2017 Fiscal Year Annual Research Report
Numerical profiling of chemical structure and prediction of environmental toxicity of chemical substances using partial least squares method
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15K00045
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
高橋 由雅 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00144212)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 環境毒性予測 / 偏最小二乗法 / PLS法 / TFS / QSAR / 魚毒性 / トポロジカルフラグメントスペクトル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
先に提案したTFS-PLS法と構造類似性にもとづく訓練集合のActive サンプリングを組み合わせた手法の有用性の検証を試みた。その結果、全データを用いた一括モデリングに比べ、実験値に対するより良好な近似は達成されたものの、Leave-one-out法による予測実験の結果は期待から大きく外れるものとなった。これらの原因を調査したところ、訓練集合として用いた化合物の構造多様性が極めて大きく（環系骨格構造の78％がそれを一度しか現れない）、leave-one-out 試験では、多くの場合に、類似性の高い良好な訓練サンプルの参照が困難であることが分った。このことから、より大規模なデータセット（環境省が公開している魚類96時間半数致死濃度（LC50）に関する試験データ³に加え、産業技術総合研究所で開発を進めている汎用生態リスク評価管理ツールMeRAの有害性データベースに収録されている同データを含め、合計1698化合物の毒性試験データ）を用い、改めて提案手法の有用性について検証を試みた。その結果、改めて構造類似性を基礎とした訓練集合のアクティブサンプリングによる局所モデリングの有用性が示されるともに、事例データベースにクエリとの構造類似性が高い化合物が収録されている場合、明らかに良好な予測結果が得られることを明らかにした。
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