoh, K., Sakai, Y., and Yamanishi, Y.: "深層学習による食品ペプチドの健康効果の予測と作用機序の解明",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
Douke, A., Sawada, R., Iwata, M., Sakai, Y., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.: "深層学習を用いた漢方薬リポジショニングと作用機序解析",
第9回生命医薬情報学連合大会, オンライン, 9/1-9/3, 2020.
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "Classification QSAR with Vanishing Kernels and a single parameter",
第47回構造活性相関シンポジウム, 熊本, 12/12-12/13, 2019.
濱野桃子, 野村征太郎, 油谷浩幸, 小室一成, 山西芳裕,: "一細胞解析による心不全の分子病態メカニズムの解明",
第42回日本分子生物学会年会, 福岡, 12/4, 2019.
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "Classification QSAR with Vanishing Kernels and a single parameter",
第42回ケモインフォマティクス討論会 (CICSJ42), 東京, 11/28-11/29, 2019.
中村透, 岩田通夫, 濱野桃子, 江口凌平, 山西芳裕,: "Small Compound-based Direct Reprogramming Using Large-scale Omics Data",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
江口凌平, 濱野桃子, 岩田通夫, 中村透, 沖真弥, 山西芳裕,: "Computational direct reprogramming by integrating genome, transcriptome and epigenome data",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
Sawada, R., Tabei, Y., and Yamanishi, Y.,: "Predicting drug indications and therapeutic target modules based on disease similarity by interpretable machine learning models",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "Classification QSAR with Vanishing Kernels and a single parameter",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
Fukunaga, I., Sawada, R., Shibata, T., Kaitoh, K., Sakai, Y., and Yamanishi, Y.,: "Prediction of Health Effects of Food Peptides and Elucidation of The Mode-of-action Using Multi-task Graph Convolutional Neural Networks",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
Douke, A., Sawada, R., Iwata, M., Sakai, Y., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.,: "Kampo Drug Repositioning and Compound Mixture Analyses using Multi-task Graph Convolutional Neural Networks",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
濱野桃子, 野村征太郎, 油谷浩幸, 小室一成, 山西芳裕,: "Identification of a biomarker for disease progression in heart failure using single-cell RNA sequencing data",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
岩田通夫, Yuan, Longhao, Zhao, Qibin, 田部井靖生, Francois Berenger, 澤田隆介, 秋好紗弥香, 濱野桃子, 山西芳裕,: "Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm",
情報計算化学生物学会2019年大会, 東京, 10/22-10/24, 2019.
濱野桃子, 野村征太郎, 油谷浩幸, 小室一成, 山西芳裕: "シングルセルレベルにおける心不全病態ダイナミクスの解明",
第8回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/9-9/11, 2019.
天野雄斗, 本田大士, 澤田隆介, 額田祐子, 山根雅之, 池田直弘, 森田修,　山西芳裕: "網羅的な既知/予測の化学物質-タンパク質間相互作用情報に基づくin silico 副作用予測モデル",
第46回日本毒性学会学術年会, 徳島, 6/28, 2019.
岩田通夫, 沖真弥, 田部井靖生, 山西芳裕: "遺伝子発現機構を介したディジーゾーム解析による疾患間の関連性解析と治療薬探索",
第41回分子生物学会年会, 横浜, 11/28-30, 2018.
Sawada, R., Iwata, M., Umezaki, M., Usui, Y., Kobayashi, T., Kubono, T., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.,: "Kampo drug repositioning: Analysis of the mode-of-action and prediction of new indications of Kampo medicines",
情報計算化学生物学会2018年大会, 東京, 10/9-10/11, 2018.
岩田通夫, 沖真弥, 田部井靖生, 山西芳裕: "転写因子を介したディジーゾーム解析による疾患間の関連性理解と創薬応用",
第7回生命医薬情報学連合大会, 鶴岡, 9/19-9/21, 2018.
山西芳裕: "AI創薬：高速・低リスク・低コストでの新薬開発",
高等研究院・九州先端科学技術研究所研究交流会, 福岡, 1/29, 2018.
山西芳裕: "医薬ビッグデータに基づくAI創薬",
第5回TR推進合同フォーラム・ライフサイエンス技術交流会 , 福岡, 11/1, 2017.
Iwata, M., Sawada, R., Tabei, Y., and Yamanishi, Y.,: "Large-scale diseasome analysis of gene expression signatures toward understanding disease–disease associations and drug discovery",
情報計算化学生物学会2017年大会, 東京, 10/3-10/5, 2017.
Sawada, R., Iwata, M., Umezaki, M., Usui, Y., Kubono, T., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.,: "KampoDB: An integrated platform for mode-of-action analysis and repositioning of natural medicines",
情報計算化学生物学会2017年大会, 東京, 10/3-10/5, 2017.
"Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "A new rotation-translation invariant molecular descriptor for Ligand-Based Virtual Screening and beyond",
情報計算化学生物学会2017年大会, 東京, 10/3-10/5, 2017.
岩田通夫, 澤田隆介, 田部井靖生，山西芳裕: "遺伝子発現プロファイルのディジーゾーム解析による疾患間の関連性理解と創薬への応用",
第6回生命医薬情報学連合大会, 札幌, 9/27-9/29, 2017.
