１８．常に完全（100%）分類を実現するKY法の開発（K-step Yard sampling methods）：Development of the KY Methods which Achieves Perfect (100%)Classification under Any Condition
湯田浩太郎, Molecular Science, 6, NP0020 (2012)

１７．skin sensitization study by a new qualitative structure-toxicity relationships (QSAR) approach: K-step yard sampling (KY) methods,
K.Sato, T.Umemura, T.Tamura, Y.Kusaka, K.Aoyama, A.Ueda, K.Harada, K.MInamoto, T.Otsuki, K.Yamashita, M.Haistuka, T.Takeshita, E.Shibata, K.Dobashi, S.Kameo, M.Miyagawa, M.Kaniwa, T.Yoshida, T.fukushima,
K.Yuta, J Oral Tissue Engin 9(3): 167-173, 2012

１６．Experimental estimation of postmortem interval using multivariate analysis of proton NMR metabolic data,
K.Hirakawa, K.Koike, K.Uekusa, M.Nihira, K.Yuta, Y.Ohno, Legal Med., 11, 5282-5285 (2009)

１５．Skin Sensitization Study by Quantitative Structure-Activity relationships (QSAR)

Kazuhiro Sato et al., AATEX 14(3), pp 940-946 (2009) 

１４．Integrated insilico Screening and Drug Design System
-Activity, ADME, Toxicity, Property Analysis and Prediction-
Kohtaro Yuta et al.,

QSAR & Molecular Modelling in Rational Design of Bioactive Molecules, Eds. Esin AKI and Ismail YALCIN,(Computer Aided Drug Design & Development Society in Turkey, Ankara Turkey,2004), pp538-543.

１３．グリーンケミストリーとＡＤＭＥＷＯＲＫＳ

湯田　浩太郎、北島正人、Ciloy Martin Jose、雑誌FUJITSU, 54, ４７１－４７９(２００３) 

１２．バイオ，蛋白，化合物の統合情報：ドラッグインフォマティクス

湯田　浩太郎、雑誌ＦＵＪＩＴＳＵ, 53, ３４６－３５２(２００２)

１１．実測データからの化学情報の抽出 ：総論．

    湯田　浩太郎，ぶんせき，７，５２０－５２６（１９９４）

１０．バックプロパゲーションのネットワーク構造から情報を読む．

    湯田　浩太郎，ＣＩＣＳＪ　ＢＵＬＬＥＴＩＮ，１１，３１－３４（１９９３） 

９．ニューラルネットワークによる類似化合物の分類．

    湯田　浩太郎，ＣＩＣＳＪ　ＢＵＬＬＥＴＩＮ，９，２８－２９（１９９１）

８． Structure-Activity Relationship Study of the Quinolone Antibacterials

　   by the neuralnetworks.

　　Kohtaro Yuta, Computer Aided Innovation of New Materials, Eds.

     M.Doyama,T.Suzuki,J.Kihara and R.Yamamoto (Elsevier;North-Holland,1991),

     pp.49-51.

７． Development of  Hyper Volume" Conception for Pattern Recognition and

     Statistics.     Applied on Classification Problems (I)

　　Kohtaro Yuta, Bull.Compu.Statist.Japan, 4, 1 (1991).

６． Computer-Assisted Structure-Activity Studies of Chemical Carcinogens:

　   Aromatic Amines. II. Rat and Liver Data Set

　　Kohtaro Yuta and Peter C. Jurs, Yakugaku Zasshi, 104, 496(1984)

５． Computer-Assisted Structure-Activity Studies of Chemical Carcinogens:

　   Aromatic Amines

　　 Kohtaro Yuta and Peter C. Jurs, Jour.Med.Chem., 24, 241(1981)

４． Comment on the Application of Feature Selection Method for Binary Coded

　    Patterns

　　　Yoshikatsu Miyashita, Hidetsugu Abe, Shin-ichi Sasaki, and

　　　Kohtaro Yuta, Anal.Chem., 50, 1580 (1978)      

１．２.３．　（合成関連文献）は省略

７． 湯田浩太郎,「インシリコ(In silico)でのケモメトリックス・人工知能による化学物質の毒性（安全性）評価」(分著）、 「マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集」、株）技術情報協会出版

６．湯田　浩太郎、「In silico予測手法の基本と開発および応用」、「In Vitro毒性・動態評価の最前線」小島 肇夫監修、 　　シーエムシー出版、２０１３年

４．湯田　浩太郎、「インシリコADMET予測から並列創薬への展開：インシリコADMET予測の現状と今後の創薬への展望」、「次世代創薬テクノロジー　実践：インシリコ創薬の最前線」竹田-志鷹真由子, 梅山秀明編、遺伝子医学MOOK、１４、株式会社メディカルドゥ、２００９年

湯田　浩太郎、「インテグレーテッド概念導入による総合的な毒性予測支援システム」、谷本学校、毒性質問箱、「医薬品作用予測の最前線」安全性評価研究会編集委員会編、 　サイエンティスト社、２００５年

２．湯田　浩太郎、「ケモメトリックス：ニューラルネットワークの適用」、「高分子ハンドブック」（社）日本分析化学会高分子分析研究懇談会編集、 　　紀伊國屋書店、１９９５年

１．湯田　浩太郎、「コンピュータケミストリーシステムの統合」、「バイオテクノロジーとコンピュータ利用」神沼二真編、シーエムシー出版、１９８５年