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Prof. Kimito Funatsu

 

「船津公人」教育研究等業績一覧

 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2022年１月1日現在

 

○教育研究の指導実績
（担当授業科目・時間数及び博士後期課程学生指導経験等を記載）

【担当授業科目】
・東京大学
１）学部　　プロセスシステム工学I
                           化学システム工学概論
                           コンピュータ科学
                           学術フロンティア講義「化学システム工学で拓く未来のものづくり」
                           環境・エネルギー工学概論（0.2単位）
２）大学院　プロダクトデザイン（2単位）
                           化学情報学特論（1単位）

・奈良先端科学技術大学院大学
                          データサイエンス論

 【博士後期課程学生指導経験】
　・豊橋技術科学在籍期間中　　10名指導
                分子設計・材料設計のためのデータ解析手法の研究、有機合成経路設計システムの開発、
                有機化合物の構造推定のためのデータ解析手法の開発等
　・東京大学在籍中　　　　　　11名指導
                分子設計のためのデータ解析と候補構造生成法の開発、プラントの監視と制御のための
                ソフトセンサーに関する研究、化学プロセスの異常検知のためのデータ解析手法の開発
　・奈良先端科学技術大学院大学　5名指導中
                分子設計関係、プロセスデータ解析

 ○研究業績
（著書、論文、査読付き国際会議論文、総説及び特許に区分し、現在から過去の順位に記載）

【著書】

  1. 船津公人、井上貴央、西川大貴、詳解マテリアルズインフォマティクスー有機無機化学のための深層学習、2021年、近代科学社
  2. 船津公人監修及び執筆、材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線、シーエムシー。リサーチ、2020
  3. ポリマーアロイ/ブレンドにおける相溶性・分散条件の最適化、評価応用の最新技術、技術情報協会、２０２０，分担執筆
  4. マテリアルズ・インフォマティクスQ＆A集－解析実務と応用事例‐、情報機構、2020、分担執筆
  5. 船津公人、柴山翔二郎、実践マテリアルズインフォマティクス　－Pythonによる材料設計のための機械学習－、2020年、近代科学社
  6. Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu, Soft Sensors: Chemoinformatic Model for Efficient Control and Operation in Chemical Plants, Frontiers in Molecular Design and Chemical Information Science- Herman Skolnik Award Symposium 2015, ACS Symposium Series 1222, pp159-174, 2016.
  7. Matheus de Souza EscobarHiromasa KanekoKimito Funatsu, Data Visualization & Clustering: Generative Topographic Mapping Similarity Assessment Allied to Graph Theory Clustering, Frontiers in Molecular Design and Chemical Information Science- Herman Skolnik Award Symposium 2015, ACS Symposium Series 1222, pp175-210, 2016.
  8. 金子 弘昌, 船津公人, ファウリングの原因と対策・抑制技術, 第4節　MBRにおける長期的ファウリング予測およびファウリングの進行を抑制する運転方法探索, S&T出版, 2016.
  9. 船津公人、金子弘昌、「ソフトセンサー入門　～基礎から実用的研究例まで」、コロナ社(2014)　227ページ．
  10. Physical and Biological Properties of Agricultural Products, 分担執筆、Kyoto University Press(2014)
  11. De Novo Molecule Design, 分担執筆、 Wiley-VCH、(2013)
  12. Chemoinformatics for Drug Discovery(Chapter 4), SPi Global (2013)
  13. 化学分野におけるプロセスシステムの計測・モニタリング技術、シーエムシ（２０１１）分担執筆
  14. Knowledge-Oriented Application in Data Mining, INTEC (2011).
  15. New Fundamental Technologies in Data Mining, INTEC (2011).
  16. Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives, Medical Information Science Reference (2010)). 分担執筆
  17. 農業物性化学２、（２０１０）分担執筆
  18. Data Modeling and Chemical Interpretation of ADME Properties Using Regression and Rule Mining Techniques, Frontiers in Drug Design and Discovery, Bentham Science Publishers Ltd.(2008).
  19. ケモインフォマティックス、丸善 （２００５）全６３８ページ　船津公人監訳
  20. ロボット・マイクロ合成最前線、コンピュータ利用による合成デザインと副反応生成物の予測、166-173 (2004) 化学同人
  21. “ケルナー分析化学”、科学技術出版（２００３）. 分担執筆
  22. Encyclopedia of Computational Chemistry, Wiley (1998) . 分担執筆
  23. Kimito Funatsu, “Topological Strucutre Generators”.
  24. 佐々木慎一、船津公人、コンピュータ・ケミストリーシリーズ１
    　　　　   「ＣＨＥＭＩＣＳ－コンピュータによる構造解析」共立出版（１９９４）．
  25. 船津公人、佐々木慎一、コンピュータ・ケミストリーシリーズ２
      　　　　 「ＡＩＰＨＯＳ－コンピュータによる有機合成経路探索」共立出版（１９９４）．

 

