不斉炭素原子を考慮した化合物に対するグラフカーネル法

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概要

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• 化合物を生物学的な特性に基づいて高精度に分類することは,創薬に適した化合物を探す過程において重要な役割を果たす.従来のグラフカーネル法は,このような化合物の分類に対してもある程度有効ではあるが,不斉炭素原子を含む化合物が異なる特性を示す場合に適切に区別することができなかった.そこで本研究ではTree-Patternグラフカーネルを拡張することにより,トポロジーが同じでありながら立体配置が異なる化合物どうしを区別できる方法を提案する.我々はEcdysteroidsとCramer's Steroidsの2種類の化合物のデータ集合に対し提案手法をSVMとSVRで実装し,多くの場合で予測精度が改善されることを確認した.

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 2008-03-03

著者

• 浦田 隆史

  Bioinformatics Center Institute For Chemical Research Kyoto University

• 川端 猛夫

  Division Of Synthetic Chemistry Institute For Chemical Research Kyoto University

• Brown J.B.

  Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University

• 田村 武幸

  Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University

• 阿久津 達也

  Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University

• Brown J.b.

  Bioinformatics Center Institute For Chemical Research Kyoto University

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