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アイテム
パレート最適化MCTSを用いた<l>de novo</l>分子生成手法の開発
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230803
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23080302c926f7-8dc4-4dbd-9a0a-32195f8c6357
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | パレート最適化MCTSを用いた<l>de novo</l>分子生成手法の開発 | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | コンピュータと人間社会 | |||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
東工大 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
東工大 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
東工大 | ||||||||||||
著者名 |
鈴木, 敬将
× 鈴木, 敬将
× 安尾, 信明
× 関嶋, 政和
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | 創薬のコストはここ十数年で劇的に増加している。計算機支援による化合物探索は製薬業界で実用化されてきている。特に創薬の初期段階ではスクリーニング手法がヒット化合物探索に用いられているが、既知の化合物に用いられるため、新規な構造をもった化合物を探索するのは難しい。この問題を解決するため、近年では新規構造を生成する分子生成モデルが現れ始めた。これらは一つの評価関数の最適化によって探索するが、実用では候補化合物には複数の評価が求められる。本研究では深層学習を用いて拡張可能な多目的最適化を用いた分子生成モデルを開発した。これにより、ドッキングスコアや薬らしさの評価を採用したときには特定のタンパク質との親和性が高い薬らしい化合物を得られる。 | |||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 533-534, 発行日 2023-02-16 |
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出版者 | ||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |