親和性閾値を考慮した適用領域による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: 2023-03

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：: 薬剤標的親和性の計算機による予測は創薬のコストを削減するため，喫緊の課題である．新規の相互作用の同定のためには，大きな誤差を持つ予測は可能な限り排除するべきである．機械学習の分野では，誤差が大きくなりやすいものを取り除く適用領域と呼ばれる手法が用いられてきた．しかし，ケモゲノミクス手法において，適用...

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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: 親和性閾値を考慮した適用領域による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: 2023-03
出版年（W3CDTF）: 2023-03
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）: 2023-BIO-73 16
掲載巻: 2023-BIO-73
掲載号: 16
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: 薬剤標的親和性の計算機による予測は創薬のコストを削減するため，喫緊の課題である．新規の相互作用の同定のためには，大きな誤差を持つ予測は可能な限り排除するべきである．機械学習の分野では，誤差が大きくなりやすいものを取り除く適用領域と呼ばれる手法が用いられてきた．しかし，ケモゲノミクス手法において，適用領域の利用の研究は限られている．本論文では，薬剤標的親和性予測に適用領域を利用し高い精度による回帰予測と，高い活性を持つ薬剤標的ペアの分類を両立し，適用領域におけるリジェクトオプションが高い活性を持つ薬剤標的ペアを排除することを防ぐ新たなフレームワークを提案する．
identifier:oai:t2r2.star.titech.ac.jp:50659471
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