【論文：査読付き】

  1. Shibayama, K. Funatsu, Industrial Case Study: Identification of Important Substructures and Exploration of Monomers for the Rapid Design of Novel Network Polymers with Distributed Representation, Bulletin of the Chemical Society of Japan, 2020, https://doi.org/10.1246/bcsj.20200220
  2. Tamura S, Miyao T & Funatsu K. “Ligand-based Activity Cliff Prediction Models with Applicability Domain.”, moleculear informatics, 2020; https://doi.org/10.1002/minf.20200103
  3. Hikosaka T, Aoshima S, Miyao T & Funatsu K. “Soft Sensor Modeling for Identifying Significant Process Variables with Time Delays.”, Ind. Eng. Chem. Res. 2020
  4. Nakano H, Miyao T & Funatsu K. “Exploring Topological Pharmacophore Graphs for Scaffold Hopping.” J. Chem. Inf. Model. 60, 2073-2081, 2020.
  5. Aoshima S, Miyao T & Funatsu K. ”Soft-sensor modeling for semi-batch chemical process using limited number of sampling.”, J. Comput. Aided Chem. 20, 119-132, 2019.
  6. Miyao T, Jasial S, Bajorath J & Funatsu K. “Evaluation of different virtual screening strategies on the basis of compound sets with characteristic core distributions and dissimilarity relationships.”, J. Comput. Aided Mol. Des. 33, 729-743, 2019.
  7. Laufkötter O, Miyao T & Bajorath J. ”Large-Scale Comparison of Alternative Similarity Search Strategies with Varying Chemical Information Contents.” ACS Omega 4, 15304-15311, 2019.
  8. Tamura S, Miyao T & Funatsu K. ”Development of R-Group Fingerprints Based on the Local Landscape from an Attachment Point of a Molecular Structure.” J. Chem. Inf. Model. 59, 2656-2663, 2019.
  9. Miyao T & Funatsu K. ”Iterative Screening Methods for Identification of Chemical Compounds with Specific Values of Various Properties.” J. Chem. Inf. Model. 59, 2626-2641, 2019.
  10. Miyao T, Funatsu K & Bajorath J. ”Three-dimensional activity landscape models of different design and their application to compound mapping and potency prediction.” J. Chem. Inf. Model. 59, 993-1004, 2019.
  11. Miyao T, Funatsu K & Bajorath J. ”Exploring alternative strategies for the identification of potent compounds using support vector machine and regression modeling.” J. Chem. Inf. Model. 59, 983-992, 2019.
  12. Kaitoh, M. Kotera, K. Funatsu, Novel Electrotopological Atomic Descriptors for the Prediction of Xenobiotic Cytochrome P450 Reactions, Molecular Informatics, 38 (10), 2019
  13. H. Chen, K. Tanaka, K. Funatsu, Random Forest Model with Combined Features: A Practical Approach to Predict Liquid‐crystalline Property, 38 (4), Molecular Informatics, 2018
  14. 佐方 冬彩子, 小寺 正明, 田中 健一, 中野 博史, 浮田 昌一, 白沢 楽, 冨谷 茂隆, 船津 公人, 無機材料の組成式を元にした物性予測のための記述子開発, Journal of Computer Chemistry, Japan, 19(1), 7-18, 2018.
  15. 鈴木 天音, 木倉 悠一郎, 田中 健一, 船津 公人, 深層学習による溶解度予測と深層学習モデルの化学的解釈, Journal of Computer Chemistry, Japan, 19(1), 1-6, 2018.
  16. Yuge, K. Tanaka, H. Kaneko, K. Funatsu, Selective Use of Adaptive Models Considering the Prediction Efficiencies, Industrial & Engineering Chemistry Research, 57(42), 14286-14296, 2018.
  17. H. Chen, K. Tanaka, K. Funatsu, Random Forest Approach to QSPR Study of Fluorescence Properties Combining Quantum Chemical Descriptors and Solvent Conditions, Journal of Fluorescence, 28(2), 695-706, 2018
  18. Shibayama, H. Kaneko, K. Funatsu, Formulation of excess absorption in infrared spectra by numerical decomposition to allow effective process monitoring, Computers & Chemical Engineering, 113, 86-97, 2018.
  19. Miyao, K. Funatsu, J. Bajorath, Exploring differential evolution for inverse QSAR analysis, F1000Research, 2017
  20. Nakagawa, T. Miyao, K. Funatsu, Identification of Bioactive Scaffolds Based on QSAR Models, Molecular Informatics, 2017
  21. Maeda, K. Hasegawa, H. Kaneko, K. Funatsu, Novel Method Proposing Chemical Structures with Desirable Profile of Activities Based on Chemical and Protein Spaces, Molecular Informatics, 2017
  22. Ochi, T. Miyao, K. Funatsu, Structure Modification Toward Applicability Domain of a QSAR/QSPR Model Considering Activity/Property, Molecular Informatics, 36, 1700076
  23. Yan, S. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu, Detection of Nonlinearity in Soil Property Prediction Models Based on Near-infrared Spectroscopy, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 167, 139-151, 2017T. Miyao, K. Funatsu, Finding Chemical Structures Corresponding to a Set of Coordinates in Chemical Descriptor Space, Molecular Informatics, accepted.
  24. Kaneko, K. Funatsu, Applicability Domains and Consistent Structure Generation, Molecular Informatics, 2017 on line.
  25. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu, On Generative Topographic Mapping and Graph Theory combined approach for unsupervised non-linear data visualization and fault identification, Computers and Chemical Engineering, 98, 113–127, 2017.
  26. Funatsu, Soft Sensors: Chemoinformatic Model for Efficient Control and Operation in Chemical Plants, Molecular Informatics, 35, 549-554, 2016.
  27. Takeda, H. Kaneko, K. Funatsu, Chemical-space-based de novo design method to generate drug-like molecules, Journal of Chemical Information and Modeling, 56, 1885-1893, 2016.
  28. Kaneko, K. Funatsu, Ensemble Locally-weighted Partial Least Squares as a Just-in-time Modeling Method, AIChE Journal, 62, 717-725, 2016.
  29. Shibayama, H. Kaneko, K. Funatsu, Iterative Optimization Technology Combined with Wavelength Selection Based on Excess Absorption for a Process Analytical Technology Calibration-Minimum Approach, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 156, 137-147, 2016.
  30. Miyao, H. Kaneko, K. Funatsu, Ring System-based Chemical Graph Generation for de novo Molecular Design, Journal of Computer-Aided Molecular Design, 30, 425-446, 2016.
  31. Shibayama, H. Kaneko, K. Funatsu, A Novel Calibration-Minimum Method for Prediction of Mole Fraction in Non-Ideal Mixture, AAPS PharmSciTech, 1-10, 2016.
  32. Nakao, H. Kaneko, K. Funatsu, Development of an Adaptive Experimental Design Method Based on Probability of Achieving a Target Range through Parallel Experiments, Industrial & Engineering Chemistry Research, 55(19), 5726-5735, 2016.
  33. Kaneko, K. Funatsu, Preparation of Comprehensive Data from Huge Data Sets for Predictive Soft Sensors, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 153, 75-81, 2016.
  34. Miyao, H. Kaneko, K. Funatsu, Inverse QSPR/QSAR Analysis for Chemical Structure Generation (from y to x), Journal of Chemical Information and Modeling, 56(2), 286-299, 2016.
  35. Kaneko, K. Funatsu, Preparation of Comprehensive Data from Huge Data Sets for Predictive Soft Sensors, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 153, 75-81, 2016.
  36. Tomoyuki Miyao, Daniel Reker, Petra Schneider, Kimito Funatsu, Gisbert Schneider, Chemography of Natural Product Space, Planta Med., 86, 429-435, 2015.
  37. Kaneko, K. Funatsu, Moving Window and Just-In-Time Soft Sensor Model Based on Time Differences Considering a Small Number of Measurements, Industrial & Engineering Chemistry Research, 54(2), 700-704, 2015.
  38. Kaneko, K. Funatsu, Fast Optimization of Hyperparameters for Support Vector Regression Models with Highly Predictive Ability, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 142, 64-69, 2015.
  39. Kaneko, K. Funatsu, Strategy of Structure Generation within Applicability Domains with One-Class Support Vector Machine, Bulletin of the Chemical Society of Japan, 88(7), 981-988, 2015.
  40. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Database Management Based on the Database Monitoring Index for Long-term Use of Adaptive Soft Sensors, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 146, 179-185, 2015.
  41. Kaneko, K. Funatsu, Classification of Drug Tablets Using Hyperspectral Imaging and Wavelength Selection with a GAWLS Method Modified for Classification, International Journal of Pharmaceutics, 491(1-2), 130-135, 2015.
  42. Oishi, H. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Model and Model Selection for Long-term Transmembrane Pressure Prediction in Membrane Bioreactors, Journal of Membrane Science, 494, 86-91, 2015.
  43. 田中 健一, 金子 弘昌, 船津 公人, データベース更新によるJust-In-Timeモデルの予測精度の改善, Journal of Computer Aided Chemistry, 16(1), 1-14, 2015.
  44. Kaneko, K. Funatsu, Data Density-Based Fault Detection and Diagnosis with Nonlinearities between Variables and Multimodal Data Distributions, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 14, 58-65, 2015.
  45. Kaneko, K. Muteki, K. Funatsu, Improvement of Iterative Optimization Technology (for Process Analytical Technology Calibration-Free/ Minimum Approach) with Dimensionality Reduction and Wavelength Selection of Spectra, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 147, 176-184, 2015.
  46. Kaneko, K. Funatsu, Smoothing-combined Soft Sensors for Noise Reduction and Improvement of Predictive Ability, Industrial & Engineering Chemistry Research, 54(50), 12630-12638, 2015.
  47. Hiromasa Kaneko and Kimito Funatsu, Fast Optimization of Hyperparameters for Support Vector Regression Models with Highly Predictive Ability, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 142, 64–69, 2015.
  48. 木村一平, 金子弘昌, 船津公人, ソフトセンサーとその逆解析を利用した新規フィードフォワード制御手法の開発, 化学工学論文集, 41(1), 29-37. 2015.
  49. Matheus de Souza Escobar, Hiromasa Kaneko and Kimito Funatsu, Combined Generative Topographic Mapping and Graph Theory Unsupervised Approach for Non-linear Fault Identification, AIChE Journal, 61(5), 1559-1571, 2015.
  50. Kiyoshi Hasegawa, Kimito Funatsu, L-Shaped PLS Analysis of Multiple Inhibitory Activities of Adrenergic Alpha Receptors Using Ligand and Protein Matrices, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 130, 166-171, 2014.
  51. Hasegawa, K. Funatsu, Prediction of Protein-Protein Interaction Pocket Using L-Shaped PLS Approach and Its Visualizations by Generative Topographic Mapping, Molecular Informatics, 65-72, 2014.
  52. Kaneko, K. Funatsu, Application of Online Support Vector Regression for Soft Sensors, AIChE Journal, 60(2), 600-612, 2014.
  53. 菅間 幸司, 金子 弘昌, 船津 公人, 高精度なNear-Infrared Spectroscopyモデル構築を目指した新規スペクトル解析手法の開発, Journal of Computer Aided Chemistry, 15(1), 1-9, 2014.
