化学構造の高速データマイニングのための特徴ベクトルTFSの圧縮法
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概要
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医薬品の候補となる化合物空間は極めて膨大であり，また，化合物関連データベースが大規模化しているため，少ない計算コストのデータ解析手法が望まれる．本研究では，高橋らの開発した特徴ベクトルであるトポロジカルフラグメントスペクトル(Topological Fragment Spectra, TFS)を圧縮するによって，計算コストを抑えるアプローチを検討した．まず，TFSが周期性のあるスペクトルであることを示した．そして，周期性信号の圧縮に用いられるフーリエ変換とウェーブレット変換に基づくアプローチを用いて圧縮する手法を検討した．各手法で圧縮した特徴ベクトルを用いた類似度構造検索および薬理活性予測の数値実験によって，ウェーブレット変換による圧縮がより効率的な圧縮法であることが示された．
著者
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高橋 由雅
豊橋技術科学大学
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志賀 元紀
豊橋技術科学大学 情報・知能工学系 〒441-8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘1-1
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高橋 由雅
豊橋技術科学大学 情報・知能工学系 〒441-8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘1-1
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