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

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。

言及状況

外部データベース (DOI)

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X = calc.pandas(mols).astype('float').dropna(axis=1)って落とせばいいやんって気づくのに時間を費やしたのでReadmeとかに書いておいてもらえるとよいと思いました。 https://t.co/GnpqLUqosL
@Vi_Breeds_Vi 例を上げるならその化合物の特徴量を生成するようなものです(機械学習に使うのが多いらしいし自分も機械学習に使ってる) https://t.co/ltxWW0tPfh
分子記述子計算ソフトウェア mordred の開発 https://t.co/uEJplFc5RZ

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