サポートベクタマシンを用いた薬物の活性クラス分類(<特集>「アクティブマイニング」及び一般)
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概要
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本研究では,化学構造情報にもとづく薬物活性クラス分類へのサポートベクタマシンの有用性について,実データを用いて検証した.個々の薬物の構造情報の数値的記述表現には先に筆者らが報告したトポロジカルフラグメントスペクトル法を用いた.実験に際しては市販の治験薬構造データベース(MDDR, Molecular Design Drug Data Report)より,異なる受容体(D1, D2, D3, D4)に作用する1364種のドーパミン桔抗薬を抽出し,用いた.全化合物の90% (1228化合物)を訓練集合として学習を行った後,残り136化合物を予測集合として実験を行ったところ89.8%の化合物について活性クラスを正しく予測することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-07
著者
-
藤島 悟志
豊橋技術科学大学 知識情報工学系
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錦織 克美
Department of Knowledge-based Information Engineering, Toyohashi University of Technology
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
錦織 克美
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学工学部知識情報工学系
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