著者

武田 征士

出版者

日本植物形態学会

雑誌

PLANT MORPHOLOGY (ISSN:09189726)

巻号頁・発行日

vol.25, no.1, pp.95-99, 2013 (Released:2014-09-26)

参考文献数

44

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植物にとって,花は次世代へ遺伝情報を伝える重要な生殖器官である.雄しべと雌しべは生殖そのものに関わる一方,萼(がく)は花器官を外環境から守り,花びらは虫や鳥などの花粉の運び屋を惹き付ける.花びらはこの役割を果たすため,最も多様性に富む植物器官に進化してきている.モデル植物のシロイヌナズナの研究を中心に,花器官作りのメカニズムが遺伝子レベルで明らかにされてきた.最近の報告を含め,植物にとって重要な「花びら作り」に関わる遺伝子とメカニズムについて述べる.

著者

武田 征士 濱 利行 徐 祥瀚 岸本 章宏 中野 大樹 古郷 誠 本江 巧 藤枝 久美子

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.4F4GS10o04, 2021 (Released:2021-06-14)

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AIやデータなどを駆使して材料開発を加速させるマテリアルズ・インフォマティクスが世界的な注目を集めている。中でもAIによる分子構造デザインは、ポリマーなど様々な材料分野への応用が可能であるのみならず、生成モデルの文脈で近年数多くの報告がなされている。しかしながら、これらの技術のほとんどがディープ生成モデルであるため、膨大なデータや複雑なハイパーパラメータ調整、長時間にわたる事前学習を必要とする。さらに、得られたモデルも化学者には解釈ができず、構造生成の細かいチューニングも行えなため、材料化学の実利用に即しているとは言い難い。我々が開発した手法およびツールは、化学構造のエンコードおよびデコード部がグラフ理論を基礎とするアルゴリズムにより構築済みであるため、事前学習が不要かつ、特徴ベクトルや構造生成過程の詳細を理解可能であり、原子単位での細かい調整が可能である。本ツールにより、人間の専門家と比較した場合に数10~100倍程度の構造生成のスピードが確認された。本発表では、基本的な方法論に加え、ツールの実装内容、各材料分野における事例などを紹介する。

著者

武田 征士 Hsu Hsiang 濱 利行 山根 敏志 益田 幸治 中野 大樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.3E102, 2018 (Released:2018-07-30)

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所望の物性値をもつ新物質をデザインすることは、あらゆる工業分野における重要な課題である。本研究では、既存物質のデータ解析から新物質デザインまでend-to-endで実現する手法を提案する。本手法は、特徴量エンコーディング、回帰モデル、解探索、構造生成のステップからなる。データ駆動特徴量と事前定義特徴量を定義し、それらを用いた分子構造生成手法を提案することで、各ステップが連携的に動作する。本手法により、複数の目標物性値を同時に満たす複雑かつ多様な分子構造を高速にデザイン可能であることを、市販の薬物データを用いて実証する。

著者

大島 一正 佐藤 雅彦 大坪 憲弘 武田 征士

出版者

京都府立大学

雑誌

挑戦的研究(開拓)

巻号頁・発行日

2017-06-30

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植物を餌とする昆虫類の中には,単に植物を食べるだけでなく,自身の住処となり,かつ自らが欲しい栄養成分をふんだんに含んだ「虫こぶ insect gall」と呼ばれる構造を作らせる種が知られている.このような巧みな植物操作がどのように行われ,そしてどのような昆虫の遺伝子が関与しているのかに関しては,興味は持たれていたが,そもそも実験的に飼育できる虫こぶ誘導昆虫自体がほぼ無かったため,大部分は未解明のままであった.そこで本研究では,実験室内で飼育可能な実験系の立ち上げと,モデル植物を用いた虫こぶ誘導能の実験手法を確立することで,虫こぶ形成の謎を解明する突破口を開いた.

著者

浜田 梨沙 武田 征士 岸本 章宏 徐 祥瀚 中野 大樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.3N4GS1005, 2022 (Released:2022-07-11)

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ケモインフォマティクスにおいて,分子記述子は化合物の構造的な特徴を表現し、物性との関連を評価するQSPR(定量的構造物性相関)において広く利用されている.これまで種々の分子記述子が開発されてきたが,特定の原子や構造を数え上げるという分子の局所的な情報のものが主流である.一方で,化合物の物性は部分構造同士の位置関係に依存する分子内の相互作用に大きく影響を受けることが知られている.そこで本研究では,分子内相互作用を考慮した分子記述子を提案する.本発表では,提案した分子記述子のアルゴリズムと有効性の検証結果について紹介する.