Improving Coarse-Grained Molecular Models through the Combination of All-Atom Models and Machine Learning Methods
Improving Coarse-Grained Molecular Models through the Combination of All-Atom Models and Machine Learning Methods
通过全原子模型和机器学习方法的结合改进粗粒度分子模型
批准号：
19K06535
负责人：
Kanada Ryo
金额：
$1.75万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
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Efficient Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model using Dynamic Cross-Correlation Coefficient
使用动态互相关系数的自适应粗粒度弹性网络模型的高效构象采样
使用动态互相关系数的自适应粗粒度弹性网络模型的高效构象采样
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Ryo Kanada, Kei Terayama, Atsushi Tokuhisa, Shigeyuki Matsumoto, Yasushi Okuno]
通讯作者：
Yasushi Okuno
A Heart simulator coupling the molecular dynamics with the finite element model: Cross-scale integration of our knowledge on heart
将分子动力学与有限元模型耦合的心脏模拟器：心脏知识的跨尺度整合
将分子动力学与有限元模型耦合的心脏模拟器：心脏知识的跨尺度整合
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Seiryo Sugiura, Ryo Kanada, Takumi Washio, Xiaoke Cui, Jun-ichi Okada, Yasushi Okuno, Toshiaki Hisada]
通讯作者：
Toshiaki Hisada
Cross-linking of UT-Heart simulator and coarse-grained molecular simulation
UT-Heart模拟器与粗粒度分子模拟的交联
UT-Heart模拟器与粗粒度分子模拟的交联
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Ryo Kanada, Takumi Washio,Seiryo Sugiura,Jun-ichi Okada,Shoji Takada,Yasushi Okuno,and Toshiaki Hisada]
通讯作者：
Takumi Washio,Seiryo Sugiura,Jun-ichi Okada,Shoji Takada,Yasushi Okuno,and Toshiaki Hisada
Efficient Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model using Bayesian Optimization.
使用贝叶斯优化的自适应粗粒度弹性网络模型进行高效构象采样。
使用贝叶斯优化的自适应粗粒度弹性网络模型进行高效构象采样。
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Ryo Kanada, Kei Terayama, Atsushi Tokuhisa, and Yasushi Okuno]
通讯作者：
and Yasushi Okuno
DOI：
10.3390/biom10030482
发表时间：
2020-03-01
期刊：
BIOMOLECULES
影响因子：
5.5
作者：
[Kanada, Ryo, Tokuhisa, Atsushi, Terayama, Kei]
通讯作者：
Terayama, Kei