Francois Berenger，山西芳裕: "A new rotation-translation invariant molecular descriptor for Ligand-Based Virtual Screening and beyond",
第6回生命医薬情報学連合大会, 札幌, 9/27-9/29, 2017.
山西芳裕: "医薬ビッグデータに基づくAI創薬",
第4回TR推進合同フォーラム・ライフサイエンス技術交流会 , 福岡, 10/31, 2016.
Sawada, R., Iwata, M., Tabei, Y., and Yamanishi, Y.: "Predicting inhibitory and activatory effects of drug candidate compounds from chemically-induced transcriptome data by a multitask learning with gene perturbation similarity",
情報計算化学生物学会2016年大会, 東京, 10/25-10/27, 2016.
Iwata, M., Sawada, R., Kotera, M., and Yamanishi, Y.: "Pathway-based drug discovery and repositioning by large-scale chemically-induced transcriptomics",
情報計算化学生物学会2016年大会, 東京, 10/25-10/27, 2016.
岩田通夫, 澤田隆介, 小寺正明，山西芳裕: "パスウェイ情報と化合物応答トランスクリプトーム解析によるドラッグリポジショニング：計算機的予測と実験的検証",
第5回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/29-10/1, 2016.
澤田隆介, 岩田通夫, 田部井靖生, 山西芳裕: "遺伝子摂動類似性に基づくマルチタスク学習と化合物応答トランスクリプトーム解析による医薬品候補化合物の阻害・活性化作用の予測",
第5回生命医薬情報学連合大会, 東京, 9/29-10/1, 2016.
岩田通夫, 澤田隆介, 山西芳裕: "化合物応答遺伝子発現プロファイルの大規模解析による生理活性化合物の作用機序推定と創薬への応用",
BMB2015（第38回分子生物学会・第88回生化学会合同大会）, 神戸, 12/1-4, 2015.
澤田隆介, 岩田通夫, 山西芳裕: "薬物の標的タンパク質プロファイルとオミックス情報に基づくドラッグリポジショニング",
BMB2015（第38回分子生物学会・第88回生化学会合同大会）, 神戸, 12/1-4, 2015.
澤田隆介, 岩田通夫, 山西芳裕: "化合物摂動と遺伝子摂動の遺伝子発現プロファイルを用いた医薬品候補化合物の標的タンパク質予測",
第4回生命医薬情報学連合大会, 宇治, 10/29-31, 2015. (IIBMP2015研究奨励賞)
岩田通夫, 澤田隆介, 山西芳裕: "化合物応答遺伝子発現プロファイルの大規模解析による生理活性化合物の作用機序の推定",
第4回生命医薬情報学連合大会, 宇治, 10/29-31, 2015.
澤田隆介, 岩田浩明, 山西芳裕: "化合物・タンパク質間インターラクトーム情報とオミックスデータに基づくドラッグリポジショニング",
情報計算化学生物学会2015年大会, 東京, 10/27-29, 2015.(Excellent Poster Award)
岩田通夫, 澤田隆介, 山西芳裕: "化合物応答遺伝子発現プロファイルの大規模解析による生理活性化合物の作用機序の推定",
情報計算化学生物学会2015年大会, 東京, 10/27-29, 2015.
澤田隆介, 岩田浩明, 山西芳裕: "薬物の標的タンパク質の大規模推定を介したドラッグリポジショニング",
第3回生命医薬情報学連合大会, 仙台, 10/2-4, 2014. (IIBMP2014 Excellent Poster Award)
岩田浩明, 澤田隆介, 山西芳裕: "大規模データを用いた薬物の効果的な組み合わせの予測",
第3回生命医薬情報学連合大会, 仙台, 10/2-4, 2014. (IIBMP2014 Excellent Poster Award)
岩田通夫, 小寺正明, 山西芳裕: "薬物の標的分子予測に向けたミッシング酵素のオミックスデータ解析",
第3回生命医薬情報学連合大会, 仙台, 10/2-4, 2014. (IIBMP2014 Excellent Poster Award)
岩田浩明, 吉原美奈子, 山西芳裕: "ドラッグリポジショニングへの応用に向けた薬物-疾患ネットワーク予測",
第36回日本分子生物学会年会, 神戸, 12/3-6, 2013.
Iwata, H., Yoshihara, M., and Yamanishi, Y.,: "Computational drug repositioning by predicting drug-disease association network",
第2回生命医薬情報学連合大会 (JSBi2013), Tokyo, 10/28-31, 2013.
山西芳裕, 小寺正明、守屋勇樹, 金久實, 五斗進: "ケミカル情報とゲノム情報の融合に基づく代謝ネットワークの再構築",
第8回メタボロームシンポジウム, 福岡, 10/3-4, 2013.
水谷紗弥佳，Edouard Pauwels，Veronique Stoven，五斗進，山西芳裕: "薬剤標的タンパク質と副作用の関連分析のための統計手法",
第35回日本分子生物学会年会, 福岡, 12/11-14, 2012.
守屋勇樹, 中谷明弘, 片山俊明, 伊藤真純, 平糠和志, 川島秀一, 奥田修二郎, 田中道廣, 時松敏明, 山西芳裕, 吉沢明康, 金久實, 五斗進: "KEGG OC: 系統関係に基づいた大規模オーソログクラスタの自動生成",
第35回日本分子生物学会年会, 福岡, 12/11-14, 2012.
