吉留崇 (Takashi Yoshidome) - マイポータル

基本情報

所属: 東北大学大学院工学研究科・工学部応用物理学専攻応用物性物理学講座数理物理学分野准教授

学位: 博士（理学）(九州大学)

J-GLOBAL ID: 201501064712955612
researchmap会員ID: 7000010917

外部リンク: https://sites.google.com/view/takashiyoshidome-wp/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0

研究キーワード

研究分野

委員歴

2025年1月 - 2025年12月

日本生物物理学会 2025年分野別専門委員
2022年1月 - 2022年12月

日本生物物理学会 2022年分野別専門委員
2019年11月 - 2021年11月

2021年度日本生物物理学会年会実行委員
2020年1月 - 2020年12月

日本生物物理学会, 2020年分野別専門委員
2018年5月 - 2020年4月

日本生物物理学会東北支部会委員, 会計
2017年1月 - 2017年12月

日本生物物理学会, 2017年分野別専門委員

受賞

2025年2月

令和6年度東北大学応用物理学コース卒業研修発表賞（指導した学生が受賞）, 深層学習を用いたタンパク質-小分子界面の水和分布予測
2024年10月

CBI学会2024年大会ポスター賞, Deep-Learning model for Predicting the Replacement of Water Molecule upon Ligand Binding, CBI学会

伊藤祐希、大田雅照、池口満徳、吉留崇 [発表者]
2024年2月

令和5年度東北大学応用物理学コース卒業研修発表賞（指導した学生が受賞）, 機械学習を用いたタンパク質構造変化データの解析
2022年9月

第9回Biophysics and Physicobiology Editors' Choice Award, 日本生物物理学会
2021年10月

HPCI利用研究課題第8回成果報告会 HPCI利用研究課題優秀成果賞, 低温電子顕微鏡実験と分子シミュレーションの統合による4次元イメージング法の確立

吉留崇
2021年3月

日本生物物理学会北海道支部－東北支部合同例会学生優秀発表賞（指導した学生が受賞）, 深層学習の視点に基づいたタンパク質水和分布法の高度化
2019年12月

SAR Presentation Award (Poster presentation), 溶液理論を用いたタンパク質-リガンド複合体における水和の大規模解析, 第47回構造活性相関シンポジウム

吉留崇, 大田雅照, 池口満徳
2010年9月

第六回日本生物物理学会若手奨励賞, Crucial importance of translational entropy of water in rotation mechanism of F1-ATPase, 日本生物物理学会

Takashi Yoshidome, Yuko Ito, Mitsunori Ikeguchi, and Masahiro Kinoshita

論文

PorousGen: An efficient algorithm for generating porous structures with accurate porosity and uniform density distribution

Shota Arai, Takashi Yoshidome

Computational Materials Science 264 114478-114478 2026年10月査読有り
Structure-based prediction of gas diffusion property of catalytic layer of proton exchange membrane fuel cells via manifold learning and X-ray ptychographic nano-computed tomography

Shota Arai, Yuki Takayama, Takashi Yoshidome

Journal of Power Sources 676 239916-239916 2026年6月査読有り最終著者責任著者
Deep GIST: Deep Learning Models for Predicting the Distribution of Hydration Thermodynamics around Proteins

Yusaku Fukushima, Takashi Yoshidome

Journal of Chemical Information and Modeling 2026年1月23日査読有り最終著者責任著者
Prediction of the hydration structures at the protein–protein Interface of dimers using deep learning

Yuki Ito, Takashi Yoshidome

Chemical Physics Letters 878 142372-142372 2025年11月査読有り最終著者責任著者
Interface-Packing Analysis of F1-ATPase using Integral Equation Theory and Manifold Learning

Takashi Yoshidome, Shota Arai

Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 655 130201(1)-130201(12) 2024年10月査読有り筆頭著者責任著者
Extraction of molecular information from experimental data on liquids using manifold learning

Shota Arai, Gota Kikugawa, Takashi Yoshidome

Journal of Molecular Liquids 414 126251(1)-126251(8) 2024年10月査読有り最終著者責任著者
Four‐dimensional imaging for cryo‐electron microscopy experiments using molecular simulations and manifold learning

Takashi Yoshidome

Journal of Computational Chemistry 45(11) 738-751 2023年12月19日査読有り筆頭著者責任著者
Mechanism of a high free-energy transduction efficiency of Bacillus PS3 F1-ATPase from the perspective of solvent entropy

