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P03-15 Deep Learning-Based Integration of Erythrocyte Morphometry for Systemic Phenomic Profiling Author links open overlay panel

Re-examining NLP-derived model capacity in chemical language models: a variational autoencoder study for toxicology-oriented applications

Notation variance in chemical language models: effects of inconsistent SMILES on representation stability and benchmark evaluation

"医薬品関連データの表現学習：潜在空間から何が見えるか "

生体状態記述を志向した点群モデルによる赤血球情報統合法の開発

細胞間関係抽出に向けたコーパス開発とモデルの体系的評価

化学言語モデルによる化合物構造の表現学習：潜在空間から読み解く化合物空間

化学言語モデルによる化合物構造の表現学習―ADMET予測を見据えた基盤理解ー

新たな計測技術とデータサイエンスが切り開く毒性学の可能性

赤血球情報の統合表現を用いた個体の生体状態記述手法の開発

異常検知による毒性病理組織所見の代表パッチ自動抽出パイプラインの構築

観測から潜在へ： 化学構造と病理画像をどうモデル化するか

NAMsに向けた化合物構造の潜在表現抽出の現状

解釈可能な薬物相互作用予測モデルの開発

創薬研究におけるデータサイエンスの役割と時間軸の取り組み

継続的飲水肝機能障害モデルにおけるマルチモーダルデータ取得と解析

言語モデルを用いた生物医学論文からの細胞間相互作用抽出の検討

観測から潜在へ：毒性学に向けた生命科学データに内在するパターンの抽出

SMILES表記揺れに起因する化学言語モデルの予測バイアスの検証

長大分子およびタンパク質配列を対象とした Mamba ベース基盤モデルの構築

SMILES翻訳オートエンコーダによる大規模化学空間の潜在表現獲得と 構造生成

Graph-Autoencoder-Based Tissue-Adaptive Representation for Deconvolution

Validity and application of temporal information extracted from patent information

Compressing the Uncurated PubChem-120M: A Universal Chemical Latent Space trained on SMILES denoising

The impact of SMILES notation inconsistencies on chemical language model property prediction

Establishment Evaluation of a pathology image determination system combining deep learning and anomaly detection model

特許時系列情報の医薬品への適用の妥当性とその in silico 毒性予測への応用 Validity and application of temporal information extracted from patent information

言語AIの化合物構造認識能力に関する研究 Study on Pattern Recognition of Chemical Structures by Language AI

データサイエンティストフレンドリーな毒性病理画像データベースCuratoxiiの開発

Representation Learning for Drug-oriented Life Science Data

Current Status of Understanding and Application of AI for Handling Chemical Structures

Investigation of Chirality Recognition by Encoder-Decoder Chemical Language Models

Network-Based Modeling of Immune Cell Interactions to Elucidate the Mechanisms of Toxicity

Extraction and Evaluation of Latent Representations from Peripheral Blood Smear Images

慢性肝傷害モデルにおける壊死領域クリアランス機序解明に向けた免疫細胞ネットワークの解析

言語AIを用いた細胞-細胞関係性情報構造化の検討 Exploratory Study on Structuring Cell–Cell Relation Using Language AI

潜在的⾔語構造に基づく⽣命科学データのパターン認識

細胞間関係性の俯瞰に向けた言語モデルによる細胞間関係性抽出の検討 Investigation of Cell Relationship Extraction Using Language AI toward Understanding Cellular Relationships

Domain-Adaptive Graph Autoencoding for Cross-Tissue Bulk Transcriptome ドメイン適応型グラフオートエンコーダを用いた組織横断デコンボリューション

Overcoming data scarcity of computational pathology in preclinical drug discovery: a case study for skin pharmacological evaluation assay 少数データによる非臨床病理画像モデルの学習: 皮膚組織薬理評価アッセイデータにおけるケーススタディ

オープンデータベースを軸とした毒性病理画像のパターン認識研究

言語モデルを基盤とした毒性研究の深化

毒性学発展に向けた生命科学データのパターン認識研究

末梢血塗抹標本画像からの潜在表現の抽出およびその記述力評価

エンコーダー・デコーダー型化学言語モデルのアーキテクチャの違いが与える影響の理解

Construction of Intercellular Causal Networks in Immune Responses 免疫応答における細胞間因果ネットワークの構築

言語AIによる化合物構造のパターン認識とADMET予測

How Chemical Language Models Learn: Architectural Insights into Molecular Structure and Chirality Recognition