Takarabe, M., Kotera, M., Nishimura, Y., Goto, S., and Yamanishi. Y.,: "Prediction of drug-target interaction network using adverse event report systems",
第1回生命医薬情報学連合大会 (JSBi2012), 東京, 10/14-17, 2012.
Yamanishi, Y., Pauwels, E., Saigo, H., and Stoven, V.,: "Inferring chemogenomic features from drugtarget interaction network using sparse canonical correspondence analysis",
第1回生命医薬情報学連合大会 (JSBi2012), 東京, 10/14-17, 2012.
Kotera, M., Yamanishi, Y., Moriya, Y., Kanehisa, M., and Goto, S.,: "GENIES: gene network inference engine in GenomeNet",
第1回生命医薬情報学連合大会 (JSBi2012), 東京, 10/14-17, 2012.
檜作好之、山西芳裕、河野信、五斗進、金久實,: "生物種及び組織間における比較グライコーム解析",
第27回日本分子生物学会年会, 神戸ポートアイランド, 12/8-11, 2004.
山西芳裕、伊藤真純、金久實、: "独立成分分析による系統プロファイルからの生物学的特徴抽出"、
第４回日本進化学会, 中央大学, 8/2-4, 2002.

国際学会での口頭発表

Li, C. and Yamanishi, Y.,: "GxVAEs: Two Joint VAEs Generate Hit Molecules from Gene Expression Profiles",
The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2024), Vancouver, Canada, Feb.20-Feb.27, 2024.
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
The 14th International Conference on Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics (ICBBB2024) (ICBBB2024), Kyoto, Japan, Jan.12-Nov.15 (presentation on Jan. 14), 2024. [Keynote invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
International Workshop on Data-driven Science for Graphs: Algorithms, Architectures, and Applications (IEEE BigData) (IEEE BigData), Sorrento, Italy, Dec.15-Dec.17 (presentation on Dec. 17), 2023. [Keynote invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
The 13th International Workshop on Biomedical and Health Informatics (BHI2023) (IEEE BIBM), Istanbul, Turkey, Dec.5-Dec.8 (presentation on Dec. 7), 2023. [Keynote invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
The 8th Autumn School of Chemoinformatics in Nara 2023 (HP), Nara, Nov.28-Nov.30 (presentation on Nov. 29), 2023. [Invited talk]
Matsukiyo, Y., Yamanaka, C., Li, C., and Yamanishi, Y.,: "Gene Expression Data-Driven Scaffold-Constrained Molecular Structure Generation by Deep Neural Network",
The 8th Autumn School of Chemoinformatics in Nara 2023 (HP), Nara, Nov.28-Nov.30 (presentation on Nov. 29), 2023.
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "SpotGAN: A Reverse-Transformer GAN Generates Scaffold-Constrained Molecules with Property Optimization",
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD 2023) (ECML-PKDD 2023), Torino, Italy, Sep.18-Sep.22, 2023
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
The 3rd International Conference on Image, Vision and Intelligent Systems (ICIVIS2023) (ICIVIS2023), Baoding, Chaina, Aug.16-Aug.18 (presentation on Aug. 17), 2023. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and molecular design by machine learning",
Inserm/JSPS joint seminar on artificial intelligence and big data approaches in precision medicine and health science (HP), Yamaguchi, Dec.3-Dec.4 (presentation on Dec. 4), 2022. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and molecular design by machine learning",
The 7th Autumn School of Chemoinformatics in Nara 2022 (HP), Nara, Nov.29-Nov.30 (presentation on Nov. 29), 2022. [Invited talk]
Nakamura, T., Iwata, M., Hamano, M., Eguchi, R., Takeshita, J., and Yamanishi, Y.,: "Small compound-based direct cell conversion with combinatorial optimization of pathway regulations",
The 21st European Conference on Computational Biology (ECCB2022), Barcelona, Spain, Sep.18-Sep.21, 2022
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
The Eighteenth International Conference on Intelligent Computing (ICIC2022) (HP), Xi'an, China, Aug.7-Aug.11 (presentation date: Aug. 9), 2022. [Invited talk]
Li, C., Yamanaka, C., Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Transformer-Based Objective-Reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules",
The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2022) (IJCAI-ECAI 2022), Vienna, Austria, Jul.23-Jul.29, 2022
Namba, S., Iwata, M., and Yamanishi, Y.,: "From drug repositioning to target repositioning: prediction of therapeutic targets using genetically perturbed transcriptomic signatures",
The 30th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2022), Madison, USA, Jul.10-Jul.14, 2022
Yamanishi, Y.,: "Large-scale analysis of drug-induced transcriptome data by machine learning",
The 2nd ASHBi SignAC Workshop Integrating Single-cell Analysis and Mathematics (HP), online, Dec.10-Dec.10, 2021. [Invited talk]
Iida, M., Iwata, M., and Yamanishi, Y.,: "Network-based characterization of disease–disease relationships in terms of drugs and therapeutic targets",
The 28th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2020), Online, Jul.13-Jul.16, 2020
Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Rational Drug Molecular Design Using Deep Neural Network",
The 8-th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (FJCMC2020) (HP), Kumamoto, Mar.19-Nov.20, 2020. [Invited talk]
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "A Distance-Based Boolean Applicability Domain for Classification of High Throughput Screening Data",
The 8-th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (FJCMC2020) (HP), Kumamoto, Mar.19-Nov.20, 2020. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning",
The 8-th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (FJCMC2020) (HP), Kumamoto, Mar.19-Nov.20, 2020. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and medical treatment by machine learning",
The 6th Autumn School of Chemoinformatics in Nara 2019 (HP), Nara, Nov.27-Nov.28, 2019. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Network-based and data-driven drug discovery by machine learning",
BioNetVisA workshop at the 20th International Conference on Systems Biology (ICSB2019), Okinawa, Japan, Oct.31, 2019. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and medical treatment by machine learning",
ACS Fall 2019 National Meeting & Exposition, Herman Skolnik Symposium, San Diego, USA, Aug.27-Aug.27, 2019. [Invited talk]
Iwata, M., Yuan, L., Zhao, Q., Tabei, Y., Berenger, F., Sawada, R., Akiyoshi, S., Hamano, M., and Yamanishi, Y.,: "Predicting drug-induced transcriptome responses of a wide range of human cell lines by a novel tensor-train decomposition algorithm",
The 27th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 18th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2019), Basel, Switzerland, Jul.21-Jul.25, 2019
Tabei, Y., Kotera, M., Sawada, R., and Yamanishi, Y.,: "Network-based characterization of drug-protein interaction signatures with a space-efficient approach",
The Seventeenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2019), Wuhan, China, Jan.14-Jan.16, 2019.
