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所属組織 |
大学院工学研究院 機能の創生部門 |
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職名 |
准教授 |
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生年 |
1981年 |
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研究キーワード |
ケモインフォマティクス、有機化学、機械学習、物理有機化学、計算化学、定量的構造選択性相関 |
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メールアドレス |
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ホームページ |
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YNU研究拠点 |
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関連SDGs |
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五東 弘昭 (ゴトウ ヒロアキ)
GOTOH Hiroaki
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代表的な業績 【 表示 ／ 非表示 】
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【論文】 DPPH Measurements and Structure—Activity Relationship Studies on the Antioxidant Capacity of Phenols(Antioxidants ) 2024年03月
【論文】 New Insights into the Mechanism and an Expanded Scope of the Fe(III)-Mediated Vinblastine Coupling Reaction 2012年08月
【論文】 Diphenylprolinol Silyl Ethers as Efficient Organocatalysts for the Asymmetric Michael Reaction of Aldehydes and Nitroalkenes 2005年07月
直近の代表的な業績 (過去5年) 【 表示 ／ 非表示 】
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【論文】 Substrate Scope in Organic Reactions: Comparison of Fingerprint-Based and Reactivity-Based Similarity Metrics(Journal of Chemical Information and Modeling) 2026年03月
【論文】 DPPH Measurements and Structure—Activity Relationship Studies on the Antioxidant Capacity of Phenols(Antioxidants ) 2024年03月
【論文】 Using Three-Dimensional Information to Predict and Interpret the Facial Selectivities of Nucleophilic Additions to Cyclic Ketones(JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING ) 2024年04月
学内所属歴 【 表示 ／ 非表示 】
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2013年4月-現在
専任 横浜国立大学 大学院工学研究院 機能の創生部門 准教授
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2012年4月-2013年3月
専任 横浜国立大学 大学院工学研究院 機能の創生部門 助教
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2018年4月-現在
併任 横浜国立大学 大学院理工学府 化学・生命系理工学専攻 准教授
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2013年4月-現在
併任 横浜国立大学 理工学部 化学・生命系学科 准教授
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2013年4月-現在
併任 横浜国立大学 大学院工学府 機能発現工学専攻 准教授
著書 【 表示 ／ 非表示 】
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Sustainable Catalysis: Challenges and Practices for the Pharmaceutical and Fine Chemical Industries
Editors-in-chief Peter J. Dunn, K. K. (Mimi) Hii. Michael J. Krische. Michael T. Williams (分担執筆 H. Gotoh, Y. Hayashi.)（ 担当： 共著）
John Wiley & Sons, Inc. 2013年3月
記述言語：日本語 著書種別：学術書
学位論文 【 表示 ／ 非表示 】
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プロリン及びシステイン由来の有機触媒を用いた不斉反応の開発
五東 弘昭
2009年3月
学位論文（博士） 単著
東京理科大学 工学研究科
プロリンおよびシステインから単段階で合成可能な有用な有機触媒を開発し、それを用いることにより、これまでの不斉触媒反応の改良を行った。さらに、これまで不斉触媒的に行えなかった反応を開発した有機触媒を用いることにより進行させ、有用な光学活性化合物を合成した。 -
システイン誘導体有機触媒を用いた分子内不斉マイケル反応
五東 弘昭
2006年3月
学位論文（修士） 単著
東京理科大学 工学研究科
システインから簡単に合成できる新規有機触媒が分子内不斉マイケル反応に優れていることを示し、光学活性な５および５，６員環を高ジアステレオかつ高エナンチオ選択的に合成した。
論文 【 表示 ／ 非表示 】
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Substrate Scope in Organic Reactions: Comparison of Fingerprint-Based and Reactivity-Based Similarity Metrics
K.Ichizawa, T. Nishii, H. Gotoh
Journal of Chemical Information and Modeling 66 ( 7 ) 3878 - 3891 2026年3月 [査読有り]
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 共著
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DPPH Measurement for Phenols and Prediction of Antioxidant Activity of Phenolic Compounds in Food
Riku Kato, Chihiro Tada, Moeka Yamauchi, Yuto Matsumoto, Hiroaki Gotoh
Current Issues in Molecular Biology 48 ( 1 ) 12 2025年12月 [査読有り]
担当区分：最終著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 共著
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Nishii Takafumi, Ichizawa Kaname, Nagano Haruka, Mukai Hiroya, Sakaguchi Daimon, Gotoh Hiroaki
ACS Omega 10 ( 42 ) 49805 - 49815 2025年10月 [査読有り]
担当区分：最終著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：American Chemical Society 共著
A positive and unlabeled machine learning (PU learning) model was trained to predict substrate reactivity in the oxidative homocoupling of phenols under different conditions. We demonstrated its effectiveness by conducting validation using two descriptor sets: 28-dimensional descriptors considered to influence reactivity and extended-connectivity fingerprints. We performed parameter tuning of the model using our experimental data and determined that the optimized parameters provided excellent prediction accuracy for the existing experimental data, regardless of the reaction conditions. Furthermore, the prediction results obtained using 30 types of unlabeled data matched the experimental results for approximately 83.3–86.7% of substrates, and the prediction accuracy of the PU learning model was shown to be superior to that of a model trained with both positive and negative reactivity data. Because negative data are not required to train a PU learning model, it can be applied to reactions reported in many previous studies, informing the cost-effective synthesis of molecules based on model-predicted results.
