@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00182438,
 author = {柳澤, 渓甫 and 小峰, 駿汰 and 久保田, 陸人 and 大上, 雅史 and 秋山, 泰 and Keisuke, Yanagisawa and Shunta, Komine and Rikuto, Kubota and Masahito, Ohue and Yutaka, Akiyama},
 issue = {38},
 month = {Jun},
 note = {バーチャルスクリーニングにおける大規模なタンパク質 - 化合物ドッキング計算の高速化のために，化合物の部分構造であるフラグメントのドッキング計算結果を保存し，他の化合物の評価時に計算結果を再利用する方法が提案されている．しかし，従来提案されてきた手法はディスクアクセスを大量に発生させ，高速化率が十分ではなかった．さらなる高速化のためには，メモリ上に計算結果を保持してディスクアクセスを減らすことが考えらえるが，メモリ容量には上限があるため効率的な計算結果の保持を実現することが重要になる．本研究では，最適な計算結果の保持順番の導出を重み付きオフラインキャッシュ問題として定式化し，これを最小費用流問題に帰着させ，さらにこの帰着させたグラフの特徴を利用した高速な厳密解アルゴリズムを提案した．従来提案されていた非巡回有向グラフに対する最小費用流問題の厳密解アルゴリズムに比べて約 7 倍の高速化を達成した．, The need to accelerate large - scale protein - ligand docking in virtual screening against a huge compound database led researchers to propose a strategy that entails memorizing the evaluation result of the partial structure of a compound and reusing it to evaluate other compounds. However, the previous method required frequent disk accesses, resulting in insufficient acceleration. Thus, more efficient memory usage can be expected to lead to further acceleration, and optimal memory usage could be achieved by solving the weighted offline cache problem. In this research, we propose an exact algorithm for the weighted offline cache problem, which we reduce to the minimum cost flow problem, and utilize the characteristics of the graph generated for this problem as constraints. The proposed algorithm was shown to be approximately seven times faster compared to an existing exact algorithm specified for directed acyclic graphs.},
 title = {フラグメント伸長型化合物ドッキング計算のための重み付きオフラインキャッシュ問題の厳密解アルゴリズム},
 year = {2017}
}