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and repositioning by machine learning methods",
ACS Fall 2018 National Meeting & Exposition, Herman Skolnik Symposium, "De novo design - Automating drug discovery" session(HP), Boston, USA, Aug.21-Aug.21, 2018. [Invited talk]
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "Combining a bisector tree with the Tanimoto distance for similarity searches and beyond",
The 7th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (HP), Strasbourg, France, Jul.1-Jul.2, 2018.
Yamanishi, Y.,: "Data-driven drug discovery and repositioning by machine learning",
The 5th Autumn School of Chemoinformatics in Nara 2017 (HP), Nara, Nov.15-Nov.16, 2017. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Statistical machine learning approaches for agriculture and human healthcare based on biomedical big data",
Forum "Math-for-Industry" 2016 (FMfI2016), Brisbane, Australia, Nov.21-Nov.23, 2016. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Statistical machine learning for drug discovery",
First Kyushu-UNSW Joint Workshop on the Mathematics underpinning Industry and Innovation, Sydney, Australia, Nov.18, 2016. [Invited talk]
Sawada, R., Iwata, M., and Yamanishi, Y.,: "Transomics-based drug repositioning for a wide range of diseases",
The 26th Hot Spring Harbor International Symposium, Fukuoka, Japan, Nov.2-3, 2016.
Tabei, Y., Yamanishi, Y., and Kotera, M.,: "Simultaneous prediction of enzyme orthologs from chemical transformation patterns for de novo metabolic pathway reconstruction",
The 24th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2016), Orlando, Florida, USA, Jul.8-Jul.12, 2016.
Yamanishi, Y.,: "Computational drug repositioning using medical big data",
The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (HP), Kyoto, Mar.16-Mar.17, 2016.
Yamanishi, Y.,: "Systematic drug repositioning via omics data analysis with machine learning methods",
Autumn School of Chemoinformatics in Tokyo (HP), Tokyo, Nov.25-Nov.26, 2015. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Systematic drug repositioning for a wide range of diseases with machine learning methods",
Study Sessions on Bioinformatics and Related Topics, Osaka, Nov.4, 2015. [Invited talk]
Yamanishi, Y., Tabei, Y., and Kotera, M.,: "Metabolome-scale de novo pathway reconstruction using regioisomer-sensitive graph alignments",
The 23rd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 14th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2015), Dublin, Ireland, Jul.10-Jul.14, 2015.
Yamanishi, Y.,: "Systematic drug repositioning for a wide range of diseases with computational approaches",
JCUP VI (JCUP VI), Tokyo, Jun.4-Jun.5, 2015. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Analysis and inference of drug-target interaction networks",
International Symposium on Bioinformatics and its Application (ISBA), Tokyo, Japan, Sep.30, 2014. [Invited talk]
Kotera, M., Tabei, Y., Yamanishi, Y., Muto, A., Moriya, Y., Tokimatsu, T., and Goto, S.,: "Metabolome-scale prediction of intermediate compounds in multi-step metabolic pathways with a recursive supervised approach",
The 22nd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2014), Boston, USA, Jul.11-Jul.15, 2014.
Yamanishi, Y.,: "Analysis and inference of drug-target interaction networks",
The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (HP), Strasbourg, France, Jun.30-Jul.1, 2014.
Yamanishi, Y.,: "In silico methods for predicting drug targets and new drug indications",
The 9th International Symposium of the Institute Network, Osaka, Japan, Jun.19-Jun.20, 2014.
Yamanishi, Y.,: "Analysis and inference of drug-target interaction networks",
The 2nd BMIRC International Symposium on Advances in Bioinformatics and Medical Engineering (BMIRC2014), Iizuka, Japan, Jan.29-Jan.30, 2014. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Predicting drug-target interaction networks from the integration of chemical, genomic, and pharmacological spaces",
International Symposium on Tumor Biology in Kanazawa & Academic Drug Discovery Symposium (HP), Kanazawa, Japan, Jan.23-Jan.24, 2014. [Invited talk]
Iwata, H., Mizutani, S., Tabei, Y., Kotera, M., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Inferring protein domains associated with drug side effects based on drug-target interaction network",
The 24th International Conference on Genome Informatics (GIW2013), Singapore, Singapore, Dec.16-18, 2013.
