渡辺さん(M1)，坂本さん(M2)が67th Biophysical Society Annual Meeting@San Diegoに参加し，研究成果を発表しました．
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坂本さん（M2）らの論文をarXivにアップしました
Ken Sakamoto, Takuma Akimoto, Mayu Muramatsu, Mark S. P. Sansom, Ralf Metzler, Eiji Yamamoto,
“Heterogeneous biological membranes regulate protein partitioning via fluctuating diffusivity”,
arXiv:2301.07932
今村さん(M1)が第36回分子シミュレーション討論会において，学生優秀発表賞を受賞しました．
分子動力学法によるカーボンナノチューブ内の水分子の構造が熱伝導特性に与える影響
今村駿, 小林祐生, 山本詠士
今村さん(M1)，渡辺さん(M1)，齊藤さん(M2)，坂本さん(M2)が第36回分子シミュレーション討論会@東京に参加し，研究成果を発表しました．(2022/12/5-12/7)
嘉副研と山本研の合同で合宿＠日光を行いました．(2022/10/28-29)
今村さん(M1)が日本機械学会 熱工学コンファレンス2022@東京に参加し，研究成果を発表しました．(2022/10/8-10/9)
渡辺さん(M1)，坂本さん(M2)が第60回日本生物物理学会年会@函館に参加し，研究成果を発表しました．(2022/9/28-9/30)
Roewerさん（ドイツからの留学生）が研究室メンバーに加わりました．
佐藤さんらとの論文がInt. J. Mol. Sci.で出版されました．
Takumi Sato, Keiko Esashika, Eiji Yamamoto, Toshiharu Saiki, and Noriyoshi Arai,
“Theoretical Design of a Janus-Nanoparticle-Based Sandwich Assay for Proteins and Nucleic Acids”,
Int. J. Mol. Sci. 23, 8807 (2022).
プレスリリース「タンパク質の構造ゆらぎに注目することでタンパク質と薬の結合親和性を評価する新手法を確立－創薬研究への応用に期待－」
安田さんらとの研究が慶應義塾大学よりプレスリリースされました．
https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2022/5/20/28-124022/
本研究では，分子動力学シミュレーションと機械学習手法を組み合わせることで，薬とタンパク質の結合親和性をタンパク質の構造ゆらぎから予測する新規手法を提案しました．
Nature社のCommunications Biologyに掲載されました．
<原論文情報>
Ikki Yasuda, Katsuhiro Endo, Eiji Yamamoto, Yoshinori Hirano, Kenji Yasuoka
“Differences in ligand-induced protein dynamics extracted from an unsupervised deep learning approach correlate with protein–ligand binding affinities”
Communications Biology (2022).
https://doi.org/10.1038/s42003-022-03416-7