機械学習による創薬支援のための高精度バーチャルスクリーニング法の開発
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概要
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This paper presents a high performance virtual screening method for drug design based on machine learning. In drug discovery with computers, drug designers often use docking softwares. They decide the docking between the compound and the protein with the result of docking software, structure of the compound, and any information of the compound. Currently, the performance of docking software is not high. This paper shows the machine learning method which uses the experiential knowledge of pharmaceutical researchers. This method calculates the docking possibility of compounds with high performance based on the results of the docking software and chemical information of compounds. The experiment shows our method have high-accuracy as 98.4 % and excellent ROC curve.
著者
-
大和田 勇人
東京理科大学
-
青木 伸
東京理科大学薬学部
-
金盛 克俊
東京理科大学大学院理工学研究科
-
岡田 正人
東京理科大学大学院理工学研究科
-
岡田 正人
東京理科大学理工学研究科
-
大和田 勇人
東京理科大学理工学部
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