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アイテム
ブースティングによる薬物クリアランス経路予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62130
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/6213062276447-8fca-4da4-84fc-70c60d4b4cfc
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO09017010.pdf (1.5 MB)
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Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-05-18 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ブースティングによる薬物クリアランス経路予測 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Prediction of Drug Clearance Pathway by Boosting Algorithm | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 企画『機械学習によるバイオデータマインニング』 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学大学院薬学系研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学大学院薬学系研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学大学院薬学系研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineer, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineer, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineer, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者名 |
池田, 和史
× 池田, 和史
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| 著者名(英) |
Kazushi, Ikeda
× Kazushi, Ikeda
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 薬物のクリアランス経路を特定することは薬物動態学における重要な課題である．そこで，本研究では教師あり機械学習の手法を用いて，既知の薬物の物理化学的特性から薬物の主要なクリアランス経路を予測した．先行研究では，解釈性の高い矩形領域法と判別性能の高いサポートベクターマシン (SVM) が用いられていたが，本研究では Boosting のアルゴリズムを用いることで解釈性と性能が両立できるような予測システムの構築を目指した．実装した予測システムを用いて予測実験を行い，その結果を先行研究と比較し，評価した．結果として，本予測システムを用い，SVM に匹敵する汎化性能を持ち，解釈性にも比較的優れた学習を行うことができた． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | It is an important problem in pharmacokinetics to determine clearance pathway of drugs. We have developed a prediction system for major clearance pathway of drugs from physicochemical characteristics of drugs. In previous studies, we have proposed a SVM-based system which has superior prediction performance, and another system based on original Rectangular method which shows good interpretationability. In this study, we aim to build a prediction system which shows both good performance and good interpretation, by using boosting algorithm. As a result, new system showed a superior performance almost comparable to SVM, and better interpretation. | |||||||
| 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 2009-BIO-17, 号 10, p. 1-8, 発行日 2009-05-18 |
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| 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 | |||||||