  54. Hasegawa, K. Funatsu, Generative Topographic Mapping of Binding Pocket of beta2 Receptor and 3-Way PLS Modeling of Inhibitory Activities, Journal of Chemometrics, 28(9), 696-703, 2014.
  55. hasegawa, K. Kimito, Application of Orthogonal L-shaped PLS to Chemogenomics Data and Its Chemical Interpretation from Predictive and Orthogonal Regression Coefficients, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 139, 64－69, 2014.
  56. S. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu, Flour concentration prediction using GAPLS and GAWLS focused on data sampling issues and applicability domain, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 137, 33-46, 2014.
  57. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Soft Sensor Based on Online Support Vector Regression and Bayesian Ensemble Learning for Various States in Chemical Plants, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 137, 57-66, 2014.
  58. Kaneko, Takeshi Okada and K. Funatsu, Selective Use of Adaptive Soft Sensors Based on Process State, Industrial & Engineering Chemistry Research, 53(41), 15962-15968, 2014.
  59. Miyao, H. Kaneko, K. Funatsu, Ring-System-Based Exhaustive Structure Generation for Inverse-QSPR/QSAR, Molecular Informatics, 33(11-12), 764-778, 2014.
  60. Hasegawa, K. Funatsu, Data Mining of Chemogenomics Data Using Bi-Modal PLS Methods and Chemical Interpretation for Molecular Design, Molecular Informatics, 33,2-10,2014.
  61. Mishima, H. Kaneko, K. Funatsu, Development of a New de Novo Design Algorithm for Exploring Chemical Space, Molecular Informatics, 33(11-12), 779-789, 2014.
  62. Hasegawa, K. Funatsu, Multivariate Analysis of Side Effects of Drug Molecules Based on Knowledge of Protein Bindings and Protein-Protein Interactions, Molecular Informatics, 33,757-763, 2014.
  63. Hasegawa, K. Funatsu, Data Mining of Chemogenomics Data Using Bi-Modal PLS Methods and Chemical Interpretation for Molecular Design, Molecular Informatics, 33,749-756, 2014.
  64. Kaneko, K. Funatsu, Applicability Domain Based on Ensemble Learning in Classification and Regression Analyses, Journal of Chemical Information and Modeling, 54(9), 2469-2482, 2014
  65. Masuda, H. Kaneko, K. Funatsu, Multivariate Statistical Process Control Method Including Soft Sensors for Both Early and Accurate Fault Detection, Industrial & Engineering Chemistry Research, 53(20), 8533-8564, 2014.
  66. Kaneko, K. Funatsu, Application of Online Support Vector Regression for Soft Sensors, AIChE Journal, 60(2), 600-612, 2014.
  67. Kaneko, K. Funatsu, Database Monitoring Index for Adaptive Soft Sensors and the Application to Industrial Process, AIChE Journal, 60(1), 160-169, 2014.
  68. Kaneko, K. Funatsu, Model for Predicting Transmembrane Pressure Jump for Various Membrane Bioreactors, Desalination and Water Treatment, 52(1), 1-11, 2014.
  69. Kaneko, K. Funatsu, Analysis of a Transmembrane Pressure (TMP) Jump Prediction Model for Preventing TMP Jumps, Desalination and Water Treatment, 53(1), 1-6, 2014.
  70. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Hyperparameters and Window Size, Computers & Chemical Engineering, 58(1), 288-297, 2013.
  71. 金子 弘昌, 船津 公人, プロセスの動特性を考慮した非線型ソフトセンサー手法の開発, 計測自動制御学会論文集, 49(2), 1-8, 2013.
  72. Kaneko, K. Funatsu, Nonlinear Regression Method with Variable Region Selection and Application to Soft Sensors, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 121, 26-32, 2013.
  73. Kaneko, K. Funatsu, Physical and Statistical Model for Predicting a Transmembrane Pressure Jump for a Membrane Bioreactor, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 121, 66-74, 2013.
  74. Kaneko, K. Funatsu, Automatic Determination Method Based on Cross-validation for Optimal Intervals of Time Difference, Journal of Chemical Engineering of Japan, 46(3), 1-7, 2013.
  75. Kaneko, K. Funatsu, Discussion on Time Difference Models and Intervals of Time Difference for Application of Soft Sensors, Industrial & Engineering Chemistry Research, 52(3), 1322-1334, 2013.
  76. 三島 和晃, 金子 弘昌, 船津 公人, 予測性を考慮した新規回帰分析手法の開発および二酸化炭素分離回収に用いるアミン化合物の分子設計, Journal of Computer Aided Chemistry, 14(1), 1-10, 2013.
  77. Kaneko, K. Funatsu, Classification of the Degradation of Soft Sensor Models and Discussion on Adaptive Models, AIChE Journal, 59(7), 2339-2347, 2013.
  78. Kaneko, K. Funatsu, Applicability Domain of Soft Sensor Models Based on One-Class Support Vector Machine, AIChE Journal, 59(6), 2046-2050, 2013.
  79. Kaneko, K. Funatsu, Discussion on Time Difference Models and Intervals of Time Difference for Application of Soft Sensors, Industrial & Engineering Chemistry Research, 52(3), 1322-1334, 2013. DOI: 10.1021/ie302582v
  80. 三島 和晃, 金子 弘昌, 船津 公人, 予測性を考慮した新規回帰分析手法の開発および二酸化炭素分離回収に用いるアミン化合物の分子設計, Journal of Computer Aided Chemistry, 14(1), 1-10, 2013.
  81. 岸尾 拓弥, 金子 弘昌, 船津 公人, 効率的な材料設計のための戦略的な実験パラメータ決定手法の開発, Journal of Computer Chemistry, Japan, 12(2), 113-121, 2013.
  82. Kaneko, K. Funatsu, A chemometric approach to prediction of transmembrane pressure in membrane bioreactors, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 126(1), 30-37, 2013.
  83. 金子 弘昌, 船津 公人, ソフトセンサーのためのデータベース管理指標の開発, Journal of Computer Aided Chemistry, 14(1), 11-22, 2013.
  84. Kishio, H. Kaneko, K. Funatsu, Strategic Parameter Search Method Based on Prediction Errors and Data Density for Efficient Product Design, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 127(1), 70-79, 2013.
  85. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Hyperparameters and Window Size, Computers & Chemical Engineering, 58, 288-297, 2013.
  86. Kaneko, K. Funatsu, Estimation of Predictive Accuracy of Soft Sensor Models Based on Data Density, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 128, 111-117, 2013.
  87. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Hyperparameters and Window Size, Computers & Chemical Engineering, 58, 288-297, 2013.
  88. Kaneko, K. Funatsu, Adaptive soft sensor model using online support vector regression with time variable and discussion of appropriate parameter settings, Procedia Computer Science, 22, 580-589, 2013.
  89. Kaneko, K. Funatsu, Criterion for Evaluating the Predictive Ability of Nonlinear Regression Models without Cross-Validation, Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 2341-2348, 2013.
  90. 岡田 剛嗣, 金子 弘昌, 船津 公人、モデル信頼性を考慮した適応的ソフトセンサー手法の開発、Journal of Computer Chemistry, Japan, 11, 24-30 (2012).
  91. 金子弘昌、船津公人、波長領域選択手法を応用したソフトセンサー手法の開発、Journal of Computer Chemistry, Japan, 11, 31-42 (2012).
  92. 成 敬模, 金子 弘昌, 船津 公人、膜分離活性汚泥法における長期的膜差圧予測モデルの構築、 Comput.-Aided Chem., 13, 10-16 (2012).
  93. Kaneko, K. Funatsu, Development of High Predictive Soft Sensor Method and the Application to Industrial Polymer Processes, Asia-Pacific Journal of Chemical Engineering, 7(S1), S39-S47, 2012.
  94. Kaneko, K. Funatsu, A New Process Variable and Dynamics Selection Method Based on a Genetic Algorithm-based Wavelength Selection Method, AIChE Journal, 58(6), 1829-1840, 2012.
  95. 金泰亨、金子弘昌、山城直也、船津公人、分離プロセスにおいて任意に圧力下で共沸有無の予測をおこなう統計モデルの構築、Journal of Computer Chemistry, Japan, 11, 112-120 (2012).
  96. Kaneko, K. Funatsu, Visualization of Models Predicting Transmembrane Pressure Jump for Membrane Bioreactor, Industrial & Engineering Chemistry Research, 51(28), 9679-9686,(2012).
  97. Kaneko, S. Inasawa, N. Morimoto, M. Nakamura, H. Inokuchi, Y. Yamaguchi, K. Funatsu, Statistical Approach to Constructing Predictive Models for Thermal Resistance Based on Operating Conditions, Industrial & Engineering Chemistry Research. , 51(29), 9906-9912(2012).
  98. 金子弘昌、船津公人、時間差分に基づくソフトセンサー手法の考察および時間差分間隔の検討、Journal of Computer Aided Chemistry, 13(1), 29-43(2012).
  99. Hasegawa, K. Funatsu, A New Method for Mapping the Molecular Surface of a Protein Structure Using a Spherical Self-Organizing Map, Mol. Inf., 31, 161-166 (2012).
  100. Hasegawa, K. Funatsu, New Description of Protein-Ligand Interactions Using a Spherical Self-Organizing Map, Bioorganic & Medicinal Chemistry, 20, 5410-5415 (2012)
  101. 荒川正幹、船津公人、変異原性予測モデルの構築 – Ames試験データの検証、Journal of Computer Aided Chemistry, 13, 20-28(2012).
  102. 長谷川清、船津公人、構造発生と化学空間図示を結び付けた薬物設計のための統合ツール、 Journal of Computer Aided Chemistry, 13, 1-9(2012).
  103. 成 敬模, 金子 弘昌, 船津 公人、膜分離活性汚泥法における長期的膜差圧予測モデルの構築、Journal of Computer Aided Chemistry, 13, 10-19(2012).
  104. Hasegawa, K. Funatsu, Evolution of PLS for Modeling SAR and omics Data, 31, 766–775, 2012.
  105. Kimito Funatsu, Tomoyuki Miyao, Masamoto Arakawa, Systematic Generation of Chemical Structure for Rational Drug Design Based on QSAR Models, Current Computer-Aided Drug Design, 7, 1-9 (2011).
  106. Masamoto Arakawaa, Yosuke Yamashita and Kimito Funatsu, Genetic algorithm-based wavelength selection method for spectral calibration, Chemometrics , 25, 10–19 (2011)
  107. Hiromasa Kaneko, Masamoto Arakawa, Kimito Funatsu, Novel Soft Sensor Method for Detecting Completion of Transition in Industrial Polymer Processes, Computers & Chemical Engineering, 35, 1135-1142 (2011).
  108. 前田祐希、船津公人、液体シミュレーションおよび統計手法を用いた光電極による水素製造装置の設計、 Comput.-Aided Chem., 12, 1-10 (2011)
  109. Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu, Maintenance-Free Soft Sensor Models with Time Difference of Process Variables Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Chemometrics and Intelligent Lab., 107(2), 312-317(2011).
  110. 荒川正幹、船津公人、アンサンブル学習による有機化合物の変異原性予測、 Comput.-Aided Chem., 12, 26-36 (2011)
  111. 山下 洋輔、荒川 正幹、船津 公人、近赤外スペクトルを用いた果物の内部品質解析、 Comput.-Aided Chem., 12, 37-46 (2011)
  112. 長谷川清、船津公人、SOMPLS法によるマルチターゲット構造活性相関モデルの図示化と科学的解釈に関する研究、 Comput.-Aided Chem., 12, 47-53 (2011).
  113. Kaneko H., Arakawa M., Funatsu K., Applicability Domains and Accuracy of Prediction of Soft Sensor Models, AIChE Journal, 57(6), 1506-1513 ( 2011).
  114. Takahiro Takahashi, Noriyuki Fukui, Masamoto Arakawa, Kimito Funatsu, Yoshinori Ema, An Automatic System Using Mobile-Agent Software to Model the Calculation Process of a Chemical Vapor Deposition Film Deposition Simulator, Journal of Nanoscience and Nanotechnology, 11, 8004–8008, (2011).
  115. 山口耕太、蒲原弘継、後藤尚弘、稲吉辰夫、荒川正幹、船津公人、藤江幸一、再生瓦製造システムの導入による環境負荷低減効果の評価、廃棄物資源循環学会論文誌、22,306-313 (2011).
  116. 金子弘昌、船津公人、Genetic Algorithm-based WaveLength SelectionとSupport Vector Regressionを組み合わせた変数領域選択手法の開発、Journal of Computer Chemistry, Japan,10, 122-130 (2011).
