Kazuhiro Takemoto - Presentations

Talks | Poster Presentations

Talks

Invited
  1. Takemoto K. Extending the moral machine experiment on large language models. Conference on Complex Systems (CCS) 2024 (6 September 2024, University of Exeter, UK).
  2. Takemoto K. Heterogeneous connectivity mitigates adversarial attacks on voter model dynamics in complex networks. Conference on Complex Systems (CCS) 2024 (4 September 2024, University of Exeter, UK).
  3. Mikami, S., Iida, M. and Takemoto, K. Predicting the combined effects of environmental contaminants adsorbed on beached plastic pellets using network science. The 21th International Symposium on Toxicity Assessment (ISTA21), O-50 (30 August 2024, the Recent Hotel in Fukuoka, Japan).
  4. Takahashi, K., Takemoto, K. and Iida, M. Inferring the health outcomes of PFAS using a network biology approach. The 21th International Symposium on Toxicity Assessment (ISTA21), O-25 (27 August 2024, the Recent Hotel in Fukuoka, Japan).
  5. Orland, A. and Takemoto, K. Playing prisoner dilemma games with LLMs. The 20th International Conference on Social Dilemmas (ICSD 2024; 5 July 2024, Leiden University, the Netherlands).
  6. 竹本和広. 複雑にネットワーク化されたシステムの脆弱性：AIから社会システムまで. 武蔵野大学数理工学シンポジウム2022 (2022年11月17日, 武蔵野大学有明キャンパス).
  7. Zhao, Y. and Takemoto, K. Differential correlation network analysis methods for microbiome data. Various Synthetic Biology by Informatics and Experimental Approaches (28 September 2022, Kyushu Institute of Technology, Iizuka, Japan).
  8. 千代丸勝美, 竹本和広. 複雑ネットワークにおける投票モデルダイナミクスに対する敵対的攻撃. ネットワーク科学研究会2022 (2022年8月25日, 同志社大学今出川キャンパス+オンライン開催).
  9. Chiyomaru, K. and Takemoto, K. Opinion dynamics can be unknowingly distorted in complex networks. The 2022 edition of the annual International Conference and School on Network Science (NetSci 2022; 27 July 2022, Online).
  10. 竹本和広. 深層ニューラルネットワークのロバスト性：画像診断システムから社会システムまで. データ駆動生物学研究室研究セミナー (2022年7月12日, 広島大学東広島キャンパス).
  11. 竹本和広. バイオインフォマティクスから見た微生物群集. 京都大学生態学研究センター共同利用ワークショップ「微生物を軸とした群集構造研究の統合とさらなる展開」(2021年9月24日, オンライン開催).
  12. 平野北斗, 竹本和広, 大北剛. グローバルな情報を加味するセマンティックセグメンテーションとラベルの重複を許す分類のジョイントの学習. 第23回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2020）, 114 (2020年11月26日, オンライン開催).
  13. 竹本和広. 微生物群集構造の推定：共起ネットワーク分析と代謝ネットワーク解析. 第320回京都大学生態学研究セミナー (2020年11月20日, オンライン開催).
  14. 竹本和広, 千代丸勝美. COVID-19伝播速度における気候の役割：地理空間データ分析. 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会, 日本バイオインフォマティクス学会・日本オミックス医学会 合同シンポジウム「COVID-19とバイオインフォマティクス」(2020年9月2日, オンライン開催).
  15. 神崎祥昭, 竹本和広. 環境変動と土壌マイクロバイオームの関係についての全球規模解析. 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会, O-4 (2020年9月1日, オンライン開催).
  16. 平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広. Universal Adversarial Perturbation を用いた COVID-19 診断用深層ニューラルネットワークの信頼性評価. 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会, O-9 (2020年9月1日, オンライン開催).
  17. Hirano, H. and Takemoto, K. Simple iterative method for generating targeted universal adversarial perturbations. 25th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 25th 2020), GS16-2 (23 January 2020, B-Con Plaza, Beppu, Japan).
  18. 千代丸勝美, 竹本和広. 原核生物--真核生物間のエネルギー障壁の統計解析. 日本生体エネルギー研究会第45回討論会, T14 (2019年12月21日, 九州工業大学戸畑キャンパス).
  19. Chiyomaru, K. and Takemoto K. Revisiting the energetics of the prokaryote--eukaryote divide. Conference on Complex Systems (CCS) 2019 (4 October 2019, Nanyang Technological University, Singapore).
  20. Takemoto K. A metabolic network-based reverse ecology method indicates that gut microbial communities are fragile in diseased patients. Conference on Complex Systems (CCS) 2019 (1 October 2019, Nanyang Technological University, Singapore).
  21. Hirano, H. and Takemoto K. Are co-occurrence network approaches really useful for inferring microbial community structure? Conference on Complex Systems (CCS) 2019 (30 September 2019, Nanyang Technological University, Singapore).
  22. 竹本和広. 理論とデータをつなぐネットワーク生態学：ネットワークのマクロ生態学研究を例にして. 第66回日本生態学会大会（シンポジウム「ネットワークが切り拓く生態学の最前線」）, S14-4 (2019年3月19日, 神戸国際会議場・神戸国際展示場).
  23. 丸田薫平, 竹本和広, 阿久津達也. 部分的最小二乗法に基づく腫瘍細胞における遺伝子発現量及び薬物反応データの関係性推定法. 情報処理学会第56回バイオ情報学研究会 (2018年12月14日, 岡山大学鹿田キャンパス).
  24. Dobashi, T., Iida, M. and Takemoto, K. Effects of ocean environments on predator--prey body-size relationships in marine food-web networks. Conference on Complex Systems (CCS) 2018 (28 September 2018, Vellidio Convention Center, Thessaloniki, Greece).
  25. Takemoto, K. and Imoto, M. Exosomes may increase habitat variability in mammals. Conference on Complex Systems (CCS) 2018, Satellite *Robustness, Adaptability and Critical Transitions in Living Systems #3 (ReACT#3)* (26 September 2018, Vellidio Convention Center, Thessaloniki, Greece).
  26. 飯田緑, 竹本和広. 環境汚染物質とヒト疾患の関連性評価. 第24回日本環境毒性学会研究発表会, 1P-3 (2018年9月11日, 岐阜大学サテライトキャンパス). 若手奨励賞受賞.
  27. Takemoto K. Inferring microbial community interactions using metabolic network analysis. Research meeting *Principles of Microbial Ecosystems 2018* (4 September 2018, Tokyo Metropolitan University, Minami-Osawa campus, Japan).
  28. 竹本和広. ネットワーク科学で展開する統合生物学：生物学的階層をつなぐ. ネットワーク科学セミナー2018 (2018年8月31日, 統計数理研究所).
  29. Nagaishi, E. and Takemoto, K. Resilience of plant--animal mutualistic networks is associated with environmental changes. The 2018 edition of the annual International Conference and School on Network Science (NetSci 2018) (13 June 2018, New Cap Event Center, Paris, France).
  30. Takemoto, K. and Aie K. Is metabolic network-based reverse ecology method really useful for unferring host--pathogen interactions? The 2018 edition of the annual International Conference and School on Network Science (NetSci 2018), Satellite *Networks in Disease Ecology* (11 June 2018, L'école de Musique, Paris, France).
  31. 竹本和広. 複雑ネットワーク生物学：理論と応用. 第6回生命医薬情報学連合大会 (2017年9月29日, 北海道大学).
  32. 竹本和広. 代謝ネットワークを用いた微生物生態系構造の推定. 環境微生物系学会合同大会2017, O-054 (2017年8月30日, 東北大学川内北キャンパス).
