特徴ベクトルからの化学構造の推定(Bioinformatics)
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概要
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サポートベクターマシンを用いた化合物の分類のために、様々なグラフカーネルが提案されている。それらの多くでは、各グラフ構造は、ラベルつきパスの出現頻度や部分構造の出現頻度に基づいて特徴ベクトルに写像される。本稿では、これらの特徴ベクトルが与えられた時に、もとのグラフ構造を推定する問題について考察する。この問題は新規化合物の設計に応用できる可能性がある。本稿では、木に似た構造を持つ化合物を、特徴ベクトルから多項式時間で推定するためのアルゴリズムを示す。また、分枝限定法に基づくアルゴリズムも開発し、計算機実験により、数十原子からなる化合物が推定可能であることを示す。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2006-02-09
著者
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深川 大路
国立情報学研究所
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深川 大路
National Institute of Informatics
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阿久津 達也
京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター
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深川 大路
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻
-
Fukagawa Daiji
Graduate School Of Information Science And Technology The University Of Tokyo
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Daiji Fukagawa
Faculty Of Culture And Information Science Doshisha University
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深川 大路
同志社大学文化情報学部
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