Tabei, Y. and Yamanishi, Y.,: "Scalable prediction of compound-protein interactions using minwise hashing",
The 24th International Conference on Genome Informatics (GIW2013), Singapore, Singapore, Dec.16-18, 2013.
Kotera, M., Tabei, Y., Yamanishi, Y., Moriya, Y., Tokimatsu, T., Kanehisa, M., and Goto, S.,: "KCF-S: KEGG Chemical Function and Substructure for improved interpretability and prediction in chemical bioinformatics",
The 24th International Conference on Genome Informatics (GIW2013), Singapore, Singapore, Dec.16-18, 2013.
Tabei, Y., Kishimoto, A., Kotera, M., and Yamanishi, Y.,: "Succinct Interval Splitting Tree for Scalable Similarity Search of Compound-Protein Pairs with Property Constraints",
The 19th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2013), Chicago, USA, Aug.11-14, 2013.
Kotera, M., Tabei, Y., Yamanishi, Y., Tokimatsu, T., and Goto, S.,: "Supervised de novo reconstruction of metabolic pathways from metabolome-scale compound sets",
The 21st International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 12th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2013), Berlin, Germany, Jul.19-Jul.23, 2013.
Takarabe, M., Kotera, M., Nishimura, Y., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Drug target prediction using adverse event report systems: a pharmacogenomic approach",
The 11th European Conference on Computational Biology (ECCB2012), Basel, Switzerland, Sep.9-Sep.12, 2012.
Mizutani, S., Pauwels, E., Stoven, V., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: "Relating drug-protein interaction network with drug side-effects",
The 11th European Conference on Computational Biology (ECCB2012), Basel, Switzerland, Sep.9-Sep.12, 2012.
Tabei, Y., Pauwels, E., Stoven, V., Takemoto, K., and Yamanishi, Y.,: "Identification of chemogenomic features from drug-target interaction networks using interpretable classifiers",
The 11th European Conference on Computational Biology (ECCB2012), Basel, Switzerland, Sep.9-Sep.12, 2012.
Yamanishi, Y.,: "Machine learning methods to analyze and infer drug-target interaction networks",
2012 Sapporo Workshop on Machine Learning and Applications to Biology (MLAB2012), Sapporo, Japan, Aug.6-Aug.7, 2012. [Invited talk]
Yamanishi, Y.,: "Predicting drug-target interaction networks from the integration of chemical, genomic, and pharmacological spaces",
The 2012 workshop on statistical methods for post-genomic data (SMPGD2012), Lyon, France, Jan.26-Jan.27, 2012. [Invited talk]
Yamanishi, Y., Pauwels, E., Saigo, H. and Stoven, V.,: "Identification of chemogenomic features from drug-target interaction networks by sparse canonical correspondence analysis",
The 5th International Workshop on Machine Learning in Systems Biology (MLSB2011): A satellite of the 19th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2011), Wienna, Austria, Jul.20-Jul.21, 2011.
Tamura, T., Yamanishi, Y., Tanabe, M., Goto, S., Kanehisa, M., Horimoto, K., and Akutsu, T.,: "Integer programming-based method for completing signaling pathways and its application to analysis of colorectal cancer",
The 10th International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology (IBSB2010), Uji, Japan, Jul.25-Jul.28, 2010.
Yamanishi, Y., Kotera, M., Kanehisa, M., and Goto, S.,: "Drug-target interaction prediction from chemical, genomic and pharmacological data in an integrated framework",
The 18th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2010), Bonston, USA, Jul.8-Jul.13, 2010.
Yamanishi, Y.,: "Prediction of drug-target interactions from the integration of chemical, genomic and pharmacological data",
Workshop on Bioinformatics for Medical and Pharmaceutical Research (website), Paris, France, Nov.16-Nov.17, 2009. [Invited talk]
Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.,: "E-zyme: predicting potential EC numbers from the chemical transformation pattern of substrate-product pairs",
The 17th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 8th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2009), Stockholm, Sweden, Jun.27-Jul.2, 2009.
Yamanishi, Y.,: "Supervised bipartite graph inference",
The 22nd Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2008), Vancouver and Whistler, British Columbia, Canada, Dec.8-Dec.11, 2008.
Yamanishi, Y.,: "Supervised bipartite graph inference: applications to predicting drug-target interactions",
The workshop on Statistic Mathematic and Applications, Frejus (La Villa Clythia), France, Sep.01-05, 2008. [Invited talk]
Yamanishi, Y., Araki, M., Gutteridge, A., Honda, W., and Kanehisa, M.,: "Prediction of drug-target interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces",
The 16th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2008), Toronto, Canada, Jun.20-Jun.23, 2008.
Suga, A., Yamanishi, Y., Hashimoto, K., Goto, S., and Kanehisa, M.,: "An improved scoring scheme for predicting glycan structures from gene expression data",
The 7th International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology (IBSB2007), Tokyo, Japan, Jul.31-Aug.2, 2007.
Yamanishi, Y. and Vert, J.-P.,: "Kernel matrix regression",
The 12th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA2007), the special session "Supervised Prediction with Neural Networks and SVMs", Chania, Crete, Greece, May.29-Jun.1, 2007.