  33. Takemoto, K. Stability of ecological communities: A network perspective. Bioinformatics Seminar Series (6 July 2017, Bioinformatics Center, Kyoto University).
  34. 竹本和広. 何が代謝ネットワークの進化を促進したのか. 生命の起源および進化学会第42回講演会（シンポジウム「生命の起原と進化に繋がるインフォマティクス研究」）, S11 (2017年3月29日, 九州工業大学飯塚キャンパス).
  35. 髙見英人, 荒井渉, 竹本和広, 小椋義俊, 林哲也, 浜崎恒二. 太平洋低緯度海域生態系のメタゲノム解析. 第11回日本ゲノム微生物学会年会 (2017年3月2〜4日, 慶応大学湘南藤沢キャンパス).
  36. Takemoto, K. Network complexity, disease and health. The 2nd International Symposium on BioComplexity (ISBC2), ISBC OS2-1 (20 January 2017, Beppu).
  37. 髙見英人, 谷口丈晃, 荒井渉, 竹本和広, 濵﨑恒二, 守屋勇樹, 五斗進. 改良型MAPLEシステムを用いた海洋のメタゲノミクス. 第39回日本分子生物学会年会 (シンポジウム「海洋メタゲノミクス研究の最前線」), 2PS11-7 (2016年11月30〜12月2日, パシフィコ横浜).
  38. Takemoto, K. Environmental change influences ecological network structure on a global scale. Conference on Complex Systems (CCS) 2016, Satellite *LIVING 2.0* (20 September 2016, Beurs Van Berlage, Amsterdam).
  39. 竹本和広, 伊井将人, 西塚哲. 遺伝子数−体サイズ関係における代謝速度の重要性：がん発症率のパラドクスと関連して. 第4回がんと代謝研究会 (2016年7月7日, かごしま県民交流センター).
  40. 竹本和広. オミクスデータから代謝ネットワークを通して生物－環境相互作用を推定する. 第715回生体防御医学研究所セミナー (多階層生体防御システム研究拠点) (2016年4月25日, 九州大学).
  41. 竹本和広. 生体分子ネットワークと環境相互作用：がんロバスト性と生息域変動性を例にして. 平成27年度JSBi生命システム理論研究会 (AMED再生医療実現ネットワーク併催) 〜細胞システムの機能獲得と進化のメカニズム〜 (2015年11月27日, 東京医科歯科大学).
  42. Takemoto, K. and Kawakami, Y. Relative abundance of oxic reaction genes may determine metabolic rate and lifespan. Conference on Complex Systems (CCS) '15 (2 October 2015, DoubleTree by Hilton, Tempe, Arizona, USA).
  43. 髙見英人, 荒井渉, 竹本和広, 内山郁夫, 谷口丈晃. MAPLEシステムによるアーキアの機能分類と未培養アーキア"Ca. Caldiarchaeum subterraneum"の生理・代謝ポテンシャル解析. 日本Archaea研究会第28回講演会 (2015年7月23〜24日, 愛媛大学城北地区南加記念ホール).
  44. Feng, W. and Takemoto, K.# Heterogeneity is the main factor in determining the stability of ecological mutualistic networks. The 2015 edition of the annual International Conference and School on Network Science (NetSci 2015) (4 June 2015, World Trade Center, Zaragoza, Spain). #Speaker.
  45. 上村英里, 丹羽達也, 竹本和広, 南慎太朗, 福地佐斗志, 太田元規, 上田卓也, 田口 英樹. 再構築型無細胞タンパク質合成系を用いた出芽酵母タンパク質の凝集性の解析. 第9回無細胞生命科学研究会 (2014年10月8〜9日, 大阪大学医学部銀杏会館).
  46. 竹本和広. ネットワーク理論から捉える代謝・生態システムのロバストネス. 豊田理化学研究所・特定課題研究「制御・情報理論による生物システムのロバストネス解析と設計」第1回講演会 (2014年9月18日, 東京大学本郷キャンパス).