  117. 金子弘昌、船津公人、Membrane Bioreactorにおける膜差圧予測モデル構築手法の開発, Journal of Computer Chemistry, Japan, 10, 131-140 (2011).
  118. Miyao, M. Arakawa, K. Funatsu, Exhaustive Structure Generation for Inverse-QSPR/QSAR, Molecular Informatics, 29, 111-125, (2010).
  119. Kiyoshi Hasegawa, Michio Koyama, Kimito Funatsu, Quantitative Prediction of Regioselectivity Toward Cytochrome P450/3A4 Using Machine Learning Approaches, Mol. Inf., 29, 243-249 (2010).
  120. 長谷川 清, 船津 公人、Cytochrome P450 3A4に対する基質/非基質のベイズ分類と化学的解釈のためのカラーマッピング、 Comput.-Aided Chem., 11, 19-24 (2010).
  121. 荒川 正幹, 正田 幸, 船津 公人、分子構造重ね合わせによるファーマコフォアモデル構築手法の開発とPDE4阻害剤への応用、 Comput.-Aided Chem., 11, 44-55 (2010).
  122. 長谷川　清、船津　公人、図示化と化学的解釈に特化した新しいＰＬＳ手法　－　セリンプロテアーゼ阻害剤とＰＤＥ４阻害剤への応用、 Comput.-Aided Chem., 11, 56-61 (2010).
  123. Kiyoshi Hasegawa, Kimito Funatsu, Advanced PLS Technique Focusing on Visualization and Chemical Interpretation –SOMPLS Analysis of Serine Protease Inhibitors-、 Comput.-Aided Chem., 11, 56-61 (2010).
  124. Kiyoshi Hasegawa, Kimito Funatsu, Non-liear Modeling and Chemical Interpretation with Aid of Support Vector Machine and Regression, Current Computer-Aided Drug Design, 6, 24-36 (2010).
  125. Kiyoshi Hasegawa, Kimito Funatsu, Advanced PLS Techniques in Chemoinformatics Studies, Current Computer-Aided Drug Design, 6, 103-127 (2010).
  126. Kiyoshi Hasegawa, Migita Keiya, Kimito Funatsu, Visualization of Molecular Selectivity and Structure Generation for Selective Dopamine Inhibitor, Mol. Inf., 29, 793-800 (2010).
  127. Lea da Silva Veras, Masamoto Arakawa, Kimito Funatsu, Yuji Takahata, 2D and 3D QSAR Studies of the Receptor Binding Affinity of Progestins, Braz. Chem. Soc., Vol. 21, No. 5, 872-881 (2010).
  128. 金子弘昌、荒川正幹、船津公人、高精度ソフトデンサー開発のための独立成分分析とサポートベクターマシンを組み合わせた新規異常値検出手法の開発、化学工学会論文誌、35、382-389 (2009).
  129. 長谷川清、木村敏郎、船津公人、進化的アルゴリズムを利用したQSAR逆設計、 Comput.-Aided Chem., 10, 10-15 (2009).
  130. 後藤俊、荒川正幹、船津公人、ポリマー設計のための物性推算法と逆解析手法の開発、 Comput.-Aided Chem., 10, 30-37 (2009).
  131. 安藤 正哉, 荒川 正幹, 船津 公人、可視および近赤外スペクトルを用いた土壌成分値予測モデルの構築、 Comput.-Aided Chem.,10, 53-62 (2009).
  132. 山城直哉、宮尾智幸、荒川正幹、船津公人、二酸化炭素吸収のためのアルカノールアミン構造の設計、 Comput.-Aided Chem., 10, 96-103 (2009).
  133. Hasegawa, M. Koyama, M. Arakawa, K. Funatsu, Application of data mining to quantitative structure-activity relationship using rough set theory, J. Chemometrics and Intelligent Lab., 99, 66-70 (2009).
  134. Kaneko H., Arakawa M. , Funatsu K., 「Development of a New Soft Sensor Method Using Independent Component Analysis and Partial Least Squares」, AIChE Journal, 55(1), 87-98 ( 2009).
  135. 宮尾智幸、荒川正幹、船津公人、爆発物検出における統合モデルの構築、安全工学、49, 11-19 (2010).
  136. 橘竜一、熱田陽一、後藤尚弘、荒川正幹、船津公人、藤江幸一、バイオマス・ネットワーク設計ソフトウェア”AB-NET”の開発、環境化学会誌、22、257－269（2009）.
  137. 田中 章夫, 河合 隆, 高畠 哲彦, 岡本 秀穗, 船津公人、マルコム バーソン、合成反応設計システムにおける逆合成的に重要な結合に特化した選択的ルート探索手法、 Comput.-Aided Chem., 10, 104-117 (2009).
  138. Kaneko, M. Arakawa, K. Funatsu, Development of The New Regression Analysis Method Using Independent Component Analysis, J. Chem. Inf. Modell., 48, 534-541 (2008).
  139. Arakawa, K. Hasegawa, K. Funatsu, Tailored Scoring Function of Trypsin-Benzamidine Complex Using COMBINE Descriptors and Support Vector Regression, J. Chemometrics and Intelligent Lab., 92, 145-151 (2008).
  140. Kaneko, M. Arakawa, K. Funatsu, Development of a New Soft Sensor Method Using Independent Component Analysis and Partial Least Squares, AIChE Journal , 55(1), 87-98 (2008).
  141. Akio Tanaka, Takashi Kawai, Mihoko Fujii, Tsutomu Matsumoto, Tetsuhiko Takabatake, Hideho Okamoto, Kimito Funatsu, Molecular centrality for synthetic design of convergent reactions, Tetrahedron, 64(20), 4602-4612 (2008).
  142. 長谷川 清, 光山 倫央, 荒川 正幹, 船津 公人,、Rough Set Theoryによるルールマイニングと構造活性相関への応用、 Comput.-Aided Chem., 9, 1-7 (2008).
  143. Akio Tanaka, Takashi Kawai, Tsutomu Matsumoto, Mihoko Fujii, Tetsuhiko Takabatake, Hideho Okamoto, Kimito Funatsu, Construction of Statistical Evaluation Model based on Molecular Centrality to Find Retro-synthetically Important Bonds in Organic Compounds, European Journal of Organic Chemistry, 5995-6007 (2008).
  144. 荒川正幹、宮尾知幸、船津公人、ドラックライクネス評価モデルの構築とその可視化、 Comput.-Aided Chem., 9, 70-80 (2008).
  145. Koyama, K. Hasegawa, M. Arakawa, K. Funatsu, Application of Rough Set Theory to High Throughput Screening Data for Rational Selection of Lead Compounds, CBI Journal, 8(3), 85-95 (2008).
  146. Akio Tanaka, Takashi Kawai, Tsutomu Matsumoto, Tetsuhiko Takabatake, Hideho Okamoto, Kimito Funatsu, Development of Evaluation Model for Strategic Sites in Synthetic Route Design System AIPHOS [1], J. Comput.-Aided Chem., Vol.9, 81-91 (2008).
  147. 金子弘昌、荒川正幹、船津公人、独立成分分析と遺伝的アルゴリズムを用いた新規回帰分析手法の開発、 Comput.-Aided Chem., 8, 41-49 (2007).
  148. Takahata, M. Arakawa, K. Funatsu, M. C. A. Costa, M. Segala, Core Electron Binding Energy (CEBE) as Descriptors in Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Analysis of Cytootxicities of a Series of Simple Phenols, QSAR Comb. Sci. 26, 378-384 (2007).
  149. 西村拓朗、船津公人、水素分離膜モジュールのシミュレーションシステム、 Comput.-Aided Chem., 8, 50-58 (2007).
  150. 西村拓朗、船津公人、ガス分離膜モジュールの構造最適化システム、 Comput.-Aided Chem., 8, 92-102 (2007).
  151. Arakawa, K. Hasegawa, K. Funatsu, The Recent Trend in QSAR Modeling –Variable Selection and 3D-QSAR methods, Current Computer-Aided Drug Design, 3, 254-262 (2007).
  152. Gasteiger, K. Funatsu, Chemoinformatics – An Important Scientific Discipline, J. Comput. Chem. Jpn., 5 (2), 53-58 (2006).
  153. 河村智史、荒川正幹、船津公人、遺伝的アルゴリズムを用いた波長領域選択手法の開発, Comput.-Aided Chem., 7, 10-17 (2006).
  154. Arakawa, K. Hasegawa, K. Funatsu, QSAR study of anti-HIV HEPT analogues based on multi-objective genetic programming and counter-propagation neural network, J. Chemometrics and Intelligent Lab., 83 (2), 91-98 (2006) .
  155. 植村圭祐、荒川正幹、船津公人、ケモインフォマティックス手法による新規触媒候補の提案、 Comput.-Aided Chem., 7, 69-77 (2006).
  156. 真帆陽子、坂口峻一、中村由紀子、モハマド・アルタフル・アミン、黒川顕、船津公人、金谷重彦、生物種－代謝物データベース(KNApSAcK)：フラボノイド代謝物の多様性、 Comput.-Aided Chem., 7, 97-101 (2006).
  157. Takahashi, K. Funatsu, Y. Ema, Automatic modeling of reaction systems using genetic algorithms and its application to chemical vapour deposition processes: advanced utilizations of simulators for chemical systems, Meas. Sci. Technol., 16, 278-284 (2005).
  158. 荒川正幹、船津公人、ゼロエミッション・シミュレータの開発、環境科学会誌、29-40 (2005)
  159. 西村拓朗、船津公人、膜モジュール設計シミュレーションシステムの開発、The Journal of Computer Chemistry, Japan, 4 (2) ,49-58 (2005).
  160. Hasegawa, M. Arakawa, K. Funatsu, Novel Computational Approached in QSAR and Molecular Design Based on GA, Multi-Way PLS and NN, Current Computer-Aided Drug Design, 1, 129-145 (2005).
  161. 荒川正幹、山田吉朗、船津公人、原子団寄与法を利用した自動構造生成プログラムの開発、 Comput.-Aided Chem., 6, 90-96 (2005).
  162. 荒川正幹、船津公人、分子設計のための統合システムToMoCoの開発、 Comput. Chem. Jpn., 5(2),119-128 (2006).
  163. Funatsu, A Novel Approach to Retrosynthetoc Analysis Utilizing Knowledge Bases Derived from Reaction Databases, 9th international Conference, Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems 2005, Proceedings, Part I 169-175, Springer-Verlag, 2005.
  164. 岡野克彦、佐藤耕司、金井和明、船津公人、堀憲次、MO計算パラメータを用いた芳香族求核置換反応の収率予測に関する情報化学的解析、Comput.-Aided Chem., 5, 9-18 (2004).
  165. 荒川正幹、船津公人、多次元データモデリングソフトウェアの開発、 Comput. Chem. Jpn., 3, 77-84 (2004).
  166. Takaba, T. Nishimura, K. Funatsu, S. Nakao, Development of a Design Tool for Gas Separation Membrane Modules using Computational Fluid Dynamics Simulation, Transactions of the Materials Reasearch Society of Japan, 29, 3279-3282 (2004).
  167. Hasegawa, S. Matsuoka, M. Arakawa, K. Funatsu, Multi-way PLS modeling of structure-activity data by incorporating electrostatic and lipophilic potentials on molecular surface, Computational Biology & Chemistry, 27, 381-386 (2003).
  168. Arakawa, K. Hasegawa, K. Funatsu, Novel Alignment Method of Small Molecules Using Hopfield Neural Network, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 43, 1390-1395 (2003).
  169. Arakawa, K. Hasegawa, K. Funatsu, Application of Novel Alignment Method Using Hopfield Neural Network to 3D-QSAR, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 43, 1396-1402 (2003).
  170. Takahashi, K. Funatsu, Y. Ema, Study of Automatic Modeling of Reaction Systems for Chemical Vapaor Deposition Processes Using Genetic Algorithms, The Electrochemical Society, 203rd Meeting (CVD-XVI & EUROCVD FOURTEEN) 2003.
  171. Saeki, K. Funatsu, K. Tanabe, Discrimination of poly(vinyl chloride) samples with different plasticizers and prediction of plasticizer contents in poly(vinyl chloride) using near-infrared spectroscopy and neural network analysis, Analytical Science, 12 (2), 309-312 (2003).
  172. Saeki, K. Tanabe, T. Matsumoto, H. Uesaka, T. Amano, K. Funatsu, Prediction of Polyethylene Density by Near-Infrared Spectroscopy Combined with Neural Network Analysis, J. Comput. Chem. JPN, 2(1), 33-40(2003).
  173. 荒川正幹、長谷川清、松岡成郎、船津公人、分子表面上の静電・疎水ポテンシャルを用いたMulti-way PLSモデリング、Comput.-Aided Chem., 4,18-26 (2003).
  174. Hasegawa, M. Arakawa, K. Funatsu, Simultaneous Determination of Bioactive Conformations and Alignment Rules by Multiway PLS Modeling, Computational Biology & Chemistry, 27, 211-216 (2003).
  175. 荒川正幹、長谷川清、船津公人、 Hopfield Neural Networkを用いた新しい分子重ね合わせ手法の3D-QSARへの応用、 Comput.-Aided Chem., 3, 63-72 (2002).
  176. 荒川正幹、長谷川清、船津公人、 Hopfield Neural Networkを用いた新しい分子重ね合わせ手法の3D-QSARへの応用－HER2阻害剤の解析－、 Comput.-Aided Chem., 3, 99－106 (2002).
  177. Hasegawa, S. Matsuoka, M. Arakawa, K. Funatsu, New Molecular Surface-Based 3D-QSAR Method Using Kohonen Neural Network and 3-Way PLS, Computer & Chemistry, 26, 583-589 (2002).
  178. 船津公人、武内大知：ゼロエミッション・データベースを用いた物質循環シミュレータの開発、環境科学会誌、第１４巻、２号、173-180 (2001).
  179. 成瀬一郎、後藤知行、山内健二、船津公人：　地域における物質循環ネットワーク構築のための方法論、環境科学会誌、第１４巻、２号、231-237 (2001).
  180. Satoh, H. Koshino, K. Funatsu, T. Nakata: Representation of Molecular Configurations by CAST Coding Method, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 41, 1106-1112 (2001).
  181. Yoshida, R. Leardi, K. Funatsu, K. Varmuza: Feature Selection by Genetic Algorithms for Mass Spectral Classifiers, Anal. Chimica Acta, 446, 485-494 (2001).
  182. 長谷川清、細田武宏、船津公人、遺伝的アルゴリズムとカウンタープロパゲーションニューラルネットワークによる構造活性データの非線形モデリング、 Comput.-Aided Chem., 2, 11-20 (2001).
