EDUCATION
2022 - Present
Graduate student in Department of Computer Science, School of Computing,
Tokyo Institute of Technology, Kanagawa in Japan.
2020 - 2022
Bachelor of Department of Computer Science, School of Computing,
Tokyo Institute of Technology
2015 - 2020
Department of Innovative Electrical and Electronic Engineering
National Institute of Technology, Oyama College
NEWS (国内・国際会議)
2023.3 第73回バイオ情報学研究会にて下記の発表を行います．
古井海里, 大上雅史. "2種類の言語モデルを用いたタンパク質-化合物相互作用予測手法の開発" 研究報告バイオ情報学 (BIO) 2023.
2023.1 kaggleの水溶解度予測コンペ(1st EUOS/SLAS Joint Challenge: Compound Solubility)に参加し、チーム優勝しました．
2022.12 PFN2022夏期インターンでの研究内容がブログとして公開されました．
2022.10 CBI学会2022年大会にてポスター発表を行いました．
Kairi Furui and Masahito Ohue, "Lead optimization through active learning using free energy perturbation", CBI2022, Poster session, 2022.
2022.9 IIBMP2022にてポスター発表を行いました．
Kairi Furui and Masahito Ohue, Improvement of "Evaluation of Compound Virtual Screening Performance Using Learning-to-Rank in Diverse Experimental Scenarios", IIBMP2022, Poster session, 9/14 2022.
2022.8 国際会議IEEE CIBCB 2022にて下記の発表を行いました．[ 動画 ] [ 論文 arXiv ]
Kairi Furui, and Masahito Ohue. "Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain." 2022 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB). IEEE, 2022.
2022.6 第70回バイオ情報学研究会にて下記の発表を行い，SIGBIO優秀プレゼンテーション賞を受賞しました．
古井海里, 大上雅史. "多様な実験設定におけるランク学習を用いた化合物スクリーニングの性能評価." 研究報告バイオ情報学 (BIO) 2022.49 (2022): 1-6.
2022.5 プレプリントを投稿しました．
Kairi Furui, and Masahito Ohue. "Compound virtual screening by learning-to-rank with gradient boosting decision tree and enrichment-based cumulative gain." arXiv preprint arXiv:2205.02169 (2022). [ arXiv ]
2022.4 東京工業大学情報理工学院情報工学系の修士課程に入学しました．
2022.3 情報処理学会第84回全国大会で下記の発表を行い，学生奨励賞を受賞しました．
古井海里, 大上雅史, "ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略" 情報処理学会第84回全国大会, 学生セッション, 3/3. 2022.
2021.11 第5回Tokyo Bioinformatics meetingにてショートトークを行いました．
Improvement of Learning-to-Rank for Ligand-Based Virtual Screening Using Gradient Boosting Technique with Relevance Refinement.
2021.9 IIBMP2021にてポスター発表を行いました．
Kairi Furui and Masahito Ohue "Improvement of learning-to-rank for ligand-based virtual screening using gradient boosting technique with relevance refinement", IIBMP2021, Poster session, 9/28, 2021.
2021.3 バイオ情報学研究会にて下記発表に携わりました．
大上雅史, 古井海里: "GBDTによる化合物の血液胎盤関門透過性予測", 情報処理学会研究報告, 2021-BIO-65(8):1-3, 3/11 2021. https://pbpredictor.net/
PUBLICATIONS
K. Furui and M. Ohue, "Compound Virtual Screening by Learning-to-Rank with Gradient Boosting Decision Tree and Enrichment-based Cumulative Gain," 2022 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), 2022, pp. 1-7, doi: 10.1109/CIBCB55180.2022.9863032.
INTERNSHIP
2022/8-2022/9
PFN Summer Internship 2022
Tech Blog : 構造ベースのバーチャルスクリーニングのための機械学習スコアリング関数の汎化性評価
AWARDS
1st place (Champion), 1st EUOS/SLAS Joint Challenge: Compound Solubility, Top 1/100(team), 2022
CONTACT
Email: furui[at]li.c.[Tokyo Institute of Technology]
Twitter: @YumizSui
Github: @YumizSui
ScrapBox: https://scrapbox.io/yumiz/
ORGANIZATION OF MEETHINGS
The 6th Tokyo Bioinformatics Meeting 慶應義塾大学 矢上キャンパス (2022.10.15)
SEIKATSU
まだまだ実績がないので国内会議と国際会議を混ぜてます．がんばるぞい！！（2022.8.11）
Spotifyで最近いいと思った曲を更新しています．