Technical Report 薬剤活性予測の改良のための化合物フィンガープリントの比較解析
Comparative analysis of molecular fingerpirnts toward improvement of drug activity prediction

松山, 祐輔  ,  石田, 貴士

2017-BIO-49 ( 5 )  , pp.1 - 7 , 2017-03-16
ISSN:2188-8590
NCID:AA12055912
Description
機械学習による薬剤活性予測問題において,どの特徴ベクトルを用いるかというのは重要な問題である.これまで多数の化合物特徴ベクトルが提案されてきたが,どの標的,どのタスクにおいても最良の性能を出すものは存在しない.本研究では,複数の化合物フィンガープリントについて,薬剤活性予測についての比較解析を行うとともに,特徴ベクトル同士の類似度や複数の特徴ベクトルを使った場合の予測性能の変化について詳細に解析した.その結果,それそれのフィンガープリントは化合物の重要な特徴をある程度別々に拾っており,それらの組み合わせか性能向上に寄与てきるてあろうことか考察された.
Selection of feature vector used for machine learning drug activity prediction is an important problem. A number of molecular fingerprints have been proposed until now, there is no fingerprint that provides the best performance in any target protein, and any task. In this study, we conducted comparative analysis on drug activity prediction performance using many molecular fingerprints, and analyzed the similarity between molecular fingerprints. We also analyzed the change in prediction performance when using multiple fingerprints in detail. As a result, it is considered that their molecular fingerprints pick up dome important features of compounds separately to some extent, and that using multiple molecular fingerprints would contribute to performance improvement.
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