2024-03-29T00:29:36Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001580882023-04-27T10:00:04Z01164:05352:08620:08621
言語モデルベースの化学構造生成手法の提案と生体活性分子をターゲットにしたInverse-QSARモデルへの適用jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00158054/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=158088&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan総合研究大学院大学統計科学専攻北陸先端科学技術大学院大学(株)地球快適化インスティテュート北陸先端科学技術大学院大学総合研究大学院大学統計科学専攻/統計数理研究所池端, 久貴本郷, 研太磯村, 哲前園, 涼吉田, 亮本研究では,統計的言語モデルと逐次モンテカルロ法を組み合わせた分子設計法を提案する.既存化合物から学習された化学構造のパターンを基に単語単位の生成モデルを構成できるため,これまでのフラグメントを用いた手法でカバーしきれなかった多様な化学構造を得ることができる.本手法を用いて,高い生体活性を示す医薬品候補の生成を試みる.AA12055912研究報告バイオ情報学(BIO)2016-BIO-4510122016-03-112188-85902016-03-07