ニューラルネットワークによる多種類の有機化合物の発ガン性の予測
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概要
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広範囲の化学物質について構造活性相関により化学構造から有害性を高い精度で予測するモデルを開発することを目指して、ニューラルネットワークを用いて発ガン性のデータを解析した。Predictive Toxicology Challenge 2000-2001で公開された454種類の有機化合物についての記述子と発ガン性のデータを用いてニューラルネットワークの学習とテストを行った。分子軌道計算から求まるhomoやlumoなどの軌道エネルギー、分子表面積、log Pなど37種類の記述子について主成分分析を行い、得られた10個の主成分データをニューラルネットワークに入力した。Error-back-propagation法によりニューラルネットワークを学習する際の過学習、over-fitting、局所解などの問題を解決するために、学習回数や中間層ユニット数などの条件を最適化した。モデルの作成に用いなかった化合物を用いて判別テストを行った結果、的中率73.7 %の予測モデルを開発することができた。
- 日本コンピュータ化学会の論文
- 2005-09-15
著者
-
鈴木 孝弘
東洋大学経済学部経済学科
-
長嶋 雲兵
産業技術総合研究所ナノシステム研究部門
-
長嶋 雲兵
産業技術総合研究所グリッド研究センター
-
長嶋 雲兵
産業技術総合研究所計算科学研究部門
-
上坂 博亨
富山国際大学地域学部
-
上板 博亨
富山国際大学
-
上坂 博亨
富士通株式会社
-
田辺 和俊
千葉工業大学社会システム科学部経営情報科学科
-
大森 紀人
千葉工業大学社会システム科学部経営情報科学科
-
小野 修一郎
千葉工業大学社会システム科学部経営情報科学科
-
松本 高利
東北大学多元物質科学研究所
-
松本 高利
物質工学工業技術研究所
-
小野 修一郎
経営情報科学科教授
-
小野 修一郎
千葉工大
-
田辺 和俊
経営情報科学科教授
-
大森 紀人
経営情報科学科特別研究員
-
長島 雲兵
先端情報研究センター
-
田辺 和俊^
工業技術院化学技術研究所
-
小野 修一郎
千葉工業大学
-
田辺 和俊
千葉工業大学
-
上坂 博亨
富山国際大学
-
鈴木 孝弘
東洋大学自然科学教室
-
長嶋 雲兵
産業技術総合研究所 グリッド研究センター
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