著者

宮尾 知幸 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第41回ケモインフォマティクス討論会 熊本

巻号頁・発行日

pp.1A06, 2018 (Released:2018-10-26)

参考文献数

7

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三次元リガンド情報に基づきヴァーチャルスクリーニング(VS)を行う際、標的マクロ分子との結合状態におけるリガンド分子の立体配座が重要な役割を果たすと考えられる。また、類似性検索に基づくVSでは、活性化合物の類似構造のアンサンブルを検索クエリとして利用する手法が提案されている。本発表では、リガンドベースVSにおいて、活性化合物のコンフォメーションが重要なのか否かを判断するためのベンチマーク計算、並びに、三次元リガンド構造に基づくVSにおけるアンサンブル効果を検証した結果を報告する。コンフォメーションはそれほど重要ではなく、アンサンブル効果は三次元リガンド構造に基づくスクリーニングであっても有効であるとの結果となった。

著者

宮尾 知幸 荒川 正幹 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第30回情報化学討論会 京都

巻号頁・発行日

pp.JP20, 2007 (Released:2007-11-08)

参考文献数

4

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化学データは一般に多次元であるため、データを把握するためには次元削減による可視化が必要となる。代表的な手法としてPCAや自己組織化マップが知られているが、近年Bishopにより確率モデルを用いたgenerative topographic mapping (GTM)が提案された。そこで本研究では、写像の滑らかさの指標を導入し、SOMとGTMにおける写像の特徴を比較した。

著者

山城 直也 宮尾 知幸 荒川 正幹 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

Journal of Computer Aided Chemistry (ISSN:13458647)

巻号頁・発行日

vol.10, pp.96-103, 2009 (Released:2009-08-20)

参考文献数

16

被引用文献数

5 1

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大気中の二酸化炭素濃度の上昇を抑制するための手法として、二酸化炭素地中貯留技術が注目されている。しかし、その実用化のためにはコストの高さが大きな課題となっており、特に二酸化炭素を分離回収する過程におけるコストが全体の大部分を占めると試算されている。そこで本研究ではアルカノールアミン溶液を用いた化学吸収法による二酸化炭素の分離回収に着目し、より優れたアルカノールアミンの設計を目指した。アルカノールアミン溶液は低温下で二酸化炭素を吸収し、加熱により吸収した二酸化炭素を放散する性質があり、二酸化炭素の分離回収に利用することが可能である。吸収液に求められる性質として、二酸化炭素を放散させるために必要な熱量が少なく、吸収速度が速いことが挙げられる。そこで、これらの要求を満たすような吸収液の開発を目的とした。まず、反応熱、吸収速度の実験データを基に、アミンの構造情報からこれらを予測する回帰モデルをPLS (partial least squares)法、GAPLS (genetic algorithm based-PLS)法を用いて構築した。その結果、GAPLS法では反応熱に対してR2=0.999、Q2=0.990、吸収速度に対してR2=0.957、Q2=0.914となり、予測精度の高いモデルが構築された。このモデルを用いて、コンピュータ内で仮想的に発生させた新規構造の物性値を予測することで、有望な物性を持つと予想される吸収液の探索を行った。その結果、実験データよりも良好な物性を示すと考えられる候補構造が複数得られた。

著者

大嶋 孝志 小池 隆司 笹野 裕介 高須 清誠 安田 誠 山口 潤一郎 菅 誠治 跡部 真人 外輪 健一郎 滝澤 忍 椴山 儀恵 矢島 知子 宮尾 知幸 小島 諒介 武田 和宏 松原 誠二郎 矢田 陽

出版者

九州大学

雑誌

学術変革領域研究(A)

巻号頁・発行日

2021-09-10

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本領域研究は、有機合成に破壊的イノベーションを起こすデジタル有機合成(実験科学と情報科学の異分野融合)の基盤を世界に先んじて築くことを目的とし、有機合成の多様性に対応した独自のデジタル化プラットフォーム(PF)を構築する。A01班、A02班、A03班の3班体制で、人工知能(AI)を徹底活用した自動化法(分子構造自動設計、合成経路自動探索、反応条件自動最適化、バッチ→フロー自動変換、自律的自動合成システム)でムダを徹底排除し、革新反応・革新分子創出の超加速化を実現するとともに、自動化法開発の基盤となる、有機化学の機械学習に最適化した本領域独自のデータベース(DB)の構築を行う。

著者

佐藤 彰准 宮尾 知幸 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第43回ケモインフォマティクス討論会

巻号頁・発行日

pp.1A04, 2020 (Released:2020-11-29)

参考文献数

7

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定量的構造活性相関(QSAR)と定量的構造物性相関(QSPR)モデルは、化学構造から生物活性や分子物性を定量的に予測する。通常、分子構造のトポロジカル情報が利用されている(2次元分子表現、2D記述子)。しかし、分子は三次元空間に存在するため、構造情報が重要であると考えられる。多様な化合物に適用可能な3次元分子表現(3D記述子)として、被験分子と参照分子との類似性を示す方法が提案されている。本研究では、この3D記述子をQSAR/QSPRモデリング(回帰タスク)に導入した。さらに、3D記述子の2D記述子と比較し、訓練データの多様性の観点から、3D記述子のメリットを検討した。その結果、量子力学に基づく物性予測では、3D記述子の方が2D記述子よりも優れていることがわかった。また、特定の生物学的標的に対する低分子の活性を予測する課題では、訓練データやテストデータの多様性に関わらず、2種類の表現法による性能の差に一貫した傾向は見られなかった。

著者

宮尾 知幸 金子 弘昌 船津 公人

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第38回ケモインフォマティクス討論会 東京

巻号頁・発行日

pp.36-39, 2015 (Released:2015-10-01)

参考文献数

6

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Inverse-QSPR とはQSPR モデルを反対方向に解析することにより、望ましい物性値を持つ化学構造を生成する手法である。目的変数: y の値に対応する記述子: x の情報をモデルの逆解析により取得し、記述子の情報から化学構造を生成する。発表者らは以前、y を所与とした際のxの事後確率密度関数を導出することにより、効率的にinverse-QSPR 解析が行えることを示した。しかしその際に用いることができる回帰手法は線形重回帰モデルのみであり、非線形性を持つデータに手法を適応することができなかった。本発表では、x の事前分布で規定されたクラスタ毎に回帰モデルを設定することで、擬似的に非線形性を表現する手法と、Gaussian Mixture Regressionによる手法を検討した。ケーススタディとしてシミュレーションデータに対して両手法を適用した結果、非線形を示すデータに対して、両手法は妥当な形状のx の事後分布を生成することができた。