Tanaka, Y. and Yamanishi, Y.,: "On Some Measures of Influence in Sensitivity Analysis in Kernel Principal Component Analysis",
The 8th Workshop of the ERCIM Working Group on Matrix Computations and Statistics (website) (a sattelite of (COMPSTAT2006), Salerno, Italy, Sep.2-Sep.3, 2006.
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Sensitivity Analysis in Kernel Principal Component Analysis",
The 17th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT2006), the 17th Conference of IASC-ERS COMPSTAT2006), Rome, Italy, Aug.28-Sep.1, 2006.
Yamanishi, Y.,: "Metabolic Network Inference from Multiple Types of Genomic Data",
INRA Workshop on System Biology (INRA), Paris, France, Feb.2, 2006. [Invited talk]
Yamanishi, Y., Vert, J.-P. and Kanehisa, M.,: "Supervised Enzyme Network Inference from the Integration of Genomic Data and Chemical Information",
The 13th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2005), Detroit, USA, Jun.26-Jun.29, 2005.
Vert, J.-P. and Yamanishi, Y.,: "Supervised graph inference",
The 18th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2004), 1433-1440, Vancouver and Whistler, British Columbia, Canada, Dec.14-Dec.16, 2004.
Yamanishi, Y., Vert, J.-P. and Kanehisa, M.,: "Protein Network Inference from Multiple Genomic Data: A Supervised Approach",
The 12th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2004), Glasgow, Scotland, Jul.31-Aug.4, 2004.
Hizukuri, Y., Yamanishi, Y., Hashimoto, K. and Kanehisa, M.,: "Extraction of Species-specific Glycan Substructures",
The 4th International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology (IBSB2004), Kyoto, Japan, May 31-Jun.3, 2004.
Yamanishi, Y., Vert, J.-P. and Kanehisa, M.,: "Detecting Correlations between Multiple Types of Genomic Data",
The 3rd International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology (IBSB2003), Dresden, Germany, Aug.16-19, 2003.
Yamanishi, Y., Vert, J.-P., Nakaya, A. and Kanehisa, M.,: "Extraction of Correlated Gene Clusters from Multiple Genomic Data by Generalized Kernel Canonical Correlation Analysis",
The 11th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2003), Brisbane, Australia, Jun.29-Jul.3, 2003.
Yamanishi, Y., Vert, J.-P. and Kanehisa, M.,: "Generalized Kernel Canonical Correlation Analysis for Multiple Genomic Data",
Workshop on Kernel Methods in Computational Biology (a satellite of (RECOMB2003), Berlin, Germany, Apr.14, 2003.
Yamanishi, Y., Itoh, M. and Kanehisa, M.,: "Extraction of Organism Groups from Phylogenetic Profiles Using Independent Component Analysis",
The 13th International Conference on Genome Informatics (GIW2002), 61-70, Tokyo, Japan, Dec.16-18, 2002.
Oide, N., Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Sensitivity Analysis in Functional Principal Component Analysis",
The 4th Conference of Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing, Proceedings 205-208, Pusan, Korea, Dec.5-7, 2002. [ps] [pdf]
Yamanishi, Y.,: "Modeling spatial non-stationarity in functional regression",
Research Conference on High-dimensional Nonlinear Statistical Modeling, Proceedings 4, Wulkow, Germany, Sep.15-19, 2001.
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Geographically Weighted Functional Multiple Regression Analysis: A Numerical Investigation",
International Conference on New Trends in Computational Statistics with Biomedical Applications (ICNCB), Proceedings 287-294, Osaka, Japan, Aug.30-Sep.1, 2001. [ps] [pdf]
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Geographically Weighted Functional Regression Analysis",
The 53rd Session of the International Statistical Institute (ISI2001), Contributed Papers, 3, 149-150, Seoul, Korea, Aug.22-Aug.29, 2001. [ps] [pdf]
Yamanishi, Y. and Tanaka, Y.,: "Sensitivity Analysis in Functional Principal Component Analysis",
The 7th Japan-China Symposium on Statistics, Proceeding 37-40, Tokyo, Japan, Oct.29-31, 2000. [ps] [pdf]
Tanaka, Y., Watadani, S. and Yamanishi, Y.,: "On multiple-case diagnostics in multivariate method",
International Conference on Measurement and Multivariate Analysis (ICMMA), Proceedings 143-146, Banff, Canada, May11-14, 2000. [ps] [pdf]
Yamanishi, Y, Tanaka, Y.,: "Principal Component Analysis for Functional Data",
Joint Conference on Recent Developments in Statistics, Proceedings 31-35, Sockcho, Korea, Jan.7-9, 2000.

国際学会でのポスター発表

Inoue, N., Shibata, T., Tanaka, Y., Taguchi, H., Sawada, R., Goto, K., Momokita, S., Aoyagi, M., Hirao, T., and Yamanishi, Y.,: "Computational prediction of food functionalities and analysis of the mode of actions using chemical and medical data",
The 1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024) (APBJC2024), Okinawa, Japan, Oct.22-Oct.25, 2024.
Yamanaka, C., Iwata, M., Kaitoh, K., and Yamanishi, Y.,: "Generating drug candidate compound structures using gene expression profiles of various diseases",
The 1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024) (APBJC2024), Okinawa, Japan, Oct.22-Oct.25, 2024.