  47. Takemoto, K. On the interaction between environments and metabolic network structure: in the light of modularity. Metabolic Pathway Analysis 2013 (17 September 2013, Corpus Christi College, Oxford, UK).
  48. 竹本和広. 生育環境変動性は代謝ネットワークのモジュール性を増加させるのか？ 日本物理学会第68回年次大会, 27pXZD-9 (2013年3月27日, 広島大学東広島キャンパス).
  49. 竹本和広. R+igraphではじめる生物ネットワーク解析. 第2回Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会 (2013年3月8日, 理化学研究所横浜研究所). スライド | 補足情報
  50. Takemoto, K. Chaperonin GroEL might expand the metabolic network of Escherichia coli. Robustness of gene regulatory networks and its potential role in phenotypic evolution (a satellite symposium of the RCIS international conference) (19 November 2012, Okayama University, Japan).
  51. 竹本和広. 原核生物における生育環境と代謝ネットワークのモジュール構造の関係について. 第28回日本微生物生態学会大会（シンポジウム「バイオインフォマティクス最新事情：未曾有のデータを新知見に繋げるために」）, S10-2 (2012年9月20日, 豊橋技術科学大学).
  52. 竹本和広. 代謝ネットワークのモジュール性はどのように獲得されるのか. CMRU研究会"ネットワーク科学の数理と展開" (2012年9月14日, 東北大学青葉山キャンパス).
  53. 竹本和広. ネットワークが見せる生物システムの新たな様相. SMARTプログラム"複雑ネットワーク・サマースクール" (2012年9月12日, 東北大学青葉山キャンパス).
  54. Takemoto, K. The effect of growth conditions on metabolic network modularity in prokaryotes. The 13th International Conference on Systems Biology (ICSB2012), 34 (20 August 2012, Toronto, Canada). Selected as one of 122 platform presentations from 496 submissions, excluding 19 invited talks.
  55. Takemoto, K. Understanding formation and adaptation of metabolic system from a network perspective. Luncheon Seminar (6 July 2012, RIKEN Yokohama Institute).
  56. 竹本和広. ネットワークから捉える代謝システムの形成と適応. 日本農芸化学会2012年度大会（シンポジウム「ゲノムスケールの数理モデリングに基づく代謝システムの理解とデザイン」）, 4SY21-5 (2012年3月25日, 京都女子大学).
  57. 竹本和広. 代謝ネットワークはどのように形成されてきたのか. 非線形科学セミナー (2012年3月13日, 神戸大学 理学部 地球惑星科学科 非線形科学研究室).
  58. 竹本和広. 代謝系---ネットワークからの理解. 数学連携推進室研究会「ネットワークから見る生命」(2011年12月22日, 東北大学青葉山キャンパス).
  59. 竹本和広. 代謝ネットワークにおけるシャペロニン基質酵素の特徴的な分布パタン. 第12回極限環境生物学会年会, O-12 (2011年11月28日, 長崎大学良順会館).
  60. Takemoto, K., Tamura, T., Cong, Y., Ching, W.-K., Vert, J.-P. and Akutsu, T. Estimating metabolic network robustness using branching process approximation. The 2011 Joint Conference of Chem-Bio Informatics Society and Japanese Society for Bioinformatics (CBI/JSBi2011), JSBi-3 (9 October 2011, Kobe International Conference Center, Japan).
  61. 竹本和広. ネットワーク理論に基づく代謝系の解析とモデル化. 第6回メタボロームシンポジウム, S-16 (2011年10月14日, 大阪大学コンベンションセンター).
  62. Takemoto, K. Characteristic Distribution Pattern of Chaperonin Substrates on the Metabolic Network. The 1st Annual Meeting for Whole-Organism Science Society Joint Meeting with The 10th Annual Meeting of Structural-Biological Whole Cell Project of Thermus thermopiles HB8 (20 August 2011, RIKEN SPring-8 Center, Japan).
