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DEVELOPMENT OF A GRAPH STRUCTURE DATAMINING METHOD AND IDENTIFICATION SYSTEM OF ACTIVE MOLECULE SUBSTRU CTURES

活性分子亚结构图结构数据挖掘方法及识别系统的开发

基本信息

批准号：
12480088
负责人：
WASHIO Takashi
金额：
$ 9.86万
依托单位：
OSAKA UNIVERSITY
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2002
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12480088/
关键词：
GRAPH STRUCTURE DATA MINING ADJACENCY MATRIX CANONICAL FORM ISOMOPHISM MOLECULAR STRUCTURE CARCINOGENESITY MUNAGENESITY

项目摘要

In the first fiscal year, the theoretical framework of graph structure data mining was investigated, and a prototype system for active molecule substructure identification was developed. In this work, the representation of graph structure data in computers and search principle of characteristic graph patterns are studied. Them, the survey of techniques in chemistry which can be introduced to our work has been conducted, and these techniques were reflected in the prototype system. Finally, the basic performance of the prototype system has been evaluated through the substructure extraction in carcinogenetic and mutagenetic chemical component data.In the nest fiscal year, the framework of the graph structure data mining was extended to be more efficient in terms of computation time and memory consumption, and the real scale system for active molecule substructure identification has been developed. The algorithm for the efficient computation time and memory consumption was developed, and under the comparison with the conventional techniques in chemistry, the function of the real system was designed. Then, the principle and the algorithm of the real system was modified and extended to enable the graph structure data mining on the massive graph structure data.In the final fiscal year, further functions desired to be implemented in the view of chemical analysis were investigated based on the real system developed in the former year, and some functions which can be implemented feasibly were added to the real system. Then, from the view points of the chemical engineering and the computational theory, the practicality and the wide applicability of the real system have been evaluated. Through these evaluations, the practical and high performance of the developed real sysem has been confirmed. The effort to develop commercial system under collaboration with industries is currently underway.

在第一个财政年度，研究了图结构数据挖掘的理论框架，并开发了活性分子亚结构识别的原型系统。本文研究了图结构数据在计算机中的表示和特征图模式的搜索原理。其中，对可以引入到我们的工作中的化学技术进行了综述，这些技术在原型系统中得到了反映。最后，通过对致癌和致突变化学成分数据的子结构提取，对原型系统的基本性能进行了评估，并在下一财年对图结构数据挖掘的框架进行了扩展，使其在计算时间和内存消耗方面更加高效，并开发了活性分子亚结构识别的真实规模系统。提出了有效的计算时间和内存消耗的算法，并与化学中的传统技术进行了比较，设计了实际系统的功能。然后，对实际系统的原理和算法进行了修改和扩展，以实现对海量的图结构数据进行图结构数据挖掘；在最后一个会计年度，在前一年开发的实际系统的基础上，进一步研究了化学分析方面需要实现的功能，并在实际系统中增加了一些可行的功能。然后，从化学工程和计算理论的角度，对实际系统的实用性和广泛适用性进行了评价。通过这些评估，验证了所开发的实际系统的实用性和高性能。目前正在努力开发与各行业合作的商业系统。

项目成果

期刊论文数量（56）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

T.Ikeda, T.Washio, H.Motoda: "Basket Analysis on Meningitis Data"Working Notes of JSAI KDD Challenge 2001, JKDD01. JKDD01. 33-40 (2001)

T.Ikeda、T.Washio、H.Motoda：“脑膜炎数据篮子分析”2001 年 JSAI KDD 挑战赛工作笔记，JKDD01。

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

鷲尾隆,元田浩: "大規模システムに関する科学的連立方程式モデルの発見"人工知能学会誌. 15・6. 1107-1116 (2000)

Takashi Washio、Hiroshi Motoda：“大规模系统的科学联立方程模型的发现”日本人工智能学会杂志 15・6（2000 年）。

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

A.Inokuchi, T.Washio, T.Okada and H.Motoda: "Applying the Apriori-based Graph Mining Method to Mutagenesis Data Analysis"Journal of Computer Aided Chemistry. Vol.2. 87-92 (2001)

A.Inokuchi、T.Washio、T.Okada 和 H.Motoda：“将基于 Apriori 的图挖掘方法应用于诱变数据分析”计算机辅助化学杂志。

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

西村芳男, 鷲尾隆, 吉田哲也, 元田浩, 猪口明博, 岡田孝: "AGMによる立体構造と生理活性の相関解析"第30回構造活性相関シンポジウム,K16 日本科学学会. 53-56 (2002)

Yoshio Nishimura、Takashi Washio、Tetsuya Yoshida、Hiroshi Motoda、Akihiro Inoguchi、Takashi Okada：“AGM 的 3D 结构与生理活性之间的相关性分析”第 30 届结构-活性关系研讨会，K16 日本科学会 53-56（2002 年）。