深層学習を用いた化合物毒性予測モデルのサーベイと体系化

細胞間関係性の俯瞰に向けた言語モデルによる免疫細胞関係性抽出の検討

継続的な肝障害誘導時における経時的な免疫因子挙動の病理組織学解析

ケモインフォマティクスでの適切な運用に向けた化学言語モデルの理解

言語AIによる化合物構造の学習過程の研究

MDA/ TAA飲水投与による継続的な肝障害誘導時における経時的な病理組織学変化と免疫因子挙動の研究

医学薬学領域における深層学習を用いた化合物毒性予測研究の現状と課題

毒性学を志向した言語モデルによる潜在表現抽出

SMILES の表記揺れ統一化による化学言語モデルへの影響

化学言語モデルに基づく深層生成モデルによる多様な構造を持つバーチャル化合物ライブラリの生成

Clmpy: A platform for Chemical Language Model comparable training and structure generation ability

Reconstructable latent representation of moleculesby Graph Transformer VAE

化合物作用の理解に向けた恣意性のない数値化とパターン認識

Understanding cell-cell communication through immune social network

MDA飲水投与による継続的な肝障害誘導時における経時的な病理組織学変化の研究

特許情報に基づく時間軸を考慮した毒性予測の検討

AI-based Feature Generation for Molecular Design

The impact of notational inconsistencies in SMILES for QSAR prediction with chemical language models

Establishment of a novel and simple drinking water liver injury model for hepatotoxicity research

Marker gene-based deconvolution to reveal the immune response from drug-induced transcriptome

医薬品の作用の双方向性を考慮した作用予測アルゴリズムの開発

Transformer及びVAEを利用した新規低分子化合物生成モデルの構築

低分子化合物の潜在表現を抽出するモデリング

メチレンジアニリンを用いた 飲水肝機能障害モデルマウスの樹立及び毒性プロファイル評価

QSAR予測に向けた化学言語モデル運用におけるSMILES表記の方言の影響

薬物の作用の包括的言語化に向けた研究基盤の構築

安全性評価手法の性能評価に向けた機械学習による対照化合物選定の検討

Virtual Chemical Libraryへの化合物フィルターの適用と考察

Selection of reference compound list with machine learning toward validation of safety assessment methods

化学言語モデルによる記述子生成過程の理解

Investigation on the Transformer’s learning process of chemical structure comprehension

Elucidation of CLM-based deep generative model with high translation accuracy as a generator of virtual chemical libraries with diverse structures

GLDADec: Guided LDA deconvolution enabled us to identify cell type proportions

Investigation of factors contributing to the estimation accuracy of deconvolution toward application to large-scale toxicogenomics databases

Establishment of a new and easy-to-construct liver injury mouse model by drinking-water administration

Investigation of the learning process of diverse chemical structures by chemical language models for toxicity prediction

医薬品の作用理解に向けた潜在表現の活用戦略

A novel generative model of new low molecular compounds with Transformer and VAE

INVESTIGATION OF THE LEARNING PROCESS OF DIVERSE COMPOUND STRUCTURES BY CHEMICAL LANGUAGE MODELS TOWARD TOXICITY PREDICTION

Investigation of the impact of tissue specificity and species differences on deconvolution in transcriptomics data

Development of a method for estimating cell proportions using semi supervised topic modeling3

オミクスデータの潜在表現に基づく生体応答の記述と理解

大規模毒性データベース利活用に向けたdeconvolution法の検討

メチレンジアニリンを用いた飲水投与による肝障害モデルマウスの確立と毒性プロファイルの評価

毒性研究・安全性評価に向けた化合物表現の探求

生命科学データの潜在表現に基づく化合物に対する生体応答の理解

網羅的情報の潜在表現に基づく化合物に対する生体応答の記述

自然言語処理モデルによる多様な化合物構造の学習過程の探究

化合物構造に着目したEncoder-Decoderモデルによる記述子生成手法の理解

Transformerモデルによる化合物の記述子生成過程の研究

Extracting latent representation from life science data for understanding drugs

Introduction of works to develop an algorithm to dynamically select reference compound group without arbitrariness

データセット分割が与える機械学習による化学物質毒性予測性能への影響評価

薬物の作用の方向性を考慮した行列分解による作用予測アルゴリズムの開発

Encoder-Decoder モデルの学習過程における化合物構造認識の理解

個体における薬物の毒性理解に向けた連続・固定長な病理プロファイルの有用性の検証

医薬品安全性試験の加速化に向けた連続・固定⻑な病理プロファイル取得⽅法の確⽴

Development of a novel algorithm for predicting drug effects considering directionality