  63. 竹本和広. 代謝系形成の数理モデル---代謝経路構造と代謝物種間分布の視点から. 第27回数理医学セミナー (2010年10月22日, 大阪大学 豊中キャンパス).
  64. 竹本和広. ネットワーク形成---代謝系と生態系を例にして. 合原最先端数理モデルプロジェクトセミナー (2010年9月13日, 東京大学 生産技術研究所).
  65. 竹本和広. 始原菌代謝経路の比較解析. 日本Archaea研究会第23回講演会 (2010年7月10日, 名古屋大学ベンチャー・ビジネス・ラボラトリー).
  66. 竹本和広. 古細菌代謝の再構築---形成・環境適応機構の理解に向けて. 生命情報科学研究セミナー (2010年6月3日, 産総研臨海副都心センター別館).
  67. 竹本和広. 単純な進化過程を通して獲得される二部関係の構造. 日本物理学会第65回年次大会, 23pEL-5 (2010年3月23日, 岡山大学津島キャンパス).
  68. 竹本和広. 代謝系の形成ダイナミクス---ネットワーク理論からのアプローチ. 明治大学グローバルCOEプログラム【現象数理学の形成と発展】研究会「生体内ネットワーク構造とダイナミクスの様相」(2010年1月30日, 明治大学生田キャンパス).
  69. Takemoto, K. and Arita, M. Architecture of flavonoid distributions across plant species. The 3rd Joint Workshop on Profiling Technologies & Bioinformatics (17 September 2009, Umeå University, Sweden).
  70. Takemoto, K. and Arita, M. Analysis of Species-Flavonoid Relationship using Bipartite Networks. The 2008 Annual Conference of Japanese Society for Bioinformatics (JSBi2008), P054/T14 (16 December 2008, Senri Lifescience Center Building, Osaka, Japan).
  71. 竹本和広, ホセ・C・ナチェル, 阿久津達也. 原核生物における代謝ネットワーク構造と生育温度の関係. 日本物理学会第62回年次大会, 21aTP-11 (2007年9月21日, 北海道大学札幌キャンパス).
  72. 竹本和広, ホセ・C・ナチェル, 阿久津達也. 生育温度による代謝ネットワーク構造の差異. 情報処理学会第10回バイオ情報学研究会 (2007年9月13日, はこだて未来大学).
  73. Takemoto, K. Structural transition in prokaryotic metabolic networks with growth temperature. 21st COE Program -Knowledge Information Infrastructure for Genome Science- Open International Symposium "From Genomics to Chemical Genomics", O-03 (30 January 2007, Shiran-Kaikan, Kyoto, Japan).
  74. 竹本和広, ホセ・カルロス・ナチェル, 阿久津達也. 原核生物の代謝ネットワークにおける構造の乱雑さと生育温度の関係. 日本ソフトウェア科学会 ネットワークが創発する知能研究会第2回国内ワークショップ (JWEIN2006) (2006年9月28日, ニュー阿寒ホテル).
  75. 竹本和広. 生物ネットワークの構造特性を示す数理モデルについて. ミニ研究会「ネットワークの構造とダイナミクス」short talk (2006年4月19, 20日, 基礎生物学研究所).
  76. 竹本和広, 大澤智興. 成長するネットワークの半径維持. 日本物理学会第61回年次大会, 30pXH-9 (2006年3月30日, 愛媛大学・松山大学).
  77. 松本将悟, 竹本和広, 大澤智興. サブブーリアンネットワークの伝達特性. 日本物理学会第61回年次大会, 29pRD-14 (2006年3月30日, 愛媛大学・松山大学).
  78. 竹本和広, 大澤智興. 重複するサブネットワークが形成する複雑ネットワークの構造特性. 日本物理学会第60回年次大会, 25pYF-3 (2005年3月25日, 東京理科大学野田キャンパス).

