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本研究では、計算機による化学物質の構造類似性の自動認識の問題を取り上げ、化学構造式を一つのグラフと見なし、トポロジカルな構造特徴のみを考慮した構造類似性の自動認識のためのアルゴリズムを考案すると共に、必要なソフトウェアの開発を行うことを目的とした。
本研究では、化学構造式を原子を点、結合を辺と見なし、原子や結合の種類の相違を区別する重み付きグラフとして取り扱った。構造情報の記述に際しては、まず初めに与えられた構造式に対応するグラフに対し、可能なすべての部分グラフ(部分構造)を列挙する。次に、それぞれの部分グラフを何らかの特性量(例えば種々のグラフ特性量や部分グラフを構造フラフメントと見立て、そのフラグメント分子量で表現するなど)で特徴付け、そのグラフ対する部分グラフスペクトル(構造フラグメントスペクトル)として化学構造式のトポロジカルなプロフィールを記述した。このようにして得られる部分グラフスペクトルは、一種の多次元パターンと見なすことができる。従って、これらの間の類似性の評価にはパターン認識手法で利用可能な種々の評価関数の応用を試みた。これらの処理について必要なプログラムの開発を行うと共に、飽和炭化水素をはじめ幾つかの小規模なデータセットを用い、それぞれ生成されたフラグメントスペクトルをもとに構造間の類似性の定量的評価を試みたところ何れの場合にも良好な結果を得ることができた。このことは従来の部分構造検索のの技法とは別に、構造の"類似性"に注目した、より柔軟な構造情報処理の実現に向けての新たな可能性を示すものと考える。
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