  183. 荒川正幹、長谷川清、船津公人、Hopfield Neural Networksを用いた新しい分子重ね合わせ手法、 Comput.-Aided Chem., 2, 29-36 (2001).
  184. Hasegawa, M.Arakawa, K.Funatsu: Rational Choice of Bioactive Conformations Through Use of Comformation Analysis and 3-Way Partial Least Squares Modelling, J. Chemometrics and Intelligent Lab., 50, 253-261 (2000).
  185. Satoh, H.Koshino, K.Funatsu, T.Nakata: Novel Cannonical Coding Method for Representation of Three-Dimensional Structures, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 40, 622-630 (2000).
  186. 荒川正幹、長谷川清、船津公人、4way PLS法を用いた活性コンフォメーションと重ね合わせルール選択手法―タンパクの３次元構造によるバリデーション, J. Comput.-Aided Chem., 1, 1-7 (2000).
  187. 荒川正幹、長谷川清、船津公人、4way PLS法による活性コンフォメーションと重ね合わせルール選択手法―外部予測によるバリデーション、 Comput.-Aided Chem., 1, 8-14 (2000).
  188. 松岡成郎、長谷川清、荒川正幹、船津公人、Kohonenネットワークと3wayPLS法を用いた新しい3D-QSAR手法の開発、 Comput.-Aided Chem., 1, 22-34 (2000).
  189. 棚田東作、荒川正幹、西村竜一、船津公人、ケモメトリックス手法を用いた材料開発支援プログラムの開発、 Comput.-Aided Chem., 1, 35-46, (2000).
  190. Satoh, K. Funatsu, K. Takano, T. Nakata: Classification and Prediction of Reagents’ Roles by FRAU System with Self-organizing Neural Network Model, Bull. Chem. Soc. Jpn., 73, 1955-1965 (2000).
  191. Hasegawa, K. Funatsu: Partial Least Squares Modeling and Genetic Algorithm Optimization in Quantitative Structure-Activity Relationships, SAR and QSAR in Environmental Research, 11, 189-209 (2000).
  192. Hasegawa, K. Funatsu: 3D-QSAR Study of Insecticidal Neonicotinoid Compounds Based on 3-Way Partial Least Squres Model, J. Chemometrics and Intelligent Lab., 47, 33-40 (1999).
  193. Hasegawa, T. Kimura, K. Funatsu: GA Strategy for Variable Selection in QSAR Studies: Application of GA-Based Region Selection to 3D-QSAR Study of Acetylcholoneesterase Inhibitors, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 39, 112-120(1999).
  194. Satoh, K. Funatsu: A Novel Approach for Retrosynthetic Analysis Utilizing Knowledge Bases Derived from Reaction Database, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 39, 316-325 (1999).
  195. Hasegawa, T. Kimura, K. Funatsu: GA Strategy for Variable Selection in QSAR Studies: Enhancement of Comparative Molecular Binding Energy Analysis by GA-Based PLS Method, Quantitative Structure Activity Relationships, 18 (3), 262-272 (1999).
  196. Satoh, S. Itono, K. Funatsu, K. Takano, T. Nakata: A Novel Approach for Characterization of Three-Dimensional Reaction Fields Based on Electrostatic and Steric Interactions toward the Goal of Quantitative analysis and Understanding of Organic Reactions, J. Chem. Inf. Comnput. Sci., 49, 671-678 (1999).
  197. Satoh, O. Sacher, T, Nakata, J, Gasteiger, K. Funatsu: Classification of organic Reactions: Similarity of reactions Based on Changes in the Electronic Features of Oxygen Atoms at the Reaction Sites, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 38, 210-219 (1998).
  198. Hasegawa, K. Funatsu: GA Strategy for Variable Selection in QSAR studies:  GAPLS and D-optimal Designs for predictive QSAR model, THEOCHEM-J. Mol. Struct., 425 (3), 255-262 (1998).
  199. Kimura, K. Hasegawa, K. Funatsu: GA Strategy for Variable Selection in QSAR Studies: GA-Based Region Selection for CoMFA Modeling, J. Chem. Info. Comput. Sci., 38, 276-282 (1998).
  200. Satoh, S. Azuma, H. Satoh, K. Funatsu: Development of the program for construction of a starting material library for AIPHOS, J. Chem. Soft., 4, 101-112 (1997).
  201. Hasegawa, T. Kimura, K. Funatsu: Nonlinear CoMFA using QPLS as a novel 3D-QSAR approach, Quantitative Structure-Activity Relationships, 16, 219-223 (1997).
  202. 佐藤耕司、行本祐介、船津公人：Transformを利用した逆ルート提案機能の開発、日本化学雑誌(1997)、6, 435-441.
  203. Yoshida, K. Funatsu: Optimization of the Inner Relation Function of QPLS Using Genetic Algorithm, J. Chem. Info Comput. Sci., 37, 1115-1121(1997).
  204. Satoh, K. Funatsu: Further Development of a Reaction Generator in the SOPHIA System for Reaction Prediction: Knowledge-Guided Addition of Suitable Atom and/or Atomic Groups to Product Skeleton, J. Chem. Info. Comput.Sci., 36, 173-184 (1996).
  205. Kimura, Y. Miyashita, K. Funatsu, S. Sasaki: Quantitative structure-activity relationships of the synthetic substrates for elastase enzyme using non-linear partial least squares regression, J. Chem. Info. Comput.Sci., 36, 185-189 (1996).
  206. Funatsu, S. Sasaki: Recent Advances in the Automated Structure Elucidation  System, CHEMICS. -Utilization of Two-Dimensional NMR Spectral Information and Development of Peripheral Functions for Examination of Candidates, J. Chem. Info. Comput. Sci., 36, 190-204 (1996).
  207. Hasegawa, Y. Miyashita, K. Funatsu, S. Sasaki: GA Strategy for Variable Selection in QSAR Studies: GA based PLS analysis of calcium channel antagonists,　 J. Chem. Info. Comput. Sci., 37, 306-310 (1997).
  208. Hasegawa, T. Kimura, Y. Miyashita, K. Funatsu: Nonlinear partial least squares modelling of phenyl alkylamines with the monoamine oxidase inhibitory activities, J. Chem. Info. Comput. Sci., 36, 1025-1029 (1996).
  209. Satoh, K. Funatsu: SOPHIA, a Knowledge-Guided Reaction Prediction System -Utilization of a Knowledge Base Derived from a Reaction Database, J. Chem. Info. Comput. Sci., 35, 34 (1995).
  210. Funatsu. I.P.Bangov: Fast Calculation of π-electron Charge Densities in Organic Mlecules. Non-condensed Compounds, Anal. Chimica Acta, 314, 101-110 (1995).
  211. Funatsu, S.Sasaki: Role of Knowledge Base Derived from Reaction Databasa in Organic Synthesis design System-AIPHOS, AIP Conference Proceedings 330 (E.C.C.C.1 Computational Chemistry),American Institute of Phisics, 643 (1995).
  212. 船津公人、速水健一、佐々木慎一、有機化合物の自動構造推定システムＣＨＥＭＩＣＳにおける構造発生の効率化、分析化学、42, 369(1994).
  213. Funatsu, B. P. Acharya, S. Sasaki: Application of a Digital 1H-NMR Spectrum to the Survival Test of Substructures and the Assignment Test, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 34, 735(1994).
  214. Funatsu, M. Nishizaki, S. Sasaki: Introduction of NOE Data to an Automated Structure Elucidation System, CHEMICS. Three-Dimensional Structure Elucidation Using the Distance Geometry Method, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 34, 745(1994).
  215. 船津公人、コンピュータによる有機化合物の構造推定、有機合成化学協会誌、51, 516(1993).
  216. Fujio, M. Goto, K. Funatsu, T. Yoshino, Y. Tsuno: Solvent Effects on the Solvolysis of Neophyl Toshylates, Bull.Chem.Soc.Jpn., 65, 46(1992).
  217. Funatsu, S. Sasaki: Recent Advances in the Automated Structure Elucidation System-CHEMICS, Proceedings International CODATA Conference, Glaser Phylis; Eds. New York Hemisphere, 372(1990).
  218. Fujio, M. Goto, K. Funatsu, T. Yoshino, Y. Tsuno: Solvent Effects on the Solvolysis of Neophyl Tosylates, Mem.Fac.Sci., Ser. C, 17(2), 255 (1990).
  219. Funatsu, Y. Susuta, S. Sasaki: Application of the Automated Structure Elucidation System (CHEMICS) to the Chemistry of Natural Products, Pure Appl.Chem., 61, 609(1989).
  220. Funatsu, Y. Susuta, S. Sasaki: Application of IR-Data Analysis Based on Symbolic Logic to the Automated Structure Elucidation, Anal.Chim.Acta, 220, 155(1989).
  221. Funatsu,S. Sasaki: The Automated Structure Elucidation System-CHEMICS, 1989 International Chemical Information Conference Proceedings (Springer-Verlag) p.271(1989).
  222. Funatsu, Y. Susuta, S. Sasaki: Introduction of Two-Dimensional NMR Spectral Information to an Automated Structure Elucidation System, CHEMICS. Utilization of 2D-INADEQUATE Information, J.Chem.Info.Comput. Sci., 29, 6(1989).
  223. 船津公人、遠藤智明、A. Del Carpio、佐々木慎一：有機合成経路探索の新しいアプロ－チ　―AIPHOSを例として―、触媒、31, 21(1989).
  224. Funatsu, Y. Miyabayashi, S. Sasaki: Further Development of Structure Generation in Automated Structure Elucidation System,CHEMICS, J.Chem.Inf.Comp.Sci., 28, 18(1988).
  225. Funatsu, S. Sasaki: Computer-Assisted Organic Synthesis Design and Reaction Prediction System, “AIPHOS”, Tetrahedron Computer Methodology, 1, 27(1988).
  226. Funatsu, C.A. Del Carpio, S. Sasaki: Automatic Perception of Structure Characteristics of Organic Compound Enhancing Molecular Reactivity Directed to the Planning of Organic Synthesis, Tetrahedron Computer Methodology, 1, 39(1988).
  227. Funatsu, T. Endo, N. Kotera, S. Sasaki: Automatic Recognition of Reaction Site in Organic Chemical Reactions, Tetrahedron Computer Methodology, 1, 53(1988).
  228. Sasaki, Y. Takahashi, K. Funatsu: Total System of Molecular Design, “Physical Property Prediction in Organic Chemistry”, C. Jochum, M. G. Hicks, J. Sunkel (Eds.), p.255, Springer-Verlag (1988).
  229. 田辺和俊、船津公人：合成設計は人工知能化できるか、化学と工業、41, 417 (1988).
  230. 宮下芳勝、船津公人、須々田　寛、佐々木慎一：　記号論理を用いた赤外吸収スペクトルの解析、化学と教育、35, 60 (1987).
  231. Fujio, K. Funatsu, M. Goto, M. Mishima, Y. Tsuno: Varying Resonance Demands in Substituent Effects.　 Acetolysis of Neophyl p-Bromobenzene-sulfonates, Tetrahedron Letters, 43, 307(1987).
  232. Fujio, K. Funatsu, M. Goto, Y. Seki, M. Mishima, Y. Tsuno: Substituent Effects. XVI.　 Acetolysis of 2-Phenylethyl Tosylates, Bull.Chem.Soc.Jpn.,60, 1091(1987).
  233. Funatsu, H. Katsumi, S. Sasaki: Computer Program for Predicting the Number of 13C-NMR Signals Based on Chemical Structure, Computer Enhanced Spectroscopy, 3, 87(1986).
  234. Funatsu, C.A. Del Carpio, S. Sasaki: Automated Structure Elucidation System -CHEMICS, Fresenius Z Anal Chem., 324, 750(1986).
  235. Funatsu, C.A. Del Carpio, S. Sasaki: Quantitative Examination of the Relationship between 1H- and 13C-NMR Chemical Shifts Applied to Structure Elucidation Processes, Computer Enhanced Spectroscopy, 3, 119 (1986).
  236. Funatsu, C.A. Del Carpio, S. Sasaki: Computer-assisted Structure Elucidation Based on the Interdependent Analysis of 1H- and 13C-NMR Spectra, Computer Enhanced Spectroscopy, 3, 133 (1986).
  237. Miyashita, Y. Takahashi, C. Takayama, T. Ohkubo, K. Funatsu, S. Sasaki Computer-Assisted Structure/Taste Studies on Sulfamates by Pattern Recognition Methods, Anal. Chim. Acta, 184, 143-149, (1986).
  238. Fujio, K. Funatsu, M. Goto, Y. Seki, M. Mishima, Y. Tsuno: Substituent Effect on the Acetolysis of 2-Phenylethyl Tosylate, Tetrahedron Letters, 24, 2177(1983).
  239. Tsuno, K. Funatsu, Y. Maeda, M. Mishima, M. Fujio: Substituent Effect on the Acetolysis of Neophyl p-Bromobenzenesulfonates, Tetrahedron Letters, 23, 2879(1982).

 

【国際会議論文：査読付き】

  1. H. Kim, H. Kaneko, N. Yamashiro, K. Funatsu, Novel Approach to Predict the Azeotropy at any Pressure Using Classification by Subgroups, Songklanakarin Journal of Science and Technology, 569-575(2012)
  2. Okada, H. Kaneko, K. Funatsu, Development of a Model Selection Method Based on Reliability of a Soft Sensor Model, Songklanakarin Journal of Science and Technology, 34(2), 217-222(2012).

 

【原著論文（査読なし）】

  1. Kaneko, K. Funatsu, Development of New Soft Sensor Methods for Selecting Process Variables with Consideration　of Process Dynamics, Proceedings of the 14th Asia Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress.2012.
  2. Kaneko, K. Funatsu, A Statistical Approach to Prediction of Transmembrane Pressure in Membrane Bioreactors,　Proceedings of AIChE 2012 Spring Meeting, 244333, 2012.
  3. Kaneko, K. Funatsu, Estimation of Predictive Accuracy of Soft Sensor Models Based on One-Class Support Vector Machine, Proceedings of the 11th International Symposium on Process Systems Engineering, 1246-1250, 2012.
  4. Kaneko, K. Funatsu, Prediction Model of Transmembrane Pressure Jump for Membrane Bioreactor Using Physical and Statistical Approaches, Proceedings of Euromembrane 2012,
  5. Kaneko, K. Funatsu, Improvement and Estimation of Prediction Accuracy of Soft Sensor Models Based on Time　Difference, Proceedings of the Twenty-fourth International Conference on Industrial, Engineering and Other　Applications of Applied Intelligent Systems, T7-2(USB), 2011.
  6. Okada, H. Kaneko, K. Funatsu, Development of a Model Selection Method Based on Reliability of a Soft Sensor　Model, Proceedings of TIChE International Conference 2011, pc014(USB), 2011.
  7. H. Kim, H. Kaneko, N. Yamashiro, K. Funatsu, Novel Approach to Predict the Azeotropy at any Pressure Using　Classification by Subgroups, Proceedings of TIChE International Conference 2011, sp007(USB) , 2011.
  8. Kaneko, K. Funatsu, Classification of the Degradation of Soft Sensor Models and Discussion on Adaptive Models, Proceedings of TIChE International Conference 2011, pc015(USB) , 2011.
  9. Nishioka, K. Funatsu: Chemical Knowledge for Predicting Biosynthetic Pathways of Secondary Metabolites, Gemome Infomatics 1999, 243-244.
  10. Nishioka, K, Funatsu: Search Pathways for Secondary Metabolites Based On Genome Analysis and Chemical Knowledge on Metabolism, Genome Infomatics 1998, 312-313.
  11. Goto, K. Funatsu, N. Arita, M. Mishima, M. Fujio, Y. Tsuno: The Substituent Effect on Solvolyses of 2-Aryl-1-Methylethyl Tosylates, Mem.Fac.Sci., Kyushu Uni., Ser. C, 17(1), 123(1989).
  12. Fujio, K. Funatsu, K. Shibata, H. Yoshinaga, Y. Maeda, M. Goto, M. Mishima, Y. Tsuno: Substituent Effect on the Acetolysis of Neophyl p-Bromobenzenesulfonates, Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 14(2), 319 (1984).
  13. Funatsu, M. Kimura, T. Furukawa, M. Fujio, Y. Tsuno: Deuterium Isotope Effects on Solvolyses of Aralkyl Systems.III.　 Deuterium Isotope Effects on Acetolysis of β-Arylethyl Tosylates, Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 14(2), 343(1984).
  14. Fujio, K. Funatsu, M. Goto, Y. Seki, M. Mishima, Y. Tsuno: Substituent Effect on the Acetolysis of 2-Phenylethyl Tosylate, Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 14(1), 177(1983).
  15. Mishima, K. Funatsu, M. Isoda, K. Shibata, H. Yoshinaga, M. Fujio, Y. Tsuno: Leaving Group Effects on the Acetolysis of Neophyl Arenesulfonates Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 14(1), 199(1983).
  16. Funatsu, M. Fujio, Y.Tsuno: Deuterium Isotope Effects on Solvolyses ofAralkyl Systems. II.　 Solvent Dependence of α-Deuterium Isotope Effects in the Solvolysis of 2-Adamantyl Tosylate, Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 13(2), 391(1982).
  17. Fujiyama, S. Kiyooka, K. Funatsu, M. Fujio, Y. Tsuno: Carbon-13 NMR Study on Reaction Mechanisms. VII.　Incorporation of Tosylate Ion in the Acetolysis of Aralkyl Tosylates, Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 13(1), 117(1981).
  18. Minami, S. Yoh, K. Funatsu, M. Mishima, T. Kobayashi, Y. Maeda, M. Fujio, Y. Tsuno: Leaving Group Effects on The Menschutkin and Acetolysis Reactions of 2-Phenylethyl Arenesulfonates, Mem.Fac.Sci., Kushu Univ., Ser. C, 13(1), 155(1981).
  19. Funatsu, M. Fujio, Y. Tsuno: Deuterium Isotope Effects on Solvolyses of Aralkyl Systems. I.　 Acetolyses of p-Methoxy and Unsubstituted 1-Phenyl-2-propyl Tosylates, Mem.Fac.Sci., Kyushu Univ., Ser. C, 13(1), 125(1981).

 

【総説および記事】

  1. 船津公人、化学データ・情報から知識へ、知識から設計へ（１）～（１０）連載、現代化学、2018．
  2. 船津公人、毒性関連ビッグデータを用いた化学物質の安全性予測(AI-SHIPSプロジェクト)－動物実験の代替／試験コストの削減／開発期間の短縮―、1-7, 19(9), 2018.
  3. 船津公人、連続生産プロセスの監視と制御、9-19, 27(2), 2018.
  4. 船津公人、化学工業のためのデータ駆動型化学、1-11, 69(1), 2018.
  5. 船津公人、データ駆動型化学へのパラダイムシフト、成型加工、392, 29(11), 2017
  6. 船津公人、連続生産におけるＰＡＴの利用、PHAMA TECH JAPAN, 96-106, 33(12), 2017.
  7. 船津公人、データ駆動型化学へのパラダイムシフト、化学経済、24-32, 64(13), 2017.
  8. 船津公人、有機合成をコンピュータが考える、現代化学、11号、pp50－53、2016年
  9. 船津公人、仮想計測技術の現状t課題、化学工学、80巻、1２号、pp764－768、2016年
  10. 船津公人、化学物質リスク情報の統合と利用、情報管理、５８（１）, 12-19(2015)
  11. 金子 弘昌, 船津 公人, MBRにおけるTMP(膜間差圧)およびTMPジャンプ予測モデルの開発, 膜, 40(6), 337-341, 2015.
  12. 船津公人、ケモインフォマティックスの新しい展開：データから知識へ，知識から予測・設計へ、ぶんせき、58-62、（２）２０１４．
  13. 船津　公人、金子　弘昌、測定困難な対象を推定するソフトセンサー、化学工学誌、７５巻（２０１１）
  14. 金子 弘昌、船津 公人、「特集 ダイナミクスを覗く―計測・モニタリング技術の最新動向― 高精度ソフトセンサーの開発とプロセス管理への応用」、化学工学、74巻8号、
  15. 荒川 正幹、金子 弘昌、船津 公人、QSAR/QSPRモデルの逆解析と適用範囲、日本化学会情報化学部会誌、 27, 69-73, 2009.
  16. 金子 弘昌、船津 公人、「プラント運転の安定化と効率化を目指したソフトセンサー技術」、『分離技術』、3号、39-45、2009.
  17. 船津公人、材料設計・分子設計の基盤技術としてのケモインフォマティックス、未来材料、9月号（2008）.
  18. 船津公人、水素分離膜モジュール構造最適化プログラムの開発、化学工業、58(2), 1-6 (2007).
  19. 船津公人、コンピュータ利用による合成デザインと副反応生成物の予測、化学工業、58(2), 36-41 (2007).
  20. 西村拓郎、船津公人、高羽洋充、水素分離膜モジュール設計支援技術の開発、セラミックス、41(11)、938－942　(2006).
  21. 船津公人、コンピュータ利用による合成経路デザインと副反応生成物の予測、ファインケミカル、32, No.3, 17-24 (2003).
  22. 船津公人、新しいモデリングツールとしてのKohonenネットワーク、化学と教育、51、288－291　（2003）.
  23. 船津公人、知識工学的手法による反応予測の現状と展望、化学工学、67(8), 444-448 (2003).
  24. 船津公人、コンピュータ利用による合成デザインと副反応生成物の予測、ファインケミカル、32, 17-24 (2003).
  25. 船津公人、知識の構造化のためのデータマイニング　－ポリマーアロイ開発を念頭において-、化学工業、53(4)、281-285 (2002).
  26. 船津公人、データマイニング手法の研究開発への活かし方“-（１）、（２）、（３）、通信教育講座テキスト、技術情報協会（2002年）
  27. 船津公人、２１世紀に臨む情報化学-その学際的な広がり、CICSJ Bulletin, 19(1), 17 (2001).
  28. 船津公人、知識の構造化のためのデータマイニング　－情報の地図を作る－、化学と工業、５４巻、５号、555-559（２００１）.
  29. 船津公人：　コンピュータ化学、　高圧ガス、37, 51 (2000).
  30. 船津公人、高橋孝志、前田知子、大島一史、座談会： 研究開発の効率化、ペトロテック、23, 908-927 (2000).
  31. 後藤尚弘、藤江幸一、成瀬一郎、船津公人、ゼロエミッションを目指したデータベースの構築と地域物質収支、化学工業、50, No.2, 1-7 (1999).
  32. 葛西哲郎、船津公人： Counter-Propagation手法を用いた化学データの解析、化学とソフトウェア、20 (1), 3-11 (1998).
  33. 船津公人、新しいモデリング・ツールとしてのKohonen ネットワーク、CICSJ Bulletin, 15(6), (1997).
  34. 船津公人、コンピュータによる有機合成経路設計－ＡＩＰＨＯＳを例として－、化学工業、47, No.9, 1-13 (1996).
  35. 船津公人、産学共同研究による有機合成経路探索システムＡＩＰＨＯＳの開発、企業の中のコンピュータケミストリー－材料開発への利用－、化学工学会、16 (1995).
  36. 船津公人、コンピュータに合成経路を設計させる－その現状と将来－、有機合成化学講習会テキスト、有機合成化学協会、19-31 (1995).
  37. 船津公人：データ解析はどこまで自動化できるか、化学、49, 147(1994).
  38. 船津公人、「コンピュータによる有機合成経路探索」の特集にあたって、CICSJ BUlletin、12(4), 2 (1994).
  39. 船津公人、有機合成設計システムＡＩＰＨＯＳ、CICSJ Bulletin、12(4), 30 (1994).
  40. 船津公人：コンピュータによる化学構造の推定、ぶんせき、526(1992).
  41. 船津公人、田辺和俊：有機合成設計と構造推定、工業材料、 40-6, 61(1992).
  42. 佐々木慎一、船津公人：有機合成経路をコンピュータに考えさせる、コンピュータ・シミュレーション、 1-3, 64(1990).
  43. 佐々木慎一、船津公人：有機合成設計システム AIPHOS、ELAN, 97号、22(1988).
  44. 船津公人：化学と情報－分子設計の始めから終りまで 　　　　(2)その構造をもつ化合物のつくり方(AIPHOS)、第２回「大学と科学」公開シンポジウム・知識情報の世界を拓く、朝日出版社、123(1988).
  45. 佐々木慎一、高橋由雅、船津公人：コンピュータ化学、’８８先端化科学技術年鑑、284 (1988).
  46. 船津公人、佐々木慎一：特集デザインケミストリ－「有機合成デザイン」コンピュ－タにできること、化学、41, 632(1986).
  47. 船津公人、佐々木慎一：自動構造推定におけるＮＭＲスペクトル解析の現状、化学、 40, 752(1985).