Poster Presentations

  1. Iida, M., Takahashi, K. and Takemoto, K. Network-based approach to exploring mechanisms of action for PFAS. The 21th International Symposium on Toxicity Assessment (ISTA21), P-27 (25-30 August 2024, the Recent Hotel in Fukuoka, Japan).
  2. 二宮理徳, 千代丸勝美, 竹本和広, 一ノ瀬元喜. 敵対的攻撃を用いたソーシャルネットワークにおける意見分極の抑制. ネットワーク科学研究会2023, 6 (2023年12月23〜24日, 同志社大学今出川キャンパス至誠館).
  3. 飯田緑, 竹本和広, 高橋啓斗. Exploration of diseases influenced by PFAS using network biology. 2023年日本バイオインフォマティクス学会年会・第12回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2023）, P-99 (2023年9月7〜8日, 柏の葉カンファレンスセンター).
  4. 三奈木啓成, 平野北斗, 竹本和広. 転移学習された医用画像分類モデルの普遍的敵対的摂動に対する脆弱性. 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会, P-8 (2020年9月2日, オンライン開催).
  5. 伊東拓海, 竹本和広. 精神疾患リスクと環境パラメータの関連性についての地理空間データ分析. 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会, P-10 (2020年9月1日, オンライン開催).
  6. 松尾優希, 平野北斗, 竹本和広. 肺炎診断用深層ニューラルネットワークのバックドア攻撃に対する脆弱性. 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会, P-13 (2020年9月1日, オンライン開催).
  7. 平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広. Universal Adversarial Perturbationを用いた医療画像診断用ディープニューラルネットワークの信頼性評価. 第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2019）, 1-123, (2019年11月20日, ウィンクあいち, 名古屋).
  8. 三奈木啓成, 平野北斗, 竹本和広. 転移学習された画像分類モデルのUniversal Adversarial Perturbationに対する脆弱性：病理画像診断を例にして. 第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2019）, 1-124, (2019年11月20日, ウィンクあいち, 名古屋).
  9. Iida, M. and Takemoto, K. Atlantic cod (Gadus morhua) shrinks in response to environmental pollutants exposure. Society of Environmental Toxicology and Chemistry (SETAC) North America 39th Annual Meeting, RP128 (4-8 November 2018, Sacramento Convention Center, CA, USA).
  10. 荒井渉, 谷口丈晃, 五斗進, 守屋勇樹, 上原英也, 竹本和広, 緒方博之, 髙見 英人. 利便性が向上した生理・代謝機能ポテンシャル評価システム-MAPLE2.3.0-. 第12回日本ゲノム微生物学会年会, 1P-41 (1St-12) (2018年3月5〜7日, 京都大学 桂キャンパス).
  11. 藤村玲子, 磯部一夫, 豊田敦, 竹本和広, 荒井渉, 妹尾啓史, 髙見英人. 農耕地土壌における微生物代謝機能ポテンシャルの解析. 環境微生物系学会合同大会2017, P-333 (2017年8月29〜31日, 東北大学川内北キャンパス).
  12. Takemoto K. Estimating microbial community structure using metabolic networks. 7th Congress of European Microbiologists (FEMS 2017). 470 (10 Jul. 2017, Feria Valencia, Valencia, Spain).
  13. Takami, H., Takemoto, K., Arai, W., Ogura, Y., Hayashi, T. and Hamasaki, K. Functional meta genomics of low latitude areas of the pacific ocean. 7th Congress of European Microbiologists (FEMS 2017). 645 (12 Jul. 2017, Feria Valencia, Valencia, Spain).
  14. 髙見英人, 谷口丈晃, 荒井渉, 竹本和広, 守屋勇樹, 五斗進, 濵﨑恒二. 改良型MAPLEシステムを用いた太平洋低緯度海域のメタゲノム解析. 日本微生物生態学会第31回大会 (2016年10月22〜25日, 横須賀文化会館).
