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アイテム
ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221947
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2219479c7425af-608e-420e-9e38-364bbe344046
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-2ZM-02.pdf (217.3 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ランク学習を用いた化合物スクリーニングにおける多様なアッセイデータの統合戦略 | |||||||||
| 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 |
古井, 海里
× 古井, 海里
× 大上, 雅史
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 創薬プロセスの効率化を目的として、化合物の標的分子に対する活性を機械学習によって予測する化合物スクリーニング技術が活用されてきた。従来の手法では回帰学習がよく用いられるが、生化学アッセイに基づくIC50などの親和性指標はアッセイ系によって大きく変動するため、異なる環境のアッセイデータを統合するのは困難である。ランク学習による予測では目的変数の順序関係に基づいた学習を行うため、異なるデータ群の統合が容易であることが知られている。本発表では、アッセイデータの統合におけるランク学習の有効性を検証するために、ランク学習による化合物スクリーニング手法を構築し、いくつかの訓練データでの予測性能を評価した。 | |||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 987-988, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
