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アイテム
ドッキングシミュレーションのためのベイズ最適化に基づく高速な探索アルゴリズムの開発
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229523
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229523e197f941-c212-470c-838a-cf216845246f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO23076001.pdf (1.8 MB)
2025年11月22日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, BIO:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-11-22 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ドッキングシミュレーションのためのベイズ最適化に基づく高速な探索アルゴリズムの開発 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Development of a fast search algorithm based on Bayesian optimization for docking simulation | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Department of Computing, School of Computing, Tokyo Institute of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Department of Computing, School of Computing, Tokyo Institute of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
渡邉, 倫理
× 渡邉, 倫理
× 石田, 貴士
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 計算機を使って大量の化合物から薬剤候補化合物を選抜するバーチャルスクリーニングの手法の一つであるドッキングシミュレーションは，主にスコア関数と探索アルゴリズムの二つの要素で構成されている．探索アルゴリズムはスコア関数が最小となるようなリガンドポーズを探索するが，これは多変数関数最適化問題と捉えられる．機械学習のハイパーパラメータ最適化などの他の多変数関数最適化問題ではベイズ最適化手法が用いられているが，既存のドッキングプラグラムにはベイズ最適化手法を探索アルゴリズムとして採用した例がない．本研究では，ベイズ最適化手法の TPE をドッキングプログラムの探索アルゴリズムに使用することで，性能の向上を試みた． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Docking simulation is a virtual screening method for selecting drug candidates from a large number of compounds using a computer. It consists of two main components: a scoring function and a search algorithm. The search algorithm searches for the ligand pose that minimizes the scoring function, which can be treated as a multivariable function optimization problem. Although Bayesian optimization have been used in some multivariable function optimization problems such as hyperparameter optimization in machine learning, there are no existing docking programs that use Bayesian optimization as search algorithms. In this study, I tried to improve performance by using the Bayesian optimization method TPE as a search algorithm for docking programs. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2023-BIO-76, 号 1, p. 1-6, 発行日 2023-11-22 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