  15. 荒井渉, 谷口丈晃, 竹本和広, 守屋勇樹, 五斗進, 髙見英人. GHOSTXを搭載したMAPLE 2.3による生理・代謝機能ポテンシャルの評価. 日本微生物生態学会第31回大会 (2016年10月22〜25日, 横須賀文化会館).
  16. Takemoto, K. and Kajihara, K. Impacts of Climate Change and Human Activity on Nestedness and Modularity of Food Webs and Mutualistic Networks. NetSci 2016: International School and Conference on Networks Science, P2 (30 May - 3 Jun 2016, The K-Hotel Seoul, Korea).
  17. 丹羽達也, 上村英里, 竹本和広, 南慎太朗, 福地佐斗志, 太田元規, 上田卓也, 田口英樹. 再構築型無細胞タンパク質合成系を用いた真核生物由来タンパク質の凝集性の大規模解析. 第53回日本生物物理学会年会 (2015年9月13〜15日, 金沢大学角間キャンパス).
  18. 竹本和広, 川上祐子. 代謝速度や最大寿命はゲノムデータから推定可能か. NGS現場の会 第四回研究会, 5-5 (2015年7月1〜3日, つくば国際会議場).
  19. 竹本和広, 木原香織. がんシグナルネットワークのモジュール性と患者生存率の関連. 生命医薬情報学連合大会2014年大会, D-08 (2014年10月2〜4日, 仙台国際センター).
  20. Takemoto, K. and Kihara, K. Association between modular organization of cancer signaling networks and patient survivability. The 24th International Conference on Genome Informatics (GIW2013), 10 (16-18 December 2013, Matrix, 30 Biopolis Street, Singapore)
  21. Huang, H., Hamamura N. and Takemoto, K. Bioinformatics analysis in meta-transcriptomic profiling of microbial response to toxic elements exposure. 2013 Annual Convention of Japanese Society for Bioinformatics, 35 (29-31 October 2013, Tower Hall Funabori, Japan).
  22. Takemoto, K., Tamura, T. and Akutsu, T. Estimating Metabolic Network Robustness Against Multiple Reaction Knockouts Using Branching Process Approximation. International Workshop on Phase Transition, Critical Phenomena and Related Topics in Complex Networks, P-01 (9-11 September 2013, Hokkaido University, Japan).
  23. Takemoto, K. and Yoshitake, I. Oxygen exerts limited influence on the chemical diversity of metabolic pathways. The 14th International Conference on Systems Biology (ICSB2013), 128 (30 August - 3 September 2013, Tivoli Congress Center, Copenhagen, DK).
  24. 白濱亮, 石本卓也, 竹本和広, 野島達也, 丹羽達也, 田口英樹. 凝集性蛋白質を可溶性に変換する試み. 第13回日本蛋白質科学会年会, 2P-109 (2013年6月12〜14日, とりぎん文化会館, 鳥取).
  25. 竹本和広. ネットワークから捉える代謝システムの形成と適応. Genomic Sciences Research Complex（GSC）七夕ミーティング2012 (2012年7月6日, 理研横浜研究所).
  26. 竹本和広. 好熱菌における代謝ネットワーク構造の生育温度依存性. 第12回極限環境生物学会年会, P-97 (2011年11月27〜28日, 長崎大学良順会館).
  27. Takemoto, K. Growth Temperature Dependence of Metabolic Network Structures in Thermophiles. The 11th International Conference on Thermophiles Research (Thermophiles2011), PA-119 (11-16 September 2011, Big Sky, MT, USA).
  28. Takemoto, K. Characteristic Distribution Pattern of Chaperonin Substrates on the Metabolic Network of Escherichia coli. The 12th International Conference on Systems Biology (ICSB2011), P058 (28 August - 1 September 2011, Congress Center Rosengarten Mannheim, Germany).