化合物作用の包括的理解に向けた数値化研究ー病理画像の数値化

A recommendation algorithm for predicting drug effects considering directionality

Investigation of the relationship between the performance of Encoder-Decoder model and the characteristic of molecular representation obtained

Investigation of matrix factorization methods employed in drug repositioning

非臨床試験の支援を志向した表現学習による病理画像の数値化

潜在変数モデルによる低分子化合物の理解

実世界での予測を志向したデータセットの時間分割は医薬品による有害事象 の予測性能に影響を与える

ドラッグリポジショニングに向けた行列分解機械学習推薦システムの層別化と性能評価

因子分析による低分子化合物の複合的作用の理解

潜在変数モデルによる低分子化合物の理解と活用

低分子化合物の作用数値化と因子分析による理解

分解戦略による薬物の複合的作用理解に向けたトランスクリプトームプロファイル因子構造の新たな活用法

動物試験の代替を志向した作用分離解析の適用拡大

Comparison of gene co-expression inference methods based on biological validity and diversity

Effect of integrating HTS prediction outputs on ability of fingerprints to describe biological properties of chemicals

Development of the novel module detection method in gene co-expression network and its application to clinical data

トランスクリプトームプロファイルデータに基づく化学物質の複合的作用の数値化

遺伝子変動プロファイルの因子分析による構造類似化合物の作用弁別の可能性

薬物の包括的な作用理解を実現する作用分離解析の開発

低分子化合物プロファイルデータの作用分離解析による構造類似化合物の相違点の評価

低分子化合物プロファイルデータ解析の特徴と扱い方に関する考察

低分子化合物トランスクリプトームプロファイルデータの作用分離解析による新規側面の検出

プロファイルデータ分離解析による天然物誘導体シロシンゴピンのHDAC阻害作用の発見

プロファイルデータ分離解析による天然物レシナミンの複合的作用の同定

プロファイルデータの分離解析による天然物レシナミンの複合的作用の同定

遺伝子発現プロファイルの分離解析による天然物の新規側面の発見

作用分離解析による化合物が持つ潜在的な側面の理解

トランスクリプトームデータの分散の理解

プロファイルデータ解析による薬理作用分解に基づいた薬物の潜在的小胞体ストレス誘導側面の検出

Finding novel aspects of drugs with profile data analysis and possibilities utilizing the outcomes for understanding diseases

プロファイルデータ解析に基づいた化合物作用の理解と創薬への応用

プロファイルデータ解析による薬理作用の分解に基づいた潜在的小胞体ストレス誘導能の予測

DEVELOPMENT OF A NOVEL PROFILE DATA ANALYSIS METHOD TO AID DEEP UNDERSTANDING OF PHARMACODYNAMICS BY DECOMPOSING THE COMPLEX EFFECTS OF A DRUG

Detection of Latent ER Stress Inducibility of Drugs　by Decomposing Multiple Effects of a Drug with Profile Data Analysis

Development of a Novel Approach for Analyzing the Biological Actions of Chemicals Based on Deep Phenotyping Method

薬理作用の分解による理解を志向した新規プロファイルデータ解析手法の開発

新規プロファイル解析手法OLSAによる新規薬理作用の発見

Orthogonal Linear Separation Analysis (OLSA): an Approach to Decompose the Comlex Effects of a Drug to Understand its Pharamacological Properties

Establishment of Method for Analyzing Transcriptional Regulatory Mechanisms of Genes Grouped by Orthogonal Linear Separation Analysis (OLSA)

Development of a Novel Profile Data Analysis Method to Understand Pharmacological Effects: Orthogonal Linear Separation Analysis (OLSA)

GLUT6 works as a modulator of inflammatory responses in macrophages

Development of Novel Method to Analyze Transcriptome Profile Data

Development of a novel profile data analysis method, Orthogonal Linear Separation Analysis (OLSA)

Analysis of expression profile data using newly developed drug profiling method

オーファントランスポーターGLUT6の炎症応答における機能解析

Development of Novel Profile Data Analysis Method: Orthogonal Linear Separation Analysis, "OLSA"

The Analysis of an Orphan Lysosomal Transporter SLC2A6

Analysis of a Lysosomal Transporter Related to Inflammation