Namba, S., Iwata, M. and Yamanishi, Y.,: "A trans-disease approach for predicting therapeutic target proteins using large-scale omics data",
The 1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024) (APBJC2024), Okinawa, Japan, Oct.22-Oct.25, 2024.
Iida, M., Kuniki, Y., Yagi, K., Goda, M., Namba, S., Takeshita, J., Sawada, R., Iwata, M., Zamami, Y., Ishizawa, K., and Yamanishi, Y.,: "A Computational Method for Predicting Synergistic Drug Combinations Using Network Propagation and Trans-Omics Analysis",
The 1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024) (APBJC2024), Okinawa, Japan, Oct.22-Oct.25, 2024.
Namba, S., Iwata, M. and Yamanishi, Y.,: "A trans-disease approach for omics-based prediction of therapeutic target proteins",
The 32nd Annual Intelligent Systems For Molecular Biology (ISMB2024), Montreal, Canada, Jul.12-Jul.16, 2024.
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "GxVAEs: Two Joint VAEs Generate Hit Molecules from Gene Expression Profiles",
The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2024), Vancouver, Canada, Feb.20-Feb.27, 2024.
Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Chemical Space Visualization Toward Data-Driven DNA-Encoded Library Design",
The 8th Autumn School of Chemoinformatics in Nara 2023 (HP), Nara, Nov.28-Nov.30, 2023.
Li, C. and Yamanishi, Y.,: "SpotGAN: A Reverse-Transformer GAN Generates Scaffold-Constrained Molecules with Property Optimization",
Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD 2023), Torino, Italy, Sep.18-Sep.22, 2023.
Namba, S., Iwata, M. and Yamanishi, Y.,: "Target repositioning to predict therapeutic target proteins using genetically perturbed transcriptome data",
The 31st Annual Intelligent Systems For Molecular Biology and the 22nd Annual European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2023), Lyon, France, Jul.23-Jul.27, 2023.
Iwata, M., Mutsumine, H., Nakayama, Y., Suita, N., and Yamanishi, Y.,: "Drug-induced single-cell transcriptomic landscape is revealed by pathway trajectory analysis with tensor imputation",
The 31st Annual Intelligent Systems For Molecular Biology and the 22nd Annual European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2023), Lyon, France, Jul.23-Jul.27, 2023.
Iwata, M. and Yamanishi, Y.,: "Simulation-guided elucidation of dynamic drug responses of the cellular systems",
The 21st European Conference on Computational Biology (ECCB2022), Barcelona, Spain, Sep.18-Sep.21, 2022.
Li, C., Yamanaka, C., Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Transformer-Based Objective-Reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules",
The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2022) (IJCAI-ECAI 2022), Vienna, Austria, Jul.23-Jul.29, 2022.
Kaitoh, K. and Yamanishi, Y.,: "Scaffold-Retained Structure Generator to Extensively Produce Molecules with Unique Chemical Substructures",
The 8th Strasbourg Summer School in Chemoinformatics (CS3-2022) (HP), Strasbourg, France, Jun.27-Jul.1, 2022.
Iwata, M. and Yamanishi, Y.,: "Simulation-guided elucidation of dynamic drug responses of the cellular systems",
The 8th Strasbourg Summer School in Chemoinformatics (CS3-2022) (HP), Strasbourg, France, Jun.27-Jul.1, 2022.
Berenger, F. and Yamanishi, Y.,: "A Distance-Based Boolean Applicability Domain for Classification of HTS Data",
OpenEye CUP XIX (HP), Santa Fe, France, Mar.3-Mar.5, 2019.
Yamanishi, Y., Pauwels, E., and Kotera, M.,: "Predicting drug side-effect profiles from the integration of chemical and biological spaces",
The 7th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry (HP), Strasbourg, France, Jul.1-Jul.2, 2018.
Sawada, R., Iwata, M., Umezaki, M., Usui, Y., Kubono, T., Kadowaki, M., and Yamanishi, Y.,: Compuational analysis of the mode-of-action and pharmacological effects of Japanese Kampo medicines",
The Sixteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2018), Yokohama, Japan, Jan.15-Jan.17, 2018.
Iwata, M., Sawada, R., and Yamanishi, Y.,: Evaluation of computational methods for predicting drug efficacy and targets from drug-induced gene expression data in CMap",
International Symposium on Synthetic Systems Biology: Synthetic Metabolic Pathway, Mathematical System Analysis and Design of Bio-inspired System Joint 14th Symposium of Biochemical Systems Theory (BST2015), Fukuoka, Japan, Sep.17-18, 2015.
Sawada, R., Kotera, M., and Yamanishi, Y.,: Benchmarking a wide range of molecular descriptors for drug-target interaction prediction",
The 26th International Conference on Genome Informatics & The 14th International Conference on Bioinformatics (GIW/InCoB2015) (GIW/InCoB2015), Tokyo, Japan, Sep.9-11, 2015.
Iwata, M., Sawada, R., and Yamanishi, Y.,: Evaluation of computational methods for predicting drug efficacy and targets from drug-induced gene expression data in CMap",
The 26th International Conference on Genome Informatics & The 14th International Conference on Bioinformatics (GIW/InCoB2015) (GIW/InCoB2015), Tokyo, Japan, Sep.9-11, 2015.