Takashi Yoshidome

Journal of Molecular Liquids 123346(1)-123346(9) 2023年10月査読有り筆頭著者責任著者
Elucidating Conformational Dynamics and Thermostability of Designed Aromatic Clusters by Using Protein Cages

Yuki Hishikawa, Hiroki Noya, Satoru Nagatoishi, Takashi Yoshidome, Basudev Maity, Kouhei Tsumoto, Satoshi Abe, Takafumi Ueno

Chemistry – A European Journal 29(34) e202300488 2023年5月2日査読有り
gr Predictor: A Deep Learning Model for Predicting the Hydration Structures around Proteins

Kosuke Kawama, Yusaku Fukushima, Mitsunori Ikeguchi, Masateru Ohta, Takashi Yoshidome

Journal of Chemical Information and Modeling 62 4460-4473 2022年9月6日査読有り最終著者責任著者
Simple-Fluid Model for Accurate Reproduction of Hydration Entropy

Takashi Yoshidome

Journal of the Physical Society of Japan 91(9) 094802-1-094802-6 2022年8月31日査読有り筆頭著者責任著者
AlphaFold-predicted Protein Structure vs Experimentally Obtained Protein Structure: An Emphasis on The Side Chains

Daiki Shiono, Takashi Yoshidome

Journal of the Physical Society of Japan 91(6) 064804-1-064804-4 2022年6月査読有り最終著者責任著者
A Measure for the Identification of Preferred Particle Orientations in Cryo-Electron Microscopy Data: A Simulation Study

R. Kojima, T. Yoshidome

Biophysics and Physicobiology 18 96-107 2021年3月査読有り最終著者責任著者
F1-ATPase Rotation and Its Inhibition from the Viewpoint of Solvent Entropy

T. Yoshidome

Chem. Phys. Lett. 757 137886-1-137886-6 2020年8月査読有り筆頭著者責任著者
Comprehensive 3D-RISM Analysis of the Hydration of Small Molecule Binding Sites in Ligand-Free Protein Structures

Takashi Yoshidome, Mitsunori Ikeguchi, Masateru Ohta

J. Comp. Chem. 41 2406-2419 2020年8月査読有り筆頭著者責任著者
Effects of a Low-Pass Filter on the Classification of Protein Electron-Density Maps in terms of Structural Polymorphism using Manifold Learning: A Simulation Study for Cryo-Electron Microscopy Experiments

Naoto Takano, Takashi Yoshidome

Journal of the Physical Society of Japan 88 094801-1-094801-11 2019年8月査読有り最終著者責任著者
An Automatic Classification of Molecular Dynamics Simulation Data into States, and Its Application to the Construction of a Markov State Model

Reika Ito, Takashi Yoshidome

Journal of the Physical Society of Japan 87 114802-1-114802-8 2018年11月査読有り最終著者責任著者
Growth of cuprous oxide particles in liquid-phase synthesis investigated by X-ray laser diffraction

Tomotaka Oroguchi, Takashi Yoshidome, Takashi Yamamoto, Masayoshi Nakasako

Nano Letters 18 5192-5197 2018年8月査読有り
An accurate computational method for an order parameter with a Markov state model constructed using a manifold-learning technique

Reika Ito, Takashi Yoshidome

Chemical Physics Letters 691 22-27 2018年1月1日査読有り最終著者責任著者
Computational Methods for Configurational Entropy Using Internal and Cartesian Coordinates

Simon Hikiri, Takashi Yoshidome, Mitsunori Ikeguchi

JOURNAL OF CHEMICAL THEORY AND COMPUTATION 12(12) 5990-6000 2016年12月査読有り

もっとみる

MISC

シミュレーション不要の水和自由エネルギー分布予測AI

吉留崇

現代化学 2026年6月招待有り筆頭著者責任著者
タンパク質水和分布を高速に予測する深層学習モデル「gr Predictor」

吉留崇

日本シミュレーション学会誌「シミュレーション」 43 154-158 2024年9月査読有り招待有り筆頭著者責任著者
Reconstruction of Three-Dimensional Structures of a Protein with Software ENMA and EMC Algorithm: A Simulation for XFEL-CXDI Experiment

Takashi Yoshidome, Yuki Sekiguchi, Tomotaka Oroguchi, Masayoshi Nakasako, Mitsunori Ikeguchi

BIOPHYSICAL JOURNAL 112(3) 288A-288A 2017年2月
An Accurate and Efficient, Computational Method for the Hydration Free Energy of Large and Complex Molecules

Takashi Yoshidome, Toru Ekimoto, Nobuyuki Matubayasi, Yuichi Harano, Masahiro Kinoshita, Mitsunori Ikeguchi

