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本研究は、化合物ビッグデータを利用して情報処理技術を用いた解析を行うことで、過去に蓄積されたデータから効率よく生物活性物質を開拓する手法の開発を目的とする。本研究成果として、機械学習の手法を用いることで、これまでに蓄積された情報 (化合物データベース・論文) からトリテルペンの活性の有無(強弱) を判別する予測モデルを作成した。くわえてトリテルペン化合物について活性試験を実施し、数種の活性物質を見出した。活性試験の結果と予測結果を比較したところ、約8割の正答率で活性を予測できていることが検証された。
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