著者

森脇 寛智 川下 理日人 田 雨時 高木 達也

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39回ケモインフォマティクス討論会 浜松

巻号頁・発行日

pp.Y4, 2016 (Released:2016-09-22)

参考文献数

13

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定量的構造-活性相関では、化合物の構造からその特徴を表す記述子を算出し、重回帰分析などにより予測モデルを構築する事が広く行われている。そのため、記述子を計算するソフトウェアは商用、非商用を問わず多く開発されている。PaDEL-descriptorは300回以上引用されている著名なソフトウェアで、多くの記述子を算出できる。そのため、我々も使用してきたが、これには多くの不具合が存在する事を見出した。また、最近では、特にニューラルネットワークにおいてPythonを使用して機械学習を行なう事が多くなってきている。これらより、我々は記述子計算ソフトウェアであるMordredを開発した。これはPython2/3両対応のモジュール、Command line Interface、ウェブアプリケーションから使用可能で、約2,000の記述子を算出できる。MordredはBSD3ライセンスで配布している。

著者

幡生 あすか 戸田 祥平 谷手 紗也香 上島 悦子 高木 達也 上田 幹子

出版者

日本社会薬学会

雑誌

社会薬学 (ISSN:09110585)

巻号頁・発行日

vol.39, no.1, pp.2-11, 2020-06-10 (Released:2020-07-01)

参考文献数

35

被引用文献数

1

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In recent years, one of Japan’s policies for controlling increased medical expenses is promoting self-medication. Owing to their influence on the health of young people, energy drinks (a caffeine-containing beverage) have attracted attention. However, only a few surveys have evaluated their use in Japan. Therefore, we conducted a questionnaire survey on university students on self-medication interest and energy drink use trend, involving 180 students aged 18-26 years. The results showed 28.3% of the students were interested in self-medication and 4.4% were knowledgeable on the self-medication tax system. Additionally, 73.9% of them used over-the-counter (OTC) drugs, especially common cold medicines (65.0%). Further, 77.2% of them consumed energy drinks, mainly to stay awake (61.9%), and most frequently from evening to midnight (54.7%). Furthermore, 26.6% of the students had experienced discomfort or poor health when taking energy drinks, with the most common symptoms being “tachycardia” (n=13) and “sleep disorders” (n=12). Pharmacy and drugstore pharmacists could contribute to caffeine overdose prevention by educating the public on the caffeine content of common cold medications and various foods and drinks such as energy drinks. It is desirable for future studies to investigate in depth the usage of caffeine-containing beverages, including energy drinks.

著者

幡生 あすか 原田 雅史 高橋 由武 渡辺 俊輔 山下 典之 伊藤 世士洋 岡本 晃典 高木 達也

出版者

公益社団法人 日本化学会

雑誌

情報化学討論会講演要旨集

巻号頁・発行日

vol.2011, pp.P22-P22, 2011

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画像診断の分野で,診断の迅速化および医師の診断支援を目的に,健常者と患者の画像データを統計的に比較する手法が考案されてきた。しかし複数の疾患の可能性を比較,検討し,予測するためには,健常者と患者の判別だけでなく,疾患同士の比較,判別が必要である。そこで,脳血流画像の座標点を脳の機能区分に分け,分類に必要な区分を選択し,サポートベクターマシンによるアルツハイマー病とパーキンソン病の分類に取り組んだ。

著者

高木 達也 安永 照雄

出版者

大阪大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2001

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非線形要因解析を行うため、従来の誤差逆伝播型ニューラルネットワークとは異なり、Ojaらが提案したHebbian学習型ニューラルネットワークを改良して、効果的な独立成分解析法のアルゴリズムを開発、プログラム化した。アルゴリズムはおおよそ以下のようである.まず、学習は、基本的にはOjaらの方法に従ったが、ただ1個の動作関数を用いたOjaらの方法とは異なり、複数(p個)の動作関数を用いたため、下式、 W_p(t+1)=W_p(t)+εxf_p(x(t)^tW_p(t))diag(sign(c_<pi>(t))) に従って、行った。ここで、εは学習率、tは学習回数であり、分散が最大となるとき(t=t^*)のωを採用することにより、分散が最大になる方向への学習が効率的に行われる。アルゴリズムをまとめると以下のようになる。(1)元のデータに対してPCAを行って得られた主成分得点行列、あるいは、成分行列を入力データとする。(2)データの標準化を行う。(3)更新式に従い、wの値を計算し、ノルムを1にするために、w(t)=W(t)/||w(t)||とおきかえる。(4)式に従って、cの値を計算する。(5)動作関数pを用いてt回学習を行ったときのc_iとc_jの符号が異なっていた割合の、全ての動作関数の割合に対する比率をr_pとし、主成分得点を計算する。(6)z_iの分散を計算し、分散最大となるt^*を求める。(7)収束するまで(3)〜(6)を繰り返す。作成されたプログラムにより、押収覚せい剤の不純物のGC-MSデータによるProfiling Analysisを行った。PCA, CATPCA, MDS, SOM、5層砂時計型ニューラルネットワークの結果と比較したところ、今回のHEPネットの結果が、国内で4つの手法で合成された既知データとの比較の結果、最も適切な結果を与えることが見出された。他の方法では、既知データが4つに分類されなかったのに対し、HEPでは座標上に適切な位置を与えることが示された。これらのことより、HEPネットが、要因解析法として適切な結果を与えることが示された。