BIOPHYSICAL JOURNAL 110(3) 328A-329A 2016年2月
Classification Protocol of Projection Images by Manifold: Toward Analysis of Dynamics of Particles with Coherent X-Ray Diffraction Imaging

Takashi Yoshidome, Tomotaka Oroguchi, Masayoshi Nakasako, Mitsunori Ikeguchi

BIOPHYSICAL JOURNAL 106(2) 384A-384A 2014年1月
コヒーレントX線回折イメージング構造解析理論の開発と展望

中迫雅由, 苙口友隆, 高山裕貴, 小林周, 児玉渉, 坂本啓太, 吉留崇, 池口満徳

放射光 26 11-25 2013年1月30日査読有り招待有り
Molecular Dynamics Simulations of Yeast F-1-ATPase Before and after 16-Degree Rotation of the Gamma Subunit

Yuko Ito, Takashi Yoshidome, Nobuyuki Matubayasi, Masahiro Kinoshita, Mitsunori Ikeguchi

BIOPHYSICAL JOURNAL 104(2) 332A-332A 2013年1月
排除容積効果の観点から見たタンパク質研究の展望

吉留崇

生物物理 52 100-101 2012年3月30日招待有り筆頭著者責任著者
F1-ATPaseの回転のメカニズムにおける水のエントロピーの重要性

吉留崇

生物物理 51(5) 230-231 2011年9月25日査読有り招待有り筆頭著者責任著者
モーター蛋白質F1-ATPaseの回転における水の役割：水のエントロピーの重要性

吉留崇

アンサンブル 13(2) 50-56 2011年4月査読有り招待有り筆頭著者責任著者
Importance of water entropy in rotation mechanism of F1-ATPase

Takashi Yoshidome

Biophysics 7 113-122 2011年査読有り招待有り筆頭著者責任著者
General Framework of Pressure Effects on Structures Formed by Entropically Driven Self-Assembly

Takashi Yoshidome

ENTROPY 12(6) 1632-1652 2010年6月査読有り招待有り筆頭著者責任著者
アポプラストシアニン折りたたみの熱力学：理論と実験との定量的比較

吉留崇

生物物理 50(2) 90-91 2010年3月30日査読有り招待有り筆頭著者責任著者
22pEC-9 F_1-ATPaseの回転のメカニズムに関するの考察 : 水のエントロピーの重要性(22pEC 生物物理,領域12(ソフトマター物理,化学物理,生物物理))

吉留崇, 伊藤祐子, 池口満徳, 木下正弘

日本物理学会講演概要集 65(1) 390-390 2010年3月1日
23aPS-117 蛋白質低温変性の統計熱力学理論(23aPS 領域12ポスターセッション,領域12(ソフトマター物理,化学物理,生物物理))

尾嶋拓, 吉留崇, 天野健一, 木下正弘

日本物理学会講演概要集 65(1) 406-406 2010年3月1日
Physical Picture of Cold Denaturation of Proteins

T. Yoshidome, H. Oshima, K. Amano, M. Kinoshita

International Symposium on Non-Equilibrium Soft Matter 2010, Naraken Sinkoukaido, Japan, 2010.8.18 2010年
Development of a free-energy function toward predicting the native structure of a protein

S. Yasuda, T. Yoshidome, Y. Harano, R. Roth, Y. Sugita, M. Ikeguchi, M. Kinoshita

The 2nd GCOE International Symposium (Zero-Carbon Energy Kyoto2010), Obaku Plaza, Kyoto University, Uji, Japan,2010.8.19-20 2010年
フィラメント上におけるリニヤーモーター蛋白質の一方向移動：単純化モデル解析および考察

木下正弘, 天野健一, 吉留崇

次世代スパコンプロジェクト・ナノ分野グランドチャレンジ研究開発第4回公開シンポジウム，岡崎コンファレンスセンター，2010.3.4 2010年
蛋白質低温変性の統計熱力学理論

尾嶋拓, 吉留崇, 天野健一, 木下正弘

日本物理学会第65回年次大会，岡山大学，2010.3.22 2010年
F1-ATPaseの回転のメカニズムに関する一考察

吉留崇, 伊藤祐子, 池口満徳, 木下正弘

水のエントロピーの重要性，日本物理学会第65回年次大会，岡山大学，2010.3.22 2010年

もっとみる

書籍等出版物

現代の物性物理学

小田垣孝, 吉留崇, 大久保毅 (担当:共訳) (原著:M. コーエン, S. ルイ)

