[1]. Alpha helices are more evolutionarily robust to environmental perturbations than beta sheets: Bayesian theory for evolution
American Physical Society Global Physics Summit 2025 （2025年3月17日） 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi(Presenter), George Chikenji, Kei Tokita, Yoshiyuki Kabashima
[2]. Statistical mechanics of protein design
28th International Conference on Statistical Physics (StatPhys 28) （2023年8月7日） 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi(Presenter), George Chikenji, Kei Tokita, Yoshiyuki Kabashima, Tomoei Takahashi, sente, George Chikenji, Kei Tokita
[3]. Alpha helices are more evolutionarily robust to environmental perturbations than beta sheets: statistical mechanics of protein evolution
DAIKIN International Symposium on Physics of Intelligence (ISPI 2024) 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi(Presenter), George Chikenji, Kei Tokita, Yoshiyuki Kabashima, Tomoei Takahashi, George Chikenji, Kei Tokita, Yoshiyuki Kabashima
[4]. 格子タンパク質模型の二次構造と 環境変化に対する進化的な頑健性との相関
日本物理学会第79回年次大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎, 樺島祥介
[5]. 経験ベイズ法を用いた タンパク質のアミノ酸残基間相関関数の解析
日本物理学会春季大会 (2024年) 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎, 樺島祥介
[6]. 経験ベイズ推定を通したタンパク質におけるアミノ酸間相関関数の解析
ネットワーク科学研究会2023 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎, 樺島祥介
[7]. An Empirical Bayes Approach to Estimate the Chemical Potential of Water in Protein Design Problem
International conference on Machine Learning Physics 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi, senter, George Chikenji, Kei Tokita, Yoshiyuki Kabashima
[8]. ベイズ学習による格子タンパク質デザインにお ける水の化学ポテンシャルの推定
日本物理学会第78回年次大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎, 樺島祥介
[9]. タンパク質デザインの統計力学
非平衡・多階層・複雑系研究会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎, 樺島祥介
[10]. Statistical mechanics of protein design
Collective Phenomena in complex systems: problems inspired by Ecology and Evolution (STATPHYS28 Satelite Meeting)) 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi, George Chikenji, Kei Tokita, Yoshiyuki Kabashima, George ChikenjiB., Kei TokitaC.
[11]. Estimation of the chemical potential of water in lattice protein design via maximizing the marginal likelihood
Statistical Physics and Information-Processing in Living Systems (STATPHYS28 Satellite Meeting) 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi, George Chikenji, Kei, Tokita, Yoshiyuki Kabashima
[12]. Cavity 法によるタンパク質デザイン II
日本物理学会春季大会 (2023年) 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[13]. Protein Design based on a Novel Hypothesis of Protein Evolution
28th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB-ISBC-SWARM 2023), 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi(Presenter), George Chikenji, and Kei Tokita, Tomoei Takahashi, George Chikenji, Kei Tokita
[14]. Lattice protein design using Bayesian learning
第60回日本生物物理学会年会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[15]. The cavity method to protein design problem
Roles of Heterogeneity in Nonequilibrium Collective Dynamics 2022 (RHINO 2022) 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi, George Chikenji, Kei Tokita
[16]. Cavity 法によるタンパク質デザイン
日本物理学会2022年秋季大会大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[17]. Cavity 法による 格子タンパク質模型のデザイン
日本物理学会第77回年次大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[18]. Miyazawa-Jernigan 行列をエネルギーパラメータとしたベイズ学習による格子タンパク質模型のデザイン
日本物理学会2021年秋季大会 (物性) 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[19]. 水の効果を外場とした格子タンパク質の 経験ベイズ法によるデザイン
日本物理学会第76回年次大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[20]. 経験ベイズ推定を用いた水の効果の最適化によるタンパク質デザ イン
日本物理学会2020年秋季大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[21]. 相互作用グラフの特徴を考慮した ベイズ学習によるタンパク質デザイン
日本物理学会2019年秋季大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[22]. Protein Design using Bayesian Learning
The 7th China-India-Japan-Korea International Conference on Mathematical Biology 招待講演以外
[発表者]Tomoei Takahashi(Presenter), George Chikenji, Kei Tokita, Tomoei Takahashi(Presenter
[23]. ベイズ学習による格子タンパク質模型のデザイン
日本物理学会第74回年次大会 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
[24]. 経験ベイズ推定による格子タンパク質模型のデザイン
日本物理学会第75回年次大会 (現地開催中止) 招待講演以外
[発表者]高橋智栄, 千見寺浄慈, 時田恵一郎
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