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Analysis of Asymmetric Reduction of Ketones Using Three-Dimensional Electronic States
Daimon Sakaguchi, Masaki Shimono, Hiroaki Gotoh
The Journal of Physical Chemistry A 129 ( 39 ) 8945 - 8958 2025年9月 [査読有り]
担当区分：最終著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 共著
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Kinetic and thermodynamic evaluation of antioxidant reactions: factors influencing the radical scavenging properties of phenolic compounds in foods
Moeka Yamauchi; Yukino Kitamura; Chihiro Tada; Riku Kato; Hiroaki Gotoh
Journal of the Science of Food and Agriculture 105 8186 - 8195 2025年7月 [査読有り]
担当区分：最終著者, 責任著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 共著
総説・解説記事等 【 表示 ／ 非表示 】
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メタ選択的な芳香族C-H結合の官能基化
五東弘昭
有機合成化学協会誌 71 ( 4 ) 355 - 356 2013年4月
記述言語：日本語 掲載種別：記事・総説・解説・論説等（大学・研究所紀要） 単著
金属錯体を用いる炭素~水素単結合の官能基化に関する解説記事。
受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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優秀講演賞
2024年12月 第47回ケモインフォマティクス討論会 実行委員会 電子状態を評価する分子場解析法を用いたケトンの不斉還元反応のエナンチオ選択性の予測と解釈
受賞者：⚪坂口 大門, 下野 真輝, 五東 弘昭
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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抗酸化性を示す食品成分の解明と網羅的予測
研究課題/領域番号：24K08785 2024年4月 - 2027年3月
基盤研究(C)
代表者：五東弘昭
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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重粒子線スキャニング照射のための3次元ゲル線量計の開発とその臨床応用
研究課題/領域番号：21K07696 2021年4月 - 2024年3月
基盤研究(C)
代表者：五東弘昭
担当区分：研究代表者 資金種別：競争的資金
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有機分子触媒を用いた環境に優しいラジカル的カップリング反応の開発
研究課題/領域番号：26810055 2014年4月 - 2016年3月
科学研究費補助金 若手研究(B)
代表者：五東弘昭
資金種別：競争的資金
研究発表 【 表示 ／ 非表示 】
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Fusion of transition state analysis and data-driven approach for stereoselectivity prediction in asymmetric ketone reduction
○Daimon Sakaguchi, Masaki Shimono, Hiroaki Gotoh
Gaussian Workshop 2026年2月
開催年月日： 2026年2月
記述言語：英語 会議種別：ポスター発表
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Fusion of transition state analysis and data-driven approach for stereoselectivity prediction in asymmetric ketone reduction
○Daimon Sakaguchi, Masaki Shimono, Hiroaki Gotoh
Pacifichem 2025
開催年月日： 2025年12月
記述言語：英語 会議種別：ポスター発表
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Fingerprint embeddings from molecular structures and descriptions by natural language processing and their evaluation of interpretability and extrapolability
○Matsumoto Yuto, Koide Yuya, Gotoh Hiroaki
Pacifichem 2025
開催年月日： 2025年12月
記述言語：英語 会議種別：ポスター発表
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Analysis of Asymmetric Reduction of Ketones Using Three-Dimensional Electronic States
○Daimon Sakaguchi, Masaki Shimono, Hiroaki Gotoh
第9回ケモインフォマティクス秋の学校
開催年月日： 2025年11月
記述言語：英語 会議種別：ポスター発表
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Fingerprint-Informed Doc2Vec for Activity Prediction and Interpretation
○Matsumoto Yuto, Koide Yuya, Gotoh Hiroaki
第9回ケモインフォマティクス秋の学校
開催年月日： 2025年11月
記述言語：英語 会議種別：ポスター発表
共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】
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化学を「言語」として捉え、テキスト・構造データを統合することで、分子設計と研究開発の高度化を実現
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分子構造・組成・プロセス条件と材料特性の関係を解析し、目的性能を満たす材料設計をデータ駆動的に最適化
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不斉触媒反応における選択性発現原理の解明と、データ駆動型分子設計による高性能触媒の創出
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抗酸化能を熱力学・速度論の両面から定量的に評価する計測手法と、量子化学計算・機械学習による予測モデルの構築
担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】
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2026年度 化学・生命基礎実験Ⅰ
理工学部
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2026年度 化学・生命基礎演習A
理工学部
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2026年度 AI実践基礎
理工学部
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2026年度 データサイエンス実践基礎
理工学部
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2026年度 化学データサイエンス
理工学部
社会活動（公開講座等） 【 表示 ／ 非表示 】
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第38回「化学クラブ研究発表会」コメンテーター・審査員
役割：コメンテーター
日本化学会関東支部 2021年3月
対象： 中学生, 高校生
種別：ボランティア活動
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重粒子線がん治療装置の高度化に向けて産官学連携で共同研究を加速
役割：情報提供
横浜国立大学研究・学術情報部 産学・地域連携課 YNUプレスリリース 2020年6月
対象： 大学生, 大学院生, 研究者, 社会人・一般, 企業, 行政機関, メディア
種別：新聞・雑誌
横浜国立大学(国立大学法人）、神奈川県立病院機構(地方独立行政法人)、東芝エネルギーシステムズ(株)の3者で2017年度に共同研究講座を設立し研究を進め開発。2020年4月1日より契約更新しさらなる研究を開始した。研究期間は3年を予定。
掲載：2020年6月11日
【契約掲載されているWEBサイトの例】
https://www.excite.co.jp/news/article/Prtimes_2020-06-12-32322-90/
https://www.jaif.or.jp/journal/japan/3444.html