吉岡書店 2021年9月

講演・口頭発表等

151

Prediction of Hydration Thermodynamics Distributions around Proteins using Deep Learning

Yusaku Fukushima, Takashi Yoshidome

International Conference on Biophysics and Biomedical Sciences (ICBBS 2026) 2026年11月
A Data-Driven Framework for Predicting Transport Properties Using Manifold-Learning-Based Feature Extraction of Porous Structures

Shota Arai, Yuki Takayama, Takashi Yoshidome

International Conference on Biophysics and Biomedical Sciences (ICBBS 2026) 2026年11月
Deep-Learning-Based Identification of Halogen Substitution Positions Using Water Molecules in Ligand-Binding Pockets

Kaito Fukushima, Masateru Ohta, Mitsunori Ikeguchi, Takashi Yoshidome

International Conference on Biophysics and Biomedical Sciences (ICBBS 2026) 2026年11月
Acceleration of Protein Hydration Free Energy Calculation Using Machine Learning

Kei Sano, Takashi Yoshidome

International Conference on Biophysics and Biomedical Sciences (ICBBS 2026) 2026年11月
Pathway Analysis of Protein Structural Changes using Machine Learning and Molecular Dynamics Simulations

Yuta Hattori, Takashi Yoshidome

International Conference on Biophysics and Biomedical Sciences (ICBBS 2026) 2026年11月
Prediction of the Gas Diffusion Coefficients in Porous Materials using Nano-CT images of NanoTerasu and Manifold Learning

Shota Arai, Yuki Takayama, Takashi Yoshidome

XXXVII IUPAP Conference on Computational Physics 2026年8月
Prediction of Gas Diffusion Coefficients in Proton Exchange Membrane Fuel Cells Using X-ray Ptychography and Manifold Learning

Shota Arai, Yuki Takayama, Takashi Yoshidome

International Symposium: Towards New Scientific Horizons with Synchrotron Radiation 2026年7月27日
Deep Learning Model for Hydration Free Energy Distributions around Proteins

Yusaku Fukushima, Takashi Yoshidome

International conference on Machine Learning Physics 2026 2026年7月13日
Prediction of Gas Diffusion Coefficients from X-ray Ptychography Images via Manifold Learning

Shota Arai, Yuki Takayama, Takashi Yoshidome

International conference on Machine Learning Physics 2026 2026年7月13日
Machine learning-based method for calculating hydration free energy of protein–small molecule complexes

Kei Sano, Takashi Yoshidome

International conference on Machine Learning Physics 2026 2026年7月13日
マニフォールド学習を用いた多孔質構造ナノCTデータからのガス拡散予測

吉留崇

SRIS NanoTerasuセミナーシリーズ「NanoTerasuと触媒」 2026年7月招待有り
ナノテラスのナノCT画像とマニフォールド学習を用いた多孔質構造内の拡散予測

吉留崇, 荒井翔太, 高山裕貴

【CREST革新的計測解析】交流会 2026年5月30日
Deep-learning Model for Grid Inhomogeneous Solvation Theory

福島悠朔, 吉留崇

The 19th Mini-Symposium on Liquids 2026年5月16日
Magnetic Pattern Recognition Based on Three-dimensional Field Sensing and Convolutional Neural Network

Takahide Kubota, Shoma Akamatsu, Hayato Fukushima, Takayuki Hojo, Kosuke Fujiwara, Takashi Yoshidome, Hiroshi Wagatsuma, Hitoshi Matsuzaki, Rei Otsuka, Kazuma Yokoi, Suguru Oyagi, Ikuro Yamane, Junichi Jinno, Koji Onishi, Yasuo Ando

INTERMAG 2026 2026年4月17日
Deep Learning Based Point Cloud Classification of Magnetization patterns Measured by Tunnel Magnetoresistance Sensors

Takayuki Hojo, Takahide Kubota, Hiroshi Wagatsuma, Kosuke Fujiwara, Motoki Endo, Hyato Fukushima, Takashi Yoshidome, Seiji Kumagai, Hitoshi Matsuzaki, Kazuma Yokoi, Suguru Oyagi, Rei Otsuka, Ikuro Yamane, Jun-ichi Jinno, Koji Onishi, Mikihiko Oogane, Yasuo Ando

INTERMAG 2026 2026年4月17日
空隙率制御を可能にする高速な多孔質構造生成法の提案

荒井翔太, 吉留崇

日本物理学会2026年春季大会 2026年3月25日
Prediction of Gas Diffusion Coefficients Using Manifold Learning and X-ray Ptychography Data

Shota Arai, Yuki Takayama, Takashi Yoshidome

American Physical Society Global Physics Summit March Meeting 2026年3月18日
Prediction of Hydration Free Energy Distributions around Proteins using Deep Learning

Yusaku Fukushima, Takashi Yoshidome

American Physical Society Global Physics Summit March Meeting 2026年3月17日
Deep-Learning Model for Protein Hydration

Takashi Yoshidome, Kosuke Kawama, Yusaku Fukushima, Mitsunori Ikeguchi, Masateru Ohta

Pacifichem 2025 2025年12月17日
深層学習を用いたタンパク質-リガンド複合体の水和分布予測

佐野渓, 吉留崇

第39回分子シミュレーション討論会 2025年11月24日

もっとみる

担当経験のある科目(授業)

2024年4月 - 現在

統計物理学 (東北大学)
2023年10月 - 現在

統計力学B (東北大学)
2023年4月 - 現在

統計力学A (東北大学)
2024年4月 - 2025年3月

応用物理学研修 (東北大学)
2015年10月 - 2023年3月

統計力学演習 (東北大学)
2021年4月 - 2022年9月

基礎物理学 (東北文化学園大学)
2015年4月 - 2022年9月

プログラミング演習A (東北大学)
2021年1月 - 2021年1月

物理学特論III (新潟大学)
2018年3月 - 2018年3月

学外見学 (東北大学)
2016年5月 - 2017年5月

基礎ゼミ (東北大学)

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

次世代放射光X線ナノCT計測の確立と展開

JST CREST 2022年10月 - 2028年3月

高山裕貴
「深層学習に基づく水和理論」を用いたタンパク質シミュレーションの高速化

学術変革領域研究(A) (公募研究) 2025年4月 - 2027年3月

吉留崇
「高速・高精度な水和理論」を用いたリガンド結合予測の精度向上

基盤研究(C) 2024年4月 - 2027年3月

吉留崇
タンパク質水和の「深層学習モデル」の展開：水和熱力学量の高速計算

学術変革領域研究(A) (公募研究) 2023年4月 - 2025年3月

吉留崇
生体分子ダイナミクスの高解像度解析を実現する「4次元イメージング法」の確立

公益財団法人住友電工グループ社会貢献基金 2022年度学術・研究助成 2022年10月 - 2024年3月

吉留崇
「水和」創薬理論の創生

日本学術振興会基盤研究(C) 基盤研究(C) 2021年4月 - 2024年3月

吉留崇
アミノ酸置換に基づく生体発動分子の運動制御理論の構築

日本学術振興会新学術領域研究(研究領域提案型) 新学術領域研究(研究領域提案型) 2021年4月 - 2023年3月

吉留崇
革新的4次元イメージング法：生体分子構造変化の高解像度解析への挑戦

公益財団法人山口育英奨学会令和２年度学術研究助成 2020年7月 - 2021年3月

吉留崇
溶液理論計算と人工知能の融合によるタンパク質リガンド結合予測法の開発

理化学研究所共同研究 2018年6月 - 2021年3月

池口満徳
低温電子顕微鏡を用いた革新的4次元イメージング法の確立

公益財団法人住友財団基礎科学研究助成 2018年11月 - 2020年3月

吉留崇
F1-ATPase の回転機構に関わる基本相互作用の解明：非平衡統計力学の応用

日本学術振興会基盤研究(C) 2017年4月 - 2020年3月

佐々木一夫
マニフォールド理論と単粒子解析実験データを用いた革新的4次元イメージング法の構築

日本学術振興会若手研究(B) 2016年4月 - 2018年3月

吉留崇
イオン液体の統計力学

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 2006年 - 2008年

吉森明, 小田垣孝, 墨智成, 吉留崇

メディア報道

ナノテラスのナノCT画像からガス拡散を10秒で予測 - 燃料電池の高出力・長寿命化に向けた材料設計最適化へ -

東北大学、JST（プレスリリース） 2026年3月
深層学習によりタンパク質周辺の水和解析を実用速度に ―創薬への応用を目指し、従来法の計算時間を大幅に短縮―

東北大学（プレスリリース） 2026年2月
SACLA により銅キューブ粒子の内部構造変化を可視化-金属ナノ粒子の成長機構の一端を解明-

理化学研究所（プレスリリース） 2018年7月

吉留崇

基本情報

研究キーワード

研究分野

委員歴

受賞

論文

MISC

書籍等出版物

講演・口頭発表等

担当経験のある科目(授業)

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

メディア報道

その他

メニュー

共著者の一覧