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アイテム
Random forestを用いたドッキング構造の学習によるバーチャルスクリーニングのポスト処理
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181708
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18170829c96ba5-8700-486d-81ce-8f1919192798
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z79-7ZB-04.pdf (516.4 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Random forestを用いたドッキング構造の学習によるバーチャルスクリーニングのポスト処理 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 著者名 |
安尾, 信明
× 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 | 創薬におけるバーチャルスクリーニングには、大きく分けてリガンドベースと構造ベースの二種類の手法が存在する。構造ベースの手法はリガンドベースと比較して新規母核をもつ化合物を発見できる可能性が高いとされているが、一方で予測精度が低いという欠点もある。本研究では、構造ベースの手法である蛋白質−リガンドドッキングにおいて、リガンドベースの手法である機械学習により活性の有無が既知の化合物の情報を加えることで、より高精度に化合物の活性を予測する手法を開発した。また、ドッキングによるバーチャルスクリーニングのベンチマークセットであるDUD-Eを用いてその精度の検証を行った。 | |||||||||
| 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79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 623-624, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
