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Drug Design using Computational Chemistry and Multiple Supervised Machine Learning Systems based on Correlation between the Systems

使用计算化学和基于系统之间相关性的多个监督机器学习系统进行药物设计

基本信息

批准号：
20K06987
负责人：
高木達也
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の目標は、シフト検定という独自の手法を用いて、二つのデータセット(FMO計算から得られる残基－基質間相互作用エネルギー、IFIEと、基質の2D化学記述子)それぞれから有用な変数を抽出することにある。実際に取り出した変数について考察する中で、変数選択法としてのシフト検定の妥当性を示すことを目指す。シフト検定法というのは、元来数理言語学で用いられたものを代表者が改良したもので、回帰の過程で記述子の対応をずらす手法で、対応がずれた記述子は本来回帰に重要な意味を持たなくなるため、もし当該記述子が重要であるならば回帰結果は大幅に悪化する筈である。逆に、悪化しない場合は、その記述子が重要でないことを示している。Permutation法の変形ともいえるが、Permutation法と異なるのは、偶然にも対応が取れてしまうケースが全く存在しないことと、遥かに短時間で結果が得られ、また、図示することにより結果が視覚化できることがあげられる。本課題では、IFIEと2D記述子を同時に用いた活性予測法の検討と、シフト検定による変数選択を目指した。まず活性予測の面では、前処理を行った二つのデータセットからLWPLSを用いて独立に予測値を得て、それを線形重回帰に利用することで、単体データを用いるよりも高い予測性能を得ることができた。また変数選択においてはシフト検定という独自の手法を用いたが、IFIEでは実際の結合の様子と整合性のとれたものが選択され、2D記述子でもシャッフルの結果に関わらずほぼ同じものが選択されたことから、この手法の有用性を示すことができた。

This year, we have determined that this year, we will use FMO to calculate the base-to-base interactions between amino acids and residues. This year, we will determine that the two-dimensional chemical descriptors of base-base interactions will be used to extract the useful chemical descriptors for this year. According to the data of the international community, the number of people in the middle and the number of people in the survey show that the appropriateness is correct. In this paper, we use the method of mathematics and physics to improve the performance of the representative, and to review the history of the process, which means that it is important to know that it is important. The reverse and chemical conditions are closed, and the descriptors are important to show the information. The Permutation method, the Permutation method, and the accidental method were used to verify that there was an error in the whole system. The results of the remote test in a short period of time resulted in an error, an error, and an indication of the error. The results showed that the results were different. In this project, the IFIE 2D recorder is also used to determine the number of readings. Select the target indicator. In front of the system, you can use the independent data to test the data, and the body to use the data to improve the performance. You can get the results from the LWPLS. The results show that the results show that you can use the same method to choose the same method. You can choose the method to use the method to determine the accuracy of the method. You can use the IFIE method to integrate the data. The results show that the method is useful.

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

How Beneficial or Threatening is Artificial Intelligence?

人工智能有多大益处或威胁？

DOI：
10.1273/cbij.23.7
发表时间：
2023
期刊：
Chem-Bio Informatics Journal
影响因子：
0.3
作者：
Misaki Shinoda;Nobuyoshi Morita;Kosaku Tanaka;III;Yoshimitsu Hashimoto;Shintaro Ban;Osamu Tamura;TAKAGI Tatsuya
通讯作者：
TAKAGI Tatsuya

Computational <i>ab initio</i> interaction analyses between neutralizing antibody and SARS-CoV-2 variant spike proteins using the fragment molecular orbital method

使用片段分子轨道方法对中和抗体与 SARS-CoV-2 变异刺突蛋白之间的<i>ab initio</i>相互作用进行计算分析

DOI：
10.1246/bcsj.20210104
发表时间：
2021
期刊：
Bulletin of the Chemical Society of Japan
影响因子：
4
作者：
Watanabe Kazuki;Watanabe Chiduru;Honma Teruki;Tian Yu-Shi;Kawashima Yusuke;Kawashita Norihito;Fukuzawa Kaori;Takagi Tatsuya
通讯作者：
Takagi Tatsuya

計量薬学の歴史と未来

药理学的历史和未来