| 研究課題/領域番号 |
17F17051
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 九州工業大学 (2018)
九州大学 (2017) |
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研究代表者 |
山西 芳裕 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60437267)
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| 研究分担者 |
BERENGER FRANCOIS 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2017-07-26 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2018年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2017年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | LBVS / QSAR / applicability domain |
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| 研究実績の概要 |
I have been working on computational methods on chemoinformatics research. I have created the "Distance-Based Boolean Applicability Domain". In ligand-based modeling, one must create a model but also an applicability domain for that model. Existing methods are complex, hard to implement or difficult to interpret. They require a threshold or embed an empiric constant. I proposed a trivial to interpret domain. In High Throughput Screening data set modeling experiments, our domain improves the performance and early retrieval of models, while improving the scaffold diversity among top-ranked active molecules. I have published two articles in peer reviewed journals and presented posters at international conferences. I have released open source programs and libraries for chemoinformatics research. I have done some modeling for protein targets of interest to our team.
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| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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