Iwata, H., Sawada, R., Mizutani, S., and Yamanishi, Y.,: Systematic drug repositioning for a wide range of diseases by integrating phenotypic and molecular data",
The 23rd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 14th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2015), Dublin, Ireland, Jul.10-Jul.14, 2015.
Yamanishi, Y., Kotera, M., Moriya, Y., Sawada, R., Kanehisa, M., and Goto, S.,: DINIES: A web-based application for predicting drug–target interaction networks",
The Thirteenth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2015), HsinChu, Taiwan, Jan.21-Jan.23, 2015.
Yamanishi, Y., Kotera, M., Moriya, Y., Sawada, R., Kanehisa, M., and Goto, S.,: DINIES: A web-based application for predicting drug–target interaction networks",
The 22nd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2014), Boston, USA, Jul.11-Jul.15, 2014.
Iwata, H., Yoshihara, M., and Yamanishi, Y.,: Predicting drug-disease association network toward drug repositioning",
Computational Biology Research Center Workshop 2013 (CBRC2013), Tokyo, 9/11-13, 2013. (Best Poster Award)
Yamanishi, Y., Pauwels, E., and Kotera, M.,: Predicting drug side-effect profiles from the integration of chemical and biological spaces",
The 21st International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 12th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2013), Berlin, Germany, Jul.19-Jul.23, 2013.
Takarabe, M., Kotera, M., Nishimura, Y., Goto, S., and Yamanishi, Y.,: Prediction of drug-target interaction network using FDA adverse event report system",
Pacific Symposium on Biocomputing 2013 (PSB2013), Hawaii, USA, Jan.3-Jan.7, 2013.
Kotera, M., Yamanishi, Y., Moriya, Y., Kanehisa, M., and Goto, S.,: GENIES: A web-based application for supervised gene network inference engine",
The 23rd Genome Informatics Workshop (GIW2012) (GIW2012), Tainan, Taiwan, Dec.11-Dec.14, 2012.
Yamanishi, Y., Pauwels, E., Saigo, H., and Stoven, V.,: Extracting chemogenomic features from drugtarget interaction network using sparse canonical correspondence analysis",
The 23rd Genome Informatics Workshop (GIW2012) (GIW2012), Tainan, Taiwan, Dec.11-Dec.14, 2012.
Yamanishi, Y.,: Predicting drugtarget interaction networks from the integration of chemical, genomic and pharmacological spaces",
Genomic Sciences Research Complex (GSC) Tanabata meeting (HP), Yokohama, Japan, Aug.25, 2011.
Sato, T., Yamanishi, Y., Ichihara, H., Kanehisa, M., and Toh, H.,: Comparison of Prediction Methods for Protein-Protein Interactions Using Co-Evolutionary Information",
The 16th International Conference on Genome Informatics (GIW2005), P080, Yokohama, Japan, Dec.19-21, 2005.
Hizukuri, Y., Yamanishi, Y., Nakamura, O., Yagi, F., Goto, S., and Kanehisa, M.,: Classification and Motif Extraction of Glycans in Bloods",
The 15th International Conference on Genome Informatics (GIW2004), P64, Yokohama, Japan, Dec.13-15, 2004.
Sato, T., Yamanishi, Y., Kanehisa, M., and Toh, H.,: Prediction of Protein-Protein Interactions Based on Real-Valued Phylogenetic Profiles Using Partial Correlation Coefficient",
The 15th International Conference on Genome Informatics (GIW2004), P122, Yokohama, Japan, Dec.13-15, 2004.
Yamanishi, Y., Sato, T., Vert, J.-P., Goto, S., and Kanehisa, M.,: Prediction of protein network and functions for yeast using multiple types of genomic data",
The Fourth International Workshop on Bioinformatics & Systems Biology (IBSB2004), pp.75-76, Kyoto, Japan, May 31-Jun.3, 2004.
Yamanishi, Y., Yoshizawa, A.C., Itoh, M., Katayama, T. and Kanehisa, M.,: Extraction of Organism Groups from Whole Genome Comparisons",
The 14th International Conference on Genome Informatics (GIW2003), pp.438-439, Yokohama, Japan, Dec.15-17, 2003.
Sato, T., Yamanishi, Y., Horimoto, K., Toh, H. and Kanehisa, M.,: Prediction of Protein-Protein Interactions from Phylogenetic Trees Using Partial Correlation Coefficient",
The 14th International Conference on Genome Informatics (GIW2003), pp.496-497, Yokohama, Japan, Dec.15-17, 2003.
Ota, K., Yamada, T., Yamanishi, Y., Goto, S. and Kanehisa, M.,: Comprehensive Analysis of Delay in Transcriptional Regulation using Expression Profiles",
The 14th International Conference on Genome Informatics (GIW2003), pp.302-303, Yokohama, Japan, Dec.15-17, 2003.
Yamada, T., Yamanishi, Y., Goto, S. and Kanehisa, M.,: Extraction of Modules from the Metabolic Pathways with Phylogenetic Profile",
The 13rd International Conference on Genome Informatics (GIW2002), pp.353-354, Tokyo, Japan, Dec.16-18, 2002.

ソフトウェア

DINIES:: Drug-target Interaction Network Inference Engine based on Supervised Analysis
[link to DINIES]
GENIES:: Gene Network Inference Engine based on Supervised Analysis
[link to GENIES]
E-zyme:: EC Number Prediction System for Enzymatic Reactions in Metabolic Netowrk
[link to E-zyme]