  29. Takemoto, K. A simple evolving network model for bipartite relationships: A case study of metabolite distributions among species and plant-pollinator mutualistic networks. NetSci2011: The International School and Conference on Network Science (6-10 June 2011, Budapest, Hungary).
  30. Takemoto, K. Unique Metabolic Pathway of Hyperthermophilic Archaea and Its Evolution. The Ninth Asia-Pacific Bioinformatics Conference (APBC2011), 8 (11-14 January 2011, Songdo Convensia, Korea)
  31. Takemoto, K. Diversity of Central Metabolism in Archaea and Its Possible Evolutionary Origin. The 2010 Annual Conference of the Japanese Society for Bioinformatics (JSBi2010), P03 (13-15 December 2010, Centennial Hall Kyushu University School of Medicine).
  32. 竹本和広. 超好熱性古細菌 Thermococcus kodakarensis KOD1 の代謝ネットワーク再構築. 第11回極限環境生物学会年会, P-6 (2010年11月15〜16日, 京都大学宇治キャンパス).
  33. Takemoto, K. Diversification of Archaeal Central Metabolism. The 11th International Conference on Systems Biology (ICSB2010), P01.751 (10-16 October 2010, Edinburgh, UK).
  34. 竹本和広. 古細菌における糖代謝経路の比較解析. 第5回メタボロームシンポジウム (2010年9月9〜11日, グランド・エル・サン, 鶴岡).
  35. Takemoto, K. How Do Metabolic Networks Expand: From the Perspective of Enzymatic Age and Structural Complexity of Chemical Compounds. Asian Young Researchers Conference on Computational and Omics Biology (10-12 March 2010, National Cheng Kung University, Taiwan).
  36. Takemoto, K. Evolution of Metabolite Distributions Across Plant Species. The Eighth Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC2010), A137 (18-21 January 2010, Indian Institute of Science, Bangalore, India). Received the Best Poster Award.
  37. Takemoto, K., Nacher, J.C. and Akutsu, T. Structural Difference with Temperature in Prokaryotic Metabolic Networks and a Hypothesis of Its Origin. The 18th International Conference on Genome Informatics (GIW2007), #1 (3-5 December 2007, Matrix, 30 Biopolis Street, Singapore).
  38. Takemoto, K., Nacher, J.C. and Akutsu, T. Structural Difference with Temperature in Prokaryotic Metabolic Networks. The 7th Annual International Workshop on Bioinformatics and Systems Biology (IBSB2007), P003 (31 July - 2 August 2007, Inst. Med. Sci., The University of Tokyo, Tokyo, Japan).
  39. Takemoto, K., Nacher, J.C. and Akutsu, T. Structural transition in prokaryotic metabolic networks with growth temperature. The 7th International Conference on Systems Biology (ICSB2006), FN39 (8-13 October 2006, Pacifico Yokohama, Yokohama, Japan).
  40. Takemoto, K., Oosawa, C. and Akutsu, T. Global structure of combined cliques in hierarchical networks. Japanese-Korean Joint Meeting for Mathematical Biology, 1P-13 (16-18 September 2006, Kyushu University Hakozaki Campus, Fukuoka, Japan).
  41. Takemoto, K. and Oosawa, C. Power-law Correlations of Connectivities in Biomolecular Networks. The 15th International Conference on Genome Informatics (GIW2004), P066 (13-15 December 2004, Pacifico Yokohama, Yokohama, Japan).
  42. Oosawa, C., Takemoto, K. and Hanano, G. Correlations between scale-free genetic regulatory model networks and dynamical properties. 15th International Conference on Genome Informatics (GIW2004), P028 (16-18 December 2004, Pacifico Yokohama, Japan).
  43. Takemoto, K. and Oosawa, C. M3: Merging Module Model for a Network with Scale-Free Properties and Modularity. The 14th International Conference on Genome Informatics (GIW2003), P079 (14-17 December 2003, Pacifico Yokohama, Yokohama, Japan).