• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2017 年度 研究成果報告書

化学構造情報の数値プロファイリングと偏最小2乗法を用いた化学物質の環境毒性予測

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 15K00045
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 統計科学
研究機関豊橋技術科学大学

研究代表者

高橋 由雅  豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00144212)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード環境毒性予測 / 偏最小二乗法 / 環境毒性 / PLS法 / トポロジカルフラグメントスペクトル / TFS / QSAR
研究成果の概要

本研究では、化学物質の生態環境毒性予測の問題に対し、トポロジカルフラグメントスペクトル(topological fragment spectra, TFS)から導出されるPLS潜在変数を用いたパラメータ・フリーのQSARモデリング手法(TFS-PLS法)を提案し、実データを用いてその有用性を検証した。また、予測化合物ごとに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と組み合わせることで、より精度の高い予測結果が得られることを示した。

自由記述の分野

分子情報学

URL: 

公開日: 2019-03-29  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi