適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測

資料種別: 文書・図像類

著者: 杉田, 駿也ほか

出版者: 情報処理学会

出版年: 2022-03

資料形態: 紙

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 計算機による創薬支援のため，化合物とタンパク質の親和性を網羅的に予測する薬剤標的親和性予測が行われている．化合物-タンパク質間の相互作用の既知情報，化合物の構造情報，タンパク質の配列情報などを用いた教師あり学習に基づく予測手法が，これまでに数多く報告されてきた．しかし，化合物や標的分子の化学空間は広...

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書誌情報

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資料種別: 文書・図像類
タイトル: 適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測
著者・編者: 杉田, 駿也
Sugita, Shunya
大上, 雅史
Ohue, Masahito
著者標目: 杉田, 駿也
Sugita, Shunya
大上, 雅史
Ohue, Masahito
出版事項: 情報処理学会
出版年月日等: 2022-03
出版年（W3CDTF）: 2022-03
タイトル（掲載誌）: 研究報告バイオ情報学（BIO）
巻号年月日等（掲載誌）: 2022-BIO-69 4
掲載巻: 2022-BIO-69
掲載号: 4
掲載ページ: 1-6
ISSN（掲載誌）: ISSN : 2188-8590
本文の言語コード: jpn
対象利用者: 一般
一般注記: 計算機による創薬支援のため，化合物とタンパク質の親和性を網羅的に予測する薬剤標的親和性予測が行われている．化合物-タンパク質間の相互作用の既知情報，化合物の構造情報，タンパク質の配列情報などを用いた教師あり学習に基づく予測手法が，これまでに数多く報告されてきた．しかし，化合物や標的分子の化学空間は広範であるため，常に予測が上手くいくわけではない．本研究では薬剤標的親和性予測において予測モデルの出力の信頼性を評価する適用領域を用いて予測結果を分類する手法を提案する．薬剤標的親和性予測における最新手法である勾配ブースティング木とグラフ畳込みニューラルネットワークに基づく予測手法で検証した結果，構築した適用領域が実際に回帰予測精度を改善することを示した．
identifier:oai:t2r2.star.titech.ac.jp:50622593
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 東京工業大学 : 東京工業大学リサーチリポジトリ