 

【特許】

  1. 特公平07-053235、化学反応予測装置、船津公人、佐々木愼一、小寺範生.
  2. 特願平10-258482、(米国 09/266,813) 分子の反応特性予測方法、佐藤弘子、船津公人、中田忠、鷹野景子.
  3. 特開2002-262869、反応機構解析方法および反応機構解析装置、高橋崇宏、船津公人、江間義則.
  4. 特願2002-281981、反応機構解析プログラムおよび当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、ならびに反応機構解析装置、高橋崇宏、船津公人、江間義則

 

○学会発表

【国際会議招待講演】

  1. Inverse-QSAR: Strasbourg Summer School 2016, Strasbourg大学、フランス2018/6/30
  2. Soft Sensor : Chemoinfomatic Model for Efficient Control and Operation in Chemical Plants Chemoinformatics Strasbourg Summer School 2016, Strasbourg大学、フランス2016/6/28
  3. Development of a knowledge-generating platform driven by big data in drug discovery through production processes, 2015 Herman Skolnik Award Symposium, ACS national meeting, Boston 2015/8/18.
  4. 2008 June: French-Japanese workshop on computer chemistry (Strasbourg, France)
  5. 2006 June: 13th German-Japanese Workshop on Chemical Information (Tokyo, Japan)
  6. 2005 Sep: KES2005 (Melborne, Australia)
  7. 2005 May: The first international conference on Complex Medical Engineering (takamatsu, Japan）
    ・ Knowledge Base and logical operation of Reaction Information for Organic Synthesis Design and Evaluation of Reaction Paths
  8. 2005 Feb: 12th German-Japanese Workshop on Chemical Information (Dresden, Germany)
  9. 2003 Aug: 3rd Indo-Us Workshop on Mathematical Chemistry (Duluth, USA.
  10. 2003 May: e-Drug Discovery (Korea)Application of Novel Molecular Alignment Method Using Hopfield Neural Network to 3D-QSAR
  11. 2002 July: Interact2002 (Sydney, Australia)
    ・ New Molecular Surfaced-Based 3D-QSAR Method Using Kohonen Neural Network and Multiway PLS
  12. 2002 May: The 9th Korea-Japan Joint Symposium on Drug Design and development
    ・New Molecular Surface-Based 3D-QSAR Method Using Kohonen Neural Network and Multiway PLS.
  13. 2002 Jan: Drug Discovery Japan (Tokyo, Japan)
    ・Knowledge Base and Logical Operation of Reaction Information for Organic Synthesis Design and Evaluation of reaction Paths.
  14. 2001 Oct: 10th German-Japanese Workshop on Chemical Information (Potsdam, Germany)
    ・ Knowledge Base and Logical Operation of Reaction Information for Organic Synthesis Design and Evaluation of Reaction Paths.
  15. 2001 Aug: International Conference on Analytical Chemistry　(Tokyo, Japan)
    ・ Development of 3D-QSAR Method by Kohonen Network and Multiway-PLS Analysis
  16. 2001 Aug: National meeting of American Chemical Society (Chicago, USA) 
                        in Skolnik Award symposium
    ・ Derivation of Knowledge from Reaction Database and The Application to Synthesis Design.
  17. 2000 Dec: Pacifichem2000 (Honolulu, USA)
    ・ Complementary Use of Synthesis Design System (AIPHOS, KOSP and TOSP) in the internet.
  18. 2000 May: 9th German-Japanese Workshop on Chemical Information (Tsukuba, Japan)
    ・ Synthesis Design in the Internet1
  19. 1998 Jan: International Workshop on Chemical Safety Research ’98
                       – Safety of Chlorine Compounds -　 (Tsukuba, Japan)
    ・ Estimation of Structural Requirement for PCDFs Based on CoMFA Modeling Enhanced by GA based Region Selection.
  20. 1998 Oct: 8th German-Japanese Workshop on Chemical Information (Karlsruhe, Germany)
    ・ Structure Elucidation on Net (SeoN)
    ・ Integration of Programs for Synthesis Design (AIPHOS)

 

【国内学会招待講演】（昨年度分のみ）

  1. 医薬品創薬から製造までのビッグデータの活用 ヘルスケアIT２０１６      東京ビッグサイト 2016/4/20
  2. TMPおよびTMPジャンプ予測モデルを利用した省エネ型MBR散気モードの設計 日本膜学会第３８年会 早稲田大学           2016/5/11
  3. データ駆動型化学へのパラダイムシフト 北海道大学触媒科学研究所セミナー              北海道大学触媒科学研究所        2016/5/30
  4. データ駆動型化学へのパラダイムシフト       九州大学インフォマティクス研究会              九州大学伊都キャンパス           2016/7/12
  5. “データ集約型化学研究へのパラダイムシフト～分野融合がもたらす可能性～”     スーパーコンピューティング・セミナー              機械振興会館（東京）       2016/9/21
  6. TMPおよびTMP ジャンプ予測モデルを 利用した省エネ型 MBR 散気モードの設計           ニューメンブレンシンポジウム              東京ビッグサイト              2016/10/27
  7. 連続生産プロセスにおけるＰＡＴについて      ＩＳＰＥ日本本部２０１６年冬季大会           メルパルク大阪           2016/12/2

 

【国内外学会発表】多数

 

○科学研究費補助金など外部資金等獲得実績

【過去10年分を別紙に記載しました】

 

○学協会及び国等における活動
（学協会及び国等の審議会又は委員会等の役職名・期間を記載）

  1. 経済産業省・「省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業（機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発-毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法の開発-）」プロジェクトリーダー、2017年6月～5か年。
  2. 日本医療研究開発機構(AMED)・創薬等LS事業課題評価委員会委員、2017年1月～現在
  3. 文部科学省・科学技術振興機構「戦略目標の策定に係るワークショップ」委員、2016年10月～2017年3月
  4. 文部科学省・統合型材料開発プロジェクト委員会委員、2015年9月～2016年3月
  5. 科学技術振興機構・科学技術情報委員会委員、2014年4月～2016年3月
  6. 科学技術振興機構・科学技術情報事業　戦略検討委員会　評価部会委員、2013年4月～2014年3月
  7. 日本化学会
    ・ケモインフォマティクス部会部会長(2020年3月～)
    ・情報化学部会部会長（2005年～2014年）
    ・電子ジャーナルJournal of Computer Aided Chemistry編集事務局および編集委員長（1998年～現在）
    ・情報化学部会誌(CICSJ Bulletin)編集事務局（1998年2006年）
  8. 日本コンピュータ化学会
    ・日本コンピュータ化学会理事および特別編集委員長（2004年～現在）
  9. 化学情報協会理事（2004年～現在）
  10. 2011年6月　International Coference on Chemical Structure(オランダ)　役割：科学技術評価委員および実行委員
  11. 2011年11月　ケモインフォマティックス国際シンポジウム（日本）　役割：主催者
  12. 2010年６月　Summer seminar on Chemoinformatics (Obernai, France) 役割：科学技術評価委員
  13. 2008年6月　オランダ　8 th International Conference on Chemical Structure
    主催機関：　アメリカ化学会、ヨーロッパ各国化学会、日本化学会
    役割　　：　組織委員会委員、科学評価委員会委員
  14. 2005年6月　オランダ　　7th International Conference on Chemical Structure
    主催機関：　アメリカ化学会、ヨーロッパ各国化学会、日本化学会
    役割　　：　組織委員会委員、科学評価委員会委員
  15. 2003年10月12-16日、上海で開催の”International Conference on Chemometrics and Bioinformatics in Asia”の組織委員会委員。
  16. 2002年6月　オランダ　　6th International Conference on Chemical Structure
    主催機関：　アメリカ化学会、ヨーロッパ各国化学会、日本化学会
    役割　　：　組織委員会委員、科学評価委員会委員
  17. 1987年に任意団体・ＣＨＥＭＩＣＳ研究会（後のＣＡＣ(Computer Aided Chemistry)フォーラム）を設立し、化学系企業３０社、学術界研究者などを含めた産学連携による広範な研究および研究支援活動を行っている。
  18. 1989～1995年、関西化学工業協会による「有機合成設計システムAIPHOSの実用化研究」（参加企業２５社）のプロジェクトリーダーを務める。
  19. 1991年～1993年、科学技術庁委託の「ファクトデータベースの相互運用性に関する調査」(調査委員長：化学情報協会会長・千原秀昭)に関する委員会委員。
  20. 1995年～1998、理化学研究所・嘱託研究員、共同研究員、客員研究員。継続中。
  21. 1996年～1998年、通産省先導調査研究「計算機材料設計の調査研究」（委員長平石次郎）委員会委員。
  22. 1998年、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）における「高機能材料設計プラットフォーム」事前技術評価委員会（委員長：お茶大・細矢治夫教授）委員。
  23. 1998年～2000年、化学技術戦略推進機構（ＪＣＩＩ）テクノインフラ委員会
    ・コンピュータ科学分科会委員（座長：旭化成・山田知純）
    ・生産加工・組立て分科会委員（座長：東工大・仲　勇次教授）。
  24. 1999年1月～3月　産業立地研究所・技術評価委員、「平成10年度モデルリサイクルシステム「廃プラスチックモデルリサイクルシステム調査」
  25. 1999年～2001年、通産省先導調査研究「化学反応シミュレータ技術調査」（委員長：東大・平尾公彦教授）の副委員長。
  26. 2000年11月～2004年3月、富山県工業技術センター、客員研究員
  27. 2000年11月～2002年3月、化学技術戦略推進機構（JCII）の「知的合成ロボット技術調査委員会」（委員長：京大・吉田潤一教授）において委員を務め、ロボットによる化学反応データベースの構築、知識誘導、および合成ロボットの最適制御のための知識形態の提案を行う。
  28. 2000年12月～2001年3月、化学工学会、平成12年度知的LCA情報生成機能の開発と実装およびヴァリデーションに関する調査研究委員会
  29. 2001年5月～2002年3月、財団法人科学技術交流財団、循環型環境都市構築のための基盤技術開発委員会委員
  30. 2001年7月～　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）,「化学物質リスク削減知識創造システム」研究会委員
  31. 2001年9月～2002年3月、化学工学会、平成13年度知的LCA情報生成機能の開発と実装およびヴァリデーションに関する調査研究委員会
  32. 2001年12月～2004年3月　化学技術戦略推進機構（JCII）の「リスク削減・極小化のための新規反応創出・評価技術の開発」プロジェクト委員会委員長
  33. 2002年9月～2003年3月、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）技術評価委員会分科会委員（高機能材料プラットフォーム事後評価委員）
  34. 2002年9月～2004年3月、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）技術評価委員
  35. 2002年10月～2003年３月、財団法人ファインセラミックスセンター高温水素分離膜プロジェクト・調査委員会、水素分離膜シミュレーションワーキンググループ委員
  36. 2002年11月～2004年3月　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「ナノ機能材料のシミュレーション技術に関する調査研究」委員会委員
  37. 2002年～2005年、海外の化学ソフトウェア企業のScientific Advisory Board: Row2(アメリカ合衆国)、Molecular Network（ドイツ）
  38. 2004年4月～現在、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）、NEDO技術評価委員
  39. 2006年４月～2008年3月、JST、化学物質リンクセンタープロトタイプ委員会委員長

