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アイテム
三次元分子構造からの属性生成による知識発見 －利用者による積極的関与の重要性－
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/50397
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/50397e437a139-45f6-4af6-a793-2283167651d7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-ICS03133008.pdf (821.2 kB)
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Copyright (c) 2003 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 | 2003-09-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 三次元分子構造からの属性生成による知識発見 －利用者による積極的関与の重要性－ | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Knowledge Discovery using Attributes from 3D Molecular Structures -Importance of Active User's Response- | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 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 | ||||||||
| 関西学院大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 関西学院大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 関西学院大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 武田薬品工業薬物機能研究所 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Informatics, Kwansei Gakuin University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Informatics, Kwansei Gakuin University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Informatics, Kwansei Gakuin University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Osaka Research Ctr., Takeda Chemical Industries | ||||||||
| 著者名 |
岡田, 孝
山川, 真透
新妻, 弘崇
山口尚美
× 岡田, 孝 山川, 真透 新妻, 弘崇 山口尚美
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| 著者名(英) |
Takashi, Okada
Masumi, Yamakawa
Hirotaka, Niitsuma
Naomi, Kamiguchi
× Takashi, Okada Masumi, Yamakawa Hirotaka, Niitsuma Naomi, Kamiguchi
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 薬品の化学構造と生理活性間の相関データをマイニングしようとする場合，利用者である専門家の積極的な関与が必要である．専門家はマイニング過程で多くの仮説をアドホックに思いつくが，その内容を属性として取り込む作業を効率化することにより，質の高い知識発見を行うことが期待できる．著者らはこれまでからドーパミンのアンタゴニスト作用を有する薬品郡について，グラフ表現された構造式を対象として，カスケードモデルによる解析を行ってきた．本報告では分子の３次元構造から水素結合のフラグメントを生成し，利用者自身が属性選択を繰り返し行うことにより，知識発見の過程が効率的に遂行できることを示す． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Active responses from experts plays an essential role in the knowledge discovery of SAR (structure activity Relationship) from drug data. Experts often think of hypotheses, and they want to reflect these ideas to the attribute generation and selection process. Authors have analyzed SAR of dopamine antagonists using the cascade model. In this paper, we generated attributes indicating the presence of hydrogen-bonded fragments from 3D coordinates of molecules, which were suggested by experts. The selection of attributes by experts has been shown to be useful in obtaining valuable knowledge. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS） 巻 2003, 号 90(2003-ICS-133), p. 33-34, 発行日 2003-09-14 |
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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 | |||||||
