2006 Fiscal Year Annual Research Report
生理活性群に対する化学構造モチーフ知識ベースの作成
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18200010
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
岡田 孝 関西学院大学, 理工学部, 教授 (00103135)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
沼尾 正行 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30198551)
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)
高橋 由雅 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (00144212)
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| Keywords | 構造活性相関 / 知識発見 / データマイニング / カスケードモデル / 医薬品 |
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| Research Abstract |
研究第1年度の本年は,生理活性群に対する化学構造モチーフ知識ベースの作成を実施するために必要なソフトウェアの作成および環境整備を行うとともに,実際に構造モチーフ知識の蓄積を開始した.以下に,本年度遂行した研究の内容を項目に分けて示す.
1.ソフトウェアの作成については,(1)作成したフラグメント群からの属性選択システム,(2)ルール群のブラウジングシステム,(3)モチーフ構造最適化システムの改造,(4)カスケードモデルによるpython版マイニングシステムの開発,の各項目を実施した.最後の項目については,未だ実用には至っていないが,他のソフトウェアは期待通りの効果を上げている.特に,モチーフ構造最適化システムは,単に最適構造を導出するだけでなくその支持構造群を表示できるため,解析に当たる化学者からは非常に歓迎されている.得られた複数のモチーフを比較するための機能を付加し,本研究における中核的ソフトウェアに成長させることができた.
2.博士研究員1名と製薬会社の研究所を退職した医薬化学者3人が協力して,ドーパミンのアゴニストおよびアンタゴニスト活性に対するモチーフ化学構造の抽出が行えることを再確認した.この過程で,利用経験をふまえてソフトウェア開発にフィードバックを行っている.引き続きセロトニンに対するモチーフ構造の抽出をほぼ完了した.医薬化学者によると,いずれも各活性に特徴的でかつ合理的な部分構造であり,しかも今まで得られていない有意義な知見であると判断された.
3.モチーフ構造抽出に有効と考えられるGBI法や部分空間クラスタリングの方法を開発した.これらの方法は,活性が数値属性で表現される場合に有効と考えられ,今後さらなる開発を進行させた後,モチーフ構造抽出に活用する予定である.
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[Book] Mining Graph Data2006
Author(s)
Takashi Okada (D.J.Cook, L..B.Holder Ed.)
Total Pages
480
Publisher
Wiley - Interscience A John Wiley ＆ Sons, Inc., Publication