 

○社会及び地域への貢献
（公開講座、出前講義等及び企業との共同研究を記載）

  1. これまで日本化学会情報化学部会主催の情報化学（ケモインフォマティクス）入門講座などで多数の公開講座を担当した。
  2. 平成8年にComputer Aided Chemistryフォーラム（CACフォーラム）を設立し、毎年講演会およびケモインフォマティクス関係の講習会を開催してきた。CACフォーラムのURLは以下の通り。http://www.cheminfonavi.co.jp/cac/
  3. 企業との共同研究は外部資金獲得状況の共同研究費に関する資料の通り多数行ってきている。内容はケモインフォマティクス手法の共同開発からその実践的応用まで多岐にわたっている。この共同研究を通して産業界におけるデータ駆動型化学の意義を役割を広く認識してもらうことができた。

 

○これまでの研究内容と本学での研究計画
（これまでの重要な研究業績５報以内（独創的な点と論文中の役割）、関連分野における自己評価及び本学での研究活動計画と展望を記載）

  1. Funatsu, S. Sasaki: Recent Advances in the Automated Structure Elucidation System, CHEMICS. -Utilization of Two-Dimensional NMR Spectral Information and Development of Peripheral Functions for Examination of Candidates, J. Chem. Info. Comput. Sci., 36, 190-204 (1996).
    有機化合物の構造推定をコンピュータに担わせるために必要なアルゴリズムをスペクトル解析と構造組み立てのアルゴリズムと連動させるユニークな発想のもとで開発し、データベースなどにない新規な化合物の構造推定に対応できるようにした。ケモインフォマティクス分野では創薬などの分子設計に大きな影響を与える論文となった。基本的に私自身のアイデアのもとに研究が進められた。
  2. Satoh, K. Funatsu: A Novel Approach for Retrosynthetic Analysis Utilizing Knowledge Bases Derived from Reaction Database, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 39, 316-325 (1999).
    有機合成経路をコンピュータに考えさせる我が国独自の取り組みである。これまで世界的に行われてきた経験指向型、論理指向型の合成経路システムの課題を解消することを目的に、実用性の高いシステムを目指した。その結果、これまで検討されてこなかった合成経路を提案できるようになるとともに、その提案のもととなった個別の反応事例を参照情報として同時に示すことで、実験研究者の理解を得られるようになっている。この研究は私の発想のもとで進められ、化学工業・製薬企業との共同研究のもとで開発が進められた。
  3. Kaneko, M. Arakawa, K. Funatsu, Novel Soft Sensor Method for Detecting Completion of Transition in Industrial Polymer Processes, Computers & Chemical Engineering, 35, 1135-1142 (2011).
    ポリマー重合プラントにおける銘柄切り替えに伴うTransition終了判定を迅速的確にリアルタイムに監視できる手法を提案した論文である。化学工業界では一つのプラントで複数のポリマーを製造しているが、この際に銘柄切り替えに伴う生産ロスの低減が大きな課題となっていた。この論文で提案された手法はこの課題を解決するものとして注目され、某化学工業会社で利用されている。本手法の基本的なアイデアは私自身が行い、プログラム実装などは助教の荒川君が行った。
  4. Hasegawa, K. Funatsu, A New Method for Mapping the Molecular Surface of a Protein Structure Using a Spherical Self-Organizing Map, Molecular Informatics, 31, 161-166 (2012).
    分子表面上の特性が薬効に影響する場合、その分子表面上の特性を球状の自己組織化マップ上に写像することで、相手方のタンパクポケットの特性マップとの照合性を視覚的に分かり約する手法として提案された。また、この手法により分子表面とタンパク表面の対応性を定量的にモデル化することも行われた。通常の二次元自己組織化マップでは直感的に把握しづらかった情報を分かりやすくした点で創薬企業の研究者にも評価され利用されている。手法の詳細検討は私自身が中心となって行った。
  5. Miyao, H. Kaneko, K. Funatsu, Inverse QSPR/QSAR Analysis for Chemical Structure Generation (from y to x), Journal of Chemical Information and Modeling, 56(2), 286-299, 2016.
    構造活性相関モデルを逆解析し、目的物性・活性の対応する化学構造を創出する画期的な手法である。これまで期待はされながらも誰も成し遂げられなかったことをこの論文で世界で初めて提案し、その有効性を実証した。長年私自身が一人で取り組んできたが、博士課程の学生の宮尾君がプログラムとして実装に成功した。

　分子設計、材料設計、合成経路設計、そして化学製品の生産手段である化学プラントの監視と制御は化学の創造的かつ中心的課題であるが、これらをデータ科学の視点から取組む研究は当初1969年代に欧米を中心に進められてきた。しかしながら、その課題の前に広がる膨大なデータ・情報を前にして、目的の特性や生理活性を有する新規な分子、材料を設計すること、そしてそれを合成するための反応設計が次第に困難となり、その結果としてむしろその膨大なデータ・情報をもとに見落としの無いようにスピード感を持って合理的に新規な分子・材料の探索およびその合成のための経路設計を進めようという世界的な動きが学術界・産業界から出てきた。

　私はこうした世界的な動きが始まる以前から30年以上に亘って、化学情報の高次処理と知識構築基盤確立の研究に取り組み多くの成果を挙げるとともに、国内外のデータ駆動型化学の分野開拓に先駆的・主導的役割を果たしてきた。その成果は、分子・材料設計、有機合成経路設計、有機化合物の自動構造推定、そして化学プラントの運転監視と制御という幅広い分野にわたっている。化学データ処理の基礎研究から実用展開までを挑戦的に取り組むことで、データ駆動型化学の可能性を世界的なレベルで明確に示すなど先駆的・開拓的貢献をした。以下にポイントとなる研究成果の概略を記す。

　【目的物性・活性を有する新規分子・材料設計】　広大な化学空間から新規分子・材料構造を探索するにあたって、構造と特性との関係を表す数理モデルを利用して、目的物性・活性を有する新規分子・材料構造が存在する有望な化学空間領域を特定し、さらにその空間に存在すると考えられる化学構造を網羅的に創出する仕組みを考案するなど、データ・情報の知識化と、その知識を利用して分子・材料構造を提案するスキームを確立した業績は、データ駆動型化学の中心課題に一つの解を与えたものとして世界的評価が高い。

　【コンピュータによる有機合成経路探索】　化学・製薬企業１５社との共同研究を通して、過去の反応データをもとにしながらも新規で実際性のある合成経路を提案する独自の手法開発に取り組み成功している。その成果は各社で活用されケモインフォマティックス研究の理解と普及に大きく貢献した。

　【有機化合物の自動構造推定】　各種スペクトルなど測定情報に矛盾しない候補構造を漏れなく重複なく列挙する仕組みを確立し、コンピュータによる化学解析の意義を示すことに成功した。その成果は国内外の化学産業の分析研究所などで活用された実績を持つ。

　【製品製造プラントの監視と制御】　化学プラントからリアルタイムに得られる様々な運転データを利用して、製造製品の物性などの品質情報をリアルタイムに予測するソフトセンサー（仮想計測技術）の開発に成功し現在世界の研究を主導している。多くの化学プラントの監視と安全管理に必須なプラント運転制御のためのソフトセンサー研究を実施し、実際のプラントへの実装に至る大きな成果を挙げている。

　これまで、分子・材料設計から製造に至る化学の中心的課題を対象として、データ駆動型化学の基礎から応用までの幅広い研究を展開してきた。その先駆的・開拓的研究成果は、手法の斬新性および実用性の観点から国内外の学術界・産業界により高く評価されている。

　以上のように、分子設計・材料設計、有機合成経路設計、有機化合物の構造推定、そして化学プラントの監視と制御に関して長年取り組んできた。それは「何を作るか」、「それをどう作るか」、さらに「どのように製品品質を維持した生産を管理するか」、そして「それはできたか」という化学全般に関わる一連の課題をデータ解析の視点から取り組んできたと言える。この取り組みに対してこれまで産学界、特に産業界とは研究・開発の効率化、生産の効率化を目的に多くの共同研究を実施し成果を挙げてきたが、貴学においてもこの活動を一層幅広く行うことで、データ駆動型化学研究の拠点形成に尽力したい考えである。

以上のように、
○これまでの教育への取組と本学での教育への抱負

（これまでの教育への取組及び本学での教育活動への抱負を記載）

 化学分野におけるデータ・情報から設計・予測に活用できる知識をどのような形で取り出すべきかという課題に対して、実際の研究・開発の現場を意識しながら長年取り組んできた。この中で学生にもそのような視点を確実に持てるように、基礎的なデータ解析から実践的な応用まで幅広く教育することで社会に有為な人材を輩出してきた。今後も引き続き創造的な化学研究の一つの基盤としてのケモインフォマティクスを広く産学界に定着させるべく、学生、教職員とともに意欲的な議論と研究に取り組んでいく所存である。

○教育研究業績等について問い合わせができる方の所属、職名、氏名及び連絡先（２～５名）

  1. 工学院大学、教授、中尾真一　　maku@mvg.biglobe.ne.jp
  2. 東京大学、教授、堂免一成　　　domen@chemsys.t.u-tokyo.ac.jp
  3. 東京大学、教授、北森武彦　　　kitamori@icl.t.u-tokyo.ac.jp

 

○その他特記事項
・専攻分野における実務上の経験等

  1. 2020年環太平洋化学国際会議(Pacifichem2020)の国内実行委員会委員、” Artificial Intelligence, Big Data and Beyond”を担当。2017年～2020年
  2. 2009年から隔年で国際シンポジウム”Autumn School on Chemoinformatics”を主催している。
  3. 2006年から隔年で開催されている、ケモインフォマティクスおよび計算化学に関する日仏ワークショップの日本側実行責任者を務める。
  4. 2001年8月　東京　International Conference on Analytical Sciences　2001
    主催機関：　日本分析化学会など
    役割　　：　ICAS2001のケモメトリックス・シンポジウムオーガナイザー
  5. 2000年12月　アメリカ合衆国・ハワイ　　環太平洋国際化学会議
    主催機関：　日本化学会・アメリカ化学会など
    役割　　：　“Use of Chemical Information in Organic Synthesis”
                              シンポジウムオーガナイザー
  6. 1986年から2000年まで1.5年おきに日本、ドイツ間で交互に開催されあ「化学情報に関する日独ワークショップ」の日本側オーガナイザーを務める。日独間の情報化学研究、特に反応設計、データベース提供・利用法、構造解析、バイオインフォマティクス、 ゲノム解析などを中心に情報交流を進めている。主催機関は科学技術庁（現在は文部科学省）およびドイツ側は科学技術省。

・国内学会の主催記録

  1. 2002年11月　　豊橋　　第２５回情報化学討論会
    主催機関：　日本化学会情報化学部会
    役割　　：　実行委員長
  2. 2004年10月　　東京　日本コンピュータ化学会2004秋季年会
    主催機関：　日本コンピュータ化学会
    役割　　：　実行委員長
  3. 2008年11月　　東大山上会館　第３１回情報化学討論会
    役割　　：　実行委員長
  4. 2010年１０月　徳島大学　第３３回情報化学討論会
    役割　　：　実行責任者
  5. 2009年11月以降、隔年で11月に国際シンポジウム”Autumn School on Chemoinformatics”を主催している。今年11月は奈良で開催する予定であるが、5回目となる。

 

 

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