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Johann Gasteiger
Johann Gasteiger
生誕	1941年10月27日; ドイツ、ダッハウ
居住	ドイツ
国籍	ドイツ
研究分野	化学者
研究機関	フリードリヒ・アレクサンダー大学エアランゲン＝ニュルンベルク; ミュンヘン工科大学
出身校	チューリッヒ工科大学; チューリッヒ大学; ルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘン
博士課程; 指導教員	ロルフ・フーズゲン
主な業績	ケモインフォマティクス ; 化学におけるニューラルネットワーク
	プロジェクト:人物伝
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ヨハン・ガスタイガー（Johann Gasteiger、1941年 10月27日 –、ダッハウ生まれ）は、ドイツの化学者、ケモインフォマティシャンである。これらの分野の様々な書籍を執筆、編集している^[1]^[2]。

経歴

ヨハン・ガスタイガーはルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘン、チューリッヒ工科大学、チューリッヒ大学で化学を学んだ。1971年にルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘンで有機化学のPhDを取得した^{[注 1]}。1972年までカリフォルニア大学バークレー校で博士研究員を務めた後、ミュンヘン工科大学にアシスタント・プロフェッサーとして着任し、1979年にイヴァール・カール・ウギ（英語版）の指導の下で教授資格（英語版）を得た。1994年から2007年までフリードリヒ・アレクサンダー大学エアランゲン＝ニュルンベルクの「Computer-Chemie-Centrum」（計算化学センター）において教授を務めた。1997年、Computer-Chemie-Centrumで開発されたソフトウェアを流通するため、Molecular Netoworks社を設立した。

ヨハン・ガスタイガーはケモインフォマティクスの先駆者の1人である。主な研究的興味は医薬品設計（例えばQSARを使った）、化学反応のシミュレーション（有機化学における合成計画のため）、分光学のための機械学習、化学におけるニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの応用である。

1979年、ヨハン・ガスタイガーとMario Marsiliは分子中の原子部分電荷（英語版）の反復計算のための手法を発表した^[3]。この論文はガスタイガーの論文の中で最も引用回数が多い^[4]。

1987年から1991年まで、ChemInform RXデータベースの開発のプロジェクトマネージャーを務めた。1985年から、ガスタイガーのグループで3D構造生成プログラムCORINAが開発されている^[5]。

ガスタイガーは化学におけるニューラルネットワークの使用を切り開いてきた^[6]^[7]。今日ニューラルネットワークがケモインフォマティクスにおける標準的手法の1つであることは主にガスタイガーの貢献による。

^ (ed.), Johann Gasteiger (2003). Handbook of chemoinformatics : from data to knowledge. Weinheim: Wiley-VCH. ISBN 3-527-30680-3
^ (eds.), Johann Gasteiger ; Thomas Engel (2003). Chemoinformatics : a textbook (1. reprint. ed.). Weinheim: Wiley-VCH. ISBN 3-527-30681-1
^ Gasteiger, Johann; Marsili, Mario (January 1978). “A new model for calculating atomic charges in molecules”. Tetrahedron Letters 19 (34): 3181–3184. doi:10.1016/S0040-4039(01)94977-9.
^ Wendy Warr, "In Honor of Johnny Gasteiger", honorary lecture at the 2. German Conference on Chemoinformatics, Goslar, 14 November 2006.
^ Gasteiger, J.; Rudolph, C.; Sadowski, J. (January 1990). “Automatic generation of 3D-atomic coordinates for organic molecules”. Tetrahedron Computer Methodology 3 (6): 537–547. doi:10.1016/0898-5529(90)90156-3.
^ Zupan, J.; Gasteiger, J. (July 1991). “Neural networks: A new method for solving chemical problems or just a passing phase?”. Analytica Chimica Acta 248 (1): 1–30. doi:10.1016/S0003-2670(00)80865-X.
^ Zupan, Jure; Gasteiger, Johann (1999). Neural networks for chemists (2nd ed.). Weinheim: Wiley-VCH. ISBN 3-527-29779-0